negatiivse väärtusega sõnad, ,,Neu" neutraalse väärtusega sõnad). Korduvmõõtmiste ANOVA-ga saame kontrollida, kas nende tingimuste puhul erinesid meenutamise tulemused. Korduvmõõtmiste ANOVA analüüsi leiate: Analyze General Linear Model Repeated Measures Esialgu tuleb teil määrata uuritav faktor. Nende andmete puhul tahame teada sõnade valentsi mõju meenutamisele. Panemegi faktori nimeks ,,valents". Tasemete arvuks (Number of Levels) pange kolm, üks tase iga katsetingimuse kohta. Tasemete sisu saate määrata järgmisest menüüst. 7. PRAKTIKUM = KT 8. PRAKTIKUM Korrelatsiooni kasutatakse selleks, et uurida muutujate vahelisi seoseid ning nende seoste tugevust. Parameetriline seosekordaja on Pearsoni r, mitteparameetrilisteks seosekordajateks on Spearmani roo ning Kendalli tau. Mitteparameetriliste analüüside korral kasutatakse tihtipeale Spearmani roo statistikut, ent Kendalli tau-d peetakse paremaks näitajaks väiksematel valimitel.
Teine, WS plaan on kindlasti efektiivsem kui BS, kuna siin võrreldakse iga KI tulemust tema enda tulemusega teis(t)es tingimus(t)es. WS plaani eeliseks on ka see, et kokkuvõttes läheb vaja vähem KI-sid. Suurim ja raskeim probleem WS plaani korral on ülekandeefektid. See, et KI on osalenud ühes katseseerias, võib mõjustada tema tulemust järgnevates, võrreldavates katse faasides. WS plaani puhul kasutatakse eelneva katsetingimuse mõju vähendamiseks järgnevatele sooritustele katsetingimuste erinevate järjestuste loomist. See võib toimuda kas: -juhusliku järjestamise abil (juhul, kui on väga palju erinevaid tingimusi); -täieliku tasakaalustamise teel; (e.g. 3 tingimust annavad 6 erinevat järjestust; 5 tingimust aga juba 120 erinevat järjestust....) -või nn. ladina ruudu kohase tasakaalustatud katseplaani alusel. Katsetingimuste tasakaalustamine ladina ruuduga a)Tasakaalustamata ladina ruut:
annaabi.ee 
