tüüpilist väärtust ja seda kui hästi see tüüpiline väärtus kõiki mõõdetud juhtumeid iseloomustab (ehk hajuvust keskmise ümber) Kolmandat ja neljandat järku momendid on abiks andmete normaaljaotuslikkuse hindamisel. Shapiro-Wilk test Uurib, kas andmestik erineb oluliselt normaaljaotusest. Kui olulisuse tõenäosus (p) on väiksem kui 0.05, siis testi kohaselt andmed ei ole normaaljaotuslikud. o Vaikimisi eeldame, et andmestikes muutuja jaotus ei erine oluliselt normaaljaotusest. S-W hindab, kas meil on piisavalt tõendeid, et see väide ümber lükata. Standardiseerimine Tulemuste z-skooridele viimine Valem: Peaks olema lähedane normaaljaotusele: Standardiseeritud andmestiku keskmine antakse kujul: Xe-A ;see tähendab, et X-i
Analyze-Compare means - independent samples T test - Test variables'i kõik mille keskmisi tahan uurida ja Grouping variables'i Sugu (sest tahan sugude vahelisi erinevusi võrrelda) (defineerin soo 1 ja 2) - OK Saan tabeli, kust näen meeste naiste keskmiste erinevusi alatestide lõikes. Alumises tabelis on üks tulp nimega Sig (Olulisuse nivoo), kui sealne number jääb alla 0,05, siis on tegu statistiliselt oluliselt erinevate keskmistega. Kui Sig on väiksem kui 0.05, siis ei ole andmed normaaljaotuslikud. T-testi läbiviimise eeldus on, et üldkogum oleks normaaljaotusega, intervallskaalal, ja et neil oleksid võrdsed dispersioonid. Kui Levene'i testi Sig on suurem kui 0.05, vaatame edaspidi ülemist tabelirida; kui Levene'i test Sig on väiksem kui 0.05, loeme edaspidi alumist rida. 0,5 0,05 0,005 0 Vastus tuleb Sig (2-tailed) alt!!! T-testi raporteerimine: Selles suvalises näidislauses leiti, et loengutes kohalkäijate keskmine tulemus (M = 4.51, SD = 0.30) on statistiliselt
Juurde tasub aga märkida, et mõlemad testid on üsna tundlikud äärmuslike väärtuste ning valimi suuruse suhtes, mistõttu teatud olukordades ei pruugi nende testi alusel tehtud otsustused olla täpsed! 4 Järgnevalt tuleb vaadata Sig.-i (olulisuse tõenäosus). Kui Sig on väiksem kui 0.05, siis ei ole testi(de) kohaselt andmed normaaljaotuslikud. Kas meie ülesandes on andmestik selle testi kohaselt normaaljaotusega? Normaaljaotuse testimist saab testada mitmel juhul eelpool oli kirjeldatud normaaljaotustesti. Samuti saab aga normaaljaotuslikkust vaadata asümmeetriakordaja, järsakusastme ning joonise abil. Lõppude lõpuks on andmeanalüütik see, kes peaks sisuliselt lahti mõtestama tulemused. Nii asümmeetriakordaja kui ka järsakusastme väärtuse 0 korral loetakse andmestikku (ideaalselt)
Meie andmestikus on 1350 inimest, seega võiks kasutada Shapiro-Wilk testi. Juurde tasub aga märkida, et mõlemad testid on üsna tundlikud äärmuslike väärtuste ning valimi suuruse suhtes, mistõttu teatud olukordades ei pruugi nende testi alusel tehtud otsustused olla täpsed! Järgnevalt tuleb vaadata Sig.-i (olulisuse tõenäosus). Kui Sig on väiksem kui 0.05, siis ei ole testi(de) kohaselt andmed normaaljaotuslikud. Praktikas aga on omajagu harv normaaljaotustestide põhjal leida normaaljaotuslikkust levinud on asümmeetriakordaja (skewness) ning ekstsessi (kurtosis) vaatamine. Nii K-S kui ka S-W testidel on omad probleemid; üheks neist on liigne tundlikkus äärmuslikele väärtustele ehk erinditele (outliers). Andmeid peetakse normaaljaotuslikult siis, kui nii asümmeetriakordaja kui ka järsakusaste/ekstsess on vahemikus (-0.5;0.5); liberaalsemalt on aga levinud ka
annaabi.ee 
