(<0,05 – erinevus on oluline) Mitteparameetrilise post-hoc analüüsi puhul Dunni meetod. Korduvmõõtmiste ANOVA tulemuste tõlgendamine Esmalt tähelepanu p-väärtusele, et määrata, kas tulemus on statistiliselt oluline. Vaadata faktortasemete vahede hajuvuse sarnasust ehk sfäärilisust (assumptions check JASPis); Kui Mauchly testi p-väärtus on <0.05, siis on eeldus rikutud ja seega peaksime kasutama F-statistiku raporteerimisel kohandatud vabadusastmete väärtusi ja p-väärtust. Kui Greenhouse-Geisseri väärtus on väiksem kui 0.75, siis kasutatakse kokkuleppeliselt Greenhouse-Geisseri korrektsiooni. Vastasel korral Huynh-Feldti nimelist korrektsiooni. Saadud tulemuste raporteerimisel saab otsustada, kas esitada korrigeeritud vabadusastmed: F(dfkorrigeeritud; dfresid.korrigeeritud) = X; p < X, η2 = X või raporteerida
Kui me seda kordajat sajaga korrutame, saame protsendid selle kohta, kui palju ühe muutuja varieerimine teise muutuja varieeruvusest seletab. Näiteks kui kahe muutuja X ja Y vaheline korrelatsioon r = 0.20, siis R2= (0.20)2= 0.20*0.20 = 0.04 ning muutuja X seletab ära 0.04*100 = 4% muutuja Y varieeruvusest. Väga oluline on tähele panna ja meelde jätta, et korrelatsioon ei näita põhjuslikkust. Ka tulemuste raporteerimisel saame rääkida muutujatevahelisest seosest, mitte ühe muutuja mõjust teisele. Statistiliselt võttes saame rääkida kolmest võimalikust põhjuslikkuse suunast. Eeltoodud näite põhjal võivad nad olla järgnevad: 1 Muutuja X põhjustab muutuja Y varieerumist. 2 Muutuja Y põhjustab muutuja X varieerumist. 3 Kolmas muutuja Z põhjustab nii muutuja X kui ka muutuja Y varieerumist. Enne statistikute uurimist vaatame aga hajuvusdiagrammi (scatter plot)
determinatsioonikordaja. Kui me seda kordajat sajaga korrutame, saame protsendid selle kohta, kui palju ühe muutuja varieerimine teise muutuja varieeruvusest seletab. Näiteks kui kahe muutuja X ja Y vaheline korrelatsioon r = 0.20, siis R2= (0.20)2= 0.20*0.20 = 0.04 ning muutuja X seletab ära 0.04*100 = 4% muutuja Y varieeruvusest. Väga oluline on tähele panna ja meelde jätta, et korrelatsioon ei näita põhjuslikkust. Ka tulemuste raporteerimisel saame rääkida muutujatevahelisest seosest, mitte ühe muutuja mõjust teisele. Statistiliselt võttes saame rääkida kolmest võimalikust põhjuslikkuse suunast. Eeltoodud näite põhjal võivad nad olla järgnevad: 1 Muutuja X põhjustab muutuja Y varieerumist. 2 Muutuja Y põhjustab muutuja X varieerumist. 3 Kolmas muutuja Z põhjustab nii muutuja X kui ka muutuja Y varieerumist. 1) KORRELATSIOON
JÄRGMINE LOENG: DOKUMENTATSIOON: Miks vaja on dokumentatsiooni? 1) vaja on hindamistulemused kuidagi salvestada (sest ei jää ju meelde kõik) 2) lapse kohta infot ei vaja ainult õpetaja, vaid ka teised spetsialistid 1)Plaas2)teostus3)tulemus4)raport Selline protsesss tuleb siis läbida: Kõigeoealt peaks olema plaan, mida hinnata ja kuidas Siis viiakse plaan ellu (võiks ka olla mingi dokument olemas tulemus tuleks ka kuskile salvestada ka raport on eraldi dokument raporteerimisel. 1) uuringukava ehk plaan - mida ja kuidas teha, mille kohta infot vaja on jne kõik tuleb eelnevalt läbi mõelda. Mida uurima hakata (objekt) ja kuidas seda inot kätte saada (hindamine). Nt kui tahan motoorikat uurida, siis see tuleks väiksemateks juppideks jagada (tav jagatakse üld ja peenmotoorikasse ja ka see, mis on teatud vanustel lastel normaalne, et nad oskavad seda teha, Ehk valdkonnad ja selles olevad oskused selles
organisatsioone baseerudes teoreetilisele kasutatavad nii kvantitatiivsed kui ka huvile ja vastavusele kvalitatiivsed meetodid oma tehnikatega, küsimustik, intervjuu, vaatlus jne. · Uurimisprotsessi veab klient (uuritav) · Uurija neutraalsus tulemuste raporteerimisel organisatsioon olles probleemi omanik, lahenduse teostaja ja (Miettinen, 2009: 1) tulemuse hindaja 9
annaabi.ee 
