atraktiivsemaks kui kõrvale vaatava pilguga pilte, Z = ..., p = .02. Alternatiivselt: Wilcoxoni Signed Ranks Test näitas, et otse vaatava pilguga piltide atraktiivsuse astakud olid statistiliselt oluliselt kõrgemad kui kõrvale vaatava pilguga piltide astakud, Z = ..., p = .02. Korrelatsioon 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. Pearsoni korrelatsioonikordaja eeldused: - muutujad peaksid olema mõõdetud intervall või suhteskaalal; - lineaarne seos muutujate vahel (hea viis testimiseks -> Scatterplot -> visuaalselt hinnata seose olemust);
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. Korrelatsioonikordaja on sisuliselt ka efekti suuruse ning mudeli seletusvõime näitaja. Võttes korrelatsiooni ruutu, saame R2 statistiku ehk, eesti keeles, determinatsioonikordaja. Kui me seda kordajat sajaga korrutame, saame protsendid
annaabi.ee 
