Seeriate arvu järgi (NS = 20) => H0: 20= NS > 0,5(N + 1 1,96 ( N -1) ) 8 Aegrida mediaankriteeriumi järgi võib lugeda juhuslikuks, sest võrratused kehtivad. Käänupitde arvu järgi (p = 20) => H0: 20 = p > (2(N - 2) 1,96 (1,6 N - 2,9) ) / 3 11 Aegrida käänupunktide kriteeriumi järgi saab lugeda juhuslikuks, sest võrratus kehtib. OSA B 10. Valimi B1 ja B2 korrelatsioonitegur ja regresioonimudel koos statistikutega t ja z (x- (y- (x-xkesk)(y- i x y x-xkesk y-ykesk xkesk)^2 ykesk)^2 ykesk) 1 0,8 2,7 -2,08 -4,12 4,3264 16,9744 8,5696 2 4,9 14,4 2,02 7,58 4,0804 57,4564 15,3116 3 1,7 2,5 -1,18 -4,32 1,3924 18,6624 5,0976
ehkki ANOVA näitab, kas gruppide vahel on erinevusi, näitavad post hoc testid, mis gruppide vahel on erinevused. - Options aknast teete linnukese Descriptive ja Homogenity of the variance test juurde EFEKTI SUURUSE ARVUTAMINE Efekti suurusvi on statistiline näitaja, mis võimaldab lisaks statistilisele olulisusele kirjeldada gruppidevahelisi erinevusi. Efekti suurust saab väljendada mitmete statistikutega; ilmselt levinuim on Cohen-i d. Kokkuleppeliselt tähistavad Cohen'i d väärtused väikest efekti väärtusel d = 0.2; keskmise suurusega efekti väärtus on d = 0.5; suure efekti väärtuse algus on d = 0.8. SPSS-is ei ole funktsiooni/käsklust, millega saaks paari kliki abil efekti suurust kätte. Seega on mõned alternatiivid meie kasutame siin kursusel ühte veebis leiduvat kalkulaatorit, mis asub aadressil http://www.uccs.edu/~lbecker/. Siin
Variable 1 alla pange esimese mõõtmise muutuja ning Variable 2 alla valige tema paariline teisest mõõtmiskorrast. Väljundiakna (Output) loogika on enam-vähem sama, mis sõltumatute valimitega testi puhul. 3) EFEKTI SUURUSE ARVUTAMINE Efekti suurus on statistiline näitaja, mis võimaldab lisaks statistilisele olulisusele kirjeldada gruppidevahelisi erinevusi. Efekti suurust saab väljendada mitmete statistikutega; ilmselt levinuim on Cohen-i d. Kokkuleppeliselt tähistavad Cohen'i d väärtused väikest efekti väärtusel d = 0.2; keskmise suurusega efekti väärtus on d = 0.5; suure efekti väärtuse algus on d = 0.8. SPSS-is ei ole funktsiooni/käsklust, millega saaks paari kliki abil efekti suurust (st Coheni d-d) kätte. Seega on mõned alternatiivid kiirelt Coheni d arvutamiseks saab kasutada kalkulaatorit, mis asub aadressil https://www.psychometrica
Kui sõltumatu muutuja on pidev tunnus, siis on parem kasutada regressiooni. ANOVA'ga hinnatakse gruppide keskmiste erinevust. Regressiooniga saab ennustada sõltuva muutuja väärtust prediktori (sõltumatu muutuja) väärtuste põhjal. Efekti suurus Efekti suurus on statistiline näitaja, mis võimaldab lisaks statistilisele olulisusele kirjeldada gruppidevahelisi erinevusi. Efekti suurust saab väljendada mitmete statistikutega; ilmselt levinuim on Cohen-i d. Kokkuleppeliselt tähistavad Cohen'i d väärtused väikest efekti väärtusel d = 0.2; keskmise suurusega efekti väärtus on d = 0.5; suure efekti väärtuse algus on d = 0.8. SPSS-is ei ole funktsiooni/käsklust, millega saaks paari kliki abil efekti suurust (st Coheni d-d) kätte. Seega on mõned alternatiivid kiirelt Coheni d arvutamiseks saab kasutada kalkulaatorit, mis asub aadressil http://www.uccs.edu/~lbecker/
annaabi.ee 
