5. Chí-kvadrát, vecná významnosť

Question 1

čo robí chí-square test?

Answer 1

porovnáva pozorované a očakávané hodnoty (nom.p.)

Question 2

N vs n

Answer 2

N - celkový počet
n - proporcia z celkového počtu

Question 3

stupne voľnosti

Answer 3

df

Question 4

Pozorované & očakávané početnosti

Answer 4

V Chí-kvadrát teste

Čím viac sa pozorované a očakávané početnosti podobajú, tým menšia je šanca významného výsledku.

• očakávané = ak by platila H0

Question 5

Vecná významnosť - o čom nám hovorí a označenie

Answer 5

Effect size - Praktická významnosť
- Cohenovo d / Cramerovo φ/V / Fisherova eta

Question 6

Ako vplýva počet ľudí vo vzorke na výsledok štatistickej významnosti?

Answer 6

Pri malom počte ľudí vyjde ako štatisticky nevýznamný aj taký výsledok, ktorý v reálnom živote (praktický) význam má.

Pri veľkom počte ľudí vyjde ako štatisticky významný aj taký výsledok, ktorý v reálnom živote (praktický) význam nemá.

Question 7

Čo je to sila výskumu?
- hodnoty
- od čoho závisí

Answer 7

• pravdepodobnosť, že test správne odmietne H0, keď efekt skutočne existuje.
• 0 až 1 (chceme min. 0.8 = 80% šanca odhalenia reálneho efektu)
• závisí od počtu participantov, veľkosti efektu, hladiny významnosti, druhu testu, či je one-tailed/two-tailed atď.

Question 8

Vecná významnosť pre chí-kvadrát test

Answer 8

• ak df = 1, tak φ (phi)
• ak df > 1, tak V

Question 9

Veľkosť efektu - vecnej významnosti pre chí-kvadrát

Answer 9

• φ / V: 0,1 – 0,3 = malá vecná významnosť (malý efekt)
• φ / V: 0,3 – 0,5 = stredná vecná významnosť (stredne veľký efekt)
• φ / V: nad 0,5 = veľká vecná významnosť (veľký efekt)

Question 10

3 parametre power analýzy (sila testu/výskumu) + požadovaná power

Answer 10

1. Veľkosť vzorky (N)
2. Effect size - vecná významnosť (napr. Cohenovo d)
3. Hladina významnosti (alfa) – zvyčajne 0.05
4. Požadovaná power – zvyčajne 0.8