Eta Kwadrat
Eta Kwadrat – Jest to tak zwana miara siły efektu. Jej wartość może znajdować się w przedziale od 0 do 1. Wskaźnik ten pokazuje jaki procent zmienności w zakresie zmiennej A (zmiennej zależnej) jest wyjaśniany przez zmienną B (zmienną niezależną). Najczęściej liczymy go w przypadku wieloczynnikowej analizy wariancji, gdy chcemy dowiedzieć się, która ze zmiennych niezależnych “bardziej wpływa” na wyniki zmiennej zależnej.
Pamiętajcie, że SPSS wylicza tzw. cząstkowe eta kwadrat a nie “zwykłe” eta kwadrat. Jak już wspomnieliśmy powyżej najbardziej zasadne jest liczenie cząstkowej ety kwadrat w przypadku schematów wieloczynnikowych. Przy schematach z jedną zmienną niezależną najbardziej zalecane jest obliczanie współczynnika omega kwadrat , ale niestety trzeba to zrobić ręcznie
PRZYKŁAD: W badaniu chcemy dowiedzieć się czy ilość opadów i temperatura powietrza wpływają na słodki smak truskawek. Wyobraźmy sobie, że obie te zmienne wpływają istotnie statystycznie na słodycz truskawek. Jeśli jednak eta kwadrat dla ilości opadów wynosi 0,15 a dla temperatury powietrza wynosi 0,33 to oznacza, że temperatura powietrza wyjaśnia 33% zmienności wyników słodkiego smaku truskawek a ilość opadów tylko 15%. Zatem temperatura bardziej różnicuje to jak słodkie truskawki jemy.
Estymacja punktowa
Estymacja punktowa – Estymacja punktowa to metoda statystyczna mająca na celu oszacowanie wartości badanej zmiennej.
Estymacja przedziałowa
Estymacja przedziałowa – szacowanie przedziału w którym z określonym prawdopodobieństwem znajduje się wartość badanego parametru.
Błąd Pierwszego rodzaju
Błąd Pierwszego rodzaju – Błędem pierwszego rodzaju nazywamy sytuację, w której odrzucamy hipotezę zerową gdy jest ona prawdziwa. Jest to błąd, którego za wszelką cenę staramy się uniknąć gdyż jego nadmierne popełnianie sprawi, że zaczniemy tworzyć artefakty. Tego zdecydowanie nie chcemy. Niestety projektując badanie najczęściej zależy nam na uzyskaniu różnic istotnych statystycznie lub istotnych związków między zmiennymi. Bardzo często studenci studiów magisterskich przeprowadzając badanie w ramach swojej pracy dyplomowej uważają wyniki nieistotne za takie, które oddalą ich od pozytywnego wyniku obrony pracy mgr. Starają się tak manipulować analizami, lub wręcz zmieniać surowe wyniki by odrzucić hipotezę zerową. Popełniają przy tym bardzo często błąd pierwszego rodzaju.
W statystyce oszacowanie prawdopodobieństwa popełnienia błędu pierwszego rodzaju określa się małą grecką literą alfa i najczęściej to akceptowalne prawdopodobieństwo wynosi 5%. Odrzucając hipotezę zerową na rzecz hipotezy alternatywnej chcemy mieć 95 procentowe lub większe prawdopodobieństwo, że to dobry wybór. Dajemy sobie tym samym 5% (lub mniej %) szans na popełnienie tego rodzaju błędu.
We własnym gronie niekiedy błąd I rodzaju nazywamy błędem podekscytowanego badacza gdyż jego ekscytacja i ogromne pragnienie potwierdzenia swoich przypuszczeń sprawia, że bardzo często odrzuca prawdziwe hipotezy zerowe.
Poniżej zamieszczamy tabelę, dzięki której z łatwością zapamiętacie skutek poprawnych i błędnych decyzji. Wynika z niej, że jeśli w rzeczywistości prawdziwą jest hipoteza zerowa a my przyjmujemy hipotezę alternatywną to popełniamy błąd pierwszego rodzaju.
