Statistični slovar

T test je univariatna statistična metoda, ki se v raziskavah pogosto uporablja.

Poznamo:

– T-test za en vzorec (angl. One-Sample T Test): uporablja se v primeru, ko ugotavljamo statistično značilne razlike vzorca glede na populacijo ali za ugotavljanje statistično značilnih razlik dveh vzorcev, kjer se meja postavi na povprečni vrednosti enega vzorca

– T-test za dva neodvisna vzorca (Independent-Samples T Test): s T-testom za dva neodvisna vzorca ugotavljamo, ali obstajajo statistično značilne razlike v povprečni vrednosti dveh vzorcev npr. ali se povprečne vrednosti ocene zadovoljstva zaposlenih med moškimi in ženskami razlikujejo

– T-test za dva odvisna vzorca (angl. Paired-Samples T Test): uporablja se v primeru, ko imamo na voljo podatke stanja npr. podatke iz preteklosti in podatke v sedanjosti ali podatke v sedanjosti in podatke (želje) v prihodnosti – ugotavljamo statistično značilne razlike med temi vrstami podatkov

Analiza variance (ANOVA) je statistična metoda, ki se uporablja za analizo razlik med srednjimi vrednostmi več skupin podatkov. Namen metode je ugotoviti, ali so razlike med skupinami statistično pomembne in ali so posledica dejanske razlike v povprečnih vrednostih ali pa naključnega nihanja v podatkih./span>

ANOVA se uporablja, ko imamo več kot dve skupini podatkov in želimo primerjati povprečne vrednosti neodvisne spremenljivke (ki določa skupine) za odvisno spremenljivko (katero želimo primerjati). Postopek ANOVA se začne z izračunom skupne variabilnosti vseh podatkov in nato razčleni variabilnost na dva dela: variabilnost, ki jo povzročajo razlike med skupinami, in variabilnost, ki jo povzročajo razlike znotraj skupin.

Analiza variance (ANOVA) je univariatna statistična metoda, ki se uporablja v primeru, ko analiziramo statistično značilne razlike med povprečnimi vrednostmi za več kot dva neodvisna vzorca npr. ali se povprečne vrednosti ocene zadovoljstva zaposlenih med anketiranimi glede na stopnjo pridobljene izobrazbe razlikujejo.

Pri ANOVA se izračuna F statistiko, ki primerja razmerje med variabilnostjo med skupinami in variabilnostjo znotraj skupin. Visoka F statistika pomeni, da so razlike med skupinami statistično pomembne.

Hi-kvadrat test (preizkus) je univariatna statistična metoda, ki se uporablja v primeru, ko želimo preveriti, ali sta dve opisni spremenljivki povezani/soodvisni. Več informacij: Hi-kvadrat test.

Korelacijska analiza je multivariatna statistična metoda, s katero ugotavljamo medsebojno povezanost (medsebojno odvisnost) med dvema ali več spremenljivkami.

Regresijska analiza je multivariatna statistična metoda, s katero ugotavljamo vpliv med dvema ali več spremenljivkami, vpliv pa je mogoče izraziti v obliki regresijske enačbe. Poznamo enostavno regresijsko analizo (ugotavljamo vpliv ene neodvisne spremenljivke na odvisno spremenljivko) in multiplo (večkratno) regresijsko analizo (ugotavljamo vpliv dveh ali več neodvisnih spremenljivk na odvisno spremenljivko).

Diskriminantna analiza je multivariatna statistična metoda, ki je podobna multipli regresijski analizi z razliko, da je odvisna spremenljivka pri diskriminantni analizi opisna, neodvisne spremenljivke pa so številske. Poznamo diskriminantno analizo z dvema skupinama (opisna spremenljivka ima dve vrednosti – določa dve skupini) in multiplo diskriminantno analizo (opisna spremenljivka ima tri ali več vrednosti, ki določajo skupine).

Faktorska analiza je multivariatna statistična metoda, s katero zmanjšamo število spremenljivk na način, da uvedemo t.i. faktorje (sintetične spremenljivke), ki jih kasneje vključimo v nadaljnje analize.

Metoda glavnih komponent je multivariatna statistična metoda, s katero zmanjšamo število spremenljivk na način, da uvedemo t. i. komponente (linearne kombinacije originalnih merjenih spremenljivk), ki jih kasneje vključimo v nadaljnje analize.