1. Co je to p-hodnota a hladina významnosti α = 0.05?
Hodnota p udává pravděpodobnost, že by pozorovaný rozdíl mezi skupinami vznikl čistě
náhodou, pokud by ve skutečnosti žádný rozdíl neexistoval (platí nulová hypotéza H₀).
Pokud je p < 0.05, rozdíl považujeme za statisticky významný a nulovou hypotézu
zamítáme.
2. Závislé (Párové) vs. Nezávislé měření
• Nezávislé měření: V každé skupině jsou zcela jiní lidé, čidla nebo laboratorní vzorky
(např. Skupina A vs Skupina B).
• Párové / Závislé měření: Měříme tentýž subjekt opakovaně (např. pacient PŘED podáním léku
a PO podání léku).
3. Předpoklady parametrických testů
• Normalita (Shapiro-Wilk test): Pokud vyjde p > 0.05, data mají normální (Gaussovo)
rozdělení. Pokud p < 0.05, normalita je porušena (u malých vzorků n < 30 zvažte neparametrický test
nebo transformaci).
• Homogenita rozptylů (Leveneův test): Testuje, zda mají srovnávané skupiny podobný
rozptyl. Pokud p < 0.05, náš systém automaticky zapne Welchův t-test, který je vůči
nerovným rozptylům odolný!
4. Kdy jaký test použít?
| Otázka |
Počet skupin |
Typ měření |
Test |
| Srovnání s konstantou μ₀ |
1 |
1 výběr |
1-sample t-test |
| Srovnání 2 skupin |
2 |
Nezávislé |
2-sample t-test (Student/Welch) |
| Srovnání PŘED a PO |
2 |
Párové |
Párový t-test |
| Srovnání 3 a více skupin |
3+ |
1 faktor |
One-way ANOVA |
| Vliv 2 faktorů naráz |
2 faktory |
Faktoriální |
Two-way ANOVA |
| Vliv na více veličin naráz |
2+ |
Vícerozměrné |
MANOVA |