K problémům při řešení cvičení:

1 - jsou nejasné podmínky interpretace normálního rozložení
(kdy je rozložení ještě normální?)
Při testování se nespoléhejte na grafické metody ani na poměr
špičatosti a šikmosti. S těmito způsoby jste byli seznámeni
v zájmu pochopení celku.

Testujte vždy pomocí Kolmogorov-Smirnovova testu1, NULOVOU
HYPOTÉZU:

"Naše EMPIRICKÉ rozložení je shodné s NORMÁLNÍM rozložením
(modelem). Není tedy mezi nimi rozdíl (případná zjištěná
diference jde na vrub výběrové chyby)."

V tomto případě (respektive při jakémkoliv výsledku, kdy
signifikance je menší jak 0,05 -- a to tady určitě je) bychom
mohli nulovou hypotézu zamítnout, neboť riziko chyby při jejím
zamítnutím je menší než 5% (signifikance 0,05) -- dokonce je zde
menší než 0,01%.

2- dělá problémy vytvoření sumačního indexu
Sumační index je založen na předpokladu, že jeden indikátor je
jen hrubým měřením a proto použijeme více indikátorů, majících
společného jmenovatele (měří stejnou vlastnost respektive
stejnou dimenzi nějaké vlastnosti). Potřebujeme k tomu baterii
škál, které mají stejný rozměr (např. jsou VŠECHNY
pětistupňové, či desetistupňové apod.) a stejnou orientaci
(všechny jedničky -- bez výjimky - musejí znamenat kladnou
respektive zápornou vlastnost).
Použít můžeme jen kardinální nebo delší ordinální škály.
Sčítáme pomocí procedury COMPUTE hodnoty, které respondent
dosáhl na škálách vytvářejících index a hodnotu tohoto součtu
mu připisujeme jako hodnotu nového znaku INDEXU (pojmenovat si
index můžete dle libosti).

3- občas se interpretují jiná než validní procenta
Většinou pracujeme s validními procenty, protože nás zajímají
jen ti, kdo na naší otázku odpověděli a chceme znát jaký podíl
osob Z TĚCH, KDO ODPOVĚĎELI, ODPOVĚDĚLI URČITÝM ZPŮSOBEM.

4 -- parametrické a neparametrické testy
Parametrické testy lze použít jen když jsou splněny určité dané
podmínky (nejčastěji, že jsou data normálně rozložena nebo
náhodně rozložena apod.). Toto rozlišení má ovšem význam jen
v malých souborech, s kterými sociolog pracuje jen výjimečně
(pod asi 100 jednotek). Proto se většinou o tento rozdíl
nestará a používá parametrické testy bez ohledu na to, zda jsou
tyto podmínky splněny.

5 - testování významnosti středních hodnot je u velké části
cvičení úplně zmatené.
Zde se trochu předbíhá, o tom budeme mluvit 12. listopadu na
setkání.
_______________________________
1 Kolmogorov-Smirnovův test je NEPARAMETRICKÝ obecný test,
který indikuje rozdíly v poloze a tvaru 2 distribucí, v tomto
případě empirického (data z našeho výběrového souboru) a
normálního (model).