Štatistika v bakalárskej práci: aký test na aké dáta

Máš vyzbierané dotazníky a nevieš, čo s číslami? Voľba testu nie je vec vkusu, rozhoduje o nej úroveň merania a počet skupín, a slovenská učebnica z UKF v Nitre to má zhrnuté v jednej tabuľke.

Praktická časťAktualizované: 13. 8. 2026

Deskriptívna štatistika ako povinný základ

Kým sa dostaneš k testom, svoje dáta opíš: pri kategóriách absolútne a relatívne početnosti, pri číselných premenných priemer, medián, modus a smerodajnú odchýlku. Nie je to povinná jazda pred obhajobou, ale tvoj prvý krok pri výbere testu. Učebnica Štatistika pre začiatočníkov (Ballová Mikušková, UKF v Nitre, 2021) na deskriptíve stavia celé rozhodnutie: ak sa ti priemer, medián a modus zhodujú, máš dáta pravdepodobne rozložené normálne, a normalita je podmienka parametrických testov. Doplň k tomu šikmosť a špicatosť, lebo symetrické rozloženie je v praxi skôr výnimka než pravidlo. Zostavenie otázok a zber odpovedí sem nepatria, tie ti rieši dotazník a jeho vyhodnotenie.

Ktorý test kedy a prečo

Prvá otázka nie je ktorý test, ale na akej úrovni máš namerané dáta. Nominálna úroveň sú tvoje kategórie bez poradia, napríklad pohlavie alebo odbor štúdia. Ordinálna má poradie, ale nie rovnaké rozostupy, čo je prípad Likertovej škály, a kardinálna sú skutočné čísla, vek alebo počet bodov v teste. Až potom sa pýtaš, či skúmaš vzťah alebo rozdiel, koľko skupín porovnávaš a či ide o tých istých ľudí meraných dvakrát, a Tabuľka 10 v tej istej učebnici ti z toho urobí jeden krok. Čo presne testuješ, si musíš ustrážiť už pri formulácii hypotéz.

Čo skúmaš	Úroveň merania	Skupiny a merania	Test a podmienka, ktorú treba overiť
vzťah	nominálna	dve kategoriálne premenné	chí-kvadrát test, pozor na očakávané početnosti
vzťah	ordinálna	dve premenné	Spearmanova korelácia, normalitu nevyžaduje
vzťah	kardinálna	dve premenné	Pearsonova korelácia, najprv sa pozri na bodový diagram, krivku koeficient nezachytí
rozdiel	kardinálna	dve nezávislé skupiny	t-test pre dva nezávislé výbery, pri signifikantnom Shapiro-Wilkovom teste radšej Mann-Whitneyho U-test
rozdiel	kardinálna	dve merania tých istých ľudí	t-test pre dva závislé výbery, podmienkou je normálne rozdelený rozdiel medzi meraniami, inak Wilcoxonov test
rozdiel	kardinálna	tri a viac skupín, jedna závislá premenná	ANOVA pre jeden faktor, podmienkou je normalita a rovnosť rozptylov, inak Kruskal-Wallisov test

Jedna podmienka ti padne najčastejšie a týka sa chí-kvadrátu: očakávaná početnosť musí byť aspoň 5 najmenej v 80 percentách buniek a v žiadnej bunke nesmie klesnúť pod 1. Pri malej vzorke rozdrobenej na veľa kategórií to nevyjde: aby podmienka sedela, potrebuješ zhruba päťnásobok počtu buniek v odpovediach, teda pri tabuľke s ôsmimi bunkami aspoň 40 respondentov. Ak máš ordinálne dáta, teda Likertovu škálu, ostávaš pri neparametrických testoch.

P-hodnota: pravdepodobnosť dát, nie hypotézy

P-hodnota ti nehovorí, aká je pravdepodobnosť, že tvoja hypotéza platí, ale aká je pravdepodobnosť, že by ti výsledok vyšiel takýto alebo ešte výraznejší, keby platila nulová hypotéza. Hranicu 0,05 si stanovuješ vopred, je to dohodnutá konvencia a niekedy sa nastavuje prísnejšie na 0,01. Americká štatistická asociácia to v marci 2016 zhrnula do šiestich princípov a dva z nich potrebuješ: p nemeria pravdepodobnosť, že skúmaná hypotéza je pravdivá, a nemeria ani veľkosť efektu či dôležitosť výsledku. Preto k p pridávaš veľkosť efektu, pri porovnaní dvoch priemerov Cohenovo d, kde 0,2 je malý, 0,5 stredný a 0,8 veľký efekt. Sú to konvencie, nie hranice s objektívnym významom, a aj metodický materiál Ekonomickej univerzity v Bratislave z roku 2011 píše autorom, že sa nemajú spoliehať len na p.

Ako výsledky zapísať do textu

Výsledok nie je číslo vo výstupe z programu, ale veta, v ktorej uvedieš testovú štatistiku, stupne voľnosti, hodnotu p a mieru sily vzťahu, pri chí-kvadráte Cramérovo V. Učebnica ti dáva vzor, ktorý si prepíšeš na vlastné čísla:

Chí-kvadrát test nepreukázal signifikantný rozdiel medzi pozorovanou frekvenciou mužov a žien v jednotlivých triedach v porovnaní s očakávanou frekvenciou (χ2 = 1,378; p = 0,502; V = 0,066).

χ2 testová štatistika, p hladina významnosti, V Cramérovo V ako sila vzťahu

nesignifikantný výsledok neznamená, že rozdiel neexistuje

Za vetou nasleduje tabuľka s pozorovanými a očakávanými početnosťami, nie surová obrazovka zo softvéru. Aký program si použil a ako si postupoval, patrí do metodiky, a tabuľky a grafy vo Worde majú vlastné pravidlá číslovania a popisov.

Ako to zautomatizovať

Samotný výpočet zvládne JASP alebo jamovi, oba sú zadarmo a učebnica z UKF učí priamo na JASP, písanie výsledkovej kapitoly ti však neskrátia. AIPráce z tvojho exportu z Google Forms alebo z Excelu vypočíta početnosti, priemery a smerodajné odchýlky a napíše k nim súvislý text, pričom má zakázané uviesť hodnotu, ktorá v tvojom súbore nie je. Test si spustíš a skontroluješ sám.

Časté otázky

Aký štatistický test mám použiť na dotazník?

Závisí to od úrovne merania. Otázky s kategóriami vyhodnotíš chí-kvadrátom, Likertove škály Spearmanovou koreláciou alebo neparametrickými testami, číselné premenné t-testom alebo ANOVOU, ak dáta prejdú testom normality. Jeden dotazník takmer vždy potrebuje viac než jeden test.

Čo znamená p-hodnota jednoducho povedané?

Je to pravdepodobnosť, že by výsledok vyšiel taký alebo ešte výraznejší, keby v skutočnosti žiadny rozdiel ani vzťah neexistoval. Nie je to pravdepodobnosť, že tvoja hypotéza je pravdivá, hoci sa to tak často píše.

Čo mám napísať, keď mi hypotéza nevyšla?

Že sa nepotvrdila, a prečo je to legitímny výsledok. Nesignifikantný výsledok nedokazuje, že rozdiel neexistuje, iba že ho tvoje dáta nepreukázali. V diskusii uveď veľkosť vzorky a obmedzenia, ktoré to mohli spôsobiť.