{"id":2492,"date":"2023-07-22T01:04:49","date_gmt":"2023-07-22T01:04:49","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pl\/porownanie-parami-w-r\/"},"modified":"2023-07-22T01:04:49","modified_gmt":"2023-07-22T01:04:49","slug":"porownanie-parami-w-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pl\/porownanie-parami-w-r\/","title":{"rendered":"Jak przeprowadzi\u0107 por\u00f3wnania parami post-hoc w r"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><a href=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/w-jedna-strone,-anova\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Jednoczynnikow\u0105 ANOVA<\/a> stosuje si\u0119 do okre\u015blenia, czy istnieje statystycznie istotna r\u00f3\u017cnica pomi\u0119dzy \u015brednimi z trzech lub wi\u0119cej niezale\u017cnych grup.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Jednoczynnikowa ANOVA wykorzystuje nast\u0119puj\u0105ce hipotezy zerowe i alternatywne:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>H <sub>0<\/sub><\/strong> : Wszystkie \u015brednie grupowe s\u0105 r\u00f3wne.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>H <sub>A<\/sub><\/strong> : Nie wszystkie \u015brednie grupowe s\u0105 r\u00f3wne.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Je\u015bli og\u00f3lna <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/anova-wartosc-f-wartosc-p\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">warto\u015b\u0107 p<\/a> analizy ANOVA jest poni\u017cej pewnego poziomu istotno\u015bci (np. \u03b1 = 0,05), w\u00f3wczas odrzucamy hipotez\u0119 zerow\u0105 i stwierdzamy, \u017ce wszystkie \u015brednie grupowe nie s\u0105 r\u00f3wne.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Aby dowiedzie\u0107 si\u0119, kt\u00f3re \u015brednie grupowe s\u0105 r\u00f3\u017cne, mo\u017cemy nast\u0119pnie przeprowadzi\u0107 <strong>por\u00f3wnania parami post hoc<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Poni\u017cszy przyk\u0142ad pokazuje, jak wykona\u0107 nast\u0119puj\u0105ce por\u00f3wnania parami post hoc w R:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Metoda Tukeya<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Metoda Scheffa<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Metoda Bonferroniego<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Metoda Holma<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Przyk\u0142ad: jednokierunkowa ANOVA w R<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Za\u0142\u00f3\u017cmy, \u017ce nauczyciel chce wiedzie\u0107, czy trzy r\u00f3\u017cne techniki uczenia si\u0119 prowadz\u0105 do r\u00f3\u017cnych wynik\u00f3w uczni\u00f3w w testach. Aby to sprawdzi\u0107, <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/wybor-losowy-vs.-losowe-przypisanie\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">losowo przydziela<\/a> 10 uczni\u00f3w do stosowania ka\u017cdej techniki uczenia si\u0119 i rejestruje wyniki ich egzamin\u00f3w.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Mo\u017cemy u\u017cy\u0107 nast\u0119puj\u0105cego kodu w j\u0119zyku R, aby wykona\u0107 jednokierunkow\u0105 analiz\u0119 ANOVA w celu sprawdzenia r\u00f3\u017cnic w \u015brednich wynikach egzamin\u00f3w pomi\u0119dzy trzema grupami:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#create data frame<\/span>\ndf &lt;- data.frame(technique = rep(c(\" <span style=\"color: #ff0000;\">tech1<\/span> \", \" <span style=\"color: #ff0000;\">tech2<\/span> \", \" <span style=\"color: #ff0000;\">tech3<\/span> \"), each= <span style=\"color: #008000;\">10<\/span> ),\n                 score = c(76, 77, 77, 81, 82, 82, 83, 84, 85, 89,\n                           81, 82, 83, 83, 83, 84, 87, 90, 92, 93,\n                           77, 78, 79, 88, 89, 90, 91, 95, 95, 98))\n\n<span style=\"color: #008080;\">#perform one-way ANOVA\n<\/span>model &lt;- aov(score ~ technique, data = df)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view output of ANOVA\n<\/span>summary(model)\n\n            Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(&gt;F)  \ntechnical 2 211.5 105.73 3.415 0.0476 *\nResiduals 27 836.0 30.96                 \n---\nSignificant. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Og\u00f3lna warto\u015b\u0107 p ANOVA (0,0476) jest mniejsza ni\u017c \u03b1 = 0,05, zatem odrzucimy hipotez\u0119 zerow\u0105, \u017ce \u015bredni wynik egzaminu jest taki sam dla ka\u017cdej techniki badania.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Mo\u017cemy przeprowadzi\u0107 por\u00f3wnania parami post hoc, aby okre\u015bli\u0107, kt\u00f3re grupy maj\u0105 r\u00f3\u017cne \u015brednie.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Metoda Tukeya<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Najlepiej jest zastosowa\u0107 metod\u0119 post hoc Tukeya, gdy liczebno\u015b\u0107 pr\u00f3by w ka\u017cdej grupie jest r\u00f3wna.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Mo\u017cemy u\u017cy\u0107 wbudowanej funkcji <strong>TukeyHSD()<\/strong> do wykonania metody post-hoc Tukeya w R:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#perform the Tukey post-hoc method<\/span>\nTukeyHSD(model, conf. <span style=\"color: #3366ff;\">level<\/span> = <span style=\"color: #008000;\">.95<\/span> )\n\n  Tukey multiple comparisons of means\n    95% family-wise confidence level\n\nFit: aov(formula = score ~ technique, data = df)\n\n$technical\n            diff lwr upr p adj\ntech2-tech1 4.2 -1.9700112 10.370011 0.2281369\ntech3-tech1 6.4 0.2299888 12.570011 0.0409017\ntech3-tech2 2.2 -3.9700112 8.370011 0.6547756<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Z wyniku widzimy, \u017ce jedyna warto\u015b\u0107 p (\u201e <strong>p adj<\/strong> \u201d) mniejsza ni\u017c 0,05 stanowi r\u00f3\u017cnic\u0119 mi\u0119dzy technik\u0105 a technik\u0105 3.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Mo\u017cna zatem stwierdzi\u0107, \u017ce istnieje jedynie statystycznie istotna r\u00f3\u017cnica w \u015brednich wynikach egzamin\u00f3w pomi\u0119dzy uczniami, kt\u00f3rzy stosowali Technik\u0119 1 i Technik\u0119 3.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Metoda Scheffa<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Metoda Scheffe\u2019a jest najbardziej konserwatywn\u0105 metod\u0105 por\u00f3wnywania parami post hoc i daje najszersze przedzia\u0142y ufno\u015bci przy por\u00f3wnywaniu \u015brednich grupowych.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Mo\u017cemy u\u017cy\u0107 funkcji <strong>ScheffeTest()<\/strong> z pakietu <a href=\"https:\/\/cran.r-project.org\/web\/packages\/DescTools\/DescTools.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">DescTools<\/a> , aby uruchomi\u0107 metod\u0119 post-hoc Scheffe w R:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #008000;\">library<\/span> (DescTools)<\/span>\n\n#perform the Scheffe post-hoc method<\/span>\nScheffeTest(model)\n\n  Posthoc multiple comparisons of means: Scheffe Test \n    95% family-wise confidence level\n\n$technical\n            diff lwr.ci upr.ci pval    \ntech2-tech1 4.2 -2.24527202 10.645272 0.2582    \ntech3-tech1 6.4 -0.04527202 12.845272 0.0519 .  \ntech3-tech2 2.2 -4.24527202 8.645272 0.6803    \n\n---\nSignificant. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1'''156<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Z wynik\u00f3w wida\u0107, \u017ce nie ma warto\u015bci p mniejszych ni\u017c 0,05, zatem mo\u017cna stwierdzi\u0107, \u017ce nie ma statystycznie istotnej r\u00f3\u017cnicy w \u015brednich wynikach egzamin\u00f3w pomi\u0119dzy grupami.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Metoda Bonferroniego<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Metod\u0119 Bonferroniego najlepiej zastosowa\u0107, gdy chcemy wykona\u0107 zbi\u00f3r zaplanowanych por\u00f3wna\u0144 parami.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Mo\u017cemy u\u017cy\u0107 nast\u0119puj\u0105cej sk\u0142adni w R, aby wykona\u0107 metod\u0119 post hoc Bonferroniego:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#perform the Bonferroni post-hoc method\n<span style=\"color: #000000;\">pairwise. <span style=\"color: #3366ff;\">t<\/span> . <span style=\"color: #3366ff;\">test<\/span> (df$score, df$technique, p. <span style=\"color: #3366ff;\">adj<\/span> = ' <span style=\"color: #ff0000;\">bonferroni<\/span> ')<\/span>\n<\/span>\n\tPairwise comparisons using t tests with pooled SD \n\ndata: df$score and df$technique \n\n      tech1 tech2\ntech2 0.309 -    \ntech3 0.048 1.000\n\nP value adjustment method: bonferroni<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Z wyniku widzimy, \u017ce jedyn\u0105 warto\u015bci\u0105 p mniejsz\u0105 ni\u017c 0,05 jest r\u00f3\u017cnica mi\u0119dzy technik\u0105 a technik\u0105 3.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Mo\u017cna zatem stwierdzi\u0107, \u017ce istnieje jedynie statystycznie istotna r\u00f3\u017cnica w \u015brednich wynikach egzamin\u00f3w pomi\u0119dzy uczniami, kt\u00f3rzy stosowali Technik\u0119 1 i Technik\u0119 3.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Metoda Holma<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Metod\u0119 Holma stosuje si\u0119 r\u00f3wnie\u017c wtedy, gdy chce si\u0119 wcze\u015bniej wykona\u0107 zestaw zaplanowanych por\u00f3wna\u0144 parami, a ma ona zazwyczaj jeszcze wi\u0119ksz\u0105 moc ni\u017c metoda Bonferroniego, dlatego jest cz\u0119sto preferowana.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Mo\u017cemy u\u017cy\u0107 nast\u0119puj\u0105cej sk\u0142adni w R, aby uruchomi\u0107 metod\u0119 post-hoc Holma:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#perform the Holm post-hoc method\n<span style=\"color: #000000;\">pairwise. <span style=\"color: #3366ff;\">t<\/span> . <span style=\"color: #3366ff;\">test<\/span> (df$score, df$technique, p. <span style=\"color: #3366ff;\">adj<\/span> = ' <span style=\"color: #ff0000;\">holm<\/span> ')<\/span>\n<\/span>\n\tPairwise comparisons using t tests with pooled SD \n\ndata: df$score and df$technique \n\n      tech1 tech2\ntech2 0.206 -    \ntech3 0.048 0.384\n\nP value adjustment method: holm<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Z wyniku widzimy, \u017ce jedyn\u0105 warto\u015bci\u0105 p mniejsz\u0105 ni\u017c 0,05 jest r\u00f3\u017cnica mi\u0119dzy technik\u0105 a technik\u0105 3.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Zatem ponownie doszliby\u015bmy do wniosku, \u017ce istnieje jedynie statystycznie istotna r\u00f3\u017cnica w \u015brednich wynikach egzamin\u00f3w pomi\u0119dzy uczniami, kt\u00f3rzy stosowali Technik\u0119 1 i Technik\u0119 3.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Dodatkowe zasoby<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Poni\u017csze samouczki zawieraj\u0105 dodatkowe informacje na temat analizy ANOVA i test\u00f3w post-hoc:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/anova-wartosc-f-wartosc-p\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Jak interpretowa\u0107 warto\u015b\u0107 F i warto\u015b\u0107 P w ANOVA<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/jak-zg\u0142osic-wyniki-anova\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Kompletny przewodnik: Jak zg\u0142asza\u0107 wyniki ANOVA<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/tukey-kontra-bonferroni-kontra-scheffe\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Tukey vs. Bonferroni vs. Scheffe: Kt\u00f3rego testu nale\u017cy u\u017cy\u0107?<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Jednoczynnikow\u0105 ANOVA stosuje si\u0119 do okre\u015blenia, czy istnieje statystycznie istotna r\u00f3\u017cnica pomi\u0119dzy \u015brednimi z trzech lub wi\u0119cej niezale\u017cnych grup. Jednoczynnikowa ANOVA wykorzystuje nast\u0119puj\u0105ce hipotezy zerowe i alternatywne: H 0 : Wszystkie \u015brednie grupowe s\u0105 r\u00f3wne. H A : Nie wszystkie \u015brednie grupowe s\u0105 r\u00f3wne. Je\u015bli og\u00f3lna warto\u015b\u0107 p analizy ANOVA jest poni\u017cej pewnego poziomu istotno\u015bci [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-2492","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-przewodnik"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Jak wykona\u0107 por\u00f3wnania parami post-hoc w R - Statorials<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"W tym samouczku wyja\u015bniono, jak przeprowadza\u0107 por\u00f3wnania parami post-hoc w j\u0119zyku R, \u0142\u0105cznie z pe\u0142nym przyk\u0142adem.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/porownanie-parami-w-r\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"pl_PL\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Jak wykona\u0107 por\u00f3wnania parami post-hoc w R - Statorials\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"W tym samouczku wyja\u015bniono, jak przeprowadza\u0107 por\u00f3wnania parami post-hoc w j\u0119zyku R, \u0142\u0105cznie z pe\u0142nym przyk\u0142adem.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/porownanie-parami-w-r\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-22T01:04:49+00:00\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Benjamin Anderson\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Napisane przez\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Benjamin Anderson\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Szacowany czas czytania\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"4 minuty\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/porownanie-parami-w-r\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/porownanie-parami-w-r\/\",\"name\":\"Jak wykona\u0107 por\u00f3wnania parami post-hoc w R - Statorials\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-22T01:04:49+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-22T01:04:49+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/6484727a4612df3e69f016c3129c6965\"},\"description\":\"W tym samouczku wyja\u015bniono, jak przeprowadza\u0107 por\u00f3wnania parami post-hoc w j\u0119zyku R, \u0142\u0105cznie z pe\u0142nym przyk\u0142adem.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/porownanie-parami-w-r\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/pl\/porownanie-parami-w-r\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/porownanie-parami-w-r\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Dom\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Jak przeprowadzi\u0107 por\u00f3wnania parami post-hoc w r\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/#website\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/\",\"name\":\"Statorials\",\"description\":\"Tw\u00f3j przewodnik po kompetencjach statystycznych!\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"pl-PL\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/6484727a4612df3e69f016c3129c6965\",\"name\":\"Benjamin Anderson\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"caption\":\"Benjamin Anderson\"},\"description\":\"Cze\u015b\u0107, jestem Benjamin i jestem emerytowanym profesorem statystyki, kt\u00f3ry zosta\u0142 oddanym nauczycielem Statorials. Dzi\u0119ki bogatemu do\u015bwiadczeniu i wiedzy specjalistycznej w dziedzinie statystyki ch\u0119tnie dziel\u0119 si\u0119 swoj\u0105 wiedz\u0105, aby wzmocni\u0107 pozycj\u0119 uczni\u00f3w za po\u015brednictwem Statorials. Wiedzie\u0107 wi\u0119cej\",\"sameAs\":[\"https:\/\/statorials.org\/pl\"]}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Jak wykona\u0107 por\u00f3wnania parami post-hoc w R - Statorials","description":"W tym samouczku wyja\u015bniono, jak przeprowadza\u0107 por\u00f3wnania parami post-hoc w j\u0119zyku R, \u0142\u0105cznie z pe\u0142nym przyk\u0142adem.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/statorials.org\/pl\/porownanie-parami-w-r\/","og_locale":"pl_PL","og_type":"article","og_title":"Jak wykona\u0107 por\u00f3wnania parami post-hoc w R - Statorials","og_description":"W tym samouczku wyja\u015bniono, jak przeprowadza\u0107 por\u00f3wnania parami post-hoc w j\u0119zyku R, \u0142\u0105cznie z pe\u0142nym przyk\u0142adem.","og_url":"https:\/\/statorials.org\/pl\/porownanie-parami-w-r\/","og_site_name":"Statorials","article_published_time":"2023-07-22T01:04:49+00:00","author":"Benjamin Anderson","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Napisane przez":"Benjamin Anderson","Szacowany czas czytania":"4 minuty"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/porownanie-parami-w-r\/","url":"https:\/\/statorials.org\/pl\/porownanie-parami-w-r\/","name":"Jak wykona\u0107 por\u00f3wnania parami post-hoc w R - Statorials","isPartOf":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/#website"},"datePublished":"2023-07-22T01:04:49+00:00","dateModified":"2023-07-22T01:04:49+00:00","author":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/6484727a4612df3e69f016c3129c6965"},"description":"W tym samouczku wyja\u015bniono, jak przeprowadza\u0107 por\u00f3wnania parami post-hoc w j\u0119zyku R, \u0142\u0105cznie z pe\u0142nym przyk\u0142adem.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/porownanie-parami-w-r\/#breadcrumb"},"inLanguage":"pl-PL","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/statorials.org\/pl\/porownanie-parami-w-r\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/porownanie-parami-w-r\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Dom","item":"https:\/\/statorials.org\/pl\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Jak przeprowadzi\u0107 por\u00f3wnania parami post-hoc w r"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/#website","url":"https:\/\/statorials.org\/pl\/","name":"Statorials","description":"Tw\u00f3j przewodnik po kompetencjach statystycznych!","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/statorials.org\/pl\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"pl-PL"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/6484727a4612df3e69f016c3129c6965","name":"Benjamin Anderson","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"pl-PL","@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg","contentUrl":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg","caption":"Benjamin Anderson"},"description":"Cze\u015b\u0107, jestem Benjamin i jestem emerytowanym profesorem statystyki, kt\u00f3ry zosta\u0142 oddanym nauczycielem Statorials. Dzi\u0119ki bogatemu do\u015bwiadczeniu i wiedzy specjalistycznej w dziedzinie statystyki ch\u0119tnie dziel\u0119 si\u0119 swoj\u0105 wiedz\u0105, aby wzmocni\u0107 pozycj\u0119 uczni\u00f3w za po\u015brednictwem Statorials. Wiedzie\u0107 wi\u0119cej","sameAs":["https:\/\/statorials.org\/pl"]}]}},"yoast_meta":{"yoast_wpseo_title":"","yoast_wpseo_metadesc":"","yoast_wpseo_canonical":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2492","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2492"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2492\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2492"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2492"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2492"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}