NAPOMENA! Rezultati statističkih analiza se moraju prikazati u skladu sa APA 6 pravilima izveštavanja koja se mogu pronaći i na prezentacijama sa predavanja. Tabele i grafikoni (izuzev histograma) se ne smeju kopirati iz output prozora statističkog softvera. Tabele i grafikone je najbolje praviti direktno u programu za uređivanje teksta (npr. Microsoft Word).

A1. Statistika kategoričkih varijabli. Napraviti tabelarni i grafički opis svih kategoričkih varijabli u istraživanju. Rezultate u tabeli treba prikazati pomoću frekvenci i procenata. Za grafički prikaz koristiti stubičasti dijagram (eng. bar chart). Za istraživačke hipoteze u kojima su obe varijable kategoričke potrebno je prikazati tabelu kontigencije sa frekvencama u ćelijama tabele, kao i odgovarajuće klasterisane stubičaste dijagrame.  Drugo, ukoliko je nacrtom predviđeno da se neke od hipoteza ispituju putem (univarijatnog ili bivarijatnog) hi-kvadrat testa, potrebno je sprovesti i te analize i izvestiti o njihovim rezultatima. Ukoliko, pak, planom obrade podataka nije previđena upotreba hi-kvadrat testa, treba po svom izboru sprovesti najmanje tri univarijatne i dve bivarijatne hi-kvadrat analize i izvestiti o njihovim rezultatima.

A2. Opisna statistika numeričkih varijabli. Opisati sve numeričke varijable u istraživanju putem raspona (Min i Max), aritmetičke sredine (M) i standardne devijacije (SD), najpre na celom uzorku. Potom je treba izvojiti istraživačke hipoteze u kojima je zavisna varijabla numerička, a nezavisna varijabla kategorička, te opisati numeričke varijable na različitim poduzocima (odnosno različitim nivoima nezavisne varijable). Na primer, ukoliko je pretpostavljeno da se nastavnici i defektolozi razlikuju s obzirom na stav prema inkluzivnom obrazovanju, potrebno je prikazati veličinu poduzorka (N) prosečne vrednosti (M) i standardne devijacije (SD) mere stava posebno na poduzorku nastavnika i na poduzorku defektologa. Ukoliko hipotezama nije predviđeno ispitivanje odnosa između kategoričke nezavisne i numeričke zavisne varijable, onda opis numeričkih varijabli na poduzorcima treba napraviti prema vlastitom izboru za tri kombinacije binarnog prediktora i numeričkog kriterijuma.

A3. Provera normalnosti raspodele. Pretpostavku o normalnosti raspodele skorova treba testirati putem Kolmogorov-Smirnov testa i izvestiti o rezultatima. Ukoliko postoje značajna odstupanja od normalne raspodele, potrebno je opisati ih (poželjno korišćenjem formalnih testova, tj. upotrebom odgovarajućih koeficijenata – standardizovanog skjunisa i standardizovanog kurtozisa). Raspodelu skorova je poželjno prikazati i putem histograma (u ovom slučaju je dozvoljeno prekopirati sliku iz SPSS-a). Proveru normalnosti raspodele mera je obavezno sprovesti za sve numeričke zavisne varijable u istraživanju. Ukoliko nacrtom nisu definisane takve varijable, potrebno je proveriti normalnost raspodele na dve numeričke varijable po vlastitom izboru.

A4. Provera pouzdanosti mernih instrumenata. Potrebno je izvestiti o pouzdanosti merne/ih skale/a, odnosno o vrednosti Kronbahovog α-koeficijenta, kako za skalu u celini, tako i za svaku od subskala ponaosob. Pored toga, potrebno je dostaviti i novu verziju baze podataka u kojoj su rekodirani negativno reflektovani ajtemi i formirani sumarni skorovi na (sub)skalama.

Predavanje rada. Rezultate u .pdf formatu i novu verziju baze podataka treba poslati na adresu teovanovic@fasper.bg.ac.rs najkasnije do nedelje, 17/03 u 23:59. Naziv fajla treba da čine poslednje dve cifre broja indeksa i prezime studenta (npr. 01 petrovic). Pored toga, rezultate treba predati i u štampanoj formi u terminu predavanja, u ponedeljak, 18/03.