ჰიპოთეზის შემოწმებამ შეიძლება გვიჩვენოს, რომ დამოუკიდებელ ცვლადს (ცვლადებს) გავლენა აქვს დამოკიდებულ ცვლადზე, თუმცა არ გვიჩვენებს ამ გავლენის ეფექტის სიძლიერეს. სტატისტიკა, რომელიც გამოიყენება დამოუკიდებელი ცვლადის ზეგავლენის სიძლიერის საზომად ცდის დასრულების შემდეგ ან ცვლადებს შორის კავშირის სიძლიერის საზომად.

${\eta }^2$-ის მნიშვნელობა იცვლება [0; 1] შუალედში. ნულის ტოლი ${\eta }^2$ გვიჩვენებს, რომ დამოუკიდებელი ცვლადის დონის ცოდნა არ ამცირებს დამოკიდებული ცვლადის შეცდომის დისპერსიას ანუ არ არსებობს რაიმე დამოკიდებულება დამოუკიდებელი ცვლადის დონესა და დამოკიდებული ცვლადის ქულას შორის. როცა ${\eta }^2$ არის 1 - ის ტოლია, ეს გვიჩვენებს, რომ დამოუკიდებელი ცვლადის დონის ცოდნა გვაძლებს დამოკიდებული ცვლადის მნიშვნელობის ზუსტი პროგნოზის საშუალებას. ფსიქოლოგიურ პრაქტიკაში ითვლება, რომ ექსპერიმენტული პირობა გავლენას ახდენს დამოკიდებულ ცვლადზე თუ ${\eta }^2$ მნიშვნელობა 0.1 -ზე მეტია.

***

გამოყენებული ლიტერატურა:

Field, A. (2013). Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics. SAGE Publications Ltd.

კისი, ჰ. (2008). სტატისტიკა სოციალურ მეცნიერებებში. სოციალურ მეცნიერებათა ცენტრი.  თბილისის უნივერსიტეტის გამომცემლობა