Instrukcja użytkownika
Spis treści
- Jak zacząć — pierwsze kroki
- Przygotowanie danych CSV
- Zakup dostępu
- Krok po kroku: wykonanie analizy
- Generowanie raportu PDF
- Panel konta i historia analiz
- Dostępne analizy — szczegółowy opis
- Kalkulatory (bez danych)
- Pakiety
- Najczęstsze problemy
1. Jak zacząć — pierwsze kroki
statystyka24.pl to platforma analiz statystycznych działająca bezpośrednio w przeglądarce. Nie wymaga instalacji żadnego oprogramowania ani rejestracji.
Dwie opcje korzystania:
A) Bez rejestracji — token e-mail
- Wejdź na stronę
/sklep/i wybierz analizę lub pakiet - Wpisz adres e-mail podczas zakupu
- Po płatności otrzymasz na maila link z tokenem dostępowym
- Kliknij link — analizator otworzy się z aktywną analizą
B) Z kontem WordPress
- Utwórz konto podczas zakupu (zaznacz opcję „Utwórz konto”)
- Zaloguj się pod adresem
/panel-klienta/ - Zakupione analizy są widoczne w zakładce „Moje dostępy”
- Historia wykonanych analiz dostępna w zakładce „Historia analiz”
2. Przygotowanie danych CSV
Analizator akceptuje pliki CSV (Comma Separated Values). Oto zasady:
Format pliku:
- Pierwszy wiersz = nazwy zmiennych (nagłówki)
- Kolejne wiersze = obserwacje (jeden wiersz = jeden przypadek)
- Separator: przecinek (
,) lub średnik (;) — wykrywany automatycznie - Kodowanie: UTF-8
Przykład poprawnego pliku:
%%S24P4%%
Ważne zasady:
- Zmienne numeryczne: tylko liczby, separator dziesiętny = kropka (
.) lub przecinek (,) - Zmienne kategoryczne: tekst (np. „A”, „B”, „Kontrolna”, „Eksperymentalna”)
- Brak pustych wierszy w środku pliku
- Brak specjalnych znaków w nagłówkach (unikaj spacji — używaj podkreślnika:
czas_reakcji)
Minimalne wymagania:
- Co najmniej 2 kolumny numeryczne (dla większości analiz)
- Co najmniej 10 obserwacji (dla wiarygodnych wyników)
Przykładowe dane gotowe do użycia: Każdy moduł zawiera przycisk „Przykładowe dane: [nazwa] ⬇” który automatycznie wczytuje przykładowy zestaw danych — idealne do przetestowania przed użyciem własnych danych.
3. Zakup dostępu
Pojedyncze analizy
- Wejdź na stronę
/sklep/ - Wybierz zakładkę „Pojedyncze analizy”
- Kliknij „Kup” przy wybranej analizie
- W oknie checkout wpisz:
- Adres e-mail (na który przyjdzie token)
- Opcjonalnie: hasło (jeśli chcesz założyć konto)
- Zapłać przez Stripe (karta lub BLIK)
- Sprawdź skrzynkę e-mail — przyjdzie link dostępowy
Pakiet Dyplomowy (Bestseller)
Zawiera 6 najczęściej używanych testów do pracy magisterskiej w jednej cenie:
- Shapiro-Wilk (test normalności)
- Test t-Studenta
- ANOVA jednoczynnikowa
- Korelacja Pearsona
- Regresja liniowa
- Chi²
Dostępny w zakładce „Pakiety (taniej)” lub jako wyróżniony baner na górze strony sklepu.
Inne pakiety
- Pakiet Studenta — zestaw podstawowych testów
- Pakiet Badacza — rozszerzone narzędzia wielowymiarowe
- Pakiet Pełny — wszystkie moduły łącznie z SEM
4. Krok po kroku: wykonanie analizy
Krok 1: Wejdź na stronę analizatora
Adres: /statystyka-analiza/ lub kliknij link z e-maila z tokenem.
Krok 2: Wgraj dane
Masz trzy opcje:
Opcja A — Przeciągnij i upuść plik CSV Przeciągnij plik z komputera bezpośrednio na szare pole z napisem „Wczytaj plik CSV”.
Opcja B — Wybierz plik Kliknij przycisk „📂 Wczytaj plik CSV” i wybierz plik z dysku.
Opcja C — Wklej dane ręcznie Skopiuj dane CSV ze schowka i wklej do pola tekstowego, następnie kliknij „Wczytaj →”.
Opcja D — Przykładowe dane Kliknij przycisk „Przykładowe dane” aby wczytać gotowy zestaw testowy.
Po wczytaniu zobaczysz komunikat: ✓ Wczytano N wierszy, K zmiennych.
Krok 3: Wybierz analizę
Po wczytaniu danych pojawią się przyciski wszystkich dostępnych modułów:
- Analizy z zieloną ikonką = aktywne (zakupione)
- Analizy z kłódką 🔒 = wymagają zakupu
Kliknij wybrany moduł — np. „Test t-Studenta”.
Obok każdego modułu może pojawić się ikonka ? w kółku. Kliknij ją aby przeczytać szczegółowy opis testu wraz z interpretacją.
Krok 4: Ustaw parametry
Po wyborze modułu pojawi się formularz parametrów. Zależy od analizy, np.:
Test t-Studenta:
- Zmienna zależna (np.
wynik) — wybierz z listy - Zmienna grupująca (np.
grupa) — wybierz z listy
Korelacja Pearsona:
- Zmienne do macierzy — zaznacz kolumny (domyślnie wszystkie numeryczne)
Regresja liniowa:
- Zmienna zależna Y
- Zmienna niezależna X
Krok 5: Uruchom analizę
Kliknij przycisk „Analizuj” (niebieski).
Wyniki pojawią się poniżej w kilku sekcjach:
- Wyniki — tabele z wartościami statystyk
- Interpretacja APA 7 — gotowy cytat do pracy dyplomowej
- Wizualizacja — wykres (scatter plot, histogram, heatmapa)
Krok 6: Pobierz lub wyślij raport
Nad wynikami pojawią się dwa przyciski:
- ⬇ Pobierz PDF — pobiera raport na komputer
- 📧 Wyślij na e-mail — wpisz adres i kliknij „Wyślij”
5. Generowanie raportu PDF
Raport PDF zawiera:
- Stronę tytułową z datą i informacjami o analizie
- Tabele wyników dla każdej wykonanej analizy
- Interpretację w formacie APA 7
- Opis metodologiczny
Jak wygenerować:
- Wykonaj jedną lub więcej analiz w trakcie sesji
- Kliknij „⬇ Pobierz PDF”
- Raport zostanie wygenerowany w przeglądarce i pobrany
Wysyłka na e-mail:
- Kliknij „📧 Wyślij na e-mail”
- Wpisz adres e-mail w polu
- Kliknij „Wyślij”
- Na podany adres przyjdzie wiadomość z raportem PDF w załączniku
6. Panel konta i historia analiz
Dostępny pod adresem /panel-klienta/ (tylko dla zalogowanych użytkowników).
Zakładka „Moje dostępy”
Lista zakupionych analiz z informacją o:
- Statusie (Aktywny / Wygasły)
- Dacie zakupu i wygaśnięcia
- Pozostałych dniach dostępu
- Przycisk „Przejdź do analizy” z tokenem
Zakładka „Historia analiz”
Lista ostatnich 50 wykonanych analiz zawierająca:
- Nazwę analizy
- Użyte zmienne
- Liczbę obserwacji (n)
- Datę i godzinę wykonania
- Przycisk „▶ Powtórz analizę”
Jak powtórzyć analizę: Kliknij „▶ Powtórz analizę” — zostaniesz przeniesiony do analizatora z już wybranym modułem i parametrami. Wystarczy wgrać nowe dane i kliknąć Analizuj.
Zakładka „Profil”
Zmiana hasła i danych konta.
7. Dostępne analizy — szczegółowy opis
ANALIZY PODSTAWOWE (Bezpłatne)
Statystyki opisowe
Kiedy używać: Zawsze jako pierwszy krok analizy. Opisuje rozkład każdej zmiennej.
Wymagane dane: Minimum 1 kolumna numeryczna.
Co oblicza:
- n (liczba obserwacji)
- Średnia (mean)
- Mediana
- Odchylenie standardowe (SD)
- Wariancja
- Minimum i maksimum
- Kwartyle Q1, Q3, IQR
- Skośność (skewness)
- Kurtoza
Interpretacja APA 7:
M = 4.23, SD = 0.87, n = 50
Korelacja Pearsona
Kiedy używać: Gdy chcesz sprawdzić czy istnieje liniowy związek między dwiema lub więcej zmiennymi ilościowymi.
Założenia:
- Zmienne muszą być ciągłe (ilościowe)
- Dane powinny mieć rozkład zbliżony do normalnego
- Brak wartości odstających
Wymagane dane: Minimum 2 kolumny numeryczne, minimum 10 obserwacji.
Co oblicza:
- Współczynnik korelacji r (od -1 do 1)
- p-wartość (istotność statystyczna)
- Macierz korelacji dla wszystkich par zmiennych
- Interpretacja siły: słaba (|r|<0.3), umiarkowana (0.3-0.7), silna (>0.7)
Interpretacja APA 7:
r(48) = .67, p < .001
ANALIZY PŁATNE — PODSTAWOWE
Test t-Studenta
Kiedy używać: Porównanie średnich dwóch grup niezależnych.
Przykład: Czy kobiety i mężczyźni różnią się pod względem wyników testu?
Założenia:
- Zmienna zależna ciągła
- Dwie niezależne grupy
- Rozkład normalny w każdej grupie (lub n > 30)
- Jednorodność wariancji (test Levene’a wykonywany automatycznie)
Wymagane dane:
- Kolumna z wartościami (np.
wynik) - Kolumna grupująca z dokładnie 2 wartościami (np.
plec: M/K)
Co oblicza:
- t, df, p-wartość
- Korekta Welcha (gdy wariancje niejednorodne)
- Wielkość efektu d Cohena
- Przedziały ufności 95%
- Statystyki opisowe per grupa
Interpretacja APA 7:
t(48) = 3.24, p = .002, d = 0.91
Regresja liniowa
Kiedy używać: Przewidywanie wartości jednej zmiennej na podstawie drugiej.
Przykład: Jak liczba godzin nauki wpływa na wynik egzaminu?
Wymagane dane:
- Kolumna Y (zmienna zależna, np.
wynik) - Kolumna X (predyktor, np.
nauka_h)
Co oblicza:
- Współczynnik nachylenia β i stała a
- R² (procent wyjaśnionej wariancji)
- p-wartość dla całego modelu i każdego predyktora
- Wykres scatter plot z linią trendu
Interpretacja APA 7:
β = 4.23, R² = .45, F(1,48) = 39.27, p < .001
ANALIZY PŁATNE — WIELOWYMIAROWE
PCA (Analiza Głównych Składowych)
Kiedy używać: Redukcja wymiaru danych, gdy masz wiele skorelowanych zmiennych.
Przykład: Sprowadzenie 10 wyników testów do 2-3 wymiarów.
Wymagane dane: Minimum 3 kolumny numeryczne, minimum 20 obserwacji.
Co oblicza:
- Wartości własne (eigenvalues) i kryterium Kaisera (λ > 1)
- Procent wyjaśnionej wariancji per składowa
- Ładunki czynnikowe (|λ| ≥ 0.40 = istotne, oznaczone ►)
- Skree plot
ANALIZY PŁATNE — ZAAWANSOWANE
ANOVA jednoczynnikowa
Kiedy używać: Porównanie średnich trzech lub więcej grup.
Przykład: Czy trzy metody nauczania dają różne wyniki?
Założenia:
- Normalność rozkładu w grupach
- Jednorodność wariancji
- Niezależność obserwacji
Wymagane dane:
- Kolumna z wartościami (np.
wynik) - Kolumna grupująca z 3+ kategoriami (np.
metoda)
Co oblicza:
- F, df, p-wartość
- Tabela ANOVA (SS, MS, F)
- Test post-hoc Tukey HSD (które pary różnią się istotnie)
- Wielkość efektu η² i ω²
Interpretacja APA 7:
F(2, 42) = 8.34, p = .001, η² = .28
Test chi² (niezależności)
Kiedy używać: Sprawdzenie związku między dwiema zmiennymi kategorycznymi.
Przykład: Czy płeć i wybór kierunku studiów są od siebie niezależne?
Wymagane dane:
- Dwie kolumny kategoryczne (np.
pleciwybor)
Co oblicza:
- χ², df, p-wartość
- Tabela kontyngencji z częstościami oczekiwanymi
- V Cramera (wielkość efektu)
- Standaryzowane reszty
K-means clustering
Kiedy używać: Segmentacja danych na grupy o podobnych cechach.
Przykład: Podział klientów na segmenty według wydatków i częstotliwości.
Wymagane dane: Minimum 2 kolumny numeryczne.
Co oblicza:
- Przynależność każdej obserwacji do klastra
- Centroidy klastrów
- Inercja (miara spójności klastrów)
- Silhouette score
- Scatter plot z kolorami klastrów
Test chi² dopasowania
Kiedy używać: Sprawdzenie czy obserwowany rozkład różni się od oczekiwanego.
Przykład: Czy kości do gry są uczciwe? Czy rozkład odpowiedzi jest równomierny?
Wymagane dane: Jedna kolumna kategoryczna.
TESTY NIEPARAMETRYCZNE
Test Manna-Whitneya (U)
Kiedy używać: Alternatywa dla testu t gdy dane nie mają rozkładu normalnego lub są porządkowe.
Przykład: Porównanie rang ocen w dwóch grupach na skali Likerta.
Wymagane dane:
- Kolumna z wartościami (np.
ocena) - Kolumna grupująca z 2 kategoriami (np.
grupa)
Co oblicza:
- U, z, p-wartość
- Wielkość efektu r
- Mediany i sumy rang per grupa
Test Shapiro-Wilka
Kiedy używać: Sprawdzenie normalności rozkładu — zalecany przed każdym testem parametrycznym.
Wymagane dane: Minimum 1 kolumna numeryczna (n = 3–50, optymalnie do 30).
Co oblicza:
- W, p-wartość dla każdej zmiennej
- Werdykt: dane normalne (p ≥ 0.05) lub nienormalne (p < 0.05)
Wskazówka: Jeśli p < 0.05 → użyj testów nieparametrycznych (Mann-Whitney, Kruskal-Wallis, Wilcoxon).
Test Kruskala-Wallisa
Kiedy używać: Nieparametryczna alternatywa ANOVA (3+ grupy, brak normalności).
Wymagane dane:
- Kolumna z wartościami
- Kolumna grupująca z 3+ kategoriami
Co oblicza:
- H, df, p-wartość
- Wielkość efektu η²
- Średnie rangi per grupa
Test Wilcoxona (par powiązanych)
Kiedy używać: Porównanie dwóch pomiarów tej samej osoby (przed/po) bez normalności.
Wymagane dane:
- Kolumna z pomiarem PRZED (np.
przed) - Kolumna z pomiarem PO (np.
po)
Co oblicza:
- W, z, p-wartość
- Wielkość efektu r
Test Levene’a
Kiedy używać: Sprawdzenie jednorodności wariancji przed ANOVA lub testem t.
Wymagane dane:
- Kolumna z wartościami
- Kolumna grupująca
Interpretacja:
- p ≥ 0.05 → wariancje jednorodne → możesz użyć klasycznego testu t / ANOVA
- p < 0.05 → wariancje heterogeniczne → użyj korekty Welcha
ANALIZY WIELOWYMIAROWE ZAAWANSOWANE
Regresja wieloraka
Kiedy używać: Przewidywanie Y na podstawie wielu predyktorów jednocześnie.
Przykład: Jak nauka, stres, sen i motywacja wpływają na wynik egzaminu?
Wymagane dane:
- Kolumna Y (zmienna zależna)
- 2+ kolumn X (predyktory)
Co oblicza:
- β dla każdego predyktora (standaryzowane i niestandaryzowane)
- R², R² adjusted
- F całego modelu, p-wartość
- Istotność każdego predyktora (t, p)
Regresja logistyczna
Kiedy używać: Przewidywanie zmiennej binarnej (0/1, tak/nie).
Przykład: Jakie czynniki wpływają na zdanie/niezdanie egzaminu?
Wymagane dane:
- Kolumna Y z wartościami 0 i 1
- 1+ kolumn predyktorów numerycznych
Co oblicza:
- Iloraz szans OR z 95% CI
- AUC (obszar pod krzywą ROC)
- Nagelkerke R²
- Accuracy klasyfikatora
EFA (Eksploracyjna Analiza Czynnikowa)
Kiedy używać: Odkrycie ukrytych czynników w danych (np. wymiarów kwestionariusza).
Wymagane dane: Minimum 5 kolumn numerycznych, minimum 50 obserwacji.
Co oblicza:
- KMO (miara adekwatności próbki)
- Test Bartletta
- Liczba czynników (kryterium Kaisera)
- Macierz ładunków po rotacji Varimax
- Komunalności h²
Korelacja Spearmana
Kiedy używać: Korelacja dla danych porządkowych lub gdy nie ma normalności.
Wymagane dane: Minimum 2 kolumny (numeryczne lub porządkowe).
Co oblicza:
- ρ (rho) z p-wartością
- 95% przedział ufności
- Macierz korelacji rang
- Interpretacja siły i kierunku
Równania strukturalne (SEM)
Kiedy używać: Analiza złożonych modeli przyczynowych z mediatorami.
Przykład: Wpływ stresu na wypalenie zawodowe poprzez wsparcie społeczne (mediacja).
Wymagane dane: Minimum 3 kolumny (X, M, Y), minimum 100 obserwacji.
Co oblicza:
- Ścieżki a (X→M), b (M→Y), c’ (efekt bezpośredni X→Y)
- Efekt pośredni (a×b) i całkowity (c)
- % mediacji
- R² dla M i Y
- Indeksy dopasowania: RMSEA, CFI
8. Kalkulatory (bez danych CSV)
Te narzędzia nie wymagają wczytania pliku — parametry wpisuje się ręcznie.
Kalkulator mocy testu
Do czego: Obliczenie mocy statystycznej testu przy znanych parametrach.
Parametry:
- Typ testu (t, ANOVA, korelacja, chi²)
- Wielkość efektu (d, f, r, w)
- Poziom istotności α (domyślnie 0.05)
- Liczebność próby n
Wynik: Moc testu (1-β). Cel = ≥ 0.80.
Kalkulator wielkości próby
Do czego: Obliczenie minimalnej liczby uczestników potrzebnych do badania.
Parametry:
- Typ testu
- Oczekiwana wielkość efektu
- Poziom α
- Pożądana moc (zazwyczaj 0.80)
Wynik: Minimalne n per grupa.
9. Pakiety
| Pakiet | Zawartość | Dla kogo |
|---|---|---|
| Pakiet Dyplomowy ⭐ | Shapiro-Wilk, t-test, ANOVA, Pearson, Regresja, Chi² | Studenci piszący pracę magisterską |
| Pakiet Studenta | Podstawowy zestaw testów | Licencjat, pierwsze analizy |
| Pakiet Badacza | Wielowymiarowe + zaawansowane | Doktoranci, naukowcy |
| Pakiet Pełny | Wszystkie moduły | Zaawansowani użytkownicy |
10. Najczęstsze problemy
Problem: Dane nie wczytują się
- Sprawdź czy plik jest w formacie CSV (nie Excel .xlsx)
- Upewnij się że separator to przecinek lub średnik
- Usuń puste wiersze na końcu pliku
Problem: Błąd „Za mało danych”
- Większość testów wymaga minimum 10 obserwacji
- Shapiro-Wilk działa optymalnie dla n ≤ 50
Problem: Wyniki wydają się błędne
- Sprawdź czy zmienne kategoryczne mają dokładnie 2 wartości (dla testu t)
- Upewnij się że separator dziesiętny to kropka, nie przecinek
Problem: Nie widzę zakupionej analizy
- Sprawdź skrzynkę e-mail — link mógł trafić do spamu
- Upewnij się że jesteś zalogowany na właściwe konto
- Link dostępowy ma ograniczony czas ważności — wejdź przez panel konta
Problem: PDF nie generuje się
- Poczekaj chwilę — generowanie dużego raportu może potrwać kilka sekund
- Sprawdź czy przeglądarka nie blokuje pobierania plików
Problem: Nie otrzymałem e-maila z raportem
- Sprawdź folder spam
- Upewnij się że wpisałeś poprawny adres e-mail
- Spróbuj ponownie — kliknij „📧 Wyślij na e-mail”
Instrukcja dotyczy wersji 3.0.x platformy statystyka24.pl Aktualizacja: czerwiec 2026