By przyspieszyć pracę poszczególne testy możemy wykonywać w zestawach. Dane ilościowe będą mogły być dodatkowo opisane przy pomocy średnich, median, itp., a dane jakościowe przy pomocy liczności i procentów.

Okno z ustawieniami opcji Zestwień testów wywołujemy poprzez menu Statystyka→Zestawy→Zestawienia testów a następnie wybraną grupę analiz.

Do dyspozycji mamy:

1. Porównanie dwóch grup zależnych:
   • Test t-Studenta dla grup zależnych
   • Test Wilcoxona dla grup zależnych
   • Test Bowkera-McNemara
   • Test normalności rozkładu Kołmogorov-Smirnov (lub inny zaproponowany przez użytkownika)
   • i inne …
2. Porównanie dwóch grup niezależnych:
   • Test t-Studenta dla grup niezależnych
   • Test U Manna-Whitneya
   • Chi-kwadrat, Fisher, OR/RR
   • Test normalności rozkładu Kołmogorov-Smirnov (lub inny zaproponowany przez użytkownika)
   • i inne …
3. Korelację:
   • Zależność liniowa Pearsona
   • Zależność monotoniczna Spearmana
   • Chi-kwadrat, Fisher, wsp. korelacji
   • Test normalności rozkładu Kołmogorov-Smirnov (lub inny zaproponowany przez użytkownika)
   • i inne …

W programie dla każdej z analizowanych zmiennych, w zależności od tego czy są to zmienne ilościowe czy jakościowe, możemy zwrócić wyniki:

• wybranych testów - dobranych w sposób automatyczny wg reguły opisanej poniżej zwróconej w raporcie tabeli;
• wszystkich testów i towarzyszących im współczynników oraz miar bez względu na to, czy są spełnione minimalne warunki ich stosowania.

Uwagi dotyczą automatycznego wyboru testu przez program

Uwaga 1!

Jeśli przed analizą użytkownik nie opisze poszczególnych zmiennych odpowiednimi skalami, to dane ilościowe będą traktowane jak skala interwałowa, a dane jakościowe jak skala nominalna.

Uwaga 2!

Badanie normalności rozkładu opiera się na wynikach testu normalności wybranych przez użytkownika podczas ustawiania statystyk opisowych.

Uwaga 3!

Jeśli użytkownik zdecyduje nie wskazywać testów oceniających normalność rozkładu w oknie tych statystyk, wówczas zostanie ona sprawdzona w oparciu o test Kolmogorova-Smirnowa. Analizy które proponujemy są odporne na niewielkie odstępstwa od rozkładu normalnego, a test Kolmogorowa-Smirnowa jest najbardziej konserwatywny pośród dostępnych testów, przez co wykazujemy brak normalnosci rozkładu tylko przy dużej różnicy badanego rozkładu od rozkładu normalnego. W takiej sytuacji normalność rozkładu badamy (1) dla porównania dwóch grup niezależnych w oparciu dane w każdej grupie, (2) dla porównania dwóch grup zależnych w oparciu o różnicę pomiarów, (3) dla korelacji w oparciu o reszty modelu.