Ostatnia aktualizacja 12 sierpnia 2025
Jeśli właśnie piszesz pracę licencjacką, magisterską albo inżynierską i planujesz wrzucić do niej choćby najmniejszy test statystyczny, to mamy dla Ciebie ważną wiadomość: musisz wiedzieć, czy Twój rozkład danych jest normalny. Czyli musisz sprawdzić normalność rozkładu. Do tego właśnie służy test Shapiro- Wilka.
Serio. Bo od tego zależy, jakie testy możesz później zastosować. A to z kolei może zadecydować o tym, czy promotor powie: „świetna analiza”, czy raczej: „proszę to poprawić… wszystko”.
Z tego artykułu dowiesz się wszystkiego na temat testu Shapiro- Wilka w pracy magisterskiej, licencjackiej lub inżynierskiej.
Potrzebujesz szybkiej pomocy ze sprawdzeniem normalności rozkładu danych testem Shapiro- Wilka w swojej pracy dyplomowej? Kliknij poniżej 
–> Test Shapiro- Wilka do pracy magisterskiej. Błyskawiczna pomoc
–> Wzory rozdziałów badawczych ze statystyką
Nie wiem, jak zacząć. Masz coś dla mnie?
–> E-book- Jak Napisać Pracę Dyplomową W Tydzień
–> Pobierz przykładową pracę licencjacką
Czym jest rozkład normalny w pracy magisterskiej?
Wyobraź sobie dzwon. Tak, taki zwykły dzwon. Jego kształt świetnie oddaje tzw. krzywą normalnego rozkładu. Większość wyników skupia się w środku (np. średnia wzrostu w klasie), a im dalej od tej średniej, tym wyników mniej. Krzywa jest symetryczna, nieprzesadzona – taka „statystyczna równowaga”. I właśnie taka postać rozkładu danych jest najczęściej zakładana przez testy statystyczne, których używamy w pracach naukowych.
Ale uwaga – Twoje dane wcale nie muszą być tak idealnie „dzwonowate”. I właśnie dlatego trzeba to sprawdzić, zanim przejdziesz do poważniejszych analiz.
Po co sprawdzać normalność rozkładu?
Bo większość testów statystycznych, które poznajesz na zajęciach (np. t-Studenta, ANOVA), działa poprawnie tylko wtedy, gdy dane mają rozkład normalny.
Jeśli tak nie jest – trzeba wybrać inne testy, tzw. nieparametryczne (np. test U Manna-Whitneya). I nie, nie możesz tego zgadywać “na oko”. Potrzebujesz konkretnego testu, który Ci to powie.
Test Shapiro-Wilka najlepsze narzędzie do sprawdzania normalności rozkładu
No i tu wchodzi test Shapiro-Wilka – cichy bohater wielu prac dyplomowych. To jeden z najpopularniejszych i najskuteczniejszych testów normalności. Nie musisz znać wzoru (chyba że chcesz zaimponować promotorowi), ale musisz wiedzieć, jak go użyć, jak odczytać wynik i co z nim potem zrobić.
I dokładnie o tym jest ten artykuł. Przejdziemy razem przez teorię (na luzie), praktykę w Excelu i Statistica (krok po kroku), przykłady do pracy dyplomowej, najczęstsze błędy i nieporozumienia.
Nie musisz być mistrzem statystyki – wystarczy, że przeczytasz dalej. 🚀
Kiedy stosujemy test Shapiro-Wilka w pracy magisterskiej?
Jeśli piszesz pracę magisterską (lub bardziej ambitny liencjat) i zamierzasz w niej robić jakiekolwiek statystyki – to bardzo możliwe, że test Shapiro-Wilka będzie pierwszym testem, jaki musisz odpalić.
Dlaczego? Bo zanim w ogóle dotkniesz takich narzędzi jak test t-Studenta, ANOVA czy korelacja Pearsona, musisz sprawdzić, czy dane, które analizujesz, mają rozkład normalny. Inaczej mówiąc – czy są „ładne, symetryczne i poukładane”, tak jak tego wymagają testy parametryczne.
Brzmi poważnie? Spokojnie, zaraz pokażemy, w jakich sytuacjach to naprawdę ma sens.
Test Shapiro-Wilka w pracach magisterskich – gdzie się przydaje?
Poniżej znajduje się kilka typowych kierunków i tematów, w których test normalności to podstawa:
Jeśli nie masz pewności, czy test Shapiro-Wilka jest Ci potrzebny – zadaj sobie jedno pytanie:
Czy zamierzam użyć testu t-Studenta, ANOVA albo innego testu parametrycznego?
Jeśli odpowiedź brzmi TAK → musisz najpierw sprawdzić rozkład normalności.
Testy parametryczne vs. nieparametryczne – o co chodzi?
Wyobraź sobie, że dane to takie delikatne stworzonka, które różnie się zachowują. Jedne są grzeczne i poukładane (czytaj: mają rozkład normalny), a inne są bardziej „zbuntowane” (czytaj: mają rozkład skośny, spłaszczony albo dziwnie porozrzucany).
Przykład wyboru testu z pracy magisterskiej
Załóżmy, że chcesz porównać poziom stresu u studentów dziennych i zaocznych. Masz już dane i pierwsza myśl: „Zrobię test t-Studenta, żeby porównać średnie”.
STOP!
Zanim to zrobisz – musisz sprawdzić, czy poziom stresu w każdej grupie ma rozkład normalny.
Wchodzisz więc do Excela lub Statistiki, odpalasz test Shapiro-Wilka i patrzysz:
I już. Jesteś o krok bliżej do tego, żeby Twoja analiza statystyczna miała ręce i nogi (i żeby promotor był zadowolony!).
Na czym polega test Shapiro-Wilka?
OK, czas w końcu poznać naszego głównego bohatera. Test Shapiro-Wilka. Brzmi trochę jak nazwisko detektywa z amerykańskiego serialu („Detektyw Wilk, wydział normalności danych”), ale w rzeczywistości to statystyczny test, który ma jedno proste zadanie:
Sprawdzić, czy Twoje dane są normalne!
Czyli: czy tworzą ten słynny dzwon, o którym była mowa we wstępie.
O co chodzi w tym teście?
Za każdym razem, gdy uruchamiasz test Shapiro-Wilka, dzieje się w tle pewna symulacja – program porównuje Twoje dane z idealnym rozkładem normalnym i sprawdza, czy wszystko się zgadza.
Brzmi poważnie, ale w praktyce wszystko sprowadza się do sprawdzenia dwóch hipotez:
- H₀ (hipoteza zerowa)- Twoje dane mają rozkład normalny (czyli wszystko gra, możesz używać testów parametrycznych).
- H₁ (hipoteza alternatywna)- Twoje dane NIE mają rozkładu normalnego (czyli trzeba będzie użyć innych testów).
I teraz najważniejsze: to, co Cię interesuje, to tzw. wartość p (p-value). To właśnie ona odpowiada na pytanie: „czy mam powody, by odrzucić hipotezę zerową?”
🔢 Wartość W i p-value – nie bój się ich
Spokojnie, nie będziemy teraz liczyć niczego na kartce. Ale warto wiedzieć, co dostajesz jako wynik testu Shapiro-Wilka:
Zasada jest prosta jak paragon z Biedronki:
- Jeśli p ≥ 0,05 → nie masz podstaw, żeby odrzucić hipotezę zerową → Twoje dane mają rozkład normalny.
- Jeśli p < 0,05 → hipotezę zerową trzeba odrzucić → Twoje dane NIE mają rozkładu normalnego.
I to wszystko. Reszta to już tylko wybór odpowiedniego testu statystycznego.
A po co mi Shapiro, skoro mogę zrobić wykres?
Pewnie słyszałeś, że rozkład normalny można „ocenić na oko”. Wstawiasz histogram, patrzysz na QQ plot, może nawet zrobisz wykres skrzynkowy… I niby coś tam widać.
No i super. Ale…
👀 Oko ludzkie bywa złudne. To, co wygląda „w miarę OK” może być w rzeczywistości krzywe jak płoty w westernie. A Twój promotor lub recenzent raczej nie przyjmie argumentu: „wydaje mi się, że to normalny rozkład”.
Test Shapiro-Wilka daje konkretny wynik, liczbowy, obiektywny. A tego właśnie oczekuje nauka.
Dlaczego akurat Shapiro-Wilka, a nie inny test?
Są inne testy normalności – np. test Kolmogorowa-Smirnowa czy test Lillieforsa – ale to Shapiro-Wilka uznawany jest za najczulszy i najbardziej niezawodny, zwłaszcza gdy masz małą próbę (np. 20–100 osób).
Kolmogorow bywa zbyt „łagodny” – potrafi przepuścić dane, które są dalekie od normalnych. Shapiro-Wilk jest bardziej wymagający, ale też uczciwszy. I właśnie dlatego większość statystyków i programów statystycznych domyślnie stosuje właśnie ten test.
- Test Shapiro-Wilka = Twój pomocnik od sprawdzania, czy dane są normalne.
- Wynik = wartość p → to ona decyduje, co dalej.
- Lepszy niż „na oko” i bardziej zaufany niż inne testy, zwłaszcza przy małych próbach.
- Bez niego nie ruszysz z analizą statystyczną w pracy dyplomowej.
Jak przeprowadzić test Shapiro-Wilka do pracy magisterskiej w Excelu?
Test Shapiro-Wilka w Excelu – krok po kroku
Test Shapiro-Wilka brzmi poważnie, ale spokojnie – naprawdę możesz go ogarnąć w Excelu, i to bez doktoratu z matematyki. Wystarczy, że doinstalujesz mały darmowy dodatek, który zrobi całą robotę za Ciebie.
📌 A więc… czy Excel potrafi zrobić test Shapiro-Wilka?
Smutna prawda jest taka, że domyślnie Excel NIE ma testu Shapiro-Wilka. Możesz w nim liczyć średnie, odchylenia, zrobić wykres ciasta i nawet kwiatki zrobisz, ale testu normalności tam nie znajdziesz.
Ale spokojnie. Z pomocą przychodzi dodatek Real Statistics, który całkowicie za darmo rozszerza Excela o porządne narzędzia statystyczne – w tym właśnie o test Shapiro-Wilka.
Test Shapiro-Wilka w Excelu – krok po kroku (z dodatkiem Real Statistics)
Krok 1- Pobierz dodatek Real Statistics
- Wejdź na stronę: www.real-statistics.com
- Kliknij w zakładkę Download.
- Pobierz plik .xlam (dodatek dla Excela).
- Otwórz Excela i przejdź do:
Plik → Opcje → Dodatki → Zarządzaj dodatkami Excel → Przejdź… - Kliknij Przeglądaj i wybierz pobrany plik dodatku.
- Zaznacz go na liście i kliknij OK.
Gotowe! Masz nowy panel z napisem Real Statistics w górnym pasku Excela. Brawo Ty. 🎓
Krok 2- Przygotuj dane
- Wpisz dane w jednej kolumnie – np. poziom stresu, BMI, wyniki testu.
- Nie zostawiaj pustych komórek, nie dodawaj tekstu.
Przykład:
Krok 3- Wykonaj test Shapiro-Wilka
- Kliknij w zakładkę Real Statistics.
- Wybierz Descriptive Statistics and Normality.
- Kliknij Normality Tests.
- W nowym okienku:
- Wybierz zakres danych (np. A1:A50),
- Zaznacz opcję Shapiro-Wilk Test,
- Kliknij OK.
Krok 4- Interpretuj wynik
Excel wygeneruje tabelę z wynikami, w tym:
- Wartością W
- p-value
Wartość W to statystyka testu (zawsze między 0 a 1); im bliżej 1, tym bardziej dane przypominają rozkład normalny.
p-value większe niż 0,05 oznacza, że brak podstaw do odrzucenia hipotezy o normalności rozkładu – czyli dane są normalne.
W przykładzie:
p = 0,342 > 0,05 → dane mają rozkład normalny
I tu wchodzisz Ty – statystyczny ninja:
- Jeśli p ≥ 0,05 → dane mają rozkład normalny.
- Jeśli p < 0,05 → rozkład NIE jest normalny, czas użyć testów nieparametrycznych.
Przykład analizy wyniku testu Shapiro-Wilka
W celu oceny normalności rozkładu badanych danych (np. poziomu stresu) zastosowano test Shapiro-Wilka. Uzyskano wartość statystyki W = 0,947 oraz p-value = 0,342.
Wartość p przewyższa przyjęty poziom istotności α = 0,05, co oznacza, że brak jest podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej o normalności rozkładu. Oznacza to, że dane w próbie można uznać za pochodzące z rozkładu normalnego.
Można bezpiecznie stosować testy parametryczne (np. t-Studenta) w dalszej analizie.Brak oznak silnych odchyleń od normalności – dane są rozłożone w sposób „typowy”.
Możliwa wersja skrócona do raportu:
Dane dotyczące poziomu stresu przeszły test normalności Shapiro-Wilka (W = 0,947; p = 0,342), co uprawnia do zastosowania metod parametrycznych w dalszej analizie.
Jak wykonać test Shapiro-Wilka w innych programach statystycznych?
Warto wspomnieć, że test Shapiro-Wilka można przeprowadzić nie tylko w programie Excel (np. z wykorzystaniem dodatku Real Statistics), ale również w innych popularnych narzędziach statystycznych.
W środowisku R test ten wykonuje się za pomocą prostej komendy shapiro.test(dane), gdzie „dane” to wektor zawierający analizowaną zmienną.
W programie SPSS test dostępny jest poprzez ścieżkę: Analyze → Descriptive Statistics → Explore, gdzie należy zaznaczyć opcję Normality plots with tests – wówczas wynik testu Shapiro-Wilka pojawi się w raporcie.
Dla użytkowników preferujących narzędzia online dostępne są także darmowe platformy, takie jak GraphPad QuickCalcs (graphpad.com) czy Statistics Kingdom (statskingdom.com), które umożliwiają wykonanie testu bez potrzeby instalowania dodatkowego oprogramowania.
Jak interpretować wynik testu Shapiro-Wilka?
No dobra – zrobiłaś/eś test Shapiro-Wilka. Excela nie wysadziło, Statistica nie zacięła się. Jest wynik. Ale co teraz?
Zaraz pokażę Ci, jak czytać te cyferki tak, żeby nie pomylić rozkładu normalnego z rozkładem chaotycznym.
Na co patrzeć?
Wynik testu Shapiro-Wilka to zwykle dwie wartości:
- W – czyli statystyka testu (im bliżej 1, tym lepiej, ale nie zawracaj sobie nią głowy – to nie ona jest kluczowa),
- p-value – i to jest właśnie ta liczba, która mówi Ci, co dalej robić.
🧪 Przykład 1 – p = 0,02
Mamy dane z badania stresu studentów przed egzaminem. Robisz test Shapiro-Wilka i widzisz:
p = 0,02
Co to znaczy?
W skrócie: dane NIE mają rozkładu normalnego. Bo p < 0,05 → odrzucasz hipotezę zerową (H₀) mówiącą, że rozkład jest normalny.
I co teraz?
Jeśli planowałaś/eś użyć testu t-Studenta → stop. Musisz użyć testu nieparametrycznego, np. testu U Manna–Whitneya.
🧪 Przykład 2 – p = 0,78
Tym razem masz dane z pomiaru poziomu satysfakcji pracowników. Robisz test i:
p = 0,78
Co to znaczy?
Tu spokojnie: dane mają rozkład normalny. p jest znacznie większe niż 0,05 → nie masz podstaw, by odrzucać hipotezę H₀.
I co teraz?
Możesz śmiało lecieć z testem t-Studenta, korelacją Pearsona czy ANOVĄ. Czyli pełna moc statystyki parametrycznej!
🔁 Co dalej po teście?
Twoja dalsza analiza zależy od tego, czy dane są normalne, czy nie:
Analiza wykresów w teście Shapiro Wilka
Pamiętaj: test Shapiro-Wilka to tylko liczba. A ludzkie oko też ma coś do powiedzenia.
Dlatego warto uzupełnić analizę o wykresy, szczególnie:
- Histogram – pokazuje, czy dane są symetryczne, czy przesunięte.
- QQ plot – świetny wykres do sprawdzania, jak bardzo dane „odchodzą” od rozkładu normalnego (im więcej punktów na linii, tym lepiej).
- Boxplot (wykres pudełkowy) – pozwala szybko wyłapać wartości odstające, które mogą zaburzać rozkład.
W Statistica masz te wykresy dosłownie na klik, w Excelu trzeba je zbudować ręcznie – ale warto!
Jak przygotować screen QQ plot w Excelu – skrócona instrukcja wizualna:
- W kolumnie A: dane posortowane rosnąco (np. poziom stresu).
- W kolumnie B: obliczone wartości normalnych kwantyli (np. formułą =NORM.S.INV((WIERSZ(A2)-0,5)/n)).
- Zaznacz obie kolumny.
- Wstaw wykres → Wykres punktowy (XY).
- Opcjonalnie dodaj linię trendu, by uzyskać typowy wygląd QQ plotu.
Interpretacja wykresu w teście Shapiro Wilka
Jeśli punkty na wykresie układają się blisko linii prostej, to oznacza, że dane są zgodne z rozkładem normalnym. Jeśli się „rozjeżdżają” – rozkład nie jest normalny.
- Test Shapiro-Wilka daje Ci p-value, a to klucz do dalszej analizy.
- p ≥ 0,05 → rozkład normalny → testy parametryczne.
- p < 0,05 → brak normalności → testy nieparametryczne.
- Zawsze dobrze jest rzucić okiem na wykresy – cyferki nie pokazują wszystkiego.
Przykład zastosowania testu Shapiro Wilka w pracy magisterskiej – krok po kroku
Dobrze, koniec teorii – czas na konkret! Zobaczmy teraz, jak naprawdę wygląda użycie testu Shapiro-Wilka w typowej pracy magisterskiej. Wszystko krok po kroku, jak na egzaminie z metodologii.
Scenariusz badawczy- poziom stresu u studentów
Załóżmy, że jesteś studentem psychologii albo pedagogiki i przeprowadzasz badanie poziomu stresu wśród studentów przed sesją egzaminacyjną.
- Skala stresu: od 0 do 100.
- Liczba badanych: 50 studentów.
- Cel: porównać poziom stresu między studentami dziennymi a zaocznymi.
Naturalna pokusa? Zastosować test t-Studenta dla dwóch niezależnych grup. Ale uwaga – zanim to zrobisz, musisz spełnić pewien warunek: dane muszą mieć rozkład normalny.
Krok 1- Sprawdzenie normalności – test Shapiro-Wilka
Odpalasz Excel (albo Statistica), wprowadzasz dane i uruchamiasz test Shapiro-Wilka. Program wyrzuca takie oto wyniki:
W = 0,923
p = 0,034
Krok 2- Interpretacja wyniku
- Wartość p < 0,05, więc odrzucasz hipotezę zerową.
- To oznacza, że Twoje dane NIE mają rozkładu normalnego.
- Czyli test t-Studenta odpada.
Nie panikuj – są przecież testy nieparametryczne!
Krok 3- Co dalej?
Wybierasz test U Manna–Whitneya, czyli odpowiednik t-Studenta, ale dla danych bez normalnego rozkładu. Dzięki temu nadal możesz porównać grupy i wyciągnąć sensowne wnioski, tylko trochę inną metodą.
Jak to ładnie opisać w pracy dyplomowej?
Tutaj masz gotową formułkę – możesz dosłownie wkleić do swojej pracy i dostosować do swojego tematu:
„W celu sprawdzenia założeń testu t-Studenta, przeprowadzono test Shapiro-Wilka dla zmiennej ‘poziom stresu’. Wynik testu wskazał na brak normalności rozkładu (W = 0,923; p = 0,034), w związku z czym do dalszej analizy zastosowano test nieparametryczny U Manna–Whitneya.”
Prosto, rzeczowo i zgodnie z naukową metodologią.
- Test Shapiro-Wilka to pierwszy krok przed wyborem testu porównawczego.
- Nawet jeśli nie masz idealnych danych – statystyka ma na to rozwiązanie.
- Opisując wynik w pracy, podaj zarówno W, jak i p – to wygląda profesjonalnie.
Zalety i wady testu Shapiro-Wilka
Wiesz już, że test Shapiro-Wilka to niezłe narzędzie. Ale – jak każda metoda statystyczna – nie jest idealny. Ma swoje mocne strony, ale i kilka małych „fochów”, o których warto wiedzieć, zanim go użyjesz w pracy dyplomowej.
Poniżej masz prostą ściągę: kiedy go kochać, a kiedy lepiej uważać. ❤️⚠️
ZALETY – za co lubimy test Shapiro-Wilka?
✔️ 1. Świetny przy małych próbach (np. N = 20)
Nie każdy student ma dostęp do setek ankietowanych. A Shapiro-Wilk nie potrzebuje tłumów – działa dobrze nawet przy 15, 20, 25 osobach. Idealny do studenckich badań!
✔️ 2. Czuły na wszelkie „dziwactwa” w danych
Masz dane, które wyglądają OK, ale coś z nimi nie gra? Shapiro-Wilk szybko wyłapie odchylenia od normalności. Nawet delikatne różnice nie przejdą mu niezauważone.
✔️ 3. Jest naukowo uznany
To nie test-wydmuszka z internetu. Shapiro-Wilka używa się w prawdziwych badaniach naukowych, artykułach, doktoratach i raportach. Twój promotor na pewno go zna.
⚠️ WADY – czyli kiedy uważać
❌ 1. Zbyt czuły przy dużych próbach
Masz dane od 200 osób? Test Shapiro-Wilka może przesadnie się „czepiać”. Minimalne odstępstwo od idealnej krzywej i już masz p < 0,05 – mimo że wykres wygląda całkiem normalnie.
Uwaga praktyczna– przy bardzo dużych próbach warto dodać też wykresy (np. QQ plot) i nie ufać ślepo tylko liczbie.
❌ 2. Nie działa przy N < 3
Tak, serio. Shapiro-Wilk nie „ruszy” się przy dwóch obserwacjach. Minimum to trzy osoby – ale wtedy wynik i tak nie ma większego sensu. Lepiej poczekać, aż zbierzesz trochę więcej danych.
❌ 3. Excel go nie zna z imienia
Bez dodatku typu Real Statistics test Shapiro-Wilka w Excelu nie istnieje. Nie ma, nie będzie, nie próbuj szukać. Trzeba ściągnąć dodatek albo zrobić test w Statistica, R albo online.
Tak. Mimo drobnych wad, to jeden z najlepszych testów normalności, jakie możesz zastosować w pracy dyplomowej. Szczególnie jeśli:
- masz mniej niż 100 obserwacji,
- zależy Ci na solidnym, naukowym podejściu,
- chcesz podeprzeć swoje analizy czymś więcej niż „na oko”.
Test Shapiro- Wilka w pracy magisterskiej podsumowanie
Test Shapiro-Wilka to absolutna podstawa, jeśli planujesz w swojej pracy dyplomowej korzystać z testów parametrycznych. Zanim w ogóle pomyślisz o t-Studencie, ANOVIE czy korelacji Pearsona, musisz sprawdzić, czy Twoje dane mają rozkład normalny – i właśnie do tego służy ten test.
Nie trzeba być statystykiem, żeby go ogarnąć. Wystarczy, że masz Excela z dodatkiem Real Statistics albo program Statistica – tam zrobisz wszystko dosłownie w kilka kliknięć. W wyniku dostajesz p-value, które mówi Ci, czy Twoje dane są „normalne” z punktu widzenia statystyki. To od tej liczby zależy, jaką metodę zastosujesz dalej i czy Twoja analiza będzie miała sens.
Test Shapiro-Wilka przyda Ci się praktycznie w każdej pracy licencjackiej, magisterskiej czy inżynierskiej, która zawiera jakiekolwiek obliczenia statystyczne. I choć brzmi groźnie, jest całkiem przyjazny – trzeba tylko wiedzieć, kiedy go użyć i jak zinterpretować wynik. Jeśli to zrozumiesz (a teraz już rozumiesz!), jesteś gotowa/y na każdą analizę.
Pomoc rozdział badawczy i analiza statystyczna
Potrzebujesz pomocy z metodologią, rozdziałem badawczym i analizą statystyczną? Nie wiesz, jak zacząć?
Skorzystaj z kompleksowej pomocy w części badawczej.
Co dokładnie dostaniesz?
- Konsultacje. Planujemy razem Twoje badanie, tak aby było proste, przyjemne, ale też spełniało wymagania Twojego promotora.
- Ankieta. Dostosowaną do danej metody statystycznej.
- Przykładowy rozdział metodologiczny. Z definicjami, hipotezami, celem badań i pozostałymi elementami.
- Obliczenia statystyczne. Tabele, wykresy, weryfikacja hipotez itp.
- Przykładowy rozdział badawczy. Czyli dokładne opisy, wykresy, interpretacje i wnioski z wyników.
- Instrukcję. Czyli tłumaczę, co jest do czego, tak abyś zrozumiał i umiał to przedstawić swojemu promotorowi.
- Dalsza pomoc. Po opłaceniu zamówienia odbieram telefony i odpisuje na maile. Jesteśmy z Tobą do samej obrony.
- Bez AI. Treści tworzone i sprawdzone przez człowieka.
Zakres pomocy: Od prostych opisów wykresów z Excela lub Google Forms po trudne testy statystyczne.
Nie wiesz, o co chodzi z badaniami i ze statystyką? Nie martw się! Wszystko Ci wytłumaczę i wspólnie wybierzemy najłatwiejsze rozwiązanie.
Trochę już wiem o teście Shapiro- Wilka w pracy magisterskiej. Teraz chcę poznać proces pisania
Naucz się pisać pracę w godzinę. Sprawdź e-book.
Jak napisać pracę w tydzień?
E-book- Jak napisać pracę dyplomową w tydzień?
Pobieram teraz>>
Pobieram teraz>>Dlaczego ten e-book może Ci bardzo pomóc?
- 85 stron samych konkretów- materiał do błyskawicznego wykorzystania.
- Pokaże Ci jak zacząć już za 5 minut. Bez zastanawiania się i marnowania czasu.
- Pokonasz perfekcjonizm i przestaniesz okładać na później.
- Dowiesz się jak pisać pracę 10 razy szybciej, stosując metodę Magistra na 5.
- Uprościliśmy temat, jak tylko się dało. Zrozumiesz, nawet jak nigdy nie pisałeś żadnej pracy.
- Przeczytasz w godzinę. Już nie musisz marnować czasu na dojazdy na uczelnie i seminaria.
- Dostęp w 30 sekund. Materiał dostaniesz w prosto na maila.
- Dostajesz dostęp do wszystkich aktualizacji. Ten produkt to mój absolutny priorytet. Cały czas go ulepszam i dodaje nowe materiały.
- Dużo przykładów. Nie wymyślasz nic od nowa.
- Schematy i wzory działania. Prowadzimy Cię jak po sznurku.
- Dodatkowe ćwiczenia. Zaczniesz działać już na 5 minut.
- Za cenę 4 kaw w Żabce.
- Bez AI. Treści napisane i sprawdzone przez człowieka.
Potrzebujesz pomocy z najtrudniejszą częścią swojej pracy?
Metodologia, rozdział badawczy, analiza statystyczna. Błyskawiczna pomoc>>
--
Zobacz opinie:
Zobacz, jakie materiały mogę Ci jeszcze zaproponować.
–>Sklep Magistra na 5
Jeżeli potrzebujesz pomocy, po prostu napisz.
–> Wyślij pytanie
