Program jamovi – darmowy program do statystyki oparty na R

jamovi to darmowy program statystyczny z menu podobnym do SPSS, który pod spodem liczy wszystko w języku R. Typowe pytanie z pracy dyplomowej: czy mogę zrobić analizy w jamovi zamiast w płatnym SPSS i jak potem zacytować program w pracy?

Co to jest jamovi?

jamovi (nazwa małą literą) to bezpłatny program z otwartym kodem. Jego analizy pochodzą z pakietu R o nazwie jmv, dlatego ten sam wynik odtworzysz w R jedną funkcją (Selker i in., 2025). Program otwiera pliki CSV, Excela i SPSS (.sav), a dodatkowe analizy instalujesz jako moduły z biblioteki jamovi. Ma też tryb składni, który pokazuje kod R każdej analizy. Działa w systemach Windows, macOS i Linux, a twórcy udostępniają także wersję w chmurze. Strona programu podaje obecnie wersję 2.7 (The jamovi project, 2026). Porównanie z innymi programami znajdziesz we wpisie programy do statystyki.

Co potrafi jamovi?

Jak wykonać test t w jamovi krok po kroku?

Pięcioro studentów uczyło się z notatek (1, 2, 3, 4 i 5 punktów), a pięcioro z quizów (4, 5, 6, 7 i 8 punktów).

1. Dane. Wpisz dwie kolumny: grupa (typ Nominal) i punkty (typ Continuous).
2. Menu. Analyses → T-Tests → Independent Samples T-Test. Przenieś punkty do pola Dependent Variables, a grupa do Grouping Variable.
3. Opcje. Student’s jest zaznaczony domyślnie. Dodaj Welch’s, Effect size, Descriptives, a w Assumption Checks – Homogeneity test i Normality test.
4. Wynik. Student’s t = −3,00; df = 8; p = 0,017; Cohen’s d = −1,90. Test Levene’a: F = 0,00; p = 1,000. Shapiro-Wilk: W = 0,92; p = 0,341.

Minus przy t i d oznacza tylko kolejność grup: jamovi odejmuje drugą grupę (Quizy) od pierwszej (Notatki). Jeśli zmiennej punkty nie da się przenieść do pola Dependent Variables, sprawdź jej typ w arkuszu – powinna być liczbowa (Continuous), a nie tekstowa. Normalność jamovi sprawdza jednym testem na resztach obu grup, a nie osobno w każdej grupie (Rys. 1).

Odpowiednik jamovi w R

Funkcja jmv::ttestIS() to dokładnie ta analiza, którą jamovi uruchamia z menu, więc daje identyczną tabelę. Pod nią to samo w podstawowym R.

# Te same dane, które wpisujesz do jamovi: grupa (typ Nominal) i punkty (typ Continuous)
dane <- data.frame(grupa  = factor(rep(c("Notatki", "Quizy"), each = 5)),
                   punkty = c(1, 2, 3, 4, 5, 4, 5, 6, 7, 8))

# 1) Dokładnie ta analiza, którą jamovi uruchamia z menu (pakiet jmv)
wynik <- jmv::ttestIS(data = dane, vars = "punkty", group = "grupa",
                      welchs = TRUE, effectSize = TRUE)
wynik$ttest$setNote("hyp", NULL)                     # bez notki (w konsoli ma znaczniki HTML)
wynik$ttest                                          # tabela „Independent Samples T-Test”

# 2) Założenia (w jamovi: Assumption Checks)
car::leveneTest(punkty ~ grupa, data = dane, center = mean)   # Homogeneity test
shapiro.test(resid(lm(punkty ~ grupa, data = dane)))          # Normality test – na resztach

# 3) Ten sam test t w podstawowym R
t.test(punkty ~ grupa, data = dane, var.equal = TRUE)$p.value

Wynik w konsoli R:

 Independent Samples T-Test                                                                  
 ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── 
                            Statistic    df          p                         Effect Size   
 ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── 
   punkty    Student's t    -3.000000    8.000000    0.0170717    Cohen's d      -1.897367   
             Welch's t      -3.000000    8.000000    0.0170717    Cohen's d      -1.897367   
 ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── 

Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = mean)
      Df F value Pr(>F)
group  1       0      1
       8               

	Shapiro-Wilk normality test

data:  resid(lm(punkty ~ grupa, data = dane))
W = 0.91807, p-value = 0.3411

[1] 0.01707168

W pracy zwykle podajesz wartości bez minusa, a kierunek różnicy opisujesz słowami. d Cohena = 1,90 to według umownych progów efekt duży (Cohen, 1988), ale pięć osób w grupie to tylko ilustracja, a w prawdziwym badaniu potrzebujesz większej próby.

Jak zacytować jamovi w pracy?

Twórcy programu proponują cytowanie z numerem wersji, której używasz. Wersję sprawdzisz w menu programu. W stylu APA 7 pozycja w bibliografii wygląda tak:

W tekście wystarczy zdanie: „Analizy wykonano w programie jamovi (wersja 2.7; The jamovi project, 2026)”. jamovi pokazuje też w wynikach listę źródeł konkretnych analiz, np. R i pakietów, z których korzysta – dodaj je, jeśli promotor tego wymaga.

jamovi czy SPSS?

Do testów t, ANOVA, korelacji, regresji i rzetelności jamovi w zupełności wystarcza, a wyniki zgadzają się z SPSS co do liczby. Test Levene’a liczy tak jak SPSS, od średniej. Jeśli katedra wymaga wydruków z SPSS, zapytaj promotora przed analizą. Podobnym darmowym programem jest JASP, który obok testów klasycznych pokazuje ich wersje bayesowskie (Love i in., 2019). Jak czytać tabele SPSS, pokazujemy we wpisie analiza danych w SPSS.

Najczęstsze błędy

• Zmienna wynikowa ustawiona jako Nominal zamiast Continuous.
• Brak informacji, czy podajesz test Studenta, czy Welcha.
• Odczytanie ujemnego d jako „efektu ujemnego”, choć minus wynika tylko z kolejności grup.
• Cytowanie jamovi bez numeru wersji.