Come trovare l'effetto delle dimensioni in ANOVA SPSS

I sociologi usano SPSS ( Statistical Package per le Scienze Sociali ) per analizzare i dati con una ANOVA ( analisi della varianza ) per confrontare l'effetto delle variabili indipendenti sulle variabili dipendenti . Riferiscono il significato , la probabilità che la differenza è dovuta al caso ( un significato meno than.05 significa che ci sono meno di 5 possibilità su 100 il risultato è dovuto al caso ) . Gli scienziati sociali determinano anche Eta Squared , la dimensione dell'effetto o la percentuale della variabile dipendente spiegata dalla variabile indipendente. Istruzioni
Data Access
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Fare clic su " File " nella parte superiore della schermata di SPSS per tirare su i dati da un file di dati esistente . Selezionare "Apri" nella finestra di dialogo a discesa.
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Clicca su " Cerca in" dalla directory visualizzata. Selezionare "Dati " dal

3 Fare clic sul nome del file la data che si desidera analizzare "Tipo di file ". , Ad esempio " . Jury.sav "

ANOVA
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Clicca su "Statistiche " nella parte superiore della schermata di SPSS . Quindi selezionare "Modello Lineare Generale" della finestra di dialogo e "Simple fattoriale " dalla casella a discesa.
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Evidenziare la variabile dipendente ( ad esempio , il livello di colpa ) dalla lista a a sinistra e spingere la freccia verso destra per spostarlo nella casella " dipendente ".
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Evidenziare le variabili indipendenti ( ad esempio , il sesso e la razza ) dalla lista delle variabili sulla sinistra e clicca sulla freccia rivolta verso destra per spostare ciascuno di loro nel campo chiamato " Fattori ".
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Clicca su " Definisci intervallo " e digitare il valore minimo per la variabile dipendente ( ad esempio 1 ) e il valore massimo per la variabile ( ad esempio 12) .
Effetto Dimensione
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Clicca su "Opzioni" dai tre pulsanti nella parte inferiore della finestra di dialogo , che consiste di " Contrasti ", " post hoc " e "Opzioni ".
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Clicca su " Effect Size" dal menu a discesa. Fare clic su "Continua".
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Recensione dell'uscita etichettato "Prove di effetti tra soggetti . " La casella a sinistra sono elencate tutte le variabili indipendenti e la variabile interazione alla voce "Source ".
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Seguire la riga accanto a ciascuna variabile per la colonna denominata " Sig ". Questa colonna indica il livello di significatività ( la probabilità che il risultato sia dovuto al caso ) . Minore è il significato , meno probabile le differenze tra i gruppi sono dovuti al caso e il più è probabile che a causa della variabile indipendente . Ad esempio, un livello di significatività o di probabilità di meno di 0,01 significa che c'è un meno di 1 possibilità su 100 che i risultati sono dovuti al caso .
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Seguite la fila accanto a ciascuna variabile alla colonna etichettato come " Eta Squared ", le informazioni più importanti . Eta quadrato è la misura della dimensione dell'effetto . È la percentuale della variabile dipendente spiegata dalla variabile indipendente . Maggiore è la percentuale ( il più vicino a 1) , la più importante l'effetto della variabile indipendente . Per esempio, un eta quadrato di 0,65 significa che il 65 % della variabile indipendente si spiega con la variabile indipendente .