T- Test confrontare le medie dei punteggi dallo stesso gruppo di persone in due punti nel tempo --- per esempio , i punteggi degli studenti sulla loro esame di medio termine e della loro punteggi su il loro esame finale . T- test possono anche confrontare i punteggi da due gruppi diversi --- per esempio , i punteggi degli esami finali di studenti di sesso maschile e quelli di studentesse . È possibile utilizzare SPSS per condurre una T -Test . SPSS fornisce l'uscita che indica il valore T ( la statistica test) e la significatività ( probabilità i risultati sono dovuti al caso piuttosto che la variabile indipendente ) per il confronto tra i mezzi . A livello di significatività inferiore a 0,05 indica che la probabilità che i risultati sono dovuti al caso sono a meno di 5 su 100.
One - Way ANOVA
One - Way ANOVA ( analisi della varianza ) è utilizzato per confrontare le medie quando vi è una variabile indipendente e una variabile dipendente , simile al T - test . SPSS analizza i dati per una ANOVA One - Way . I risultati sono molto simili ai risultati di un T -test , con lo stesso livello di significatività .
Bidirezionale e ANOVA a tre vie
Two-Way ANOVA ( analisi della varianza ) è usato per confrontare le medie , quando ci sono due variabili indipendenti e una variabile dipendente --- per esempio, se il ricercatore vuole confrontare i punteggi di maschi e femmine nella scuola pubblica e privata sulle loro SATs . SPSS analizza i dati per una ANOVA a due vie o un ANOVA a tre vie . A tre vie AVOVA viene utilizzato per confrontare significa quando ci sono tre variabili indipendenti e una variabile dipendente --- per esempio , se il ricercatore vuole confrontare i punteggi di maschi e femmine nella scuola pubblica e privata da due diversi stati . Come si aumenta il numero di variabili indipendenti , diventa più difficile interpretare i risultati .
MANOVAs
MANOVA ( analisi multipla della varianza ) confronta il mezzo di uno o più classi di variabili indipendenti --- per esempio , genere e tipo di scuola --- su due o più variabili dipendenti --- per esempio , SAT punteggi e punto di grado medio . Poiché il numero di variabili indipendenti e dipendenti aumenta , l'interpretazione diventa più difficile .
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