Come trovare l'effetto della dimensione in ANOVA SPSS

Gli scienziati sociali usano SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) per analizzare dati con un'ANOVA (Analysis of Variance) per confrontare l'effetto di variabili indipendenti su variabili dipendenti. Riportano la significatività, la probabilità che la differenza sia dovuta al caso (una significatività minore di .05 significa meno di 5 possibilità su 100 che il risultato sia dovuto al caso). Gli scienziati sociali determinano anche l'Eta Quadrato, la dimensione dell'effetto o la percentuale della variabile dipendente spiegata dalla variabile indipendente.

Accedere ai dati

Passaggio 1

Cliccare su "File" in alto sullo schermo SPSS per richiamare dati da un file di dati esistente. Selezionare "Apri" dalla finestra di dialogo a tendina.

Passaggio 2

Cliccare su "Cerca in" dalla directory visualizzata. Selezionare "Dati" da "Tipo di file".

Passaggio 3

Cliccare sul nome del file dei dati che si desidera analizzare; ad esempio, "Giuria.sav".

ANOVA

Passaggio 1

Cliccare su "Statistiche" in alto sullo schermo SPSS. Poi selezionare "Modello lineare generale" dalla finestra di dialogo e "Fattoriale semplice" dal menu a tendina.

Passaggio 2

Evidenziare la variabile dipendente (ad esempio, livello di colpa) dall'elenco a sinistra e premere la freccia che punta a destra per spostarla nella casella "Dipendente".

Passaggio 3

Evidenziare le variabili indipendenti (ad esempio, sesso ed etnia) dall'elenco delle variabili a sinistra e cliccare sulla freccia che punta a destra per spostarle ciascuna nella casella "Fattori".

Passaggio 4

Cliccare 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).

Dimensione dell'effetto

Passaggio 1

Cliccare su "Opzioni" dai tre pulsanti in basso nella finestra di dialogo, che consistono di "Contrasti", "Post Hoc" e "Opzioni".

Passaggio 2

Cliccare su "Dimensione effetto" nel menu a tendina. Cliccare "Continua".

Passaggio 3

Esaminare l'output etichettato "Test degli effetti tra-soggetti". La casella a sinistra elenca ciascuna delle variabili indipendenti e la variabile di interazione sotto l'intestazione "Sorgente".

Passaggio 4

Seguire la riga accanto a ogni variabile fino alla colonna "Sig.". Questa colonna indica il livello di significatività (la probabilità che il risultato sia dovuto al caso). Più bassa è la significatività, meno probabile che le differenze tra i gruppi siano dovute al caso e più probabile che siano dovute alla variabile indipendente. Ad esempio, un livello di significatività o probabilità minore di .01 significa che c'è meno di 1 possibilità su 100 che i risultati siano dovuti al caso.

Passaggio 5

Seguire la riga accanto a ogni variabile fino alla colonna "Eta Quadrato", l'informazione più importante. L'Eta quadrato è la misura della dimensione dell'effetto. È la percentuale della variabile dipendente spiegata dalla variabile indipendente. Più alta è la percentuale (più vicina a 1), più importante è l'effetto della variabile indipendente. Ad esempio, un Eta Quadrato di .65 significa che il 65% della variabile indipendente è spiegato dalla variabile indipendente.

Suggerimento

Salvare spesso i dati. Assicurarsi di usare Modello lineare generale per l'analisi.