Gli scienziati sociali , come psicologi , sociologi e politologi , utilizzano un ANOVA ( analisi della varianza ) per determinare come una variabile indipendente colpisce una variabile dipendente . Ad esempio , determinare se le persone hanno più probabilità di trovare un ladro maschio o femmina ( variabile dipendente ) colpevole ( variabile indipendente ) in un processo. Questi scienziati utilizzano SPSS ( Statistical Package per le Scienze Sociali ) per trovare ETA Squared . Eta quadrato è la percentuale della variabile dipendente controllato dalla variabile indipendente . In altre parole, ci dice quanto il sesso del rapinatore influenza la percezione del senso di colpa delle persone. Cose che ti serviranno
SPSS
Dati
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ANOVA
1
Cliccare su "Visualizza dati " nella parte inferiore della schermata di SPSS .
2
Seleziona "Statistiche" dalla barra degli strumenti nella parte superiore dello schermo SPSS . Quando viene visualizzata la finestra di dialogo , selezionare " Modello lineare generalizzato . " Quindi fare clic su " Simple fattoriale " dalla casella a discesa.
3
Selezionare la variabile dipendente ( ad esempio, " colpa" ) dall'elenco delle variabili e trascinarlo nella " dipendente "scatola .
4
Selezionare la variabile indipendente , come ad esempio " Sesso di Robber " e trascinarlo nella casella" Fattori " .
Effect Size
5
Trovare la dimensione dell'effetto selezionando "Opzioni" nella parte inferiore della finestra di dialogo . Quindi selezionare " Effect Size" e fare clic su "Continua".
6
Guardate la tabella denominata "Prove di effetti tra soggetti " nella schermata di output . La casella di sinistra , con l'etichetta " Sorgente ", include la variabile indipendente ( per esempio , "Sesso di Robber " ) .
7
Seguire la fila accanto alla variabile indipendente ( "Sesso di Robber " ) spostarsi nella colonna denominata " ETA al quadrato. " ETA Squared è molto importante. Questo numero indica la quantità della variabile dipendente viene controllato dalla variabile indipendente . Il numero più alto si può ottenere è di 1 . Percentuali più elevate (quelli più vicini a 1) significa più controllo . Un ETA Squared di 0,73 significa che la variabile indipendente spiega il 73% della variabile dipendente .