¿Cómo encontrar el efecto del tamaño de ANOVA SPSS

September 22

Los científicos sociales utilizan SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) para analizar los datos con un ANOVA (análisis de varianza) para comparar el efecto de las variables independientes sobre las variables dependientes. Ellos informan de la importancia, la probabilidad de que la diferencia se debe a la casualidad (una significación menor than.05 significa que hay menos de 5 posibilidades entre 100 el resultado se debe al azar). Los científicos sociales también determinan eta cuadrado, el tamaño del efecto o el porcentaje de la variable dependiente explicada por la variable independiente.

Instrucciones

Datos de acceso

1 Haga clic en "Archivo" en la parte superior de la pantalla de SPSS para obtener datos de un archivo de datos existente. Seleccione "Abrir" en el cuadro de diálogo desplegable.

2 Haga clic en "Buscar en" desde el directorio visualizado. Seleccione "Datos" en el "Tipo de archivos".

3 Haga clic en el nombre de archivo de la fecha que se desea analizar; por ejemplo, "Jury.sav."

ANOVA

4 Haga clic en "Estadísticas" en la parte superior de la pantalla SPSS. A continuación, seleccione "modelo lineal general" en el cuadro de diálogo y "factorial simple" en el cuadro desplegable.

5 Resalte la variable dependiente (por ejemplo, el nivel de culpa) de la lista de la izquierda y pulse la flecha hacia la derecha para moverlo a la casilla "dependiente".

6 Resalte sus variables independientes (por ejemplo, sexo y raza) de la lista de variables a la izquierda y haga clic en la flecha hacia la derecha para mover cada uno de ellos en el cuadro denominado "factores".

7 Haga clic en "Definir rango" y escriba en su valor mínimo para la variable dependiente (por ejemplo 1) y el valor máximo de la variable (por ejemplo, 12).

Tamaño del efecto

8 Haga clic en "Opciones" en los tres botones de la parte inferior del cuadro de diálogo, que consiste en "Contrastes", "post hoc" y "Opciones".

9 Haga clic en "tamaño del efecto" en el menú desplegable. Haga clic en "Continuar".

10 Revisar la salida marcada "Análisis de Efectos inter-sujetos." El cuadro de las listas de izquierda cada una de las variables independientes y la variable de interacción bajo el título "Fuente".

11 Siga la fila junto a cada variable a la columna titulada "Sig." En esta columna se indica el nivel de significación (la probabilidad del resultado se debe a la casualidad). Cuanto más bajo sea el significado, es menos probable que las diferencias entre los grupos se deben al azar y es más probable que se deba a la variable independiente. Por ejemplo, un nivel de significación o probabilidad de menos de 0,01 significa que hay una posibilidad menos de 1 en 100 de que los resultados se deben al azar.

12 Siga la fila junto a cada variable a la columna titulada "eta cuadrado," la información más importante. Eta cuadrado es la medida del tamaño del efecto. Es el porcentaje de la variable dependiente explicada por la variable independiente. Cuanto mayor sea el porcentaje (cuanto más cerca de 1), el más importante el efecto de la variable independiente. Por ejemplo, un cuadrado Eta de 0,65 significa que el 65% de la variable independiente se explica por la variable independiente.

Consejos y advertencias

Guardar los datos de frecuencia.
Asegúrese de usar Modelo Lineal General para su análisis.