May 2
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 sono più probabilità di trovare un ladro maschio o femmina (variabile indipendente) colpevole (variabile dipendente) in un processo. Questi scienziati utilizzano SPSS (Statistical Package per le Scienze Sociali) per trovare ETA quadrato. ETA quadrato è la percentuale della variabile dipendente controllata dalla variabile indipendente. In altre parole, ci dice quanto il sesso del ladro influenza la percezione di colpa delle persone.
1 Clicca su "Data View" nella parte inferiore della schermata SPSS.
2 Selezionare "Statistiche" dalla barra degli strumenti nella parte superiore dello schermo SPSS. Quando viene visualizzata la finestra di dialogo, selezionare "Modello lineare generalizzato." Poi clicca su "Simple fattoriale" dalla casella a discesa.
3 Selezionare la variabile dipendente (ad esempio, "colpa") dall'elenco delle variabili e trascinarlo nella casella "Dipendente".
4 Seleziona la tua variabile indipendente, come ad esempio "Il sesso di Robber" e trascinarlo nella casella "Fattori".
5 Trovare la dimensione dell'effetto selezionando "Opzioni" nella parte inferiore della finestra di dialogo. Quindi selezionare "effect size" e cliccare su "Continua".
6 Guardate la tabella con l'etichetta "Prove di Effetti tra soggetti" nella schermata di uscita. La casella di sinistra, con l'etichetta "Source", comprende la variabile indipendente (ad esempio, "Sex di Robber").
7 Seguire la riga successiva alla variabile indipendente ( "Sesso di Robber") attraverso la colonna denominata "ETA quadrato." ETA Squared è molto importante. Questo numero indica quanto della variabile dipendente è controllata dalla variabile indipendente. Il numero più alto si può ottenere è 1. percentuali più elevate (quelli più vicini a 1) significa un maggiore controllo. Un ETA Squared di .73 significa che la variabile indipendente spiega il 73% della variabile dipendente.