May 12
I sociologi usano SPSS (Statistical Package per le scienze sociali) per analizzare i dati con una ANOVA (analisi della varianza) per confrontare l'effetto di variabili indipendenti sulle variabili dipendenti. Essi riferiscono il significato, la probabilità la differenza è dovuta al caso (un significato di meno than.05 significa che ci sono meno di 5 probabilità su 100 il risultato è dovuto al caso). Gli scienziati sociali determinano anche età quadrato, la dimensione dell'effetto o percentuale della variabile dipendente spiegata dalla variabile indipendente.
1 Fare clic su "File" nella parte superiore dello schermo SPSS per recuperare i dati da un file di dati esistente. Selezionare "Apri" nella finestra di dialogo a discesa.
2 Clicca su "Cerca in" dalla directory visualizzata. Selezionare "Data" dalla "Tipo di file".
3 Fare clic sul nome del file del data che si desidera analizzare; per esempio, "Jury.sav."
4 Clicca su "Statistica" nella parte superiore dello schermo SPSS. Quindi selezionare "Modello lineare generalizzato" dalla finestra di dialogo e "Simple fattoriale" dalla casella a discesa.
5 Evidenziare la variabile dipendente (ad esempio, il livello di colpa) dall'elenco a sinistra e spingere la freccia che punta verso destra per spostarlo nella casella "Dipendente".
6 Evidenziare le variabili indipendenti (ad esempio, il sesso e la razza) dalla lista delle variabili sulla sinistra e clicca sulla freccia rivolta verso destra per spostare ciascuno di essi nella casella "Fattori".
7 Clicca su "Define Range" e digitare il valore minimo per la variabile dipendente (ad esempio 1) e il valore massimo della variabile (ad esempio 12).
8 Clicca su "Opzioni" dai tre pulsanti nella parte inferiore della finestra di dialogo, che si compone di "Contrasti", "Post hoc" e "Opzioni".
9 Clicca su "effect size" nel menu a discesa. Fai clic su "Continua".
10 Rivedere l'uscita con l'etichetta "Prove di Effetti tra soggetti". La casella per le liste di sinistra ciascuna delle variabili indipendenti e la variabile interazione sotto la voce "Sorgente".
11 Seguire la fila accanto a ciascuna variabile alla colonna "Sig." Questa colonna indica il livello di significatività (probabilità il risultato è dovuto al caso). Più basso è il significato, più è probabile che le differenze tra i gruppi sono dovute al caso e più è probabile che sono dovute alla variabile indipendente. Per esempio, un livello di significatività o probabilità di meno di .01 significa che c'è un meno di 1 possibilità su 100 che i risultati siano dovuti al caso.
12 Seguire la fila accanto a ciascuna variabile alla colonna "età quadrato," le informazioni più importanti. Eta quadrato è la misura della dimensione dell'effetto. È la percentuale della variabile dipendente spiegata dalla variabile indipendente. Più alta è la percentuale (la più vicina a 1), la più importante l'effetto della variabile indipendente. Per esempio, un età quadrato di .65 significa che il 65% della variabile indipendente è spiegata dalla variabile indipendente.