So finden Sie den Effekt der Größe in ANOVA SPSS

So finden Sie den Effekt der Größe in ANOVA SPSS - Bild 1

Sozialwissenschaftler verwenden SPSS (Statistical Package for the Social Sciences), um Daten mit einer ANOVA (Varianzanalyse) zu analysieren, um die Wirkung unabhängiger Variablen auf abhängige Variablen zu vergleichen. Sie geben die Signifikanz an, die Wahrscheinlichkeit, dass der Unterschied auf Zufall zurückzuführen ist (eine Signifikanz von weniger als 0,05 bedeutet, dass es weniger als 5 Chancen von 100 gibt, dass das Ergebnis auf Zufall zurückzuführen ist). Sozialwissenschaftler bestimmen auch Eta Squared, die Effektgröße oder den Prozentsatz der abhängigen Variablen, der durch die unabhängige Variable erklärt wird.

Index

    Zugangsdaten

    Schritt 1

    Klicken Sie oben im SPSS-Bildschirm auf „Datei“, um Daten aus einer vorhandenen Datendatei abzurufen. Wählen Sie „Öffnen“ aus dem Dropdown-Dialogfeld.

    Schritt 2

    Klicken Sie im angezeigten Verzeichnis auf „Suchen in“. Wählen Sie „Daten“ aus dem „Dateityp“.

    Schritt 3

    Klicken Sie auf den Dateinamen des Datums, das Sie analysieren möchten; B. "Jury.sav".

    ANOVA

    Schritt 1

    Klicken Sie oben auf dem SPSS-Bildschirm auf „Statistiken“. Wählen Sie dann „Allgemeines lineares Modell“ aus dem Dialogfeld und „Einfache Fakultät“ aus dem Dropdown-Feld aus.

    Schritt 2

    Markieren Sie Ihre abhängige Variable (z. B. den Grad der Schuld) in der Liste auf der linken Seite und drücken Sie den Pfeil nach rechts, um sie in das Feld mit der Bezeichnung „Abhängig“ zu verschieben.

    Schritt 3

    Markieren Sie Ihre unabhängigen Variablen (z. B. Geschlecht und Rasse) in der Liste der Variablen auf der linken Seite und klicken Sie auf den nach rechts weisenden Pfeil, um sie in das Feld „Faktoren“ zu verschieben.

    Schritt 4

    Klicken Sie auf „Bereich definieren“ und geben Sie Ihren Mindestwert für die abhängige Variable (z. B. 1) und den Höchstwert für die Variable (z. B. 12) ein.

    Effektgröße

    Schritt 1

    Klicken Sie auf "Optionen" von den drei Schaltflächen am unteren Rand des Dialogfelds, das aus "Kontraste", "Post Hoc" und "Optionen" besteht.

    Schritt 2

    Klicken Sie im Dropdown-Menü auf „Effektgröße“. Klicken Sie auf "Weiter".

    Schritt 3

    Überprüfen Sie die Ausgabe mit der Bezeichnung „Tests of Between-Subjects Effects“. Das Feld auf der linken Seite listet jede der unabhängigen Variablen und die Interaktionsvariable unter der Überschrift „Quelle“ auf.

    Schritt 4

    Folgen Sie der Zeile neben jeder Variable bis zur Spalte mit der Bezeichnung „Sig“. Diese Spalte gibt das Signifikanzniveau an (die Wahrscheinlichkeit, dass das Ergebnis auf Zufall zurückzuführen ist). Je niedriger die Signifikanz, desto weniger wahrscheinlich sind die Unterschiede zwischen den Gruppen zufällig und desto wahrscheinlicher sind sie auf die unabhängige Variable zurückzuführen. Beispielsweise bedeutet ein Signifikanzniveau oder eine Wahrscheinlichkeit von weniger als 0,01, dass die Wahrscheinlichkeit, dass die Ergebnisse auf Zufall zurückzuführen sind, bei weniger als 1 zu 100 liegt.

    Schritt 5

    Folgen Sie der Zeile neben jeder Variable bis zur Spalte mit der Bezeichnung „Eta im Quadrat“, den wichtigsten Informationen. Eta zum Quadrat ist das Maß für die Effektgröße. Es ist der Prozentsatz der abhängigen Variablen, der durch die unabhängige Variable erklärt wird. Je höher der Prozentsatz (je näher an 1), desto wichtiger ist der Effekt der unabhängigen Variablen. Beispielsweise bedeutet ein Eta-Quadrat von 0,65, dass 65 % der unabhängigen Variablen durch die unabhängige Variable erklärt werden.

    Spitze

    Speichern Sie Ihre Daten häufig. Stellen Sie sicher, dass Sie das allgemeine lineare Modell für Ihre Analyse verwenden.

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