Os cientistas sociais , tais como psicólogos , sociólogos e cientistas políticos, usar uma ANOVA ( análise de variância ) para determinar como uma variável independente afeta uma variável dependente. Por exemplo, determinar se as pessoas estão mais propensos a encontrar um ladrão macho ou fêmea (variável independente) culpado (variável dependente) em um julgamento. Estes cientistas usam SPSS ( Statistical Package for the Social Sciences ) para encontrar ETA Squared . Eta quadrado é a percentagem da variável dependente controlada pela variável independente . Em outras palavras , diz-nos o quanto o sexo do ladrão influencia as percepções de culpa das pessoas. Coisas que você precisa
SPSS
Dados
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ANOVA
1
Clique em " Data View " na parte inferior da tela SPSS.
2
Selecione "Estatísticas" na barra de ferramentas na parte superior da tela SPSS. Quando a caixa de diálogo aparecer, selecione "General Linear Model ". Em seguida, clique em "Simple fatorial " a partir da caixa drop-down.
3
Selecione a variável dependente ( por exemplo, " Culpa " ) a partir da lista de variáveis e arraste-o para o " "caixa.
4
Selecione a variável independente , como" dependente de sexo de ladrão " e arrastá-lo para a" caixa Fatores " .
Efeito Tamanho
5
Encontre o tamanho do efeito , selecionando " Opções" na parte inferior da caixa de diálogo. Em seguida, selecione " tamanho do efeito " e clique em "Continuar".
6
Veja a tabela com o nome " Testes de Entre - Assuntos Effects " na tela de saída. A caixa do lado esquerdo , identificado como " Fonte ", inclui a variável independente ( por exemplo, " Sexo do ladrão " ) .
7
Siga a linha ao lado de sua variável independente ( "Sex de Robber " ) na coluna denominada " ETA Squared ". Eta quadrado é muito importante . Este número indica o quanto da variável dependente é controlada pela variável independente. O número mais alto que você pode obter é 1. Percentagens mais elevadas (aqueles mais próximo de 1 ) significa mais controle. Um Squared ETA de 0,73 significa que a variável independente explica 73% da variável dependente .
