cientistas sociais usam o SPSS (Statistical Package for the Social Sciences ) para analisar os dados com uma ANOVA ( análise de variância ) para comparar o efeito das variáveis ​​independentes sobre as variáveis ​​dependentes. Eles relatam o significado , a probabilidade a diferença é devido ao acaso (a significância menor than.05 significa que há menos de 5 chances em 100 o resultado é devido ao acaso ) . Os cientistas sociais também determinam Eta Squared , o tamanho do efeito ou o percentual da variável dependente explicada pela variável independente. Instruções
Data Access
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Clique em " Arquivo" no topo da tela SPSS para puxar para cima os dados de um arquivo de dados existente. Selecione "Abrir" na caixa de diálogo suspensa.
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Clique em " Procurar em" a partir do diretório exibido. . " Tipo de Arquivo ", selecione " Data" do
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Clique sobre o nome da data que você deseja analisar arquivo , por exemplo, " . Jury.sav "

ANOVA
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Clique em " Estatísticas " no topo da tela SPSS. Em seguida, selecione "General Linear Model" na caixa de diálogo e "Simple fatorial " a partir da caixa drop-down.
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Destaque a sua variável dependente ( por exemplo , o nível de culpa ) a partir da lista à esquerda e empurre a direita seta apontando para movê-lo para a caixa " Dependente ".
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Destacar seus variáveis ​​independentes ( por exemplo , sexo e raça ) a partir da lista de variáveis ​​do lado esquerdo e clique à direita seta apontando para mover cada um deles na caixa chamada " fatores".
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Clique em " Definir Range" e digite o seu valor mínimo para a variável dependente ( por exemplo, 1 ) e o valor máximo para a variável ( por exemplo 12).
Efeito Tamanho
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Clique em "Opções" dos três botões na parte inferior da caixa de diálogo, que consiste em " Contrastes ", " Post Hoc " e "Opções ".
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Clique em " Efeito Size" no menu drop-down. Clique em "Continuar ".
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Reveja a saída rotulada "Testes de Entre - Assuntos Effects ". A caixa para as listas de esquerda cada uma das variáveis ​​independentes ea variável interação sob o título " Fonte ".
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Siga a linha ao lado de cada variável para a coluna denominada " Sig ". Esta coluna indica o nível de significância ( a probabilidade de o resultado é devido ao acaso ) . Quanto menor for o significado , a menos provável das diferenças entre os grupos são devido ao acaso eo mais provável é que eles são devidos para a variável independente . Por exemplo, um nível de significância ou probabilidade de menos de 0,01 significa que há uma possibilidade de menos de 1 em 100 de que os resultados se devem ao acaso
12.

Siga a linha ao lado de cada variável para a coluna rotulado como " Eta Squared ", as informações mais importantes . Eta quadrado é a medida do tamanho do efeito . É a percentagem da variável dependente explicada pela variável independente . Quanto maior a percentagem ( quanto mais perto de 1 ) , o mais importante o efeito da variável independente . Por exemplo, um Eta Squared de 0,65 significa que 65% da variável independente é explicada pela variável independente.