Sozialwissenschaftler verwenden SPSS ( Statistical Package für Sozialwissenschaften ), um Daten mit einer ANOVA (Analysis of Variance ) zu analysieren, um den Effekt der unabhängigen Variablen auf abhängige Variablen zu vergleichen. Sie berichten über die Bedeutung , die Wahrscheinlichkeit der Unterschied ist darauf zurückzuführen, Chance ( eine Signifikanz von weniger than.05 bedeutet, dass es weniger als 5 Chancen von 100 ist das Ergebnis durch Zufall ) . Sozialwissenschaftler auch bestimmen Eta Squared , erklärte der Effekt Größe oder der Anteil der abhängigen Variablen durch die unabhängige Variable . Anleitung
Access Data
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Klicken Sie auf "Datei " an der Spitze der SPSS -Bildschirm nach oben zu ziehen Daten aus einer vorhandenen Datendatei . Wählen Sie " Öffnen" aus dem Dropdown- Dialogfeld .
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Klicke auf "Look in " aus dem Verzeichnis angezeigt. Wählen Sie "Data" aus dem
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Klicken Sie auf den Dateinamen des gewünschten Datum zu analysieren "Art der Dateien . " , Zum Beispiel " . Jury.sav "

ANOVA
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Klicken Sie auf "Statistik" an der Spitze der SPSS -Bildschirm. Dann wählen Sie "General Linear Model" aus dem Dialogfeld und "Simple Factorial " aus dem Drop -Down-Feld .
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Markieren Sie die abhängige Variable (z. B. Höhe der Schuld ) aus der Liste auf der links und drücken Sie den Pfeil nach rechts , um ihn in der Box beschriftet bewegen "Abhängige ".
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Markieren Sie Ihre unabhängigen Variablen (z. B. Geschlecht und Rasse ) aus der Liste der Variablen auf der linken Seite und klicken Sie auf auf den Pfeil nach rechts , um jeden von ihnen in das Feld " Faktoren . "
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Klicke auf " Bereich definieren " und geben Sie Ihre minimalen Wert für die abhängige Variable (z. B. 1 ) und bewegen der maximale Wert für die Variable (zum Beispiel 12) .
Effect Größe
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Klicken Sie auf "Optionen" aus den drei Schaltflächen am unteren Rand des Dialogs , der aus "Kontraste ", " Post Hoc " und " Optionen".
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Klicke auf "Effect Size" auf den Drop -Down-Menü . Klicken Sie auf " Weiter".
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Bewertung der Ausgang mit der Aufschrift " Tests von Zwischen - Themen Effects. " Der Kasten auf der linken Seite listet jede der unabhängigen Variablen und der Interaktion Variable unter der Überschrift " Quelle ".
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Verfolgen Sie die Zeile neben der jeweiligen Variablen zur Spalte " Sig ". Diese Spalte gibt das Signifikanzniveau ( die Wahrscheinlichkeit, das Ergebnis ist durch Zufall ) . Je geringer die Bedeutung , desto weniger wahrscheinlich sind die Unterschiede zwischen den Gruppen sind durch Zufall und desto eher sind sie aufgrund der unabhängigen Variablen . Zum Beispiel ist ein Signifikanzniveau oder Wahrscheinlichkeit von weniger als 0,01 bedeutet, dass es eine weniger als 1 Möglichkeit in 100 , dass die Ergebnisse durch Zufall sind .
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Verfolgen Sie die Zeile neben der jeweiligen Variablen in die Kolonne Aufschrift " Eta Squared ", die wichtigsten Informationen . Eta Quadrat ist das Maß der Effektstärke . Es ist der Prozentsatz der abhängige Variable von der unabhängigen Variablen erklärt. Je höher der Prozentsatz (die näher bei 1 ) , desto wichtiger ist die Wirkung der unabhängigen Variablen . Zum Beispiel , ein Eta Squared von 0,65 bedeutet, dass 65% der unabhängigen Variablen durch die unabhängigen Variablen erklärt wird.