Sozialwissenschaftler wie Psychologen, Soziologen und Politologen , verwenden Sie eine ANOVA (Analysis of Variance ) zu bestimmen, wie eine unabhängige Variable eine abhängige Variable beeinflusst . Zum Beispiel , ob Menschen eher einen männlichen oder weiblichen Räuber ( unabhängige Variable ) schuldig ( abhängige Variable) in einer Studie zu finden sind . Diese Wissenschaftler verwenden SPSS ( Statistical Package für Sozialwissenschaften ) zu finden ETA Squared . ETA Squared ist der prozentuale Anteil der abhängigen Variablen durch die unabhängigen Variablen gesteuert. Mit anderen Worten , es sagt uns, wie viel das Geschlecht der Räuber die Wahrnehmung der Menschen von Schuld beeinflusst . Things You
SPSS
Daten
brauchen anzeigen Weitere Anweisungen
ANOVA
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Klicken Sie auf "Data View" am unteren Rand des SPSS -Bildschirm.
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Wählen Sie " Statistics" auf der Symbolleiste am oberen Rand des Bildschirms SPSS . Wenn das Dialogfeld angezeigt wird , wählen Sie " Allgemeines lineares Modell . " Dann klicken Sie auf "Simple Factorial " aus dem Drop - Down-Box klicken .
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Wählen Sie die abhängige Variable (zB " Guilt" ) aus der Liste der Variablen und ziehen Sie es in die " Dependent "-Box.
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Wählen Sie Ihre unabhängigen Variablen , wie zB" Sex von Räuber " und ziehen Sie es in die " Faktoren "-Box.
Effect Größe
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finden Sie den Effekt Größe, indem Sie "Optionen " am unteren Rand der Dialogbox . Dann wählen Sie " Effect Size" und klicken Sie auf "Weiter".
6
Blick auf die Tabelle mit der Bezeichnung " Tests von Zwischen - Themen Effects " in der Ausgabe angezeigt. Die linke Feld mit der Aufschrift " Quelle ", umfasst die unabhängige Variable (zB "Sex der Räuber " ) .
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Verfolgen Sie die Zeile neben Ihrem unabhängigen Variablen ( "Sex der Räuber " ) über die Spalte " ETA Squared . " ETA Squared ist sehr wichtig. Diese Zahl gibt an, wie viel der abhängigen Variablen durch die unabhängigen Variablen gesteuert. Die höchste Zahl, die Sie erhalten können, ist 1 . Höhere Prozentsätze (die näher an 1) bedeuten mehr Kontrolle. Ein ETA Squared von 0,73 bedeutet, dass die unabhängige Variable 73% der abhängigen Variablen erklärt .
