Comment lire les résultats post-hoc dans SPSS

Les spécialistes des sciences sociales issus de domaines tels que la psychologie, les sciences politiques et la sociologie utilisent SPSS (Progiciel statistique pour les sciences sociales) pour analyser les données qu'ils collectent dans le cadre de leurs recherches. Ils utilisent fréquemment une ANOVA (analyse de la variance) pour analyser les données. Si les données ont trois moyennes ou plus, les chercheurs utilisent des tests Post Hoc pour déterminer quels groupes sont significativement différents les uns des autres. Par exemple, si vous avez trois groupes d'âge et trouvez un résultat significatif avec l'ANOVA, vous voulez savoir quels groupes d'âge sont différents.

ANOVA

Étape 1

Saisissez vos données dans le programme SPSS ou récupérez les données que vous avez déjà saisies.

Étape 2

Cliquez sur "Statistiques" en haut de la page et sélectionnez "Comparer les moyennes" puis "One-Way ANOVA" dans la boîte de dialogue.

Étape 3

Sélectionnez votre variable dépendante (par exemple, évaluation) dans la liste et appuyez sur le bouton fléché pour la placer dans la liste des variables dépendantes. Cliquez sur "OK".

Tests post-hoc

Étape 1

Cliquez sur "Post Hoc" en bas de la boîte de dialogue qui apparaît avec la sortie de votre ANOVA.

Étape 2

Cliquez sur l'un des tests Post Hoc répertoriés sous "Equal Variances Assumed", comme Tukey, Duncan ou Scheffe, si vous supposez qu'il y a des variances égales. Sélectionnez plusieurs tests si vous souhaitez comparer les résultats. Cliquez sur "Continuer".

Étape 3

Cliquez sur l'un des tests Post Hoc (tels que le T2 de Tamhane ou le T3 de Dunnett) sous "Variances égales non supposées", si tel est le cas avec vos données. Cliquez sur "Continuer".

Sortie post-hoc

Étape 1

Affichez la sortie Post Hoc. La case à gauche listera chacun des tests Post Hoc que vous avez sélectionnés.

Étape 2

Regardez le premier test, dites le Tukey. Observez que chaque niveau de la variable indépendante est comparé à chacun des autres niveaux. Supposons que votre variable indépendante soit les tranches d'âge, avec trois niveaux :20, 30, 40 ans. Regardez la colonne où 20s est répertorié. La colonne suivante aura 30 et 40. Suivez la rangée jusqu'à la colonne intitulée "Sig". Sig, ou signification, indique la probabilité que les différences soient dues au hasard. Cette colonne vous donnera le niveau de signification de la comparaison des années 20 et 30, et des années 20 et 40. Un niveau de signification inférieur à 0,05 indique qu'il y a moins de cinq possibilités sur 100 que les résultats soient dus au hasard.

Étape 3

Regardez la colonne où 30s est répertorié. La prochaine colonne aura 20s et 40s. Suivez la rangée jusqu'à la colonne intitulée "Sig". Cette colonne vous donnera le niveau de signification de la comparaison des années 30 et 20, et des années 30 et 40.

Astuce

Si les variances sont similaires, utilisez Tukey car il a une bonne puissance.

Si vous ne savez pas si les variances sont égales, sélectionnez Games-Howell.