Comment trouver l'effet de la taille dans ANOVA SPSS
Les spécialistes des sciences sociales utilisent SPSS (progiciel statistique pour les sciences sociales) pour analyser les données avec une ANOVA (analyse de la variance) afin de comparer l'effet des variables indépendantes sur les variables dépendantes. Ils rapportent la signification, la probabilité que la différence soit due au hasard (une signification inférieure à 0,05 signifie qu'il y a moins de 5 chances sur 100 que le résultat soit dû au hasard). Les spécialistes des sciences sociales déterminent également Eta au carré, la taille de l'effet ou le pourcentage de la variable dépendante expliquée par la variable indépendante.
Accéder aux données
Étape 1
Cliquez sur "Fichier" en haut de l'écran SPSS pour extraire les données d'un fichier de données existant. Sélectionnez "Ouvrir" dans la boîte de dialogue déroulante.
Étape 2
Cliquez sur "Regarder dans" dans le répertoire affiché. Sélectionnez "Données" dans "Type de fichiers".
Étape 3
Cliquez sur le nom du fichier de la date que vous souhaitez analyser ; par exemple, "Jury.sav."
ANOVA
Étape 1
Cliquez sur "Statistiques" en haut de l'écran SPSS. Sélectionnez ensuite "Modèle linéaire général" dans la boîte de dialogue et "Facteur simple" dans la liste déroulante.
Étape 2
Mettez en surbrillance votre variable dépendante (par exemple, le niveau de culpabilité) dans la liste de gauche et appuyez sur la flèche pointant vers la droite pour la déplacer dans la case intitulée "Dépendant".
Étape 3
Mettez en surbrillance vos variables indépendantes (par exemple, le sexe et la race) dans la liste des variables à gauche et cliquez sur la flèche pointant vers la droite pour déplacer chacune d'elles dans la case intitulée "Facteurs".
Étape 4
Cliquez sur "Définir la plage" et saisissez votre valeur minimale pour la variable dépendante (par exemple 1) et la valeur maximale pour la variable (par exemple 12).
Taille de l'effet
Étape 1
Cliquez sur "Options" à partir des trois boutons en bas de la boîte de dialogue, qui se compose de "Contrastes", "Post Hoc" et "Options".
Étape 2
Cliquez sur "Taille de l'effet" dans le menu déroulant. Cliquez sur "Continuer".
Étape 3
Passez en revue la sortie intitulée "Tests des effets inter-sujets". La case à gauche répertorie chacune des variables indépendantes et la variable d'interaction sous l'en-tête "Source".
Étape 4
Suivez la ligne à côté de chaque variable jusqu'à la colonne intitulée "Sig". Cette colonne indique le niveau de signification (la probabilité que le résultat soit dû au hasard). Plus la significativité est faible, moins les différences entre les groupes sont dues au hasard et plus elles sont dues à la variable indépendante. Par exemple, un niveau de signification ou une probabilité inférieur à 0,01 signifie qu'il y a moins d'une possibilité sur 100 que les résultats soient dus au hasard.
Étape 5
Suivez la ligne à côté de chaque variable jusqu'à la colonne intitulée "Eta au carré", l'information la plus importante. Eta au carré est la mesure de la taille de l'effet. C'est le pourcentage de la variable dépendante expliqué par la variable indépendante. Plus le pourcentage est élevé (plus il est proche de 1), plus l'effet de la variable indépendante est important. Par exemple, un Eta au carré de 0,65 signifie que 65 % de la variable indépendante est expliquée par la variable indépendante.
Astuce
Enregistrez souvent vos données. Assurez-vous d'utiliser le modèle linéaire général pour votre analyse.