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sciences sociales , comme les psychologues , les sociologues et les politologues , utilisent une analyse de variance ( analyse de variance) pour déterminer comment une variable indépendante affecte une variable dépendante . Par exemple, déterminer si les gens sont plus susceptibles de trouver un voleur mâle ou femelle (variable dépendante) coupable ( variable indépendante) dans un procès. Ces scientifiques utilisent SPSS ( Statistical Package for Social Sciences ) pour trouver ETA Squared . Eta au carré est le pourcentage de la variable dépendante contrôlée par la variable indépendante. En d'autres termes , il nous dit combien le sexe du voleur influe sur les perceptions des gens de culpabilité . Choses que vous devez
SPSS
Données Show More Instructions
ANOVA
1 Cliquez sur «Afficher les données » au bas de l'écran SPSS.
2 Sélectionnez "Statistiques" de la barre d' outils en haut de l'écran SPSS. Lorsque la boîte de dialogue qui apparaît , sélectionnez " modèle linéaire général . " Cliquez ensuite sur " Simple factorielle " de la liste déroulante .
3 Sélectionnez votre variable dépendante ( par exemple , " Culpabilité " ) à partir de la liste des variables et faites-la glisser dans la " à charge " boîte.
4 Sélectionnez votre variable indépendante, comme " Sexe du voleur " et faites-la glisser dans la case" facteurs " .
Effet Taille
5 Trouver la taille d'effet en sélectionnant "Options" en bas de la boîte de dialogue. Ensuite, sélectionnez « Taille de l'effet " et cliquez sur "Continuer".
6 Regardez le tableau intitulé "Tests d' effets inter-sujets " dans l'écran de sortie . La boîte de gauche , intitulée « Source », comprend la variable indépendante ( par exemple , "Sexe du voleur »).
7 Suivez la ligne suivante à votre variable indépendante ( "Sexe du voleur " ) à travers la colonne intitulée « ETA au carré. " ETA Squared est très important. Ce chiffre vous indique combien de la variable dépendante est contrôlée par la variable indépendante. Le plus grand nombre que vous pouvez obtenir est de 1 . Des pourcentages plus élevés ( ceux plus proche de 1 ) signifie plus de contrôle. Un ETA carrée de 0,73 signifie que la variable indépendante explique 73% de la variable dépendante .
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