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    Logiciels éducatifs

    Comment lire les résultats post-hoc dans SPSS

    Les sociologues de domaines tels que la psychologie , les sciences politiques et la sociologie utilisation SPSS ( Statistical Package for Social Sciences ) pour analyser les données qu'ils recueillent dans leurs recherches. Ils utilisent souvent une analyse de variance ( analyse de variance) pour analyser les données . Si les données ont trois ou plus les moyens , les chercheurs utilisent des tests post-hoc pour déterminer quels groupes sont significativement différents les uns des autres . Par exemple, si vous disposez de trois groupes d'âge et de trouver un résultat significatif avec l' analyse de la variance , vous voulez savoir quels groupes d'âge sont différentes. Instructions
    ANOVA
    1

    Entrez vos données dans le programme SPSS ou retirer les données que vous avez déjà entrés .
    2

    Cliquez sur "Statistiques" au sommet de la page et sélectionnez " comparer les moyennes ", puis " One-Way ANOVA " de la boîte de dialogue .
    3

    Sélectionnez votre variable dépendante ( par exemple , évaluation) à partir de la liste et appuyez sur la flèche bouton pour le mettre dans la liste variable dépendante. Cliquez sur "OK".
    Post Hoc tests
    4

    Cliquez sur "Post Hoc" au bas de la boîte de dialogue qui apparaît avec la sortie de votre analyse de la variance .
    5

    Cliquez sur l'un des tests post hoc énumérés sous la rubrique « Egalité des écarts prévu", comme Tukey , Duncan ou Scheffe , si vous supposez qu'il ya des variances égales . Sélectionner plus d'un test si vous voulez comparer les résultats. Cliquez sur «Continuer».
    6

    Cliquez sur l'un des post hoc des essais ( comme T2 de Tamhane ou Dunnett T3) sous « l'égalité des écarts non assumées », si tel est le cas avec vos données . Cliquez sur « Continuer».
    Post Hoc sortie
    7

    Voir le post hoc de sortie. La boîte à gauche affichera chacun des tests post-hoc que vous avez sélectionnés .
    8

    Regardez le premier test, dit le Tukey . Remarquons que chaque niveau de la variable indépendante est comparé à chacun des autres niveaux . Supposons que votre variable indépendante est les groupes d'âge , avec trois niveaux : 20s , 30s, 40s . Regardez la colonne où 20s est répertorié . La colonne suivante aura 30s et 40s. Suivez la ligne indiquée dans la colonne intitulée " Sig ". Sig , ou signification , indique la probabilité des différences sont dues au hasard. Cette colonne vous donnera le niveau de signification de la comparaison des 20s et 30s , et 20s et 40s . Un niveau de signification inférieur à 05 indique qu'il ya moins de cinq possibilités dans 100 les résultats soient dus au hasard .
    9

    Regardez la colonne où 30s sont répertoriés. La colonne suivante aura 20s et 40s . Suivez la ligne indiquée dans la colonne intitulée " Sig ". Cette colonne vous donnera le niveau de signification de la comparaison des 30s et 20s et 30s et 40s.

     
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