Cómo encontrar el efecto del tamaño en ANOVA SPSS

Los científicos sociales utilizan SPSS (paquete estadístico para las ciencias sociales) para analizar datos con un ANOVA (análisis de varianza) para comparar el efecto de las variables independientes en las variables dependientes. Informan la importancia, la probabilidad de que la diferencia se deba al azar (una importancia de menos de 0,05 significa que hay menos de 5 posibilidades de 100 de que el resultado se deba al azar). Los científicos sociales también determinan Eta Squared, el tamaño del efecto o el porcentaje de la variable dependiente explicada por la variable independiente.

Datos de acceso

Paso 1

Haga clic en "Archivo" en la parte superior de la pantalla de SPSS para obtener datos de un archivo de datos existente. Seleccione "Abrir" en el cuadro de diálogo desplegable.

Paso 2

Haga clic en "Buscar en" en el directorio que se muestra. Seleccione "Datos" en "Tipo de archivos".

Paso 3

Haga clic en el nombre del archivo de la fecha que desea analizar; por ejemplo, "Jurado.sav".

ANOVA

Paso 1

Haga clic en "Estadísticas" en la parte superior de la pantalla de SPSS. A continuación, seleccione "Modelo lineal general" en el cuadro de diálogo y "Factorial simple" en el cuadro desplegable.

Paso 2

Resalte su variable dependiente (por ejemplo, nivel de culpa) de la lista de la izquierda y presione la flecha que apunta hacia la derecha para moverla al cuadro denominado "Dependiente".

Paso 3

Resalte sus variables independientes (por ejemplo, sexo y raza) de la lista de variables a la izquierda y haga clic en la flecha que apunta a la derecha para mover cada una de ellas al cuadro denominado "Factores".

Paso 4

Haga clic en "Definir rango" y escriba su valor mínimo para la variable dependiente (por ejemplo, 1) y el valor máximo para la variable (por ejemplo, 12).

Tamaño del efecto

Paso 1

Haga clic en "Opciones" de los tres botones en la parte inferior del cuadro de diálogo, que consta de "Contrastes", "Post Hoc" y "Opciones".

Paso 2

Haga clic en "Tamaño del efecto" en el menú desplegable. Haz clic en "Continuar".

Paso 3

Revise el resultado etiquetado como "Pruebas de efectos entre sujetos". El cuadro de la izquierda enumera cada una de las variables independientes y la variable de interacción bajo el encabezado "Fuente".

Paso 4

Siga la fila al lado de cada variable hasta la columna etiquetada como "Sig". Esta columna indica el nivel de significación (la probabilidad de que el resultado se deba al azar). Cuanto menor sea la significancia, menos probable es que las diferencias entre los grupos se deban al azar y más probable que se deban a la variable independiente. Por ejemplo, un nivel de significación o una probabilidad de menos de 0,01 significa que hay menos de 1 posibilidad entre 100 de que los resultados se deban al azar.

Paso 5

Siga la fila junto a cada variable hasta la columna denominada "Eta Squared", la información más importante. Eta al cuadrado es la medida del tamaño del efecto. Es el porcentaje de la variable dependiente explicado por la variable independiente. Cuanto mayor sea el porcentaje (cuanto más cercano a 1), más importante será el efecto de la variable independiente. Por ejemplo, una Eta al cuadrado de .65 significa que el 65 % de la variable independiente se explica por la variable independiente.

Consejo

Guarde sus datos con frecuencia. Asegúrese de utilizar el modelo lineal general para su análisis.