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Come eseguire Ancova SPSS

Pacchetto statistico per le scienze sociali (SPSS) è un programma per l'analisi dei dati raccolti dai ricercatori nelle scienze sociali. Un ANCOVA (analisi di covarianza) viene utilizzato per analizzare i dati in cui c'è uno o più variabili indipendenti e una variabile dipendente, quando il ricercatore vuole rimuovere l'influenza di una o più variabili predittive della variabile dipendente.

Istruzioni

Dati di accesso

1

Selezionare "File" nella parte superiore della schermata di SPSS per recuperare i dati da un file esistente. Fare clic su "Apri" dal menu a discesa.

2

Fare clic su "Cerca in" dalla directory visualizzata. Selezionare "Dati" dal "Tipo di file".

3

Selezionare il file con la data che si desidera analizzare. Ad esempio, "Trial.sav".

ANCOVA

4

Fare clic su "Analyze" nella parte superiore della schermata di SPSS. Selezionare "Modello lineare generale" dalla finestra di dialogo e "Univariato" dalla casella a discesa.

5

Scorrere verso il basso l'elenco di variabili sulla sinistra ed evidenziare la variabile dipendente (ad esempio, "lunghezza della frase"). Fare clic sulla freccia rivolta a destra per spostarlo nella casella denominata "Dipendenti".

6

Evidenziare le variabili indipendenti (ad esempio, "Crimine" e "Livello di violenza") dall'elenco delle variabili a sinistra e fare clic sulla freccia che punta diritto di ciascuno di essi spostare nel riquadro etichettato "Fattori fissi." Evidenziare la covariata (ad esempio, "età del partecipante") dall'elenco di variabili sulla sinistra. Fare clic sulla freccia rivolta verso destra per spostare la variabile nella casella denominata "Covariate(s).

7

Fare clic sul pulsante "Post Hoc" sulla destra della finestra di dialogo. Selezionare ad esempio variabili categoriche come "Crimine" e "Livello di violenza" e metterli nella casella denominata "Post Hoc test." Selezionare il test post-hoc che si desidera utilizzare dall'elenco, ad esempio "Bonferroni." Fare clic su "Continua" e poi "OK".

8

Esaminare il "test di tra soggetti effetti" nella finestra di output. Guardate la colonna di "Origine" che elenca le variabili indipendenti e la variabile di interazione. Leggere in tutta la fila al lato di ogni variabile, fino a raggiungere la colonna denominata "Sig." (significato) che indica la probabilità che i risultati (la differenza fra i gruppi) è dovuta al caso. Ad esempio, un livello di significatività di meno di. 001 significa c'è meno di 1 possibilità su 1.000 che i risultati sono frutto del caso.

Consigli & Avvertenze

  • Salvare spesso i dati
  • Uso General Linear Model per l'analisi