Cientistas sociais usam SPSS (Pacote Estatístico para Ciências Sociais) para analisar dados com ANOVA (Análise de Variância) comparando efeito de variáveis independentes sobre dependentes. Reportam significância, probabilidade de diferença por acaso (significância <0,05 significa menos de 5 chances em 100 de ser acaso). Também determinam Eta Quadrado, tamanho do efeito ou porcentagem da variável dependente explicada pela independente.
Clique "Arquivo" no topo da tela SPSS para carregar dados de arquivo existente. Selecione "Abrir" no menu suspenso.
Clique "Procurar em" no diretório. Selecione "Dados" em "Tipo de Arquivos".
Clique no nome do arquivo a analisar; ex: "Jury.sav".
Clique "Estatísticas" no topo. Selecione "Modelo Linear Geral" e "Fatorial Simples" no menu suspenso.
Destaque variável dependente (ex: nível de culpa) na lista esquerda e clique seta direita para mover à caixa "Dependente".
Destaque variáveis independentes (ex: sexo e raça) na lista esquerda e clique seta para mover cada à caixa "Fatores".
Clique "Definir Intervalo" e digite valor mínimo (ex: 1) e máximo (ex: 12) para variável dependente.
Clique "Opções" nos três botões na base da caixa, que são "Contrastes", "Post Hoc" e "Opções".
Clique "Tamanho do Efeito" no menu suspenso. Clique "Continuar".
Revise saída "Testes de Efeitos Entre-Sujeitos". Caixa à esquerda lista variáveis independentes e interação sob "Fonte".
Siga linha de cada variável à coluna "Sig.". Indica nível de significância (probabilidade de resultado por acaso). Quanto menor, menos provável que diferenças sejam por acaso e mais por variável independente. Ex: significância <0,01 significa menos de 1 em 100 de ser acaso.
Siga linha à coluna "Eta Quadrado", a mais importante. Eta quadrado mede tamanho do efeito. É porcentagem da variável dependente explicada pela independente. Quanto maior (mais próximo de 1), mais importante o efeito. Ex: Eta Quadrado 0,65 significa 65% explicado pela independente.
Salve dados frequentemente. Use Modelo Linear Geral para análise.
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