Cientistas sociais usam o SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) para analisar dados. Esses cientistas têm uma variável independente, por exemplo, um homem ou uma mulher como réu em um julgamento. Eles pedem aos participantes para responder a uma pergunta, como o quão culpado é o réu (a variável dependente). Pesquisadores tentam eliminar variáveis de confusão; qualquer coisa além da variável independente que possa influenciar a variável dependente. Por exemplo, o gênero dos respondentes pode influenciar suas respostas. Pesquisadores controlam variáveis de confusão usando ANCOVA (Análise de Covariância).
Vá para "Planilha de Dados" no SPSS e clique duas vezes em "var0001". Na caixa de diálogo, insira o nome da sua primeira variável, por exemplo, o sexo (do réu) e clique em "OK". Insira os dados sob essa variável.
Clique em "var0002" e insira o nome da sua segunda variável, por exemplo, nível de culpa, e clique em "OK". Insira os dados sob essa variável.
Clique em "var0003" e insira o nome da sua variável de confusão, por exemplo, o sexo (do participante) e clique em "OK". Insira os dados sob essa variável.
Vá para "Arquivo" para salvar os dados. Quando o menu aparecer, selecione "Salvar Como" e insira um nome de arquivo na caixa.
Clique em "Analisar" na parte superior da tela do SPSS. Selecione "Modelo Linear Geral" no menu suspenso. Em seguida, selecione "Univariado".
Na caixa de diálogo, destaque sua variável independente (sexo do réu) e clique na seta apontando para a direita para colocá-la na caixa "Fator Fixo". Em seguida, destaque sua variável dependente (nível de culpa) e clique na seta apontando para a direita para colocá-la na caixa "Variável Dependente".
Destaque a variável de confusão (sexo do participante) e clique na seta para colocá-la na caixa "Covariável". Clique em "Continuar".
Revise a saída que mostrará uma tabela rotulada "Testes de Efeitos Entre Sujeitos". Observe que a variável dependente é mostrada no topo da tabela.
Desça a lista de fontes na coluna mais à esquerda até ver sua variável independente.
Siga a linha da sua variável independente para a direita para encontrar "gl" (graus de liberdade). Graus de liberdade são calculados subtraindo 1 do número de níveis da variável independente. No exemplo, como você tem dois níveis (masculino e feminino), o gl é 1.
Continue movendo para a direita na linha da variável independente para encontrar o valor "F" (estatística de teste) e o "Sig" (Significância). A significância é o número mais importante na saída. Isso indica se os resultados são devidos à variável independente ou ao acaso. Um nível de significância menor que 5% é geralmente aceito. Isso significaria que há cinco possibilidades em 100 de que os resultados sejam devidos ao acaso quando a variável de confusão (sexo do participante) é controlada.
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