Statistisk Package for Social Sciences ( SPSS ) er et program til at analysere data indsamlet af forskere i samfundsvidenskab. En ANCOVA ( kovariansanalyse ) anvendes til at analysere data, hvor der er én eller flere uafhængige variable og en afhængig variabel , når forskeren ønsker at fjerne indflydelsen af ​​én eller flere prediktorvariabler på den afhængige variabel . Ting du skal
SPSS
Information
Vis Flere Instruktioner
adgangsdata
1

Vælg "File " øverst på SPSS skærmen i orden hente data fra en eksisterende fil. Klik på "Åbn " fra drop -down menu.
2

Klik på " Søg i" fra den viste mappe. Vælg "Data" fra "Type Files ".
3

Vælg filen med den dato, du ønsker at analysere. For eksempel, " Trial.sav ".
ANCOVA
4

Klik på "Analyze " øverst på SPSS -skærmen. Vælg "General Linear Model" i dialogboksen og " Ensidet " fra drop -down boks .
5.

Rul ned på variable listen til venstre og fremhæve dit afhængige variabel ( for eksempel " Længde af Sætning "). Klik på pilen peger til højre for at flytte det ind i feltet " Afhængige . "
6

Fremhæv dine uafhængige variable ( for eksempel " Crime " og " Level of Violence ") fra listen over variable til venstre og klik på pilen peger til højre for at flytte hver enkelt af dem i feltet " Faste faktorer. " Fremhæv din kovariat ( for eksempel " Age of deltager" ) fra listen over variabler til venstre. Klik på pilen peger til højre for at flytte variable ind i feltet " Kovariansanalyse (r) .
7

Klik på " Post Hoc "knappen på højre side af dialogboksen. Vælg kategoriske variabler såsom " Crime " og " Level of Violence " for eksempel , og sætte dem i feltet " post-hoc tests. " Vælg det post hoc test, du ønsker at bruge fra listen , for eksempel " Bonferroni . " Klik på "Fortsæt " og derefter " OK. "
8

undersøge " Test af mellem - Emner Effects " i output kassen. Kig på " Source "kolonnen , der viser de uafhængige variable og samspillet variable . Læs hele rækken ved siden af hver variabel , indtil du kommer til kolonnen mærket " Sig. " ( betydning) , som fortæller dig sandsynligheden resultaterne ( forskellen mellem grupperne ) skyldes tilfældigheder. eksempelvis et signifikansniveau på mindre end .001 betyder, at der er mindre end 1 mulighed i 1000 , at resultaterne skyldes tilfældigheder.