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Différence de SPSS moyenne . Chercheurs en sciences sociales comparent souvent les moyens ( moyennes arithmétiques ) de deux catégories de réponses . Des moyens peuvent être comparés par des tests t ou AVOVAs ( analyse de variance) . Ces deux analyses peuvent être effectuées dans SPSS. T- Tests
tests t comparent les moyens de scores du même groupe de personnes à deux points dans le temps --- par exemple, les notes des élèves sur leur examen à mi-parcours et leurs scores sur leur examen final. T- tests peuvent également comparer les scores de deux groupes différents --- par exemple, les résultats aux examens finaux de garçons et ceux des filles. Vous pouvez utiliser SPSS pour effectuer un test t . SPSS fournit la sortie qui indique la valeur T ( la statistique de test ) et l'importance ( la probabilité que les résultats sont le fruit du hasard plutôt que la variable indépendante ) pour la comparaison entre les moyens. Un niveau de signification inférieur à 05 indique que la probabilité que les résultats sont le fruit du hasard sont à moins de 5 sur 100.
One-Way ANOVA
One ANOVA ( analyse de variance) est utilisé pour comparer les moyennes quand il ya une variable indépendante et une variable dépendante , semblable à la T -Test. SPSS analyse des données pour une analyse de variance à sens unique. Les résultats sont très similaires aux résultats d'un test t , avec le même niveau de signification .
Bidirectionnelle et analyses de variance à trois voies
Two-Way ANOVA ( analyse de variance) est utilisé pour comparer les moyennes lorsqu'il ya deux variables indépendantes et une variable dépendante --- Par exemple, si le chercheur veut comparer les scores des hommes et des femmes dans une école privée et publique sur leurs SAT . SPSS analyse des données pour une analyse de variance à deux voies ou une analyse de variance à trois voies . A Three -Way AVOVA est utilisé pour comparer les moyennes lorsqu'il ya trois variables indépendantes et une variable dépendante --- Par exemple, si le chercheur veut comparer les scores des hommes et des femmes à l'école publique et privée de deux états différents . Lorsque vous augmentez le nombre de variables indépendantes , il devient plus difficile d'interpréter les résultats .
MANOVAs
Une MANOVA ( analyse de variance multiple ) compare les moyens d' une ou plusieurs catégories de variables indépendantes --- par exemple , le sexe et le type d'école --- sur deux ou plusieurs variables dépendantes --- par exemple , les scores SAT et moyenne pondérée cumulative . Comme le nombre de dépendants et indépendants variables augmente , l'interprétation devient plus difficile.
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