Les chercheurs en sciences sociales dans les domaines de la psychologie, de la sociologie et des sciences politiques utilisent le Paquet statistique pour les sciences sociales, ou SPSS, pour analyser les données. Ils utilisent l’analyse de variance pour analyser les données dans lesquelles il y a une ou plusieurs variables indépendantes et une variable dépendante. Le terme « signification » indique si les résultats de l’analyse SPSS sont dus aux variables indépendantes ou au hasard. Une signification inférieure à 0,05, c’est-à-dire moins de 5 possibilités sur 100, le résultat est dû au hasard, est acceptable en recherche.
Passez en revue les résultats de votre analyse ANOVA unidirectionnelle dans SPSS. Trouvez la case en bas à gauche de la table de sortie qui affiche votre variable dépendante. Les deux catégories seront « Entre les groupes » et « Au sein des groupes ». Il y aura aussi le total. Entre les groupes est la catégorie qui vous intéresse, elle compare vos groupes. (Voir les références 2 et 3)
Regardez les chiffres dans la rangée pour la catégorie Entre les groupes. Le nombre dans la colonne suivante à droite est la somme des carrés (la somme des écarts quadratiques par rapport à la moyenne). (Voir les références 2 et 3)
Continuer en progressant vers la droite en passant en revue les chiffres de la même rangée. Le nombre suivant sera le degré de liberté (df) qui est calculé en soustrayant 1 du nombre de moyennes de l’échantillon. Si vous avez quatre moyennes d’échantillon, le df est 3. (Voir référence 4)
Continuez à visualiser les chiffres sur la même ligne jusqu’à ce que vous obteniez les chiffres les plus importants, la valeur F (la statistique du test indiquant la différence entre les groupes) et Sig. Plus la valeur F est élevée et plus le Sig est bas. plus les résultats sont significatifs. (Voir référence 1)
Trouvez les données les plus importantes dans la même rangée dans la boîte à l’extrême droite — Sig. L’importance est l’indication que la différence entre les groupes est due à la variable indépendante et non au hasard. (Voir référence 1) Généralement, p < ; .05 (la probabilité est inférieure à .05) est considéré comme significatif. En d’autres termes, la possibilité que la différence entre les groupes soit due au hasard est inférieure à 5 sur 100. Parfois, on a Sig. de .000. Plus il y a de zéros, plus le niveau de signification est élevé. (Voir références 1 et 2)
Passez en revue les résultats de votre analyse factorielle ANOVA dans SPSS. (Voir Référence 2 et 3) Trouvez la case en bas à gauche du tableau de sortie où vous verrez les effets principaux, affichant vos variables indépendantes, par exemple l’âge et l’éducation. Ensuite, vous verrez les interactions bidirectionnelles, par exemple l’âge par l’éducation. (Voir les références 2 et 3)
Trouvez le numéro à l’extrême droite de la rangée avec votre première variable indépendante (par exemple, l’âge). Un Sig de 0,05 ou moins indique qu’il y a un effet principal pour cette variable. (Voir les références 2 et 3)
Suivez la rangée de chiffres à l’extrême droite de la ligne avec votre deuxième variable indépendante (par exemple, l’éducation). Un Sig. de 0,05 ou moins indique qu’il y a un effet principal pour cette variable. (Voir les références 2 et 3)
Allez à la rangée avec les interactions bidirectionnelles (par exemple, âge par niveau de scolarité) et lisez le chiffre à l’extrême droite sous Sig. Si le Sig est de 0,05 ou moins, il y a un effet d’interaction pour ces variables. (Voir les références 2 et 3)
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