Klik 1 op " File " aan de bovenkant van de SPSS scherm te trekken van de gegevens van een bestaand gegevensbestand . Selecteer " Open" uit het drop -down dialoogvenster .

Klik 2 op "Look in " uit de directory weergegeven . Selecteer "Data " van de
3

Klik op de bestandsnaam van de datum waarop u wenst te analyseren "Type Files . " , Bijvoorbeeld " . Jury.sav "

ANOVA

Klik 4 op " Statistics " op de top van de SPSS -scherm . Selecteer vervolgens " General Linear Model " van het dialoogvenster en de " Simple Factorial " uit het drop-down box .
5

Markeer de afhankelijke variabele ( bijvoorbeeld niveau van schuld ) uit de lijst aan de links en duw de pijl naar rechts om het te verplaatsen naar het vak met etiket " Dependent . "
6

Markeer uw onafhankelijke variabelen (bijvoorbeeld geslacht en ras ) uit de lijst van variabelen aan de linkerkant en klik op de pijl naar rechts om elk van hen te verplaatsen naar het vak met etiket " Factors . "
7

Klik op " Range Definieer " en typ uw minimale waarde voor de afhankelijke variabele ( bijvoorbeeld 1 ) en de maximale waarde voor de variabele ( bijvoorbeeld 12 ) .
Effect Size

Klik 8 op " Options " van de drie knoppen aan de onderkant van het dialoogvenster die bestaat uit " Contrasten ", " post hoc " en " Options . "
9

Klik op " Effect Size " op het drop - down menu . Klik op "Doorgaan . "

Beoordeling 10 de uitgang van het label " Tests van Between - Subjects Effects . " Het vak aan de linkerkant geeft elk van de onafhankelijke variabelen en de interactie variabele onder de rubriek " Bron . "
11

Volg de rij naast elke variabele naar de kolom ' Sig . " Deze kolom geeft het significantieniveau ( de waarschijnlijkheid resultaat op toeval ) . Hoe lager de betekenis , hoe minder waarschijnlijk de verschillen tussen de groepen op toeval en hoe waarschijnlijker het gevolg zijn van de onafhankelijke variabele . Bijvoorbeeld , een significantie niveau of waarschijnlijkheid van minder dan 0,01 betekent dat er een minder dan 1 kans op 100 dat de resultaten zijn te wijten aan het toeval over .
12

Volg de rij naast elke variabele naar de kolom label " Eta Squared , " de belangrijkste informatie . Eta kwadraat is de maat van effectgrootte . Dit is het percentage van de afhankelijke variabele verklaard door de onafhankelijke variabele . Hoe hoger het percentage ( hoe dichter bij 1 ) , hoe belangrijker het effect van de onafhankelijke variabele . Bijvoorbeeld , een Eta Squared van 0,65 betekent dat 65 % van de onafhankelijke variabele wordt verklaard door de onafhankelijke variabele .