Hvordan du justerer for konfunderende variabler i SPSS
Samfunnsvitere bruke SPSS (Statistical Package for Social Sciences) dataprogram for å analysere data. Disse forskerne har en uavhengig variabel, for eksempel en mann eller en kvinne som saksøkt i en rettssak. De ber deltakerne til å svare på et spørsmål, for eksempel hvor skyldig er tiltalte (den avhengige variabelen). Forskere prøver å eliminere konfunderende variabler; alt unntatt den uavhengige variabelen som kan påvirke den avhengige variabelen. For eksempel kan det kjønn av respondentene påvirke sine svar. Forskere kontrollere for konfunderende variabler ved hjelp av en ANCOVA (Analyse av Kovarians).
Bruksanvisning
Legg inn data
1 Gå til "Dataark" i SPSS og dobbeltklikk på "var0001." I dialogboksen skriver du inn navnet på din første variabel, for eksempel kjønn (av tiltalte) og trykk "OK". Tast inn dataene i henhold til den variabelen.
2 Klikk på "var0002" og skriv inn navnet på andre variable, for eksempel grad av skyld, og klikk på "OK". Tast inn dataene i henhold til den variabelen.
3 Klikk på "var0003" og skriv inn navnet på confounding variabel, for eksempel kjønn (deltaker) og klikk på "OK". Tast inn dataene i henhold til den variabelen. (Se Referanse 2)
4 Gå til "File" for å lagre data. Når menyen faller ned, velg "Lagre som" og skriv inn et filnavn i boksen.
Analyser av data
5 Klikk på "Analyser" på toppen av SPSS skjermen. Velg "General Linear Model" fra rullegardinmenyen. Deretter velger du "Univariat."
6 I dialogboksen markere uavhengige variabelen (kjønn tiltalte) og klikk på pilen som peker rett til å sette den i "Fast Factor" boksen. Deretter fremheve avhengig variabel (nivå av skyld), og klikk på pilen som peker rett til å sette den i "Dependent Variable" boksen.
7 Marker confounding variabel (kjønn deltaker), og klikk på pilen for å sette den i boksen "kovariat." Klikk "Fortsett".
Les utgang
8 Gjennomgå utgang som vil vise en tabell merket, "Tester av mellom fag effekter." Vær oppmerksom på at den avhengige variabelen er vist på toppen av tabellen.
9 Gå nedover listen over kilder i kolonnen helt til venstre til du ser uavhengig variabel.
10 Følg raden for din uavhengige variable til høyre for å finne "df" (frihetsgrader). Frihetsgrader er beregnet ved å trekke en fra antall nivåer av den uavhengige variabelen. I eksempelet, siden du har to nivåer (mannlige og kvinnelige), er df 1.
11 Fortsett å flytte til høyre på den uavhengige variabelen rad for å finne den "F" verdien (testobservator) og "Sig" (betydning). Betydning er den viktigste tall i produksjonen. Dette forteller deg om resultatene er på grunn av den uavhengige variabel eller til tilfeldighetene. En signifikansnivå på mindre enn 5 prosent er generelt akseptert. Dette ville bety at det er fem muligheter ut av 100 at resultatene skyldes tilfeldigheter når konfunderende variabel (kjønn deltaker) styres.