I Introducere in SPSS

Competenta in pachetele soft destinate studiilor statistice este indispensabila inzilele noastre in vederea realizarii profesionale a cercetarii in stiinte. SPSS (PachetStatistic pentru Stiinte Sociale) este unul dintre cele mai accesibile si puternice pachetesoftware. Acopera o gama larga de proceduri statistice care iti permit sa rezumi datele (deexemplu sa calculezi medii si deviatii standard), sa determini daca exista deosebirisemnificative intre grupuri (de exemplu, teste t, analiza variantei), sa examinezi relatiiledintre variabile (de exemplu, corelatia, regresia multipla), si dintre rezultatele graficelor(diagrame cu bare, grafice cu linii,etc.).

Vedere de ansamblu asupra tutorialului

Aceste lectii iti vor oferi o introducere in SPSS. Ele sunt concepute pentru persoanelecare au anumite cunostinte de fond in statistica, sau pentru a fi utilizate impreuna cu unsuport de curs de statistica, in cazul studentilor care urmeaza un astfel de curs. Odata cevei fi familiarizat cu SPSS, te incurajam sa explorezi meniurile si optiunile SPSS, intrucateste un pachet deosebit de puternic si exista numeroase modalitati prin care iti poti atingescopurile statistice.

Ar trebui sa incepi cu Lectia 1, care arunca o privire de ansamblu asupra diferitelor tipuride ferestre si de fisiere care sunt disponibile in cadrul SPSS. Apoi, ar fi indicat sa trecilaLectia 2, pentu ca descrie modul in care se efectueaza introducerea si etichetareadatelor si in care se dirijeaza elementele de baza de statistica descriptiva (de exemplu,mediile si abaterea standard). A doua jumatate a acestei lectii prezinta modul in care seopereaza transformari asupra datelor (de exemplu, convertirea in procente sau inproportii) si in care se selecteaza diverse subgrupe de cazuri sau participanti la analiza (deexemplu, sa selectezi numai barbatii sau numai femeile).

Odata ce ai inteles cum se introduc datele, poti trece mai departe la oricare dintre lectiilece urmeaza. Fiecare dintre aceste lectii include o problematica de cercetare, un setipotetic de date, precum si indrumari pas-cu-pas pentru indeplinirea analizelor in discutie.Se include de asemenea si un exemplu suplimentar pentru exersare. Lectiile 3-7 descriuproceduri statistice obiectuale, de utilizare frecventa (testul t, corelatia, si calcule deanaliza variantei pentru un model cu o variabila independenta, modele factoriale si

modele factoriale mixte). Lectiile 4 si 5 includ de asemenea instructiuni despre cum saconstruiesti tabele de medii si/sau grafice adecvate tipului de date pe care analizezi.

Trebuie sa fii constient ca aceste tutoriale acopera numai cateva dintre procedurilestatistice disponibile in cadrul SPSS. Odata ce vei sti sa introduci datele cu usurinta si saefectuezi unele dintre testele statistice descrise aici, te incurajam sa experimentezi,incercand noi proceduri statistice. Cu ajutorul unei cunoasteri de baza afunctionarii SPSSsi a intelegerii testelor statistice pe care doresti sa le utilizezi, suntemincrezatori ca vei putea gasi si alte proceduri, lucrand pe cont propriu.

II Introducerea datelor si calculul statistic descriptiv

Primul pas in lucrul cu SPSS este sa introduci datele si sa creezi un fisier SPSS dedate. Desi vom porni de la premisa ca in aceasta lectie iti vei introduce datele pentruprima data, este bine sa stii ca SPSS poate de asemenea citi fisiere deja existente in alteprograme, cum ar fi Excel si Lotus 1-2-3.

Atunci cand deschizi prima data SPSS in Windows, ti se va cere sa iei o decizie inlegatura cu rularea tutorialului, introducerea datelor noi, deschiderea unui fisier existent,etc.Intrucat vei crea un nou fisier de date, da click pe Type in data (Introdu date), si apoipe OK. Acest pas trebuie sa te intoarca la ecranul initial cu editorul de date.

Ecranul initial SPSS de editare de date

Etapa cheie

Cheia pentru a-ti introduce datele este sa iti dai seama ca datele din fiecare caz sauparticipant trebuie introduse pe cate un rand separat. Asa ca, de exemplu, daca teintereseaza sa analizezi cele cinci rezultate obtinute in urma testelor sustinute de cei 20 deelevi dintr-o clasa, ai folosi cate un rand (cu valorile celor cinci note pe fiecare rand)pentru fiecare dintre cei 20 de elevi.

Daca ai adunat sase caracteristici (de exemplu, venit mediu pe familie, numar mediu decopii,� ) pentru 80 de tari, ai folosi cate un rand pentru fiecare dintre cele 80 de tari (cutoate cele sase caracteristici pe un rand).

ExempluDezvoltara unui profil al persoanelor care frecventeaza o cantina in orasul tau. Pentru aface acest lucru, ai colectat urmatoarele informatii de la un esantion aleatoriu ce numara50 de persoane care frecventeaza cantina.

Persoana Sex VarstaNumarde frati /surori

Punctesanatate

Punctepersonalitate

Puncteactivitate

1 Masculin 70 0 16.64 15 -4

2 Feminin 28 3 60.83 22 4

3 Masculin 39 0 44.25 18 2

4 Masculin 47 1 49.13 36 0

5 Feminin 56 0 30.67 25 -1

... - - - - - -

50 Masculin 59 0 35.92 31 2

Alte aspecte de retinut

Pe masura ce introduci datele, va fi nevoie sa indeplinesti urmatorii pasi.

- Creeaza cate un rand separat pentru fiecare caz, care, in cazul de fata, este reprezentatde o persoana.

- Creeaza cate o coloana pentru fiecare variabila de interes. In acest exemplu, vom folosisapte coloane, cate una pentru fiecare dintre urmatoarele variabile (persoana,sex, varsta,numar de frati si surori, puncte sanatate, puncte personalitate, puncte activitate).Nota - crearea unei coloane pentru numarul de identificare al persoanei poate sa nu fieesentiala, insa vom face acest lucru pentru a ne ajuta sa tinem o evidenta a datelor.

- Dezvolta un cod numeric pentru variabila de sex. In cazul de fata, vom asigna valoarea1 femeilor si valoarea 2 barbatilor.

Crearea fisierului de date

In aceasta sectiune, vom descrie, pas cu pas, procedura pentru crearea fisierului tau dedate.

Pasul 1. Observa, in coltul din stanga jos al ecranului, ca poti accesa fie fereastra Data

View (Vizualizare date), fie Variable View (Vizualizare variabile). Pentru a vizualiza ofereastra sau alta, da pur si simplu click pe ea. Pentru moment, in vederea stabiliriivariabilelor si a caracteristicilor acestora, trebuie sa lucrezi in fereastra Variable View.

Fereastra Variable View

Pasul 2. In spatiul alocat Numelui (Name), introdu numele dorit pentru variabilarespectiva, care poate avea o lungime maxima de 8 caractere. Primul caracter trebuie safie alfabetic; restul pot fi alfabetice si/sau numerice, iar numele nu poate include si spatii. Asa ca, in acest caz tastam "persoana."

Pasul 3. In continuare, apasa tasta Tab si vei remarca faptul ca SPSS asigneaza valoriautomate tuturor setarilor. Ar trebui sa parcurgi coloana relevanta pentru variabilarespectiva. Dand click pe o coloana vei obtine adesea o zona umbrita. Poti da click peaceasta pentru a-ti urma optiunile.

Mai jos, prezentam functiile coloanelor precum si valorile predefinite.

Schimba setari Valoarepredefinita

Type - iti permite sa definesti tipul de variabila Numeric

Width - numar total de caractere 8

Decimals - numar de caractere dupa virgula de zecimale 2

Label - iti permite sa atasezi o etichet mai extensiva variabileitale. Numele de variabile de opt caractere sunt dificil de retinut,iar noi recomandam sa exerciti intotdeauna optiunea de aspecifica o eticheta mai descriptiva.

Nici una

Value - iti permite sa furnizezi etichete pentru diverse niveluriele unei variabile

Nici una

Missing Values - iti faciliteaza desemnarea anumitor inregistrarica absente.

Nici una

Columns - iti permite sa schimbi numarul maxim pe caracteredintr-o coloana.

8

Align - iti permite sa stabilesti tipul de aliniere al coloanei tale drept

Measure - iti permite sa precizezi tipul de scara pentru oanumita variabila

scara

In acest exemplu, pentru ca nu exista zecimale in variabila noastra de pesoana, da clickpe portiunea gri imediat dupa Numeric si schimba Decimal Places in 0. De asemenea, daclick pe Label si tasteaza o eticheta de genul "numarul de participant" in spatiul VariableLabel. Ia aminte ca am fi putut exersa si alte optiuni, precum modificarea latimii coloanei(width) sau modul in care apar numerele - aliniere la stanga, aliniere la dreapta, alinieredreapta, sau centrate.

Pasul 4. Acum ar trebui sa configurezi urmatoarea variabila. Da click pe randul 2 alcoloanei Nume, pe urmatoarea coloana var si tasteaza "sex". Deoarece am ales sautilizam codurile 1 si 2 pentru a reprezenta femeile si barbatii, respectiv, poti da clickpeDecimals pentru a schimba locul zecimalelor in 0 (ia aminte ca ai fi putut sa faci acestlucru si din coloana Type). In continuare, da click pe Label pentru a asigura o etichetapentru variabila ta - de exemplu ai putea scrie "sexul participantilor".

In acest caz, deoarece am specificat codurile numerice corespunzatoare diferitelor valoripentru variabila noastra si pentru ca este posibil sa le uitam in timp, ar trebui saspecificam Values (valori). In campul corespunzator lui Value, tasteaza un "1", iar incampul pentru Label, introdu o eticheta de genul "femei." Apoi creeaza eticheta "barbati"pentru valoarea "2." In acest stadiu, fereastra ta ar trebui sa arate precum cea de mai jos.

Fereatra curenta de vizualizare a variabilelor

Pasul 5. Acum ar trebui sa definesti fiecare dintre cele patru variabile ramase. Dupa ce aifacut acest lucru, da click pe fereastra Data View (Vizualizare date - din coltul stanga-jos). Ar trebui sa vezi toate numele de variabile pe care le-ai introdus, ca in figura de maijos.

Fisierul de date Data File (Data View)

Pasul 6. Acum, introdu datele pentru primele sase persoane din foaia noastra de date.Incepe prin a da click in coloana situata cel mai la stanga din primul rand si introdunumarul persoanei (de exemplu, "1"), iar apoi apasa tasta Tab sau sageata catre dreapta siintrodu sexul primei pesoane (de exemplu, "2"). Continua astfel pana ce datele suntintroduse. Mai jos, prezentam o copie a fisierului de date pe care l-am creat.

Fisier de date ce contine primele sase randuri de date

Pasul 7. Cand ai introdus toate datele in fisier, ar trebui sa il salvezi. Da click pe File sipeSave si introdu un nume de fisier (de exemplu, "cantina"). Fii atent la faptul ca SPSSadauga in mod automat sufixul ".sav" la numele fisierului tau. Acesta este sufixul SPSScare se foloseste pentru desemnarea fisierelor de date.

Calcularea mediilor si a abaterilor standard

Odata ce ai introdus datele, efectuarea procedurilor statistice este relativ simpla. Pentru a-ti da o idee despre cum sa faci asta, precum si despre cum sa accesezi unele dintre celemai puternice unelte SPSS pentru analizarea datelor,vom parcurge impreuna mai multeexemple.

In primul exemplu, vom calcula media si abaterile standard pentru fiecare dintrevariabilele studiului nostru asupra utilizatorilor cantinei. In cel de-al doilea, vom faceacest lucru separat pentru barbati si pentru femei. In sfarsit, in al treilea exemplu, vomcalcula o noua variabila, care este o combinatie intre punctajele de sanatate, activitate sipersonalitate, si vom calcula media si abaterea standard pentru aceasta masura.

Calcularea mediei si a abaterii standard pentru toate punctajele

Pasul 1. Da click pe Analyze, apoi Descriptive Statistics, apoi Descriptives.

Pasul 2. Evidentiaza fiecare dintre variabilele pentru care esti interesat sa realizezicalcule statistice descriptive (de exemplu, varsta, numar de frati si surori, puncte sanatate,puncte personalitate, si puncte activitate) si muta-le in coloana de variabile -Variable(s).Ia aminte ca poti muta toate acest variabile odata, dand click pe elementele pe caredoresti sa le selectezi si tarandu-le.

Pasul 3. Da click pe Options si selecteaza calculele statistice dorite. Trebuie sa selecteziminimum Mean (medie) si Std. deviation (abatere standard ). Acum, da clickpe Continuesi apoi pe OK.

Pasul 4. Iesirile tale ar trebui sa arate ca mai jos. Se poate sa ai mai putine sau mai multestatistici, in functie de ce ai selectat in meniul Options. Ia aminte ca etichetele devariabile apar pe Printout.

Iesire din analiza (Analysis)

Pasul 5. Daca vrei o copie pe suport fizic a acestei iesiri, o poti lista dand click pe iconulde print din bara de instrumente. De asemenea, poti salva rezultatele dand click pe iconulde salvare. Ia aminte ca SPSS adauga in mod automat sufixul ".spo" la numele fisieruluitau de iesiri.

Calcularea mediilor si a abaterilor standard pentru barbati si femei, separate

Pasul 1. Din ecranul de iesiri, nu poti ajunge la toate optiunile care te-ar putea interesa.Daca optiunea care te intereseaza nu este disponibila, da click pe Window, si apoi peSPSS Data Editor pentru a te intoarce la fereastra Data Editor. Vei avea nevoie sa faciasta pentru a rezolva urmatoarele exercitii.

Pasul 2. Mai intai da click pe Data si apoi pe Split File. Acest lucru iti permite sa impartifisierul dupa o anumita variabilasi sa efectuezianalize separate pentru fiecare nivel alvariabilei.

Pasul 3. In continuare, trebuie sa selectezi Organize< output by groups ("organizeazaiesirile pe grupe") si muta Sex din lista de variabile in lista Groups Based on (bazata pegrupe). Cand ai terminat, da OK.

Pasul 4. Acum, da click pe Analyze, Descriptive Statistics, si Descriptives. Selecteazavariabilele dorite si Options.

Pasul 5. Ia aminte ca, in iesirile tale, exista doua seturi de rezumate - unul pentru femei,unul pentru barbati.

Calcularea unei noi variabile si aplicarea ulterioara a statisticiidescriptive

Sa presupunem ca, in plus fata de interesul pentru calcularea mediilor si a abaterilorstandard pentru variabilele alese, dorim sa calculam un punctaj compus care sa reprezinteaproximativ o masura de ansamblu a sanatatii fizice si psihice. Mai exact, sa presupunemca dorim sa calculam media si abaterea standard pentru o noua variabila de stare generala

a sanatatii, care reprezinta media dintre punctajul santatii si punctajul de personalitate,pentru fiecare persoana in parte. Poti face acest lucru urmand urmatorii pasi.

Pasul 1. Da click pe Transform si apoi pe Compute. Din acest pas ar trebui sa rezulteecranul de mai jos.

Ecran de calculare a variabilei

Pasul 2. Introdu numele variabilei pe care doresti sa o creezi (in cazul de fata, o vomnumi "sanatgen") in campul Target Variable. Acum, ai nevoie sa introduci calculul pecare doresti sa il efectuezi, in campul Numeric Expression. Poti folosi toate operatiilelistate in partea de jos a ecranului, si este important sa stii ca operatiile din paranteza suntprimele efectuate. Deci, daca dorim sa calculam media dintre punctajele pentru sanatatesi personalitate, avem nevoie sa le aducem pe acestea la un loc inainte sa impartim la 2.

Pentru a face asta, tastam pur si simplu (sau mutam) numele variabilelor pentrupunctajele de sanatate si personalitate si le inchidem intre paranteze. In continuare, damclick pe butonul / (sau il tastam � acesta este simbolul pentru impartire) si procedam lafel cu numarul "2." Campul variabilei tale tinta si al expresiilor numerice ar putea arataastfel:

Target Variable (variabila tinta) Numeric Expression (expresienumerica)

sanatgen = (sanatate+personal)/2

Pasul 3. Acum ar trebui sa dai click pe campul Type&Label .Acesta te va ajuta sa creezio eticheta mai lunga pentru variabila ta si sa modifici tipul si dimensiunea variabilei.Odata ce ai facut asta, apasa Continue. Apoi apasa OK.

Pasul 4. Odata ce ai facut asta, de remarcat faptul ca noua variabila apare in fisierul taude date. Acum esti gata sa calculezi media si abaterea standard pentru aceasta nouavariabila, folosind procedurile prezentate mai sus.

Un alt exemplu, pentru a te ajuta sa exersezi crearea unui fisier de date pentru unset de date

Daca doresti mai multa practica in crearea unui fisier de date si in calculul statisticdescriptiv, lucreaza urmatorul exemplu. Se presupune ca ai efectuat un experiment pentrua stabili daca nou-nascutii prefera stimuli obisnuiti sau planificati conform unor tipare. Incadrul studiului, 10 bebelusi au fost confruntati atat cu figuri obisnuite, cat si in serie.

S-a masurat timpul petrecut de catre acestia privind fiecare tip de stimul. In plus, s-plus,s-au inregistrat rasa si varsta (in zile). Foaia de date pentru acest experiment este data maijos.

Participant Rasa Varsta Timp de vizualizarea figurii in serie

Timp de vizualizarea figurii obisnuite

1 Indian Am 3 15 7

2 Asiatic 7 13 8

3 Alb 4 17 9

4 Alb 6 10 11

5Afr.Amer.

6 14 7

6 Hispanic 5 16 9

7 Alb 3 9 7

8 Alb 4 14 12

9 Asiatic 7 21 6

10Afr.Amer.

7 13 9

Mai jos se afla prezentata o modalitate de a-ti crea fisierul de date. Ia aminte ca trebuie sacreezi un cod numeric pentru variabila "rasa", si in acest caz am folosit 1 = indianamerican, 2 = Asiatic, 3 = African-American, 4 = Hispanic, and 5 = Alb. Odata ce aicompletat fisierul cu date, compara-l cu cel de mai jos. Apoi, incearca sa calculezimediile si abaterile standard pentru variabilele timpului de vizualizare a figurii in serie sicelui de vizulizarii figurii obisnuite. Rezultatele ar trebui sa arate precum cele din fisierulde iesiri de mai jos.

Fisier de date pentru experimentul de stimulare vizuala a bebelusilor

Fisier de date pentru datele culese

Fisierul de iesiri pentru date

III Calcularea unui test T

Acest test este folosit pentru a examina efectele unei variabile independenteasupra uneia sau a mai multe variabile dependente, iar folosirea sa este rezervatacompararii a doua conditii sau grupe (doua niveluri ale variabilei independente).Rezultatele acestui test te ajuta sa descoperi daca doua metode difera in modsemnificativ. Doua modele experimentale de baza, intersubiective si intrasubiective, potfi analizate cu un test t.

In aceasta lectie, vom descrie cum se analizeaza rezultatele unor modele inter-subiective.Este important sa se faca distinctia intre aceste doua tipuri de modele, intrucat elenecesita versiuni diferite ale testului t. (pentru aceia dintre voi care sunteti familiarizati custatistica si cu SPSS, testul t cu esantioane independente se foloseste pentru modeleintersubiective, iar testul t cu esantioane-pereche se foloseste pentru modeleintrasubiective.)

Un model intersubiectiv cu doua grupe este unul in care participantii au fost asociati inmod aleatoriu celor doua niveluri ale variabilei independente. In acest model, fiecareparticipant este asignat unei singure grupe, si, in consecinta, cel doua grupe suntindependente una fata de cealalta. De exemplu, sa presupunem ca esti interesat destudierea efectelor a doua tipuri de medicamente (X,Y) in privinta timpului de reactie.Daca afiliezi aleatoriu anumiti participanti grupei Medicament X, iar pe ceilalti grupeiMedicament Y, atunci folosesti un model intersubiectiv. (intr-un model intrasubiectiv,fiecare participant va primi ambele medicamente)Experiment privind Implicarea ParentalaSa presupunem ca ai studiat efectele implicarii parentale (variabila independenta) asupranotelor elevilor (variabila dependenta). Jumatate dintre elevii unei clase a treia au fostasignati aleatoriu grupei de implicare parentala. Invatatoarea a contactat parintii acestorcopii pe parcursul anului si le-a comunicat obiectivele educationale ale clasei. Incontinuare, invatatoarea le-a dat parintilor anumite metode pentru a incuraja activitatileeducationale ale copiilor lor.

Cealalta jumatate a elevilor clasei a fost asignata grupei de non-implicare parentala.Notele primite cu ocazia primuli test au fost prezentate in forma tabelara pentru toti copii,iar tabelele corespunzatoare sunt evocate mai jos.

Elev Starea implicarii parentale Test 1

1 Implicare 78.6

2 Implicare 64.9

3 Implicare 100.0

4 Implicare 83.7

5 Implicare 94.0

6 Implicare 78.2

7 Implicare 76.9

8 Implicare 82.0

9 Non-implicare 81.0

10 Non-implicare 69.5

11 Non-implicare 73.8

12 Non-implicare 66.7

13 Non-implicare 54.8

14 Non-implicare 69.3

15 Non-implicare 73.5

16 Non-implicare 79.4

Foaie de date pntru experimentul de implicareparentala

Crearea fisierului de date: punct cheieExista un punct cheie care trebuie tinut minte in momentul crearii unui fisier de datepentru un test t cu esantioane independente. Acela este ca trebuie sa creezi o coloanapentru conditia variabilei independente. In cazul de fata, aceasta este conditia deimplicare parentala, iar tu ar trebui sa creezi un cod numeric care sa permita lui SPSS sacunoasca conditia de implicare parentala in care se situeaza rezultatul testului.

Asa ca, prima parte a fisierului tau de date ar putea arata precum cel de mai jos, cu treivariabile - una pentru numarul de ordine al elevului, una pentru starea de implicareparentala (folosind codul "1" pentru implicare si "2" pentru non-implicare), precum sinota la testul 1. Tine minte ca, in crearea unui fisier de date, ar trebui sa creezi cate ovariabilaLabel- eticheta pentru fiecare variabila, precum si cate o eticheta Value pentruvariabila de implicare parentala. Fisierul tau de vizualizare a variabilelor ar trebui sa arateastfel:

Fisier de vizualizare a variabilelor pentru experimentul de implicare parentala

Calcularea testului t pentru experimentul de implicare parentala

Pasul 1. Da click pe Analyze, apoi pe Compare Means (compara metode),apoiIndependent Samples T-Test (test t pentru esanioane independente).

Pasul 2. Acum, muta variabila dependenta (in acest caz, etichetata "test1") in campulTestVariable (variabila de testare).

Pasul 3. Muta variabila independenta (in acest caz, "implicare") in campul GroupingVariable (variabila de grupare).

Pasul 4. Vei remarca faptul ca exista semne de intrebare intre paranteze, dupa variabila taindependenta din campul Grouping Variable. Acest lucru se intampla pentru ca ainevoie sa definesti anumite grupe pe care doresti sa le compari. Pentru a indeplini acestlucru, da click pe Define Groups (defineste grupe), si indica valorile numerice pe care lereprezinta fiecare grupa. In cazul de fata, vei dori sa pui un "1" in campul etichetatcaGroup 1 si un "2" in campul etichetat ca Group 2. Odata ce ai facut acest lucru, daclick peContinue. Ecranul tau de test t pe esantioane independente ar trebui sa arateprecum cel de mai jos.

In acest exemplu, pentru ca nu exista zecimale in variabila noastra de pesoana, da clickpe portiunea gri imediat dupa Numeric si schimba Decimal Places in 0. De asemenea, daclick pe Label si tasteaza o eticheta de genul "numarul de participant" in spatiul VariableLabel. Ia aminte ca am fi putut exersa si alte optiuni, precum modificarea latimii coloanei(width) sau modul in care apar numerele - aliniere la stanga, aliniere la dreapta, alinieredreapta, sau centrate.

Pasul 5. Acum ar trebui sa configurezi urmatoarea variabila. Da click pe randul 2 alcoloanei Nume, pe urmatoarea coloana var si tasteaza "sex". Deoarece am ales sautilizam codurile 1 si 2 pentru a reprezenta femeile si barbatii, respectiv, poti da clickpeDecimals pentru a schimba locul zecimalelor in 0 (ia aminte ca ai fi putut sa faci acest

lucru si din coloana Type). In continuare, da click pe Label pentru a asigura o etichetapentru variabila ta - de exemplu ai putea scrie "sexul participantilor".

In acest caz, deoarece am specificat codurile numerice corespunzatoare diferitelor valoripentru variabila noastra si pentru ca este posibil sa le uitam in timp, ar trebui saspecificam Values (valori). In campul corespunzator lui Value, tasteaza un "1", iar incampul pentru Label, introdu o eticheta de genul "femei." Apoi creeaza eticheta "barbati"pentru valoarea "2." In acest stadiu, fereastra ta ar trebui sa arate precum cea de mai jos.

Figura cu esantioanele independente ale testului t

Pasul 5. Acum da click pe OK pentru a rula testul t. Ai putea de asemenea dori sa daiclick pe Paste pentru a crea o inregistrare a ceea ce ai facut.Iesirile din procedura testului tDupa cum poti vedea mai jos, iesirile dintro-o procedura de test t sunt relativ explicite.

Iesiri din testul t pe esantioane independente

1. Primul tabel listeaza numarul de participanti (N), media, abaterea standard,si eroareastandard pentru fiecare dintre grupurile tale. De remarcat faptul ca etichetele valorilorsunt listate, precum si etichetele de variabila pentru variabilele tale.

2. Cel de-al doilea tabel va ofera mai intai un test F (testul lui Levene pentru egalitateavarianţelor) care evalueaza prezumtia de baza a testului t, aceea ca variantele celor douagrupe sunt aproximativ egale (omogenitatea variantei). Daca valoarea raportata F estefoarte ridicata, iar nivelul de semnificatie este foarte coborat � de obicei mai coborat de.05 sau .01), atunci prezumtia de omogenitate a varianţei a fost incalcata.

Daca acesta este si cazul de fata, ar trebui sa folosesti testul t in jumatatea inferioara atabelului, in timp ce, daca nu ai incalcat prezumtia de omogenitate, ar trebui sa aplicitestul t in jumatatea superioara a tabelului.

3. In acest caz, poti vedea ca prezumtia de omogenitate nu a fost incalcata, si ar trebui safolosim un t de 2.356, gradul de libertat 14, si nivelul de semnificatie de .034. Astfel,datele noastre arata ca implicarea parentala are un efect semnificativ asupra notelor,t(14)= 2.356, p < .05.Pentru exersare: extinderea experimentului asupra implicarii parentaleSa presupunem ca cursul cuprindea trei teste, iar tu ai dorit sa examinezi efecteleimplicarii parentale asupra tuturor celor trei teste, precum si pe media de sfarsit desemestru. Deci, pentru a face acest lucru, ia ca atare rezultatele la primul test, pe care dejale ai in fisierul de date.

Adauga rezultatele de la testul 2 si 3 (aratate mai jos in fisierul de date) pentru fiecaredintre cei 16 elevi. Odata ce ai facut acst lucru, incearca sa efectuezi cu SPSS cele patruteste t - cate unul pentru ficare dintre cele trei note obtinute in cursul semestrului, si unulpentru media finala dintre aceste note.

Nota: ia aminte ca poti calcula media de semestru prin intermediul SPSS, cu ajutorulmeniuluiTransform Compute (transforma-calculeaza)

Fisier de date cu testele 2 si 3 adaugate

Daca intampini dificultati in rezolvarea acestui exemplu, ar trebui sa urmaresti pasii demai jos:

Pasul 1. Pentru a realiza o noua variabila care sa reprezinte media celor trei teste, da clickpe Transform, apoi pe Compute. Tasteaza numele variabilei pe care doresti sa o creezi(de exemplu: "medie") in campul Target Variable (variabila rezultanta). IncampulNumeric Expression (expresie numerica), introdu (sau da click pe caracteruladecvat) expresia care reprezinta media. In cazul de fata, ai putea introduce urmatoareaexpresie

Variabila rezultanta Expresie numerica

Medie (test1 + test2 + test3)/3

Ia aminte ca cele trei rezultate sunt incluse intre paranteze.acest lucru este necesar invirtutea faptului ca SPSS indeplineste cu prioritate operatiile care se regasesc intreparanteze, si ca dorim sa adunam numerele inainte de a efectua impartirea. Asigura-te caai creat si o eticheta pentru noua variabila. Odata ce ai creat expresia adecvata, da clickpe OK, iar aceasta actiune ar trebui sa duca in editorul de date SPSS, unde ar trebui savezi o noua coloana care reprezinta media celor trei rezultate.

Pasul 2. Acum da click pe Statistics, apoi pe Compare Means (compara metode), apoipeIndependent Samples t-test (testul t pe esantioane independente).apoi ar trebui sa muticele patru variabile dependente (test1, test2, test3, medie) in campul TestVariable(variabile de test). In continuare, muta variabila independenta (adica implicare)in campulGrouping Variable (variabila de grupare). Apoi, da click pe DefineGroups (definire grupe) si indica cele doua niveluri ale variabilei tale implicare. Cand aiterminat, da click pe OK. Prima parte a iesirilor tale ar trebui sa arate ca mai jos.

Iesiri pentru variabila medie

IV Analiza variantei pentru modele cu o variabila independenta

ScopAceasta lectie descrie modul de calcul al analizei variantei pentru modele inter-

subiective care contin doar o variabila independenta. Aceasta analiza este folosita pentrua determina daca doua sau mai multe medii de grupe difera semnificativ. In cazulmodelelor cu doua grupe, prezinta acelasi grad de probabilitate ca si procedura testului t.Coeficientul F reprezinta calculul statistic efectuat, iar un F semnificativ indica faptul cacel putin mediile a doua grupe difera.

Un exemplu: cursurile de pregatire si randamentul testului de aptitudine scolara(SAT)In calitate de cercetator educational, sa presupunem ca ai dirijat un experiment pentru atesta daca cursurile de pregatire (variabila independenta) se rasfrang asuprarandamentului la Testul de Aptitudine Scolara (SAT) (variabila dependenta). Anume, 5elevi de gimnaziu (in mod normal, ar trebui sa folosesti mai multi elevi insa noi vomfolosi doar 5 in scop demonstrativ) au fost asignati aleatoriu fiecareia dintre urmatoareletrei conditii de studiu:

1. 0 ore de lucru in cadrul cursului de pregatire

2. 20 ore de lucru in cadrul cursului de pregatire

3. 40 ore de lucru in cadrul cursului de pregatire

Dupa ce activitatea de curs s-a incheiat, toti cei 15 elevi au sustinut un SAT, iarrezultatele lor la sectiunile de oral si de matematica sunt listate mai jos.

Elev Grupa de studiu (ore) Rezultat SAT oral Rezultat SAT matematica1 0 350 5002 0 480 5203 0 395 4504 0 440 5105 0 385 4706 20 500 5607 20 490 5408 20 560 5809 20 495 59010 20 495 55011 40 550 61012 40 590 63013 40 580 62014 40 550 59015 40 620 580

Acum ar trebui sa creezi un fisier de date care sa cuprinda aceste date. Nu uita ca trebuisa pui datele care corespund fiecarui participant pe un singur rand si ca trebuie sa creezi ovariabila pentru grupa de studiu. Ai putea crea un fisier de date care sa arate precum celde mai jos. De asemenea, vei avea nevoie sa creezi un cod numeric pentru variabila taindependenta. In cazul de fata, putem asocia 1 cu categoria 0 ore de activitate de curs, 2cu 20 de ore de activitate de curs, 3 cu 40 de ore de activitate de curs.

Fisier de vizualizare a variabilelor pentru experimentul SAT

Fisier de date pentru experimentul SAT

Efectuarea analizeiExista cateva moduri de calculare a analizei variantei in SPSS. Vom folosi o proceduranumita One-Way ANOVA.

Pasul 1. Da click pe Analyze (analizeaza), apoi Compare Means (compara metode), apoiOne-Way ANOVA.

Pasul 2. Muta parametrul dependent pe care doresti sa il analizezi in campul DependentList (lista dependentelor). Sa analizam datele pentru SAT-ul oral si pentru SAT-ul lamatematica, asa ca muta atat "satoral" cat si "satmate" in acest camp. Apoi, ar trebui samuti variabila independenta in campul Factor. In cazul nostru, aceasta este variabila"grupstudiu". Acum ca click pe Options si selecteaza calcul statistic descriptiv -Descriptive statistics. Odata ce ai facut asta, da click pe Continue si apoi pe OK.

Pasul 3. De asemenea ai putea dori sa calculezi un rezultat total al SAT (folosind meniulTransform si Compute - transforma si calculeaza) si apoi sa efectuezi o analiza a varianteipe acest rezultat total.Examinarea iesirilorVei remarca faptul ca SPSS iti asigura mai multe tipuri de informatie in cadrul iesirilorcorespunzatoare analizei variantei.

Iesiri ANOVA

1. In primul rand, ti se ofera calculul statistic f pentru fiecare analiza pe care ai solicitat-o.In cazul de fata, ai cerut o analiza a variantei pentru parametrul SAT oral si una pentruparametrul Sat-ului la matematica. Daca F-ul tau are un nivel ridicat, iar nivelul desemnificatie este redus (in principiu mai mic de .05 sau .01), atunci poti concluziona carezultatele tale nu sunt intamplatoare. In acest caz, pregatirea din cadrul cursului a avut oinfluenta semnificativa aupra rezultatelor la SAT-ul oral, F (2, 12) = 24.90, p < .05. Iaaminte caun alt nume pentru Mean Square Within Groups (media patratica in cadrulgrupurilor) este media patratica a termenului de eroare-Error Term.2. Deoarece am cerut calcul statistic descriptiv, media si numarul de participanti valizidin fiecare conditie este prezentat.Crearea tabelelor pentru datele taleDaca doresti ca SPSS sa listeze informatii descriptive cu privire la grupele tale in formatabelara, poti face acest lucru prin comanda Tables. Sa presupunem ca am dori sa avemmedia, abaterea standard, si eroarea stndard pentru rezultatele la testul oral, pentru fiecaredintre cele trei grupe ale noastre.

Pasul 1. Da click pe Analyze, apoi pe Custom Tables, apoi Basic Tables.Pasul 2. Muta parametrul variabilei dependente ("satoral") in campul Summaries.Pasul 3. Muta variabila independenta ("grupstudiu") in campul Subgroups Down(subgrupuri- jos).Pasul 4. Da click pe Statistics si da Add la statisticile pe care doresti sa le vizualizezi.Pentru acest exemplu, calculeza media, abaterea standard si eroarea standard a mediei (S.E. Mean), iar apoi orice alte statistici pe care ai dori sa le vezi.Pasul 5. Da click pe Continue si apoi pe OK. Statisticile ar trebui sa apara intr-un tabelprecum cel de mai jos. Ia aminte ca etichetele de valori vor aparea in iesirile tale (adica,daca ai specificat eticheta de valoare atunci cand ai introdus variabilele datelor).

Returnarea unui tabel

Crearea unui grafic simplu cu bareDatele sunt de obicei cel mai eficient comunicate in forma vizuala. SPSS dispune de ovarietate de grafice pe care le poti folosi pentru a-ti afisa datele. Poti realiza un graficsimplu cu bare care sa figureze acest expriment, urmand pasii listati mai jos.

Pasul 1. Da click pe Graphs, apoi pe Bar.

Pasul 2. In meniul Bar Charts (diagrame cu bare), da click pe Simple si apoi pe Define(defineste).Pasul 3. In meniul Define Simple Bar , selecteaza mai intai functia de sumar Other(aceasta iti faciliteaza trasarea graficului mediilor grupelor tale) si apoi selecteaza-tiparametrul variabilei dependente ("satoral") si muta-l in campul Variable. In modpredefinit se va calcula media pentru variabila respectiva, insa tu poti modifica acestlucru (pentru a selecta media, procedeul, sau alt calcul statistic de sumar) dand click peChange Summary. Avand in vedere ca doim sa calculam media, va trebui sa lasamsetarea asa cum se afla.

Pasul 4. Acum muta variabila independenta ("grupstudiu") in campul Category Axis (axacategoriei).Pasul 5. Daca doresti sa creezi un titlu pentru figura ta, da click pe Titles, si tasteaza untitlu.Pasul 6. Cand esti gata, da click pe OK, si compara figura ta cu cea de mai jos.

Figura initiala

Pasul 7. SPSS foloseste optiuni predefinite in crearea graficului tau si il poti modificadand dublu click pe el. Aceasta actiune iti va accesa editorul de diagrame- SPSS ChartEditor. In graficul de mai jos, poti vedea ca titlul nu se potriveste cu dimensiuneaautomata de font. De asemenea,ai putea dori sa schimbi fontul, dimensiunea, si locatiaetichetelor axelor X si Y. Cu putina editare, poti graficul sa arate ca cel de mai jos.

Figura modificata

Pasul 8. Ar trebui sa iei aminte ca, atunci cand te afli in SPSS Chart Editor (editorul dediagrame SPSS), poti salva setarile pe care le-ai creat in graficul tau dand click pe File siapoi pe Save Chart Template (salveza profil diagrama). Prin aceasta actiune vei reusi saiti salvezi preferintele pentru diverse optiuni de configurare a graficului (de exemplu,marimea fontului, centrarea vs. Alinierea etichetelor la stanga sau la dreapta) si te vaajuta sa le aplici la grafice pe care le vei realiza in viitor.

V Calcularea unei corelatii si trasarea unei diagrame de dispersie

ScopAceasta lectie iti explica cum sa obtii coeficientii Pearson de corelatie produs-

moment (r-urile), pentru perechi de variabile, si testele de semnificatie ale acestorcoeficienti. Acest lucru iti permite sa afli gradul de relatie care exista intre oricare douavariabile continue din studiul tau. Vom descrie de asemenea modul in care potireprezenta grafic relatiile dintre variabilele tale (adica, sa creezi diagrame de corelatie).Un exemplu: sondaj cu privire la dormitoarele de camin

Sa presupunem ca ai adunat raspunsuri de la chestionarele a cinci intrebari privindconditiile din dormitoarele de camin de la 10 studenti de anul I. (in mod normal ar fitrebuit sa ai un esantion mai larg, insa cel restrans falosit in acest caz este util pentruexemplificare.) Chestionarul evalueaza atitudinea fata de zgomot, mobila, zona de studiu,si intimitatea. Sa presupunem ca ai evaluat si nivelul venitului parintilor acestor studenti,si ai dori sa iti testezi ipoteza ca gradul de satisfactie fata de mediul de locuit aluniversitatii este corelat cu situatia materiala (venitul pe familie).

Chestionarul contine cinci intrebari despre satisfactia fata de diverse aspecte ale"zgomotului", "mobilei," "spatiului", "studiului", "sigurantei" si "intimitatii"dormitorului. Acestora li s-au dat raspunsuri pe o scara de 5 puncte gen Likert (de lafoarte nemultumit pana la foarte multumit), care sunt codate de la 1 la 5. Foaia de datepentru acest studiu este data mai jos.

Student Venit Zgomot Mobila Zona de studiu Siguranta Intimitate01 19 5 5 4 5 502 39 3 3 5 5 403 55 2 1 2 2 204 25 5 3 4 4 505 75 1 2 2 1 206 95 1 1 1 1 107 47 3 2 4 3 308 28 4 4 5 4 409 120 2 2 1 1 110 35 3 4 5 4 4

In crearea fisierului de date, vei avea nevoie sa creezi cate o coloana pentru fiecare dintrediferitele variabile. In interesul de a tine evidenta a ceea ce reprezinta variabilele, artrebui de asemenea sa introduci o eticheta foarte descriptiva pentru fiecare dintrevariabilele tale. Incearca sa iti completezi fisierul de date SPSS si apoi sa il compari cucel de mai jos.

Fisier de date pentru studiul asupra dormitoarelor

Calcularea corelatiei Pearson produs-moment pentru sondajul asupra dormitoarelor decaminPasul 1. Da click pe Analyze (analizeaza), apoi Correlate (coreleaza), apoi Bivariate(bidimensional).Pasul 2. Muta variabilele pe care doresti sa le corelezi in campul Variables (variabile).Pasul 3. Daca doresti sa listezi mediile si abaterile standard, da apoi click pe Options siselecteaza statisticile dorite. Apoi da click pe Continue si apoi pe OK.Examinarea iesirilorMai jos se afla marea parte a iesirilor din urma corelatiilor efectuate asupra sondajului cuprivire la dormitoare. Vei vedea ca primul tabel contine statisticile descriptive cu privirela variabilele tale. Ia aminte ca SPSS calculeaza toate corelatiile posibile pe care le-aispecificat. Corelatiile sunt listate in prima treime a tabelului, nivelurile de semnificatiesunt listate in cea de-a doua treime a tabelului, iar numarul valid de perechi de rezultatesunt listate in ultima parte a tabelului.

Fisierul de iesiri pentru studiul cu privire la dormitoare

Crerea unei diagrame de dispersie pentru perechi de variabileO diagrama de dispersie este o reprezentare grafica bi-dimensionala a relatiei dintre douavariabile. Acest grafic te ajuta sa evaluezi natura si gradul de relatie dintre variabileletale.

Pasul 1. Pentru a crea o diagrama de dispersie pentru datele tale, sa spunem intrevariabila de venit si cea de zgomot, da click pe Graphs (grafice) si apoi pe Scatter(disperseaza).Pasul 2. In meniul Scatterplot, da click pe Simple si apoi pe Define (defineste).Pasul 3. Acum muta variabilele pe axele potrivite. In cazul de fata, ai putea dori sa mutivariabila de zgomot in campul axei Y iar variabila de venit in campul axei X. Odata ce aifacut asta, da click pe OK, si, asa cum se arata mai jos, aceasta actiune ar trebui saproduca o diagrama de dispersie care evoca relatia dintre cele doua variabile. Dupa cumpoti vedea, acest grafic tinde sa indice o satisfactie descrescatoare pe masura ce venitulpe familie al participantului creste.

Graficul initial al diagramei de dispersie

Pasul 4. Dupa cum poti vedea, optiunile predefinite SPSS pentru etichetarea acestuigrafic nu sunt tocmai ideale. Iti poti modifica graficul dand dublu click pe el, si astfel veiavea acces la editorul de diagrame SPSS- SPSS Chart Editor. Odata ce te afli in editorulde diagrame SPSS Chart Editor, poti centra eticheta pe axa Y si poti trece cuvintele cumajuscule la inceput dand dublu click pe eticheta si apoi modificand elementele adecvate.Poti face titlul sa incapa dand click pe el si apoi pe Format, iar apoi pe Text. Cu putinamunca, graficul tau poate arata precum cel de mai jos.

Graficul diagramei de dispersie modificat

Pasul 5. Ar trebui sa iti dai seama ca poti salva modelul cu optiunile tale favoriteselectand File si apoi Save Chart Template. Acest lucru iti va facilita aplicarea acestoroptiuni pentru viitoarele grafice.

VI Calcularea unei analize a variantei pentru un model factorial

Pentru a folosi acest program, toate VI-urile (variabilele independente) taletrebuie manipulate inter-subiectiv.

Pasul 1. Creeaza-ti fisierul de date. Aminteste-ti ca ai nevoie de o coloana pentru fiecareVI, precum si cate o coloana pentru fiecare variabila sau rezultat dependent. De exemplu,sa presupunem ca ai testat efectele la diferitele tipuri de violenta (desene animate, real-action) si la diversele cantitati de violenta (10 minute, 20 de minute) asupracomportamentului agresiv al copiilor. Acesta constituie un model factorial 2 X 2, in care10 dintre copii au vizionat 10 minute de violenta in desene animate, 10 copii au vizionat20 de minute de violenta in desene animate, 10 copii au vizionat 10 minute de violentareal-action, iar 10 au vizionat 20 de minute de violenta real-action. Dupa ce au fost

expusi respectivelor filme, tuturor li s-a permis sa se joace cu alti copii, iar numarul degesturi agresive a fost inregistrat.

Atunci cand construiesti fisierul SPSS pentru acest studiu, ar trebui sa ai cel putin treicoloane: (1) o coloana care sa corespunda primei variabile independente- sa folosim"tipvio" pentru tipul de violenta (acesta ar fi codat cu 1 sau cu 2, in functie de ceea ce i s-a oferit copilului: violenta in desen animat sau real-action), (2) o coloana pentru cea de adoua variabila independenta- sa spunem "cantvio" pentru cantitatea de violenta (aceastaar fi codata cu 1 sau 2, in functie de cate minute a fost expus copilul la violenta: 10 sau20), si (3) o coloana pentru variabila dependenta- sa folosim "agres" pentru numarul degesturi agresive (si care se codeaza prin numarul propriu-zis de gesturi agresive).

Pasul 2. Da click pe Analyze, apoi pe General Linear Model (model liniar general) siapoi Univariate (unidimensional).

Pasul 3. Muta masura ta dependenta in fereastra Dependent Variable.

Pasul 4. Acum muta-ti variabilele independente in fereastra Fixed Factor(s) (factorificsi).

Pasul 5. Da click pe Options si muta toate elementele din box-ul din partea stanga(Factor(s) and Factor Interactions)� factor(i) si interactiuni dintre factori - in box-ul dindreapta (Display Means For)� returneaza medii pentru. In urma acestei actiuni, SPSS valista mediile pentru toate fenomenele tale.

Pasul 6. Da click pe Continue si apoi pe OK.

VII Calcularea analizei variantei pentru un model factorial mixt

Acest capitol va descrie acum modul de calculare al analizei variantei pentru un modelcare contine doua sau mai multe variabile independente, iar cel putin una dintrevariabilele independente este diferita intra-subiectiv (adica, este o variabila independentacu masuri repetate).

Ca exemplu, sa presupunem ca ai sustinut un experiment in care ai fost interesat demasura in care distragerea vizuala afecteaza capacitatile de invatare si de memorare alepersoanelor tinere si mai in varsta. Pentru a face acest lucru, ai obtinut un grup de adulti

tineri si inca un grup de adulti mai in vasta, pe care i-ai pus sa invete in trei moduri (cuochii inchisi, cu ochii deschisi uitandu-se la un fond uni, si cu ochii deschisi uitandu-se laun fond cu poze). Acesta este un model factorial mixt 2 (varsta) x 3 (conditiile dedistragere). Rezultatele de pe foaia de date de mai jos reprezinta numarul de cuvinteamintite, dintr-un total de zece, in fiecare conditie de distragere.

Foaia de date pentru experimentul realizat asupra imbatranirii si distragerii.

Intervalul de varsta Ochii inchisi Distragere simpla Distragere complexa

Tanar 8 5 3Tanar 7 6 6Tanar 8 7 6Tanar 7 5 4Mai in varsta 6 5 2Mai in varsta 5 5 4Mai in varsta 5 4 3Mai in varsta 6 3 2

Crearea fisierului tau de date:Nu uita, in crearea fisierului tau de date, trebui sa creezi minimum o coloana pentruvariabila independenta inter-subiectiva (intervalul de varsta) si o coloana pentru fiecaredintre nivelurile variabilei tale intra-subiective (pentru masurile repetate). Deci, in acestcaz, vei avea nevoie de o coloana pentru intervalul de varsta, rezultatul cu ochii inchisi,rezultatul obtinut in conditii de distragere simpla, si rezultatul in conditii de distragerecomplexa. Prin urmare, ai putea dori sa creezi un fisier de date precum cel de mai jos.

Fisier de date privitor la experimentul de distragere

Calcularea analizei variantei pentru experimentul privitor la distragerePasul 1. Da click pe Analyze, apoi pe General Linear Model (model liniar general),apoipe Repeated Measures (masuri care se repeta).

Pasul 2. Vei avea nevoie sa creezi un nume pentru factorul tau intra-subiectiv. In box-ulcu eticheta Within-subject Factor Name (numele factorului intra-subiectiv), introdu unnume care sa reprezinte conditia de distragere. De exemplu, ai putea dori sa introduci"conddist." In continuare, introdu numarul de nivele pentru aceasta variabilaindependenta� in cazul de fata, este vorba despre "3." Odata ce ai terminat, da click pebox-ul Add, intrucat nu avem decat o variabila independenta intra-subiectiva, iar acumputem inainta si defini (Define) nivelurile variabilei independente. Asa ca, in continuareda click pe box-ul Define.

Pasul 3. Acum trebuie sa definesti ceea ce desemneaza variabilele ca fiind nivelul 1, 2, si3 al variabilei independente, a conditiei de distragere. Un mod variabila "inchisi" peprima pozitie, variabila "simpla" in a doua pozitie, iar variabila "complexa" pe a treiapozitie.

Pasul 4. Acum ar trebui sa indici variabila independenta inter-subiectiva. Pentru a faceasta, da click pe "intvarst" si muta-o in box-ul Between-Subjects Factor(s) (factor(i) inter-

subiectivi).

Pasul 5. Da click Options si muta toate elementele din box-ul din partea stanga (Factorsand Factor Interactions: factori si interactiuni dintre factori), in box-ul din partea dreapta(Display Mean for:)� returneaza medie pentru:. Prin aceasta actiune vei determina SPSSsa listeze toate mediile pentru fenomenele tale.

Pasul 6. Da click pe Continue si apoi pe OK.Studierea iesirilorIesirile din aceasta analiza au un caracter complex. In majoritatea cazurilor, tot ceea ce ainevoie este sa examinezi cutiile "testelor fenomenelor intra-subiective" si "testelorfenomenelor inter-subiective". Dupa cum se arata in iesirile de mai jos, aceste rezultateindica un fenomen major sigur de reflectare a conditiilor de distragere, F(2,12) = 19.5,MSE = .778, p < .05, un efect major generat de varsta, F(1,6) = 15.78, MSE = 1.278, p <.05, si nici o interactiune sigura intre aceste doua variabile, F < 1.

Iesiri partiale din experimentul asupra distragerii

Poti evalua tendinta acestor fenomene examinand mediile din box-uri, de la finaluliesirilor. De exemplu, poti vedea ca oamenii mai tineri (M = 6.00) au dat un randamentmai bun decat oamenii mai in varsta (M = 4.17).