Différence dans spss moyenne

T-Tests comparent les moyens de marque depuis le même groupe de personnes en deux points dans le temps --- par exemple, les résultats 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 des étudiants de sexe masculin et ceux des élèves de sexe féminin. Vous pouvez utiliser SPSS pour effectuer un T-Test. SPSS fournit la sortie qui indique la valeur de T (la statistique de test) et l`importance (la probabilité que les résultats sont dus au hasard plutôt que la variable indépendante) pour la comparaison entre les moyens. Un niveau inférieur à .05 de signification indique que la probabilité que les résultats sont dus au hasard sont moins de 5 sur 100.

A One-Way ANOVA (analyse de variance) est utilisé pour comparer les moyens quand il y a une variable indépendante et une variable dépendante, similaire à la T-Test. SPSS analyse les données pour un One-Way ANOVA. Les résultats sont très similaires aux résultats d`un test T, avec le même niveau de signification.

A Two-Way ANOVA (analyse de variance) est utilisé pour comparer les moyens quand il y a deux variables indépendantes et une variable dépendante --- par exemple, si le chercheur veut comparer les scores des hommes et des femmes à l`école privée et publique sur leur SAT. SPSS analyse les données pour un Two-Way ANOVA ou un Three-Way ANOVA. A Three-Way AVOVA est utilisé pour comparer les moyens quand il y a trois variables indépendantes et une variable dépendante --- par exemple, si le chercheur veut comparer les scores des hommes et des femmes à l`école privée et publique de deux états différents. Comme vous augmentez le nombre de variables indépendantes, il devient plus difficile d`interpréter les résultats.

A MANOVA (Analyse de variance multiple) compare les moyens d`une ou de plusieurs catégories de variables indépendantes --- par exemple, le sexe et le type d`école --- sur deux ou plusieurs variables dépendantes --- par exemple, SAT scores et le grade le point moyenne. Comme le nombre de variables indépendantes et dépendantes augmente, l`interprétation devient plus difficile.