EN | PT | TR | RO | BG | SR
;


NEXT TOPIC

POGLAVLJE 10. VEŽBANJE U SPSS PROGRAMU




2.2 ANCOVA (Vežbanje)




 

Rezime:

Vežbanje primene analize ANCOVA u programskom paketu SPSS.

Ciljevi učenja:

Sticanje praktičnog iskustva u primeni analize ANCOVA i tumačenju dobijenih rezultata u programskom paketu SPSS.

Sticanje znanja o načinu na koji se kovarijati uključuju u ANCOVA model i o načinu određivanja njihovog efekta na zavisnu varijablu.

Vežbanje tumačenja ispisa o rezultatima analize ANCOVA i izvođenja zaključaka na osnovu dobijenih rezultata.



Za ovu vežbu koristićemo datoteku iz SPSS programa: customer_dbase.sav

Odaberite: customer_dbase.sav.

Kliknite na opciju Analyze na meniju na vrhu ekrana.

Odaberite General Linear Model u okviru opcije Analyze. Potom kliknite na Univariate...

Kada kliknete, videćete sledeću sliku:

U tehnici ANCOVA, imaćete jednu zavisnu varijablu, faktorske varijable i kovarijate.

U ovom primeru korističemo jednu faktorsku varijablu i kovarijat.

Odabrali smo Houshold income in thousands [income] kao zavisnu varijablu, Level of education [edcat] kao kategorijsku/faktorsku varijablu i Number of people in household [reside] kao kovarijat/kontrolnu varijablu.

U analizi ANCOVA postoji dodatna pretpostavka: homogenost nagiba regresije. Da bismo proverili tačnost ove pretpostavke, kliknite na Model opciju na desnoj strani. Kliknite na Build terms ili Build custom model.

Obeležite faktor i kovarijat na desnoj strani i kliknite na strelicu. Na ovaj način, moći ćete da analizirate faktorsku varijablu, kovarijat i njihovu interakciju.

Kada završite, kliknite na Continue, pa na OK dugme na glavnom meniju.

Ono što treba da proverite u tabeli Test of Between-Subjects Effects je vrednost Sig. (p-vrednost) interakcije sa oznakom edcat*reside. Ako je p-vrednost viša od 0,05, drugim rečima neznačajna, onda vaš model ne narušava pretpostavku homogenosti regresionih nagiba. U ovom primeru, pretpostavka nije narušena (jer p-vrednost interakcije iznosi 0,126, što je više od 0,05), pa možemo nastaviti analizu.

Sada trena ponovo da kliknete na Analyze -> General Linear Model -> Univariate.

Zatim kliknite na Model na meniju sa desne strane. Odaberite Full factorial i Continue.

Zatim kliknite na Options dugme i odaberite Descriptive Statistics, Estimates of effect size, Homogeneity tests i kliknite na Continue.

Sada na glavnom meniju odaberite OK da vidite osnovne rezultate.

Na osnovu rezultata jasno se vidi da varijable Level of education [edcat] i Number of people in household [reside] značajno utiču na varijablu Household income in thousands.