SPSS

Données

Analyse

Graphiques

Utilitaires

Transformation

Extensiosn

Réalisation de l’ANOVA dans SPSS

Pour effectuer une ANOVA, nous sélectionnons :
ANALYSE → MODÈLE LINÉAIRE GÉNÉRAL → UNIVARIÉ.

Nous déplaçons la variable nc dans la boîte Variable dépendante et enseignement dans la boîte Facteur(s) Fixe(s).

Configuration de l’ANOVA

  1. Graphiques :
    • Cliquez sur Tracés, déplacez enseignement sous Axes horizontal, puis cliquez sur Ajouter.
  2. Tests Post Hoc :
    • Sélectionnez Post Hoc, déplacez enseignement dans Tests Post Hoc pour et choisissez Tukey sous Hypothese de variances égales . Cliquez sur Continue.

3. Options :

Cochez Estimations l’effet de la taille et Tests d’homogénéité (ce dernier fournira le test de Levene pour évaluer l’égalité des variances). Cliquez sur Poursuivre.

4. Moyenne marginale estimée

Déplacez enseignement dans Moyens d’affichage pour.


Syntaxe et résultats

La syntaxe SPSS correspondante est générée pour reproduire les commandes. Voici les principaux résultats :

Test de Levene

  • Évalue l’hypothèse nulle : H0:σ12223242.
  • Pour ces données, p=0.001, indiquant une inégalité des variances. Malgré cela, l’ANOVA est robuste (surtout avec des effectifs égaux), donc nous poursuivons.

  • SS Teach : Variation due aux différences entre enseignants.
  • SS Erreur : Variation résiduelle non expliquée.
  • Eta carré : 0,824, indiquant que 82 % de la variance de ac est expliquée par teach.

Test robuste de Welch

  • Utilisé en cas de violation de l’homogénéité des variances.
  • Résultat : p<0.001, confirmant le rejet de l’hypothèse nulle.


Interprétation

Une ANOVA à un facteur a révélé une différence significative entre les moyennes des quatre enseignants (F=31,210;p<0,001), avec un effet important (η² = 0,82). Bien que le test de Levene ait indiqué une inégalité des variances, le test robuste de Welch a corroboré ces résultats.

  • Capture d’écran de la fenêtre Univariate.
  • Graphique des profils des moyennes.
  • Tableaux de résultats SPSS (Tests of Between-Subjects Effects, Robust Tests).

Laisser un commentaire

Votre adresse e-mail ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *