MANUAL ESTADISTICA APLICADA CON SPSS

Pero, para asegurarse, se puede comprobar el grado de significación con los tests de
los efectos “between-subjects”
Para este propósito, copiamos de la Pantalla de Resultados la tabla que llamaremos Tabla
12.7 y que es una tabla de ANOVA
Tabla 12.7: Dependent Variable: Amount Spent
Type III df Mean Square F Sig.
Source
Sum of
Squares
Corrected
469403 a 5 93880,59 11,09 ,000
Model
Intercept 39359636,38 1 39359636,38 4650,27 ,000
gender 158037,44 1 158037,44 18,67 ,000
style 33506,21 2 16753,10 1,98 ,140
gender * style 69858,32 2 34929,16 4,12 ,017
Error 2920058,82 345 8463,94
Total 59475118,44 351
Corrected Total
3389461,820 350
Cada término en el modelo, más el modelo como un todo es testado acerca de su capacidad
de tomar en cuenta la variación en la variable dependiente
Las etiquetas de las variables no se registran en la tabla
El valor Sig para cada término, excepto para Style, es menos que 0.05; así concluimos
en que cada término, excepto Style es estadísticamente significativo
No tomamos en cuenta la última columna de la tabla que figura en la Pantalla de resultados,
puesto que aún no hemos conceptualizado el estadístico Eta y sus variantes
Resumen
En este ejemplo vimos que los tests post hoc no revelan diferencias significativas entre
los clientes que compran “weekly” y los que compran en la modalidad “Often”
Sin embargo, los estimados de las medias marginales y los gráficos de perfil revelaron
una interacción entre los dos factores.
Lo que sugirió que la clientela masculina que compra una vez a la semana (weekly) es
más rentable que los que compran en la modalidad Often.
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