Model tarafından tahmin edilen değerleri, artıkları ve ilgili ölçümleri Veri Düzenleyicide yeni değişkenler olarak kaydedebilirsiniz. Bu değişkenlerin çoğu, veriler hakkındaki varsayımları incelemek için kullanılabilir. Değerleri başka bir SPSS oturumunda kullanmak üzere kaydetmek için geçerli veri dosyasını kaydetmeniz gerekir.

Öngörülen Değerler. Modelin her durum için öngördüğü değerler. Standartlaştırılmamış Modelin bağımlı değişken için tahmin ettiği değerdir.

Ağırlıklı Ağırlıklı standardize edilmemiş öngörülen değerler. Yalnızca önceden bir WLS değişkeni seçilmişse kullanılabilir.

Standart Hata. Bağımsız değişkenlerin aynı değerlerine sahip olduğu durumlar için bağımlı değişkenin ortalama değerinin standart sapmasına ilişkin bir tahmin.

Teşhis. Bağımsız değişkenler için alışılmadık değer kombinasyonlarına sahip durumları ve model üzerinde büyük etkisi olabilecek durumları belirlemeye yönelik önlemler.

Belirli bir durum, regresyon katsayılarının hesaplanmasından çıkarıldığında, tüm durumların artıklarının ne kadar değişeceğinin bir ölçüsü. Büyük bir Cook’s D, bir durumun regresyon istatistiklerinin hesaplanmasından çıkarılmasının katsayıları önemli ölçüde değiştirdiğini gösterir.

Kaldıraç Değerleri. Merkezlenmemiş kaldıraç değerleri. Her gözlemin modelin uyumu üzerindeki göreli etkisi.

Artıklar. Standartlaştırılmamış artık, bağımlı değişkenin gerçek değeri eksi model tarafından tahmin edilen değerdir. Standartlaştırılmış, Öğrencileştirilmiş ve silinmiş kalıntılar da mevcuttur. Bir WLS değişkeni seçilmişse, ağırlıklı standartlaştırılmamış kalıntılar mevcuttur.

Ağırlıklı Ağırlıklı standartlaştırılmamış artıklar. Yalnızca önceden bir WLS değişkeni seçilmişse kullanılabilir.

Standartlaştırılmış. Kalıntı, standart sapmasının bir tahminine bölünür. Pearson artıkları olarak da bilinen standartlaştırılmış artıkların ortalaması 0 ve standart sapması 1’dir.

Öğrencileştirilmiş. Kalıntı, her bir durumun bağımsız değişkenler üzerindeki değerlerinin bağımsız değişkenlerin ortalamalarından uzaklığına bağlı olarak, durumdan duruma değişen standart sapmasının bir tahminine bölünür.

Bir durum için regresyon katsayılarının hesaplanmasında bu durumun hariç tutulduğu kalıntı. Bağımlı değişkenin değeri ile düzeltilmiş tahmin değeri arasındaki farktır.

Veri düzenleme nedir
Veri düzenleme Yöntemleri
Veri girişi ve düzenleme İşlemleri nedir

Yeni Dosyaya Kaydetme. Modeldeki parametre tahminlerinin varyans-kovaryans matrisini içeren bir SPSS veri dosyası yazar.

Ayrıca, her bağımlı değişken için, bir dizi parametre tahmini, parametre tahminlerine karşılık gelen t istatistikleri için bir anlamlılık değerleri satırı ve bir dizi artık serbestlik derecesi olacaktır. Çok değişkenli bir model için, her bağımlı değişken için benzer satırlar vardır. Bu matris dosyasını, bir SPSS matris dosyasını okuyan diğer prosedürlerde kullanabilirsiniz.

İsteğe bağlı istatistiklere bu iletişim kutusundan ulaşılabilir. İstatistikler, sabit etkiler modeli kullanılarak hesaplanır.

Tahmini Marjinal Ortalamalar. Hücrelerdeki popülasyon marjinal ortalamalarına ilişkin tahminler yapmak istediğiniz faktörleri ve etkileşimleri seçin. Bu araçlar, varsa ortak değişkenler için ayarlanır.

Ana efektleri karşılaştırın. Hem denekler arası hem de konu içi faktörler için modeldeki herhangi bir ana etki için tahmini marjinal ortalamalar arasında düzeltilmemiş ikili karşılaştırmalar sağlar. Bu öğe, yalnızca Şunun İçin Araçlarını Görüntüle listesinde ana efektler seçiliyse kullanılabilir.

Güven Aralığı Ayarı. Güven aralıkları ve önemi için en az anlamlı fark (LSD), Bonferroni veya Sidak ayarlamasını seçin. Bu öğe yalnızca Ana efektleri karşılaştır seçiliyse kullanılabilir.

Görüntülemek. Tüm hücrelerdeki tüm bağımlı değişkenler için gözlemlenen ortalamaları, standart sapmaları ve sayıları üretmek için Tanımlayıcı istatistikler’i seçin. Etki büyüklüğü tahminleri, her etki ve her parametre tahmini için kısmi bir eta-kare değeri verir.

Eta-kare istatistiği, bir faktöre atfedilebilen toplam değişkenliğin oranını tanımlar. Alternatif hipotez gözlenen değere göre ayarlandığında testin gücünü elde etmek için Gözlemlenen güç’ü seçin.

Her test için parametre tahminlerini, standart hataları, t testlerini, güven aralıklarını ve gözlenen gücü üretmek için Parametre tahminlerini seçin. L matrisini elde etmek için Kontrast katsayısı matrisini seçin.
Homojenlik testleri, yalnızca denekler arası faktörler için, denekler arası faktörlerin tüm seviye kombinasyonlarında her bağımlı değişken için varyansın homojenliğine ilişkin Levene testini üretir.

Yayılma-seviye ve artık grafikler seçenekleri, verilerle ilgili varsayımları kontrol etmek için kullanışlıdır. Hiçbir faktör yoksa bu öğe devre dışı bırakılır. Her bir bağımlı değişken için standardize göre tahmin edilen bir kalıntı grafiği oluşturmak için Artık grafiği seçin.

Bu grafikler, eşit varyans varsayımını araştırmak için kullanışlıdır. Bağımlı değişken ile bağımsız değişkenler arasındaki ilişkinin model tarafından yeterince açıklanıp tanımlanamayacağını kontrol etmek için Uyum eksikliği’ni seçin.

Genel tahmin edilebilir fonksiyon, genel tahmin edilebilir fonksiyona dayalı olarak özel hipotez testleri oluşturmanıza olanak tanır. Herhangi bir kontrast katsayısı matrisindeki satırlar, genel tahmin edilebilir fonksiyonun doğrusal kombinasyonlarıdır.

Önem düzeyi. Post hoc testlerde kullanılan önem düzeyini ve güven aralıklarını oluşturmak için kullanılan güven düzeyini ayarlamak isteyebilirsiniz. Belirtilen değer, test için gözlenen gücü hesaplamak için de kullanılır. Bir önem düzeyi belirttiğinizde, iletişim kutusunda güven aralıklarının ilişkili düzeyi görüntülenir.

Komut Ek Özellikleri

SPSS komut dili ayrıca şunları yapmanızı sağlar:

• Tasarımda iç içe efektleri belirtin (DESIGN alt komutunu kullanarak).
• Efekt testlerini doğrusal bir efekt kombinasyonuna veya bir değere karşı belirleyin (TEST alt komutunu kullanarak).
• Birden çok kontrast belirtin (CONTRAST alt komutunu kullanarak). Kullanıcı tarafından eksik olan değerleri dahil edin (MISSING alt komutunu kullanarak).
• EPS kriterlerini belirtin (CRITERIA alt komutunu kullanarak).
• Özel bir L matrisi, M matrisi veya K matrisi oluşturun (LMATRIX, MMATRIX ve KMATRIX alt komutlarını kullanarak).
• Sapma veya basit kontrastlar için bir ara referans kategorisi belirtin (CONTRAST alt komutunu kullanarak).
• Polinom kontrastları için ölçümleri belirtin (CONTRAST alt komutunu kullanarak).
• Post hoc karşılaştırmalar için hata terimlerini belirtin (POTHOC alt komutunu kullanarak).
• Faktör listesindeki faktörler arasındaki herhangi bir faktör veya faktör etkileşimi için tahmini marjinal ortalamaları hesaplayın (EMMEANS alt komutunu kullanarak).
• Geçici değişkenler için adları belirtin (SAVE alt komutunu kullanarak).
• Bir korelasyon matrisi veri dosyası oluşturun (OUTFILE alt komutunu kullanarak).
• Denekler arası ANOVA tablosundan (OUTFILE alt komutunu kullanarak) istatistikleri içeren bir matris veri dosyası oluşturun.
• Tasarım matrisini yeni bir veri dosyasına kaydedin (OUTFILE alt komutunu kullanarak).

The post Veri Düzenleyici first appeared on Ödev Yaptırma & Danışmanlık Merkezi.