Ödev Nasıl Yapılır? – Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri – Tez Yaptırma – Ödev Yaptırma Fiyatları – Ücretli Ödev Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri – Sunum Hazırlığı Yaptırma – Dergi Makalesi Yaptırma – Dergi Makalesi Yazdırma

Veri Kümeleri

GRADES.SA V örnek veri kümesini ele alalım. GRADES.SAV’ın, sömestr boyunca üç farklı zamanı temsil eden üç not grubu (PRETEST, ARA SINAV ve FINAL) içerdiğini hatırlayın. Bu, zamanın örnek popülasyonumuzun test performansı üzerindeki etkilerini analiz etmemize olanak tanır (dolayısıyla grup içi karşılaştırma).

Dnalyze’e, ardından General Linear Model’e ve ardından Repeated Measures’a tıklayın. Bu prosedürün Gelişmiş İstatistik modülünü gerektirdiğini unutmayın. Bu komuta sahip değilseniz, Gelişmiş İstatistik modülü kurulu değildir.

Komutu seçtikten sonra, Repeated Measures Define Factor(s) iletişim kutusuyla karşılaşacaksınız. Burası konu içi faktörü tanımladığınız yerdir (biz buna ZAMAN diyeceğiz). Seviye sayısı (üç sınav) için 3 girin ve tıklayın.

Şimdi Tanımla’yı tıklayın. Tekrarlanan ölçümleri olan birden fazla bağımsız değişkenimiz olsaydı, adını girip d.dd’yi tıklayabilirdik.
Size Tekrarlanan Ölçümler iletişim kutusu sunulacaktır.

ÖN TEST, ARA SINAV ve FİNAL’i Konular İçi’ne aktarın. Değişkenler bölümü. Değişken adları, zaman içinde ortaya çıktıklarına göre sıralanmalıdır (yani, temsil ettikleri bağımsız değişkenin değerleri).

Qptions’ı tıkladığınızda SPSS, TIME efekti için aracı hesaplayacaktır (bunun nasıl yapılacağı hakkında daha fazla ayrıntı için tek yönlü ANOV A’ya bakın). Komutu çalıştırmak için Tamam’ı tıklayın.

Bu prosedür GLM komutunu kullanır. GLM, “Genel Doğrusal Model” anlamına gelir. Bu çok güçlü bir komuttur ve çıktının birçok bölümü bu metnin kapsamı dışındadır (sağdaki çıktı taslağına bakın). Ancak temel tekrarlanan ANOYA ölçümleri için, yalnızca Denek İçi Etkilerin Testleriyle ilgileniyoruz. SPSS çıktısının, bu noktada yoksayabileceğiniz diğer birçok çıktı bölümünü içereceğini unutmayın.

Konu İçi Efekt Testleri çıktısı, diğer ANOY A komutlarının çıktısına çok benzer görünmelidir. Yukarıdaki örnekte, TIME’ın etkisi, 2 ve 40 serbestlik derecesiyle 121.90’lık bir F değerine sahiptir (Küresellik Varsayımı için çizgiyi kullanıyoruz). .00I seviyesinin altında anlamlıdır. Bu sonuçları açıklarken testin tipini, F değerini, serbestlik derecesini ve anlamlılık derecesini belirtmeliyiz.

ANOYA sonuçları önemli olduğu için, bir tür post-hoc analiz yapmamız gerekiyor. SPSS’nin ana sınırlamalarından biri, denek içi faktörler için post-hoc analizler gerçekleştirmenin zorluğudur.

SPSS ile bu sorunun en kolay çözümü ANOYA ile tekrarlanan ölçümler ile korumalı bağımlı t testleri yapmaktır. Daha güçlü (ve daha uygun) post-hoc analizler var ama SPSS bunları bizim için hesaplamayacak. Daha fazla bilgi için daha gelişmiş bir istatistik metnine veya eğitmeninize danışın.

Veri kümesi Nedir istatistik
Veri kümesi örnekleri
Veri seti

Korumalı t testlerini gerçekleştirmek için, eşleştirilmiş numuneler t testleri kullanarak ÖN TEST ile ARA SINAV, ARA SINAV ile FINAL ve ÖN TEST ile FINAL arasında karşılaştırma yapacağız. Üç test yaptığımız ve bu nedenle Tip I hata oranımızı şişirdiğimiz için, .05 yerine .017 (.05/3) önem düzeyi kullanacağız.

Üç karşılaştırmanın her birinin anlamlılık düzeyi .017’den daha düşüktü, dolayısıyla puanların ön testten ara sınava ve tekrar ara sınavdan finale yükseldiği sonucuna varabiliriz. Tanımlayıcı istatistikleri oluşturmak için, her değişken için Tanımlayıcılar komutunu çalıştırmamız gerekir. Yukarıdaki örneğimizin sonuçları anlamlı olduğu için şunları söyleyebiliriz.

Tek yönlü tekrarlanan ölçümler ANOVA, deneklerin üç farklı zamandaki sınav puanlarını karşılaştırarak hesaplandı: ön test, ara sınav ve final. Anlamlı bir etki bulundu (F(2,40) = 121.90, P < .001). İzleme korumalı t testleri, puanların ön testten (m = 63.33, ss = 8.93) ara sınava (m = 78.62, ss = 9.66) ve yine ara sınavdan finale (m = 86.14, ss = 9.63) kadar önemli ölçüde arttığını ortaya koydu.

Anlamlı olmayan sonuçlar için aşağıdakileri söyleyebiliriz (buradaki F değerleri açıklama amacıyla oluşturulmuştur). Tek yönlü tekrarlanan ölçümler ANOVA, deneklerin üç farklı zamandaki sınav puanlarını karşılaştırarak hesaplandı: ön test, ara sınav ve final. Anlamlı bir etki bulunmadı (F(2,40) = 1.90, P > .05). Ön test (m = 63.33, ss = 8.93), ara sınav (m = 78.62, ss = 9.66) ve final (m = 86.14, ss = 9.63) ortalamaları arasında anlamlı bir fark yoktur.

Ek B’deki Uygulama Veri Seti 3’ü kullanın. Deneklerin kaygı düzeylerinin zaman içinde değişip değişmediğini belirleyin (hangi tedaviyi aldıklarına bakılmaksızın). Bir sonuç bildirimi yazın.

Karma Tasarım ANOVA

Karma tasarımlı ANOVA (bazen bölünmüş grafik tasarımı olarak adlandırılır) birden fazla bağımsız değişkenin etkilerini test eder. Bağımsız değişkenlerden en az biri denekler içinde olmalıdır (tekrarlanan ölçümler). Bağımsız değişkenlerden en az biri denekler arası olmalıdır.

Bağımlı değişken normal olarak dağıtılmalı ve bir aralık veya oran ölçeğinde ölçülmelidir. Bağımlı değişken, denek içi bağımsız değişkenlerin her düzeyi için bir değişken olarak temsil edilmelidir. Her denekler arası değişken için veri dosyasında başka bir değişken bulunmalıdır. Bu nedenle, 2 x 2 karma tasarımlı bir ANOVA, ikisi bağımlı değişkeni temsil eden (her seviyede bir tane) ve denekler arası bağımsız değişkeni temsil eden biri olmak üzere üç değişken gerektirir.

Genel Doğrusal Model komutu, karma tasarımlı ANOV A komutunu çalıştırır. 4nalyze’e, ardından General Linear Model’e ve ardından Repeated Measures’a tıklayın.

Tekrarlanan Ölçümler komutu, bağımsız değişkenlerden herhangi biri tekrarlanan ölçümlerse (konuların içinde) kullanılmalıdır. Bu prosedürün Gelişmiş İstatistik modülünü gerektirdiğini unutmayın. Bu komut sizde yoksa, Gelişmiş İstatistik modülü kurulu değildir.

Bu örnek ayrıca GRADES.SAV veri dosyasını kullanır. Konu İçi Değişkenler bloğunda ÖN TEST, ARA SÖZ ve FINAL’i girin. (Açıklama için tekrarlanan ölçümler ANOVA komutuna bakın.)

Bu örnek, 3 x 3 karma tasarımdır. Her biri üç seviyeli iki bağımsız değişken (TIME ve INSTRUCT) vardır. Daha önce Tekrarlanan Ölçümler Faktörleri Tanımla iletişim kutusuna TIME için bilgileri girmiştik.

INSTRUCT’u Between-Subjects Factor(s) bloğuna aktarmamız gerekiyor. Qptions’a tıklayın ve tüm ana efektler ve etkileşim için araçlar seçin (bunun nasıl yapılacağı hakkında daha fazla ayrıntı için tek yönlü ANOV A’ya bakın). Komutu çalıştırmak için Tamam’ı tıklayın.

“odev.yaptırma.com.tr“ ailesi olarak size her konuda destek sunabiliriz. Tek yapmanız gereken iletişim adreslerimizden bizlere ulaşmak!

Tüm alanlara özgü, literatür taraması yaptırma, simülasyon yaptırma, analiz yaptırma, çeviri yaptırma, makale ödevi yaptırma, dergi makalesi yaptırma, sunum ödevi yaptırma ve model oluşturma çalışmaları yapmaktayız.

Herhangi Bir Alan Bulunamadı.

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