Hipotez Testi – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri
Deneyler, Değişkenler ve Hipotez Testi
Bağımsız ve bağımlı değişkenler kavramı, araştırmacının bağımlı değişken üzerindeki etkisini görmek için bağımsız değişkeni manipüle ettiği deneylerle gerçekten daha alakalıdır. Gerçekten de bağımsız değişken bazen tedavi değişkeni olarak adlandırılır. Örneğin, araştırmacı hastalara sunulan tedavi türünü manipüle edebilir (hastaları belirli bir tedaviye rastgele atayabilir) ve sonuçları ölçebilir.
Tedavinin türü bağımsız değişken (örn. akupunktura kıyasla fizyoterapi) ve sonuç (örn. sırt ağrısı düzeyi) bağımlı değişken olacaktır. Alternatif olarak, araştırmacı, örneğin bir ilacın dozajı gibi tedavi seviyesini manipüle edebilir ve uygulanan dozaja bağlı olarak sonuçları karşılaştırabilir.
Bu gibi durumlarda, bağımsız ve bağımlı değişkenler arasındaki ilişki hakkında bir tahminde bulunan deneysel bir hipotez formüle edebiliriz, örneğin:
Hipotez: akupunktur, sırt ağrısı düzeyinde fizyoterapiden daha fazla azalmaya yol açacaktır.
Ve deneysel bir hipotez önerdikten sonra, bağımsız değişken ile bağımlı değişken arasında bir ilişkinin olmadığını belirten “boş hipotez” olarak adlandırılan şeyi de formüle etmeliyiz, örneğin:
Sıfır Hipotezi: Akupunktur ve fizyoterapi arasında hastaların yaşadığı sırt ağrısının düzeyi açısından bir fark olmayacaktır.
Deneyimizin sonuçları, sıfır hipotezini korumamızı veya reddetmemizi sağlayacaktır. Dolayısıyla, akupunkturun gerçekten de ağrı düzeyinde daha fazla azalmaya yol açtığını bulursak, sıfır hipotezinin reddedildiği sonucuna varırız. Fark yoksa, sıfır hipotezinin reddedilmediği sonucuna varırız.
Kafa Karıştırıcı Değişkenler
Dikkate almamız gereken bir diğer faktör, yabancı veya kafa karıştırıcı değişkenlerin potansiyel rolüdür. Bunlar, bağımlı değişken üzerindeki sonuçları etkilemiş olabilecek bağımsız değişken dışındaki değişkenlerdir.
Örneğin, akupunkturun sırt ağrısını azaltmada fizyoterapiden daha iyi olduğunu bulursak, bu sonuca katkıda bulunan başka faktörler olabilir: belki akupunktur uzmanı hastalarla daha fazla seans yaptı; belki de akupunkturcuyu gören hastalar daha az kronik sorunları olan ve tedaviye daha uygun olan daha gençtiler. Bunlar gibi konular, deneylerin tasarımında koşulların kontrol edilmesinin önemini vurgulamaktadır, bu varsayımsal örnekte, en azından aynı miktarın sağlanması seans sayısı ve karşılaştırılabilir bir hasta örneğidir.
İki danışman için memnuniyet puanlarının karşılaştırılması
İki danışmanın memnuniyet derecelerini karşılaştırmak için öncelikle uygun istatistiksel testi seçmemiz gerekiyor. İki örnek arasındaki puanları karşılaştıran istatistiksel testler (çalışmamızda John için memnuniyet derecelendirmeleri ile Jane için memnuniyet derecelendirmeleri) elimizdeki veri türüne bağlı olarak iki kategoriye ayrılır. Uygun istatistiksel testi seçmek için karar sürecini göstermektedir.
Bağımsızlar veya ilgili örnekler
Bilmemiz gereken ilk şey, verilerimizin iki bağımsız örnekten mi yoksa iki ilişkili örnekten mi geldiğidir. İlgili örnekler, aynı kişilerin iki puan seti sağladığı örneklerdir. Örneğin, verilerimizde doktor hastalardan danışmanlık öncesi ve sonrasında kaygı düzeylerini ölçen bir akıl sağlığı anketi doldurmalarını istemiş olabilir; Buradaki fikir, danışmanlığın puanlar üzerinde herhangi bir etkisi olup olmadığını görmektir – umarım kaygı/depresyon düzeylerini azaltır.
Hipotez testleri örnekleri pdf
Hipotez testi Aşamaları
H0 H1 hipotez örnekleri
Tek örneklem hipotez testi
Hipotez testleri örnek sorular
Excel hipotez testi
İstatiksel hipotez örnekleri
Tek ve çift yönlü hipotez örnekleri
O zaman, iki danışman için hasta memnuniyet derecelerini karşılaştıran verilerimizin birbiriyle ilişkili olmadığı açık olmalıdır. Bunun yerine, her danışman için memnuniyet derecelendirmeleri iki bağımsız insan grubundan gelecektir: John’u gören hastalar ve Jane’i gören hastalar.
Parametrik olan veya parametrik olmayan test
Oku bağımsız örneklere kadar takip ettikten sonra, şimdi parametrik veya parametrik olmayan veriler için bir test kullanıp kullanmamaya karar vermemiz gerekiyor.
Parametrik testler, örneğin alındığı popülasyonun belirli özelliklerini (parametrelerini) varsayar. Genel olarak parametrik testler yalnızca aşağıdaki koşullar geçerli olduğunda kullanılmalıdır:
1 Ölçüm düzeyi aralık veya orandır (sıradan fazla).
2 Puanlar normal bir dağılıma yakındır.
3 Her iki grup içindeki varyans (puanların dağılımı) nispeten benzerdir (varyansın homojenliği).
Parametrik olmayan testler bu varsayımlara bağlı değildir. Mümkünse parametrik testi seçmelisiniz çünkü daha güçlüdür. Bu, iki puandaki anlamlı farklılıkları ayırt etmede parametrik olmayan testten daha duyarlı olduğu anlamına gelir.
Dolayısıyla, verilerimizin bağımsız örneklerden olduğunu biliyoruz ve bunun aralık (memnuniyet derecelendirmeleri) olduğunu da biliyoruz, bir sonraki bulmamız gereken, verilerin normal dağılıp dağılmadığıdır. Bunu yapmanın en basit yolu, verilerin normal bir dağılıma yakın gibi görünüp görünmediğini görmek için histogramlar üretmektir.
Normal dağılımları kontrol etmek için histogramlar üretmek
1 Ekranın üst kısmındaki menüden Grafikler’e ve ardından Grafik Oluşturucu’ya tıklayın.
2 Galeriden Histogram’ı seçin ve ilk (Basit) Histogramı önizleme alanına sürükleyin.
3 Değişken memnuniyetini X eksenine sürükleyin.
4 Gruplar/Nokta Kimliği’ni tıklayın ve Satırlar paneli kimliği onay kutusunu işaretleyin.
5 Bu, önizleme alanının sağında bir Panel kutusu oluşturacaktır. Değişken danışmanını Panel kutusuna sürükleyin.
6 Son olarak, Eleman Özellikleri bölümünde ekranınızın sağında, Normal eğriyi görüntüle’nin yanındaki kutuyu işaretleyin ve ardından Uygula’yı tıklayın.
7 Tamam’ı tıklayın.
Bu, verilerin nispeten normal dağıldığını gösteren çizgilerle aşağıdaki iki histogramı üretmelidir, puanların çoğu ortada, her iki uçta da sona erer.
Şimdi, birçok araştırmacı, verilerin normal bir dağılıma yaklaştığını görmek için histogramlardan gelen verileri görsel olarak incelemekten ve onu bu şekilde bırakmaktan oldukça mutlu olacaktır. Unutmayın, test “ılımlı sapmalar” için sağlam olduğu için normal bir dağılıma yaklaşık olması gerekir. Ancak Field’ın (2005) işaret ettiği gibi, bu oldukça öznel ve suistimale açık olabilir (“Eh, bana normal görünüyordu”). Bu nedenle, bir dağılımın normal olup olmadığının daha objektif bir ölçümü için iki ilave teste başvurabiliriz: Kolmogorov-Smirnov ve Shapiro-Wilk. Bu testlerin sonuçları istatistiksel olarak anlamlıysa, bu, dağılımın normal bir dağılımdan önemli ölçüde saptığını gösterir.
Normallik testi üretmek
1 Ekranın üst kısmındaki menüden Analiz et, ardından Tanımlayıcılar ve ardından Keşfet üzerine tıklayın.
2 Memnuniyeti Bağımlı listesine ve danışmanı Faktör listesine taşıyın.
3 Ekran altında, Grafikler’in yanında yalnızca bir onay işareti olduğundan emin olun.
4 Plots diyalog kutusunu açmak için Plots sekmesine tıklayın.
5 Kutu Grafikleri altında Hiçbiri’ni tıklayın ve Tanımlayıcı altındaki tüm onay işaretlerini kaldırın. Testlerle Normallik grafiklerine bir onay işareti koyun. Yayılma vs Düzey altında hiçbirini işaretleyin.
6 Devam’ı ve ardından Tamam’ı tıklayın.
Bu, bir dizi grafikle birlikte normallik testlerinin bir çıktı tablosunu üretecektir. Tablodaki istatistiklere odaklanacağız: Bu testlerin hiçbiri önemli sonuçlar içermediğinden (sig. sütunlarında 0,05 veya daha az), bu histogramlardan elde ettiğimiz gözlemlerimizi, başka bir deyişle, verilerimizin yeterince normal dağıldığını doğrulamaktadır.
Böylece, verilerin normal dağıldığını (tamamen) kontrol ettikten sonra, oku (parametrik) bağımsız örnekler t-testine kadar takip edebiliriz.
Excel hipotez testi H0 H1 hipotez örnekleri Hipotez testi Aşamaları Hipotez testleri örnek sorular Hipotez testleri örnekleri pdf İstatiksel hipotez örnekleri Tek örneklem hipotez testi Tek ve çift yönlü hipotez örnekleri