POLİNOMİAL KONTRASTLAR – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri
SAS’TAN BASİT KONTRAST ÇIKTI
Dunnett karşılaştırmalarının çıktısı gösterilmektedir. Referans grubu olarak tanımlanan ilk grup ile diğer grupların her biri o grupla karşılaştırılır. Son sütundaki her olasılık, o belirli grubu referans grubuyla karşılaştırmaya dayanır. Bu nedenle, grup 0 ile grup 2’yi karşılaştırırken, bu istatistiksel testle ilişkili olasılık .0128’dir. Görülebileceği gibi, tüm karşılaştırmalar istatistiksel olarak anlamlı farklılıklar vermiştir.
BASİT KONTRAST SONUÇLARINI İLETMEK
Basit karşıtlıkların sonuçlarını bildirirken, metinde bildirmek yerine, muhtemelen ortalamalar ve standart sapmaların küçük bir tablosunu (yazmak adına Tablo 1 olarak adlandırın) oluştururduk. Buna göre, sonuçları raporlamanın bir yolu aşağıdaki gibidir:
Öğrencilerin katıldığı SAT’ye hazırlık miktarının, testteki performanslarını önemli ölçüde etkilediği ortaya çıktı, F (4, 30) = 43.47, p < .05, η2 = .85. Grupların ortalamaları ve standart sapmaları Tablo 1’de sunulmuştur. ANOVA sonrası bir dizi basit kontrast, sıfır aylık çalışma ile grubu diğer grupların her biriyle karşılaştırdı. Sonuçlar, tüm grupların karşılaştırma grubundan önemli ölçüde farklı olduğunu gösterdi; bu nedenle, bir miktar çalışma, SAT’de hiç çalışmamaktan daha iyi performansla sonuçlandı.
Bu Basit karşıtlıkların, Tukey testlerinin ortaya çıkardığı hikayenin yalnızca bir kısmını anlattığına dikkat edin. Bunun nedeni, Tukey prosedürünün tüm olası ikili karşılaştırmaları incelemesi ve karşılaştırmaların hangi yönünü raporlayacağımızı seçebilmemizdir.
Önceden ayarlanmış kontrastlarla, sonuçların yalnızca belirli bir özelliğini inceliyorsunuz ve bu nedenle, çıkarmanıza izin verilen sonuçlar, o özellik hakkında öğrendiklerinizle sınırlıdır. Bu, birçok araştırmacının post hoc olarak mevcut olan a posteriori ikili karşılaştırmalara neden çekildiği konusunda size bir fikir verebilir.
testler.
POLİNOMİAL KONTRASTLAR (TREND ANALİZİ)
POLİNOMİAL FONKSİYONLAR
Lisedeki cebir dersinden hatırlayacağınız gibi, değişkenler bir güce yükseltilebilir. Örneğin, x2 ifadesinde 2, x’in üssüdür; x değişkeninin ikinci güce yükseltildiğini söylüyoruz (karesi alınır). Basitleştirilmiş biçimde, bir polinom, üslerin tam pozitif sayılar olduğu bu tür ifadelerin toplamıdır.
Polinomlar için adlandırma kurallarının bir kısmı, onları fonksiyonda görünen en yüksek görünen üs ile tanımlamaktır. Böylece, en yüksek üs 2 ise ikinci dereceden, en yüksek üs 3 ise kübik, en yüksek üs 4 ise kuartik olarak etiketlerdik.
polynomial contrasts spss
polynomial contrasts anova
polynomial anova
polynomial contrasts in r
polynomial contrast coding
repeated contrast
orthogonal polynomial contrasts in r
contrast analysis example
FONKSİYONLARIN ŞEKLİ
Nicel bağımsız değişkenin seviyelerinin yaklaşık aralık ölçümüne yakın olduğu bir eğilim analizine ihtiyacımız var. Bu gereksinimi karşılıyorlarsa, işlevin şekli yorumlanabilir. Bunun nedeni, x eksenindeki gruplar değişkeninin aralığının keyfi olmaması ve dolayısıyla fonksiyonun şeklinin anlamlı olmasıdır; bağımsız değişken aralık ölçümüne yaklaşmamışsa, eşit aralık kullanmak tamamen keyfidir (sadece estetik açıdan uygundur) ve eksen boyunca grupların farklı aralıkları şekli değiştireceğinden fonksiyonun şekli anlamlı değildir.
Tablo 7.4, x eksenindeki grupların eşit aralık esasına göre yerleştirildiği varsayımıyla polinom fonksiyonlarının örnekleri hakkında bazı bilgiler sunmaktadır. Doğrusal fonksiyonlar düz çizgilerdir. Böyle bir fonksiyon çizmek için tek yapmanız gereken iki veri noktasını (iki grubun ortalaması) birbirine bağlamaktır. Tablo 7.4’te gösterilen fonksiyonda x, birinci güce yükseltilir. Şekil 7.20A ve B, doğrusal fonksiyonları göstermektedir.
İkinci dereceden fonksiyonlar, fonksiyonun şeklinde tek bir bükülmeye sahiptir. Bu işlevi çizmek için en az üç veri noktası (üç grubun ortalaması) gereklidir. Fonksiyonda x, ikinci güce yükseltilir. Şekil 7.20C ve D, ikinci dereceden fonksiyonları göstermektedir. Bazen şekil birden fazla fonksiyonla tanımlanabilir, yani bazı eğriler iki veya daha fazla polinom fonksiyonunun bileşenlerine sahiptir.
F, hem doğrusal hem de ikinci dereceden bir eğilimden oluşan fonksiyonları göstermektedir. Bu konuyu birazdan tartışacağız. Kübik şekiller, fonksiyonda iki büküm içerir. Bu işlevi çizmek için en az dört veri noktası (dört grubun ortalaması) gereklidir. Fonksiyonda x, üçüncü güce yükseltilir. Şekil 7.20G ve H, kübik fonksiyonları göstermektedir.
Bir analizde maksimum karşıtlık sayısını belirlemek için genel kural şudur: Olası polinom karşıtlıklarının sayısı a − 1’e eşittir, burada a grup sayısıdır. SPSS, beşinci dereceden fazla polinom kontrastları gerçekleştirmeyecektir; bu sizin için neredeyse hiçbir zaman sorun olmayacak çünkü çoğu zaman doğrusal ve ikinci dereceden zıtlıklardan daha fazlasıyla uğraşmak istemeyeceksiniz. Bunun nedeni, sosyal ve davranış bilimlerindeki çok az teorinin, onları tanımlamak için daha yüksek dereceli polinomları gerektirecek kadar da kesin olmasıdır.
TREND ANALİZİNİN ANOVA’YA BAĞLANMASI
Şematik olarak çizilen veri noktaları grup ortalamalarıdır. Bunlar, çok amaçlı ANOVA’nın yanı sıra post hoc veya önceden ayarlanmış kontrastların analiz ettiği araçlarla aynıdır. İstatistiksel olarak anlamlı bir F oranımız varsa, o zaman gruplar arası varyans – bu bağımsız değişkenin etkisini temsil eder bağımlı değişkenin toplam varyansının önemli bir miktarını açıklar; yani istatistiksel olarak anlamlı F oranı, ortalama farklılıklarımız olduğunu da gösterir.
Bağımsız değişkenin anlamlı bir etkisi elde edildiğinde bir eğilim analizi başlar. Ama şimdi, hangi araçların diğerlerinden önemli ölçüde farklı olduğunu sormak yerine, işlevin şeklini de soruyoruz. Bu bağlamda iki noktaya değinmek de gerekiyor.
İlk olarak, büyüklük farkları grafiğe dikey yer değiştirme ile yansıtılır. Bu nedenle, fonksiyonun bir “şekli” olduğunu biliyoruz (bu düz veya yatay bir çizgi değil), çünkü araçlar kümesinde önemli bir ortalama farkı var; F oranı anlamlı olmasaydı, fonksiyon düz olurdu (x eksenine paralel olurdu), çünkü ortalamalar büyüklük olarak önemli ölçüde farklılık da göstermezdi.
İkincisi, fonksiyonun şekli sorusunu anlamlı bir şekilde ele almak için grupların x ekseni üzerinde aralıklı bir şekilde (veya buna makul bir yaklaşımla) hizalanması gerekir. Seviyelerin iki aylık aralıklarla “aralıklı” olduğu SAT çalışma zamanı örneğimizde olduğu gibi, bağımsız değişken o kadar ölçülürse, o zaman meşru bir şekilde fonksiyonun şeklini de sorabiliriz.
contrast analysis example orthogonal polynomial contrasts in r polynomial anova polynomial contrast coding polynomial contrasts anova polynomial contrasts in r polynomial contrasts spss repeated contrast