Veri Dosyasının Hazırlanması – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri
Veri Dosyasının Hazırlanması
PISA veri tabanlarında, nihai ağırlık ve öğrenci performans tahmini için eksik veri bulunmamaktadır. Ancak, çok seviyeli bir regresyon modelinde tahmin edici olarak kullanılabilecek değişkenler için eksik değerler vardır.
Bu eksik veriler iki ana sorun yaratır:
• Ağırlıkların toplamı, regresyon modelleri tarafından kullanılacak durum sayısından biraz farklı olacaktır. Eksik değerlere sahip vakaların otomatik olarak5 herhangi bir regresyon modelinden çıkarıldığını unutmayın.
• Eksik değerler her zaman rastgele olmadığı için farklı modellerdeki okul ve öğrenci varyansları karşılaştırılamaz. Örneğin, sosyo-ekonomik düzeyi düşük öğrencilerin genellikle annelerinin ve/veya babalarının meslekleri hakkında yanıt verme olasılıkları daha düşüktür.
Bu iki problemden kaçınmak için, ağırlık standardizasyonundan önce regresyon modellerinde kullanılacak olan farklı tahmin ediciler için eksik verileri olan durumların silinmesi önerilir. Bir sonraki çok düzeyli regresyon modeli örnekleri, iki öğrenci düzeyinde değişken kullanacaktır, yani öğrencinin sosyo-ekonomik geçmişi için HISEI ve öğrenci cinsiyeti ve iki okul düzeyi değişkeni için ST03Q01, yani okuldaki kızların yüzdesi, PCGIRLS ve okul türü okul sayısı, SCHLTYPE, bu dört değişkenden en az biri için eksik veri bulunan vakalar, ağırlık standardizasyonundan önce silinecektir.
Bu oluşmaktadır:
- • Öğrenci veri dosyası ve okul veri dosyasının ilgili değişkenlerle birleştirilmesi;
- • Öngörücü için en az bir eksik veriye sahip vakaların silinmesi; ve
- • Ağırlığın standardize edilmesi.
Eksik değerli vakalar silinmeden önce Lüksemburg veri tabanında 3 923 kayıt bulunmaktadır. Silme işleminden sonra 3 782 kalır. Vakaların yaklaşık yüzde 3.5’i silindi. Çok fazla vaka, örneğin yüzde 10’dan fazla silinirse, bu durumda ya çok fazla eksik değeri olan değişkenler analizlerden çıkarılmalı ya da atama yöntemleri kullanılmalıdır.
Boş çok düzeyli modeli yeniden çalıştırma
Kutu 13.4’teki sözdizimi ile eksik değerlere sahip vakaların silinmesinden sonra, okullar arası ve okul içi varyans tahminlerini elde etmek için boş çok seviyeli model, yani Kutu 13.3’te herhangi bir öngörücü içermeyen çok seviyeli bir regresyon modeli çalıştırılır. “decompvar.sav” dosyasına kaydedilen okullar arası ve okul içi varyans tahminleri artık 2 596,36 ve 5 806,97 yerine sırasıyla 2 563,30 ve 5 734,35’e eşittir.
MIXED ile “boş” modelin tahmin edilmesi, Lüksemburg verileri için 492.36 olan yalnızca bir sabit parametre 00’a sahip olacaktır. SPSS® ne yazık ki ikinci düzey birimlerde rastgele parametrelere sahip çıktı dosyalarına sahip değildir. Boş bir modelle, bu rastgele parametreler yalnızca okuldan ayrılma U0j’yi içerecektir. Tablo 13.3, SAS programı kullanılarak hesaplanan rastgele bir parametre dosyasının çıktısıdır.
KVKK Envanter hazırlama
Veri hazırlama Aşamaları
Kişisel veri işleme Envanteri Nedir
Veri Envanteri Nedir
KVKK Envanter Örneği
Kişisel Veri Envanteri hazırlama Programı
Kişisel veri işleme Envanteri bileşenleri
Derin öğrenme veri seti oluşturma
Bu şunları içerir:
• Modelde kullanılan kırılım değişkenleri, yani CNT;
• Etki, yani kesişme veya daha sonra gösterileceği gibi, rastgele tahmin edici, tahmin;
• Sınıf değişkeni, yani SCHOOLID;
• Tahmin;
• Tahmindeki standart hata;
• Serbestlik derecesi sayısı (öğrenci sayısı eksi okul sayısı);
• t istatistiği; ve
• Tahminlerin 0’dan farklı olma olasılığı.
Örneğin, 00001 okulunun 492.36 genel kesişiminden ayrılması sadece 0.71’dir. Bu sapma, t istatistiği ve bununla ilişkili olasılık değeri ile gösterildiği gibi 0’dan farklı değildir. Başka bir deyişle, 00001 okulunun kesişimi, genel engellemeden önemli ölçüde farklı değildir. Öte yandan, 00002 okulunun kesişimi, genel engellemeden önemli ölçüde daha yüksektir.
Büzülme Faktörü
Boş bir model durumunda, genel 00 kesişimi ve belirli bir okuldan ayrılma U0j toplamının okul performans ortalamasına tamamen eşit olması gerektiği düşünülebilir.
Çok düzeyli modeller okul çıkışlarını azaltır. Bu küçülme sürecini göstermek için 100 okullu bir eğitim sistemimiz olduğunu varsayalım. Okul performans araçlarının tamamen aynı olduğunu varsayın. Başka bir deyişle, okullar arası varyans 0’a eşittir. Her okulda 20 öğrenci test edilirse, okul ortalama tahminlerinin okul ortalamalarından biraz farklı olması beklenir.
Gerçekten de, belirli okullarda, ağırlıklı olarak yüksek başarılılar veya düşük başarılılar örneklenebilir, böylece okul ortalaması sırasıyla fazla veya eksik tahmin edilebilir. Okullarda örneklenen öğrenci sayısı arttıkça, okul ortalaması ile tahmini arasındaki farkın azalması muhtemeldir. Dolayısıyla küçülme faktörü okullarda örneklenen öğrenci sayısı ile ters orantılıdır.
Tablo 13.4, her okul için matematikteki ortalama performansı, çok düzeyli regresyon modelinde kullanılan öğrenci sayısını, tahmin edilen genel kesişimden sapmayı göstermektedir.
Tablo 13.3’te gösterildiği gibi boş çok düzeyli regresyon modeli ve genel kesişme noktası ve okuldan ayrılma U . Kutu 13.5, SPSS® 00 0j kullanılarak Tablo 13.4’ün nasıl hesaplanacağını gösterir.
(“schoolmeans.sav” çıktı dosyasıyla sonuçlanır).
Gösterildiği gibi, okul performans ortalaması ile 00 + U0j toplamı arasındaki fark şudur:
• Okuldan ayrılmayla orantılıdır, yani küçülme faktörü esas olarak düşük ve yüksek performanslı okulları etkiler; ve
• Okulda gözlenen öğrenci sayısı ile ters orantılıdır.
HISEI’nin sabit bir etki olarak tanıtılması
Genel kesişim 00 şimdi 446,76’ya eşittir ve okul içi regresyon katsayısı 1 0,9479’a eşittir. Bu, belirli bir okulda HISEI ölçeğinde 1 birimlik bir artışın matematik ölçeğinde 0.9479’luk bir artışla ilişkilendirileceği anlamına gelir. Karşılaştıracak olursak, HISEI’nin matematik performansı üzerindeki lineer regresyon katsayısı 2.05’e eşittir.
Lüksemburg eğitim sisteminde SES ile öğrenci başarısı arasındaki ilişki, Şekil 13.4’teki ülke 2 veya ülke 3 için varsayımsal örneklerdekine benzer görünmektedir. Okullar arası ve okul içi artık değişken tahminleri sırasıyla 1 949.09 ve 5 551.53’e eşittir.
Öğrenci düzeyindeki bir değişken, okullar arası varyansın yaklaşık yüzde 24’ünü ve okul içi varyansın yalnızca yüzde 3’ünü nasıl açıklayabilir? Bu, esas olarak okulun sosyo-ekonomik arka plan ayrımını yansıtır. Lüksemburg okullarından bazılarına ağırlıklı olarak yüksek sosyoekonomik geçmişe sahip öğrenciler katılırken, diğer bazı okullara daha çok düşük sosyoekonomik geçmişe sahip öğrenciler devam etmektedir.
Şekil 13.6, bu olgunun grafiksel bir açıklamasını sunar. Her durumda okullar arası varyans, Y eksenindeki okul kesişimlerinin değişkenliği ile grafiksel olarak temsil edilebilir.
Okullar arası varyansın, boş bir çok düzeyli regresyon modeliyle elde edilebileceğini unutmayın. Bu özel durumda, kesişme, Şekil 13.6’da siyah çizgiyle gösterildiği gibi, okul performans ortalamasının Y ekseni üzerindeki dikey izdüşümüne yakındır. Bir önceki bölümde açıklandığı gibi, okul ortalaması ile kesişim arasındaki fark, büzülme faktörünün uygulanmasından kaynaklanmaktadır.
Derin öğrenme veri seti oluşturma Envanteri Nedir Kişisel Veri Envanteri hazırlama Programı Kişisel veri işleme Kişisel veri işleme Envanteri bileşenleri KVKK Envanter hazırlama KVKK Envanter Örneği Veri Envanteri Nedir Veri hazırlama Aşamaları