Alfanümerik Verileri İşleme – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

info@akademidelisi.com * 0 (312) 276 75 93 * Her bölümden, Ödev Yazdırma, Proje Yaptırma, Tez Yazdırma, Rapor Yazdırma, Makale Yazdırma, Araştırma Yazdırma, Tez Önerisi Yazdırma talepleriniz için iletişim adreslerini kullanın. Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum

Alfanümerik Verileri İşleme – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

15 Aralık 2021 Alfanümerik kullanıcı adları Alfanümerik Ne Demek Alfanümerik şifre nasıl yazılır Alfanümerik şifre Örnekleri Kullanıcı adı alfanümerik olmalı 0
Optimum Bölme Çıkışı – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

Alfanümerik Verileri İşleme

Veri Düzenleyici penceresine bakarsanız, yeni Calif değişkenini bulacaksınız.Sütundaki ilk birkaç satır Diğer; Bu komutun etkisini görmek için California okullarına gidin. Bizim istediğimiz tam olarak bu. Şimdi bir ikili değişkenimiz var: Kaliforniya’daki okullar için Calif’e ve diğer tüm eyaletlerdeki okullar için Diğer’e eşittir. Artık frekansları ve bağıl frekansları da rahatlıkla hesaplayabiliriz.

Benzer şekilde, devlet veya devlet kolejleri için 1’e ve özel okullar için 2’ye eşit olan Devlet/Özel Okul [pubpvt] değişkenine de sahibiz. Rastgele bir okul seçmeyi düşündüğümüzü de varsayalım. Temel olasılık dilinde, iki olayı tanımlayalım. Rastgele seçilen okul Kaliforniya’daysa, C olayı meydana da gelmiştir. Rastgele seçilen okul Özel ise, Pv olayı meydana gelmiştir. Bu iki olayın olasılıklarını analiz etmek için verileri çapraz tablo haline getirebiliriz.

Tanımlayıcı İstatistik Çapraz Tablolarını Analiz Edin… Bunun için Devlet/Özel Okul’u seçin ve sütunlar için California Okulları’nı seçin. Çapraz Tablolar iletişim kutusunda, Hücreler’e tıklayın ve Yüzdeler ile işaretlenmiş bölümde Toplam’ı da işaretleyin.

Bir sonraki sayfada gösterilen Görüntüleyici penceresindeki tabloya bakın. Tabloda, otuz California devlet kolejini ve üniversitesini temsil eden hücreyi bulun. Kaliforniya’da alışılmadık bir oranda devlet koleji var mı?

Mevcut veri dosyanızda ve az önce tanımlanan olayları geri çağırarak, aşağıdaki olasılıkları bulmak ve yorumlamak için Çapraz Tablolar komutunu ve yukarıda gösterilen sonuçları da kullanın:

1. P(C) = ?
2. P(Pv) = ?
3. P(C∩Pv)=?
4. P(C∪Pv)=?
5. P(Pv|C) = ?
6. Tipik olarak, eğer P(A|B) = P(A) ise, A ve B olayının bağımsız olduğunu söyleriz. “Özel” ve “Kaliforniya Okulu” etkinliklerinin bağımsız olup olmadığına karar vermek için önceki sorulardan elde ettiğiniz sonuçları kullanın. Düşüncenizi açıklayın.

Döndürücü

Spinner veri dosyasını tekrar açın ve daha önce gösterildiği gibi rastgele veriler oluşturun, ancak bu sefer minimum 0 değeri ve maksimum 2 değeri (bu, 0’lar ve 1’lerden oluşan bir sütun oluşturur).
7. Rastgele verilerin ortalama değeri ne olmalıdır ve neden? Çeyreğin ortalamasını hesaplayın ve yorumlayın.
8. Şimdi SPSS’nin 1000 satırdan 10 vakayı rastgele seçmesini sağlayın ve ortalamayı hesaplayın. Bu sonuçların önceki sonuçlarınızla nasıl karşılaştırıldığına dair yorum yapın. Araçlar neden bu şekilde karşılaştırılıyor?
9. 100 ve 500 vakalık örnekler için önceki soruyu tekrarlayın. Her seferinde, bu sonuçların önceki sonuçlarınızla nasıl karşılaştırıldığını da yorumlayın.


Alfanümerik şifre nasıl yazılır
Alfanümerik şifre Örnekleri
Alfanümerik Ne Demek
Alfanümerik kullanıcı adları
Veri türleri örnekleri
Kullanıcı adı alfanümerik olmalı
Veri türleri nelerdir
Mantıksal veri örnekleri


GSS2004

Bu, 2004 Genel Sosyal Araştırmasından alıntıdır. Yanıtlayanın cinsiyeti ve “Hiç boşandınız mı veya ayrıldınız mı?” ile ilgili sorulara verilen yanıtları da çapraz tablo haline getirin.

10. Boşanmış/ayrılı sorusuna “Evet” diyen birinin rastgele seçilme olasılığı nedir?
11. Boşandığını veya ayrıldığını bildiren bir erkeğin rastgele seçilme olasılığı nedir?
12. Davalının erkek olduğu dikkate alındığında, davalının boşanmış veya ayrılmış olma olasılığı nedir?
Şimdi, yanıtlayanın mevcut medeni durumu ve cinsiyeti hakkındaki sorulara verilen yanıtları çapraz tablo haline getirin.
13. Halen dul olan bir kişinin rastgele seçilme olasılığı nedir?
14. Halihazırda dul olan bir kadının seçilme olasılığı nedir?
15. Davalının dul olduğunu bildiğimize göre, davalının kadın olma olasılığı nedir?
16. Tipik olarak, eğer P(A|B) = P(A) ise, A ve B olaylarının bağımsız olduğunu söyleriz. “Dul olmak” ve “Kadın” olaylarının bağımsız olup olmadığını belirlemek için hesaplanan olasılıkları da kullanın.

Önceki sorulara verdiğiniz yanıtlara yakından bakın. Amerika Birleşik Devletleri’ndeki yaşam hakkında bildiklerinize dayanarak, bulduğunuz olasılıklar için nasıl bir açıklama da sunabilirsiniz?

Ayrık Olasılık Dağılımları

Bu oturumda aşağıdakileri yapmayı öğreneceksiniz:

• Gözlenen bir ayrık olasılık dağılımıyla çalışın
• Binom olasılıklarını hesaplayın
• Poisson olasılıklarını hesaplayın

Ampirik Ayrık Dağılım

Gözlemlenen verilerin nasıl özetleneceğini zaten biliyoruz; ampirik dağılım, rastgele bir değişkenin olasılıklarını yaklaşık olarak tahmin etmek için kullanmayı düşündüğümüz, gözlemlenen de bir göreli frekans dağılımıdır. Örnek olarak, ABD çalışma haftasının uzunluğuyla ilgilendiğimizi de varsayalım. Rastgele bir yanıtlayıcı seçecek ve bu kişinin önceki yıl tipik olarak haftada kaç saat çalıştığını soracak olursak, yanıtı rastgele bir değişken olarak kabul edebiliriz. Örneklemek için Census2000 dosyasındaki verileri de kullanacağız.

Census2000 veri dosyasını açın. Bu veri seti, 2000 Nüfus Sayımı’nda Massachusetts sakinlerinden gelen 1270 yanıtı içermektedir. Bu dosyada, öncelikle 1999’da Haftalık Saat (HOURS) değişkeniyle ilgileniyoruz. Bu değişken, 1999 yılında katılımcının tipik olarak çalıştığı haftalık saat sayısı olarak tanımlanmaktadır. Ne yazık ki, veri setimiz 16 yaşın altındaki gençleri ve 1999 yılında çalışmayan kişileri içermektedir. Bu değişken için bu kişiler şu şekilde kodlanmıştır: 0 sayısı. Bu nedenle, verileri analiz etmeden önce, analizde kullanılacak durumların alt örneğini belirtmemiz de gerekir.

Bunu yapmak için, bu değişken için 0 olarak kodlanmış herhangi birini atlamak için Select Cases komutunu da kullanırız.
Veri Seçme Durumları… Koşul sağlanıyorsa radyo düğmesini seçin ve Eğer… olarak işaretlenmiş düğmeye tıklayın Aşağıda gösterildiği gibi, Durumları Seç: Eğer iletişim kutusunu tamamlayarak yalnızca SAAT > 0 olan durumları istediğimizi de belirtin .

If iletişim kutusunda Devam’ı ve ardından ana iletişim kutusunda da Tamam’ı tıklayın.
Önceki oturumda olduğu gibi, bu komut 15 yaşın altındaki kadınları ve tüm erkekleri filtreliyor. Şimdi, yapacağımız herhangi bir analiz sadece 15 yaş ve üstü kadınları dikkate de alacaktır.

Tanımlayıcı İstatistik Frekanslarını Analiz Edin 1999’da Haftalık Değişken Evi seçin (SAAT) ve Tamam’a tıklayın.

Dikkatinizi Geçerli Yüzde ve Kümülatif Yüzde sütunlarına yönlendirerek, Görüntüleyici penceresindeki sıklık dağılımına bakın. Frekans dağılımının ilk birkaç satırı sonraki sayfada da görünür.

Olasılık açısından, bu yüzdeler ne anlama geliyor? Rastgele bir kişi seçecek olsaydık, haftada 40 saat çalıştığını bildiren birini seçme olasılığımız nedir? Haftada 40 saatten fazla çalışan birini seçme olasılığımız nedir?

 

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir