ANALİZ KURULUMU – 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

ANALİZ KURULUMU – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

16 Şubat 2022 SPSS 22 kurulumu SPSS 24 kurulumu SPSS 26 kurulumu Spss programı nasıl kullanılır? 0
Otomatikleştirme – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

ANALİZ ÇIKTI: 2 × 2 Kİ-KARE

Analizin genel sonuçları Ki-Kare Testleri tablosunda gösterilmektedir. Pearson Ki-Kare, Çapraz Tablolar için kullanılan orijinal testti ve hala yaygın olarak bildiriliyor. Ki-kare değeri 26.398’dir ve geliştiricisi Karl Pearson’ın (1900b) onuruna IBM SPSS tarafından Pearson Ki-Kare olarak etiketlenmiştir.

2×2 tablo 1 serbestlik derecesine sahiptir ve serbestlik derecesine göre değerlendirildiğinde, ki-kare değeri, ister asimptotik olarak (varsayılan çıktı) isterse tam olarak (istediğimiz gibi) test edilsin, istatistiksel olarak anlamlıdır (p < .001). Böylece, fiziksel olarak aktif olmanın ve obezite semptomlarının ortaya çıkmasının birbiriyle ilişkili olduğu sonucuna varabiliriz (bağımsızlığın sıfır hipotezini reddediyoruz).

Diğer testlerin sonuçları da tabloda gösterilmiştir. Süreklilik Düzeltmesi, Yates düzeltmesinin frekanslara uygulanmasından kaynaklanır. Daha yakın zamanda geliştirilen bir test, daha karmaşık tasarımlar (örneğin, üç yollu analizler) için neredeyse yalnızca uygulanan Olabilirlik Oranıdır. Fisher’s Exact Test, bazı hücrelerin küçük veya boş sayımlara sahip olduğu küçük numuneler veya büyük numuneler için uygundur; burada göz ardı edilebilir çünkü hücrelerin hiçbirinde küçük veya boş sayılar yoktur. Lineer-by-Linear Association testi de burada yoksayılabilir çünkü değişkenlerin sürekli bir ölçekte olduğunu varsayar.

Değişkenler arasındaki ilişkinin gücüne ilişkin tahminler gösterilmektedir. 2 × 2’lik bir tasarım ve iki değişkenin ilişkili olduğunu gösteren istatistiksel olarak anlamlı bir ki-kare değeriyle, bu ilişkinin gücünü ele almak için negatif işareti yok sayarak Phi değeri −.159’a odaklanıyoruz. Bu, iki değişken arasındaki korelasyondur ve bu değerin karesini almak .025 verir.

Bu nedenle, iki değişkenin yaklaşık %2,5 ortak varyansı paylaştığını (veya fiziksel aktivitenin obezite varyansının yaklaşık %2,5’ini oluşturduğunu) çıkarabiliriz. Bu, birçok akademik laboratuvar çalışmasında zayıf bir ilişki olarak değerlendirilebilir, ancak fiziksel aktivite eksikliğinden kaynaklanan artan obezite riskinin miktarı dikkate değer olabileceğinden, uygulamalı tıbbi araştırmalarda klinik olarak önemli olabilir.

Satır yüzdeleri ve ayarlanmış artık değerlerle birlikte gözlenen ve beklenen frekansları sunar. Toplam olarak etiketlenen alt sıra, bize beklenen frekanslarımızı hesaplama stratejisini verir. 1048 hastanın 800’ü (%76,3) obez değildi ve 248’i (%23,7) obez olarak değerlendirildi. Bu genel veya marjinal yüzdeler daha sonra beklentileri oluşturmak için gözlemlenen frekanslara uygulandı. Örneğin, aktif olmayan 531 danışanın %76.3’ünün obez olmayacağı sıfır hipotezine göre; bu, 531 * .763 veya yaklaşık 405 müşteri anlamına gelir.

İstatistiksel olarak anlamlı bir ki-kare ile, her hücre için Düzeltilmiş Standartlaştırılmış Kalıntıların (2×2 bir tabloda eşit olacaklardır) istatistiksel olarak anlamlı olduğunu tahmin ediyoruz. Bu örnekte, 5,1’in mutlak değeri bir z puanı olarak yorumlanabilir ve 1,96 mutlak değeri aşıldığında istatistiksel olarak anlamlı kabul edilir; bu nedenle (ki-kare anlamlı olduğunda 2×2’lik bir tabloda tanım gereği doğrudur), her hücre için gözlemlenen frekans, beklenen hücre frekansından önemli ölçüde farklıdır. Böylece, aktif olmayanlara beklenenden daha sık obez, aktif olanlara ise daha az obez teşhisi konuldu.

SAYISAL ÖRNEK: 4 × 2 Kİ-KARE

Aynı yaşam tarzı tıbbi çalışma veri dosyasını kullanıyoruz, ancak mevcut analiz için iki farklı değişken seçiyoruz. age_category değişkeni, danışanları yaşlarına göre dört kategoriye kodlar: 45-54 yaş (veri dosyasında 1 olarak kodlanmıştır), 55-64 yaş (veri dosyasında 2 olarak kodlanmıştır), 65-74 yaş (veri dosyasında 3 olarak kodlanmıştır). veri dosyası) ve 75+ yıl (veri dosyasında 4 olarak kodlanmıştır). myocardial_infarction değişkeni, müşterilerin kalp krizi geçirmediğini (hayır, veri dosyasında 0 olarak kodlanmıştır) veya olup olmadığını (evet, veri dosyasında 1 olarak kodlanmıştır) gösterir.


SPSS
SPSS lisanslama
SPSS programı ücreti
SPSS 24 kurulumu
IBM SPSS
Spss programı nasıl kullanılır
SPSS 22 kurulumu
SPSS 26 kurulumu


ANALİZ KURULUMU: 4 × 2 Kİ-KARE

Yaşam tarzı tıbbi araştırmasını açıyoruz ve ana menüden Analiz Et ➔ Tanımlayıcı İstatistikler ➔ Çapraz Tablolar’ı seçin. Bu, gösterilen ana Çapraz Tablolar iletişim penceresini oluşturur. Bu analizin amacı için gruplarımızı temsil etmesi için age_category’yi Satır(lar) paneline taşırız ve bu analizin amacı için sonuç değişkenimizi temsil etmek için miyokardiyal_infarktüsünü Sütun(lar) paneline taşırız. Aksi takdirde analiz, tarif edildiği gibi tamamen aynı şekilde yapılandırılır.

ANALİZ ÇIKTI: 4 × 2 Kİ-KARE

Omnibus analizinin sonuçları Ki-Kare Testleri tablosunda gösterilmektedir. Pearson Ki-Kare değeri 36.277’dir. İki yönlü bir beklenmedik durum tablosu için serbestlik dereceleri (satır sayısı − 1) * (sütun sayısı − 1); burada (4−1)*(2−1) veya 3*1 veya 3 olur.

3 serbestlik derecesine göre değerlendirilen ki-kare değeri, ister asimptotik olarak (varsayılan çıktı) ister tam olarak (istediğimiz gibi) test edilmiş olsun, istatistiksel olarak anlamlıdır (p<.001). Böylece, kalp krizi öyküsünün yaşla ilişkili olduğu sonucuna varabiliriz. Cramer’ın V değeri .186’dır. .186’nın karesi yaklaşık .035’lik bir değer verir; bu nedenle, iki değişkenin varyanslarının yaklaşık %3,5’ini paylaştığı görülmektedir.

Satır yüzdeleri ve ayarlanmış artık değerlerle birlikte gözlenen ve beklenen frekansları sunar. Toplam olarak etiketlenen alt sıra, bize beklenen frekanslarımızı hesaplama stratejisini verir. 1048 hastanın 765’inin (%73) kalp krizi öyküsü yoktu ve 283’ünün (%27) kalp krizi öyküsü vardı.

Bu daha sonra beklentileri oluşturmak için gözlemlenen frekanslara uygulandı. Örneğin, yaşları 45 ile 54 arasında olan 240 danışanın %73’ünün kalp krizi geçirmeyecekleri sıfır hipotezine dayalı olarak bekleniyordu; bu, 240 * .73 veya yaklaşık 175 müşteri anlamına gelir.

İstatistiksel olarak anlamlı bir ki-kare ile, her hücre için Düzeltilmiş Standartlaştırılmış Kalıntıları inceleyebiliriz (çok amaçlı ANOVA’yı izleyen çoklu karşılaştırma testlerine benzer şekilde çok amaçlı analizi “basitleştirmek” için). Bunlar z puanları olarak yorumlandığından, .05’lik bir alfa seviyesini karşılamak için 1,96 veya daha büyük mutlak artık değerleri arıyoruz.

55-64 yaş grubu için sadece iki hücre bu eşiği karşılamamaktadır; bu nedenle, bu vakalar için gözlemlenen ve beklenen frekanslar arasında istatistiksel olarak anlamlı farklılıklar yoktu. Diğer gruplar için, standartlaştırılmış artıkların tümü mutlak değerde 1,96’dan büyüktür ve gözlemlenen ve beklenen frekansların önemli ölçüde farklı olduğunu gösterir. Böylece, 45-54 yaş grubundakiler beklenenden önemli ölçüde daha az kalp krizi geçirirken, 65-74 ve 75+ yaş grubundakiler beklenenden önemli ölçüde daha fazla kalp krizi geçirdi.

yazar avatarı
akademi22 akademi22

 

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir