Bağımsız-Örnekler t Testi – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri
Bağımsız-Örnekler t Testi
Bağımsız örnekler t testi, iki bağımsız grubun (metrik olmayan veya kategorik bağımsız değişken olarak ölçülen) ortalamalarının bir metrik veya nicel olarak ölçülen bağımlı değişken üzerinde önemli ölçüde farklılık gösterip göstermediğini değerlendirir. Denekler arası tek yönlü bir ANOVA, işlendiği gibi, bağımsız örnekler t testinin genel durumudur ve genellikle onun yerine kullanılır.
t’nin örnekleme dağılımı leptokurtiktir (normal dağılıma kıyasla hafifçe yükseltilmiş kuyruklarla merkeze doğru biraz sıkıştırılmıştır). Sıfır hipotezi olan ortalama sıfır farkı etrafında simetrik olarak dağıtılır. Giderek daha büyük örnek boyutlarıyla, t dağılımı daha normal hale gelir ve üçlü rakamların Ns’sine ulaştığımızda normal bir dağılıma çok yakındır.
Bir t testinin sonuçlarının yorumlanması, aşağıdaki varsayımların karşılanmasına bağlıdır:
• Gözlemler bağımsızdır. Bu varsayım, genellikle, katılımcıların tedavi koşullarına veya bağımsız değişken seviyelerine rastgele ve bağımsız olarak atandığı açık randomizasyon prosedürleri yoluyla elde edilir.
• Bağımlı değişken normal dağılmıştır. Normallik, bağımlı değişken puanlarının dağılımının grafiksel bir incelemesi veya tek değişkenli normallik özel testleri yoluyla değerlendirilebilir.
•Bağımlı değişkenin varyansı, bağımsız değişken için düzeyler arası karşılaştırılabilir. Bu varyans homojenliği varsayımı, varsayılan olarak doğrudan IBM SPSS® t test prosedürü içinde ele alınmaktadır ve bunu daha sonra daha ayrıntılı olarak ele alacağız.
Varyansın homojenliği olarak bilinen varyans eşitliği varsayımı, iki grubun bağımlı değişken üzerinde karşılaştırılabilir değişkenliğe sahip olmasıdır. Bu varsayım, IBM SPSS’de Levene testiyle test edilir; eğer test istatistiksel olarak anlamlıysa, varyans homojenliği ihlal edilmiştir.
Bu homojenlik varsayımı ihlal edildiği ölçüde, standart t testinin kullanılması genellikle Tip I hata yapma şansını artıracağından uygun değildir; bunun yerine, Welch (1937) tarafından tanıtılan ve Satterthwaite (1946) tarafından değiştirilen ve varsayılan IBM SPSS çıktısında sağlanan alternatif t testi prosedürü kullanılacaktır. Varyansların homojenliği ile nasıl çalışılacağını göstermek için iki örnek sunuyoruz; birincisi, varsayımın veri seti tarafından karşılandığı bir durum ve ikincisi, varsayımın ihlal edildiği bir durumdur.
SAYISAL ÖRNEK: VARYANS VARSAYIMI
HOMOJENLİĞİNİN KARŞILMASI
Örneğimiz, erkek (cinsiyet 1 kodlu) ve kız (cinsiyet 2 kodlu) ortaokul öğrencilerinin bir tarih testindeki (history_test) performansıyla ilgilidir. Erkekler ve kadınlar arasında güvenilir (istatistiksel olarak farklı) bir test puanı farkı olup olmadığıyla ilgileniyoruz. Veriler, veri dosyası geçmişi testinde bulunabilir ve veri dosyasının bir bölümünün ekran görüntüsü görülebilir.
Bağımsız örneklem t testi örnekleri
T testi örnekleri
Bağımsız örneklem t testi nasıl yapılır
T testi
T testi nasıl yapılır
Tek örneklem t testi örnekleri
Tek örneklem t testi nedir
T testi Nedir
ANALİZ KURULUMU: HOMOJENLİĞİNİN KARŞILMASI
Geçmiş testi adlı dosyayı açın ve ana menüden Analiz Et ➔ Ortalamaları Karşılaştır ➔ Bağımsız Örnekler T Testi’ni seçin. Bu, gösterilen ana Bağımsız-Örnekler T Testi iletişim penceresini oluşturur. History_test değişkenini Test Değişken(ler)i paneline taşıdık; bu, analizdeki bağımlı değişken olacaktır.
Daha sonra, bağımsız değişkenimizi temsil etmek için cinsiyeti Gruplama Değişkeni paneline taşıyacağız. Cinsiyetin yanındaki panelde parantez içindeki soru işaretleri. Bu, Gruplandırma Değişkeninin değerlerini (kodlarını) belirtmemizi isteyen IBM SPSS istemidir. Bunu, görülen Grupları Tanımla iletişim penceresini görüntüleyen Grupları Tanımla düğmesine tıklayarak gerçekleştiriyoruz. İki grup kodu 1 ve 2’dir ve onları doldurduk. Devam’ı tıklatmak bizi ana Bağımsız-Örnekler T Testi iletişim penceresine geri getiriyor.
Seçenekler düğmesine tıklandığında, gösterilen Seçenekler iletişim penceresi açılır. Güven Aralığı Yüzdesini istediğimiz seviyeye ayarlayabiliriz ancak varsayılan değer olan %95’i koruduk. Eksik Değerler kutusu da varsayılan ayarı olan Analize göre vaka analizini dışla ayarında bırakılmıştır. Devam’ı tıklatmak bizi ana iletişim penceresine geri götürür ve Tamam’ı tıklatmak analizi oluşturur.
Analizin çıktısı sunulur. Grup İstatistikleri tablosu, kategorik bağımsız değişkenin her düzeyi için ortalamanın grup büyüklüğünü, ortalamasını, standart sapmasını ve standart hatasını sağlar. Öykü testinde erkekler ve kadınlar sırasıyla ortalama 75.58 ve 83.46 puan aldı.
Bağımsız Numuneler Testi tablosu birkaç bilgi sağlar. İstatistiksel çıktının ilk iki sütunu, bir F oranı ile test edilen Levene varyansların eşitliği testinin sonuçlarını gösterir. Levene testi, grup varyanslarının oranını değerlendirir (daha büyük varyansın daha küçük varyansa bölünmesi) ve istatistiksel olarak anlamlı bir sonuç, gruplar arasında eşit olmayan varyansı gösterir.
Mevcut örnekte, .141’lik F değeri, .711’lik bir meydana gelme olasılığı (Sig.) vermiştir. Bu nedenle F oranı istatistiksel olarak anlamlı değildi, bu da eşit varyans varsayımının karşılandığını gösteriyordu.
Levene test sonuçlarının sağında, tablo iki satıra bölünür ve kullandığımız tablo, varyansların homojenliği varsayımının karşılanıp karşılanmadığına (Eşit varyanslar üst satırda varsayılır) veya ihlal edilip edilmediğine (Eşit varyanslar varsayılmaz) bağlıdır. alt sıra). Burada kullandığımız veri seti için varsayım geçerli olduğu için ilk satırdaki çıktıyı inceliyoruz.
-7.878 Ortalama Farkı, Grup 2’nin (83.46) ortalamasının Grup 1’in (75.58) ortalamasından ve Std. Hata Farkı (2.286), t oranının paydasıdır. Varsayılan Eşit varyanslar için temsil edilen t testi, standart t testidir. −3.446’lık t istatistiği negatifti ve bize Grupları Tanımla iletişim penceresinde 1 olarak tanımlanan grubun 2 olarak tanımlanan gruptan daha küçük bir ortalamaya sahip olduğunu bildiriyordu (ortalama fark Grup 1’in ortalaması eksi Grup 2’nin ortalaması olarak hesaplanır).
Bu kodlar tersine çevrilmiş olsaydı (iki gruplu t testindeki kodlama isteğe bağlıdır), t değeri pozitif olurdu. Pozitif veya negatif olsun, olasılığın örnekleme dağılımındaki sıfır ile bu mutlak değer arasındaki mesafeyi gösterdiğine dikkat edin.
Burada, 23 serbestlik derecesiyle (toplam serbestlik derecesi N − 1’dir, bu 25 − 1 veya 24’tür ve iki gruplu bağımsız değişken için bundan bir ek serbestlik derecesini çıkarırız), t değeri − 3.446 istatistiksel olarak anlamlıydı; sıfır hipotezi doğruysa ortaya çıkma olasılığı .002’dir, bu bizim (varsayılan) alfa seviyemiz olan .05’ten daha azdır. Ortalamaları görüntülemek, bu sonucu kadınların tarih testinde erkeklerden önemli ölçüde daha iyi performans gösterdiğini gösterecek şekilde yorumlamamıza olanak tanır.
Bağımsız örneklem t testi nasıl yapılır Bağımsız örneklem t testi örnekleri T testi T testi nasıl yapılır T testi Nedir T testi örnekleri Tek örneklem t testi nedir Tek örneklem t testi örnekleri