Bir Popülasyonda Değişkenlik – 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

Bir Popülasyonda Değişkenlik – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

10 Ocak 2022 Aynı popülasyonda bulunan iki birey hangi özelliklere sahiptir? Populasyon genetiği pdf Populasyon genetiği soruları Popülasyonun bir istatistiği olarak ifade edilen kavram 0
Dağılım Parametreleri – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

İki Bağımsız Örnek Oranının Karşılaştırılması

“meal.sav” veri dosyasındaki verileri kullanarak iki oranın eşitliğini test etmek için SPSS’nin nasıl kullanılacağını anlatacağız. Bu uygulamada, makarna restoranlarının (Fransız/deniz ürünlerine kıyasla) oranının zincir restoranlar arasında zincir olmayan restoranlara göre daha fazla olup olmadığını test ediyoruz.

SPSS’nin z-istatistiği ve standart normal dağılım kullanılarak testi yürütmek için bir prosedürü yoktur. Ancak, iki yönlü sıklık tablosunu oluşturmak için SPSS kullanabilir ve ardından test istatistiğini elle hesaplayabiliriz.

“meal.sav” veri dosyasını açtıktan sonra, Fransızca (değer=2) ve deniz ürünlerini (değer=3) bir grup halinde birleştirerek yemek değişkenini yeniden kodlamalıyız. Kayıt prosedürü açıklanmıştır, ancak adımların ana hatları aşağıdaki gibidir:

(1) Menü çubuğundan Dönüştür’e tıklayın.
(2) Açılır menüden Yeniden Kodla’ya tıklayın.
(3) Açılır menüden Farklı Değişkene Gir’e tıklayın.
(4) “Yemek” değişkenini vurgulayın ve sağ ok düğmesine tıklayarak Girdi Değişkeni –> Çıktı Değişkeni kutusuna taşıyın.
(5) Çıktı Değişkeni kutusuna yeni değişkenin adını yazın (örneğin, “pasta”) ve Değiştir’e tıklayın.
(6) Eski ve Yeni Değerler düğmesine tıklayın.
(7) Eski Değerler kutusunda, Değer seçeneğine 1 girin; Yeni Değerler kutusunda, Eski Değer(ler)i Kopyala seçeneğine tıklayın.
(8) Ekle’ye tıklayın.
(9) Eski Değerler kutusunda Diğer Tüm Değerler seçeneğine tıklayın ve Yeni Değerler kutusuna Değer seçeneğine 2 girin.
(10) Ekle’ye tıklayın.
(11) Devam’a tıklayın.
(12) Tamam’a tıklayın.

Veri pencerenizde makarna restoranları için 1, diğerleri için 2 değeri olan “pasta” adında yeni bir değişken olmalıdır.
Şimdi iki yönlü frekans tablosunu oluşturmamız gerekiyor. Çapraz tablo oluşturma yordamı Bölüm 6’da ayrıntılı olarak açıklanmıştır, ancak kısa bir anahat aşağıdaki gibidir:

(1) Menü çubuğundan İstatistikler’e tıklayın.
(2) Açılır menüden Özetle’ye tıklayın.
(3) Açılır menüden Çapraz Tablolar’a tıklayın.
(4) Ok butonlarına tıklayarak “pasta” değişkenini satır kutusuna ve “zincir” değişkenini sütun kutusuna taşıyın.
(5) Hücreler düğmesine tıklayın.
(6) Yüzdeler kutusunda, Sütun seçeneğine tıklayın.
(7) Devam’a tıklayın.
(8) Tamam’a tıklayın.

Makarna restoranı olan zincir ve zincir olmayan restoranların oranlarının sırasıyla 0.364 ve 0.292 olduğunu görüyoruz. Makarna konusunda uzmanlaşmış tüm restoranların oranı 0.326. Test istatistiği, ders kitabının 12.4 Bölümündeki denklem kullanılarak z = (0.364 – 0.292)/VO.326 x 0.674 x (1/22 + 1124) = 0.520’dir. Bu test istatistiği çok küçüktür, dolayısıyla Ho herhangi bir makul seviyede kabul edilir; zincir durumundan bağımsız olarak makarna restoranlarının oranının aynı olduğu sonucuna varıyoruz.

Konumlarda Farklılık İçin İşaret Testi

İşaret testi, iki bağımsız örneğin medyanları arasındaki farkları test etmek için kullanılır. SPSS’nin İşaret Testi adı verilen bir prosedürü vardır, ancak bu, ders kitabında açıklanandan biraz farklıdır. Bu nedenle, çapraz tablo oluşturmak için SPSS kullanacağız ve test istatistiğini elle hesaplayacağız.

Medyana tam olarak eşit olan tüm değerler, test istatistiğinin belirlenmesi amacıyla atıldığından, önce ortak medyanı tanımlamamız ve ardından bunu eksik bir değer olarak tanımlamamız gerekecektir. “salary.sav” veri dosyasındaki verileri kullanmayı göstereceğiz. Bu dosya, bir kadın ve erkek örneği için maaşları içerir; kazançlardaki cinsiyet farklılıklarını inceleyeceğiz. Örneklemdeki tüm bireyler için medyan maaş, Tanımlayıcı prosedürü ile elde edilebilir. Ortak medyan 94 veya 9.400 olur.


Hardy-Weinberg Dengesi
Populasyon Genetiği Ders Notları
İstatistik popülasyon nedir
Popülasyon örnekleri istatistik
Populasyon genetiği soruları
Populasyon genetiği pdf
Aynı popülasyonda bulunan iki birey hangi özelliklere sahiptir
Popülasyonun bir istatistiği olarak ifade edilen kavram


Bu değeri eksik olarak tanımlamak için:

(1) Veri penceresinde, maaş değişkenine tıklayın (veya imlecinizi üzerine getirin).
(2) Ana menüden Veri’ye tıklayın.
(3) Açılır menüden Değişken Tanımla’ya tıklayın. Bu, Değişken Tanımla: maaş iletişim kutusunu açacaktır.
(4) Ayarları Değiştir kutusundaki Eksik Değerler düğmesine tıklayın. Bu, Eksik Değerleri Tanımla: maaş iletişim kutusunu açar.
(5) Ayrık Eksik Değerler’e tıklayın.
(6) İlk kutuya 94 yazın.
(7) İletişim kutusunu kapatmak için Devam’a tıklayın. (8) Prosedürü çalıştırmak için Tamam’a tıklayın.

94 değeri artık kullanıcı tanımlı bir eksik değerdir. İki yönlü sıklık tablosunu elde etmeden önce maaşı medyanın altında olan tüm bireyler için 1, medyanın üzerinde maaş alanlar için 0 değerinde ikili bir değişken oluşturmalıyız. Kayıt prosedürü Bölüm 1.4.2’de açıklanmıştır, ancak aşağıda kısa bir taslak verilmiştir:

(1) Farklı Değişkene Yeniden Kodla iletişim kutusunu açın.
(2) “maaş” değişkeninin “medsplit” adı verilen yeni değişkene yeniden kodlanacağını belirtin.
(3) Kayıt kriterlerini (a) en küçüğü 93’ten 1’e, (b) 95’ten en yüksekten 0’a ve (c) eksik kullanıcıyı sistem eksik olarak yeniden kodlamak için ayarlayın.
(4) Tamam’a tıklayarak yeniden kodlama prosedürünü çalıştırın.

Geriye kalan tek şey “medsplit” ve “gender”in çapraz tablosunu elde etmektir. Sütun değişkeni cinsiyet ve satır değişkeni medsplit olmalıdır. Ayrıca sütun yüzdelerini de talep etmelisiniz. 

DİĞER SORUNLAR İÇİN İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER

BİR NÜFUSTA VE İKİ NÜFUSTA DEĞİŞKENLİK

Bu bölüm, popülasyon varyansları hakkındaki testlere odaklanmaktadır. Bir popülasyonla ilgili olanlar ve iki bağımsız popülasyonla ilgili olanlar olmak üzere iki ana test tartışılmıştır. SPSS’nin tek örnek durumu için bir prosedürü yoktur. İki örnek durum için bir test sağlar, ancak bu test ders kitabında tartışılandan farklıdır. Bu nedenle, her iki durumda da örnek varyanslarını belirlemek için SPSS kullanacağız ve ardından test istatistiklerini elle hesaplayacağız.

Bir Popülasyonda Değişkenlik

“dieter.sav” veri dosyasındaki 25 diyetçinin ağırlıklarını kullanarak bir varyans için istatistiksel bir testi gösteriyoruz. Amerikalı yetişkinlerin ağırlığının standart sapmasının 9 pound olduğunu bildiğimizi ve fazla kilolu bireyler için varyansın da 81’e eşit olup olmadığını incelemek istediğimizi varsayalım.

Bu hipotezi test etme prosedürü aşağıdaki gibidir:

(a) Sıfır ve alternatif hipotezleri belirtin, bir anlamlılık düzeyi seçin ve ki-kare dağılımında anlamlılık noktasını bulun. Örnekte, hipotezler Ho: cJ2 = 81 ve HI: cr ~ 81; %5 anlamlılık düzeyini kullanacağız.

Anlamlılık noktaları n – 1 = 24 serbestlik derecesi ile x2 dağılımından alınmıştır.  X22i.025) = 39.364 ve X22i.975) = 12.401; test istatistiğinin değeri 12.401’den küçük veya daha büyükse Ho’yu reddedeceğiz.

(b) Numunenin varyansını bulmak için SPSS’yi kullanın ve ardından test istatistiğini hesaplayın. Bu örnekte, SPSS’deki Keşfet prosedüründen belirlenen varyans 76.707’dir. Test istatistiği X2 = [(n -1)s2]/0-02 = (24 x 76.707)/81 = 22.728’dir. 22.728 reddedilme bölgesinde olmadığı için, aşırı kilolu yetişkinlerin ağırlıklarının varyansının 81’den farklı olmadığı sonucuna varıyoruz. Test için P değeri aralığı P > .10’dur.

 

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir