Kovaryans Analizi (ANCOVA), sorunlarımızdan ilkini ele almamıza izin verecektir. Aldıkları derslerin onur yüzdesini ölçen bir değişken ekleyeceğiz. Nedenselliğin yönü ve bu değişken ile test performansı arasındaki ilişkinin doğası hakkında her türlü tartışma yapılabilir. Özellikle, bu bölümün ilerleyen kısımlarındaki “Nedenselliğin Yönü” bölümünde, AMOS kullanarak bu konuyu tekrar ele alacağız.

Şimdilik, çalışan hipotez, onur öğrencilerinin, hem tanıdık olacak materyal miktarı açısından, hem de onur derecesi olmayan bir öğrenciye göre teste daha uygun bir hazırlıkla bir PSAT test durumuna girmelerini beklemektir. ve hatta onur sınıflarında bulunan öğretim tarzı. Sonra Ns ve Ss’yi karşılaştırmaya devam ediyoruz, ancak bu beklenen avantaj hesaba katılıyor. Başarılı olursak, başka bir değişkenin, sınıf zorluğu seviyesinin etkisini kontrol ettikten sonra bile iki grup arasında bir fark oluşturduğumuzu iddia edeceğiz.

Devam etmeden önce, bu yaklaşımın bir varsayımıyla – eğimlerin homojenliği varsayımıyla – uğraşmalıyız. Çok fazla teknik detaya girmeyecek olsak da, bu varsayımı görsel olarak kontrol etmek, yapmaya çalıştığımız şeye daha iyi bakmamızı da sağlayacaktır. Chart Builder’da renkli bir dağılım grafiği kullanacağız. Gösterildiği gibi, y ekseni olarak PSAT’ı, x ekseni olarak Yüzde Değerlerini ve renk olarak SN’yi kullanacağız.

Deseni daha net hale getirmek için gösterilen sonuçları biraz düzenledim. İki alt grup için “uyum çizgileri” ekledim. İki paralel çizgi, Ns ve Ss’nin performansını temsil eder. İki çizgiden yüksek olanı Ns’yi temsil eder. Soldan sağa doğru gidildikçe, Yüzde Başarıları büyüdükçe, daha düşük zorlukla bağlantılı olarak, PSAT puanları düşme eğilimindedir.

Ns ve Ss’nin performansı arasındaki boşluk oldukça düzgün görünüyor. SPSS, uygun çizgilerimizle birlikte iki regresyon denklemi ve R2 sonuçları ekledi. İki çizginin eğiminin çok benzer olduğuna dikkat edin, ancak Y kesişimleri 4 noktadan fazla boşluk gösteriyor. Bu denklemlerle tutarlı olarak, çizgiler neredeyse paralel görünüyor.

Karşılaştığımız görünen eğimlerin homojenliği varsayımının anlamı budur. Başka bir deyişle, SN ve Yüzde Takdirleri etkileşime girmez. Benzer bir grafik gösterir ancak etkileşimin olduğu bir veri kümesi kullanır.

PSAT bizim Bağımlı Değişkenimiz olacak, SN bir Sabit Faktör olacak ve PercHonors bir Ortak Değişken olacaktır. Seçenekler alt menüsünde Parametre Tahminleri talep edeceğiz, ancak ek değişiklik yapmayacağız.

Gösterilen sonuçlar görselleştirme ile tutarlıdır ve şu ana kadar hipotezlerimiz doğru çıkmıştır:

■ Başarı Yüzdesi önemlidir (Konular Arası Etkiler’in İşaret sütunu).
■ SN, PercHonors bir ortak değişken olarak hareket ettiğinde bile önemli olmaya devam eder.

Ancak ANCOVA’da SN’nin etkisinin büyüklüğü nedir? Bu soru, yine gösterdiğimiz, talep ettiğimiz Parametre Tahminleri tablosuyla daha iyi yanıtlanır. SN’nin etkisi, ortak değişkenin eklenmesiyle 6.317 noktada biraz daha küçüktür, ancak boyut olarak önemsiz değildir. SAT’ın daha tanıdık ölçeğinde bunun 63 puan olacağını unutmayın.

Bununla birlikte, onur/onur dışı seviyelerin etkisinin boyutu oldukça büyüktür. Tüm onuru olan bir öğrenci ile onuru olmayan bir öğrenci arasındaki farkın, PSAT ölçeğinde yaklaşık 28 puanlık bir fark olduğu tahmin edilecektir; bu, SAT ölçeğinde 280 puan olacaktır.

Kovaryans Analizi SPSS
Kovaryans analizi örnek
ANCOVA analizi örnekleri
ANCOVA analizi
Varyans analizi PDF
Mancova nedir
MANCOVA analizi
ANCOVA analizi yorumlama

SIRADAN VERİLERLE KARŞILANMAK: AKTARMA DEĞİŞKENLERİNİN ORİJİNAL BİÇİMİ

Transkriptler orijinal olarak hem ikinci sınıflar hem de küçükler için analiz edildiğinde, sınıflar iki değil dört kategoride tanımlandı: İleri Düzey Yerleştirme (1), onur (2), onur dışı (3), üniversite dışı hazırlık (4). Dördüncü kategori, muhasebeyi onur dışı ön hesap yerine matematik olarak almak gibi örnekleri içerecektir. Bu örnek için ikiye ayrıldı çünkü ikinci sınıfların AP seçenekleri yoktu ve sadece bir avuç sınıf dört olarak etiketlendi.

Bölüm üzerinde doğrudan bir etkisi yoktur, ancak bunun gibi dört kategorili bir sıra değişkeninin nasıl ele alınacağını düşünmek ilginçtir. Bir seçenek, ele alacağımız kategorik regresyon olacaktır. Diğer bir seçenek ise Gizli Sınıf analizi olacaktır. SPSS, menülerde sunmuyor ancak bir “uzantı” olarak mevcut. Gizli Sınıf gösterilen örneklerden biri olmasa da, çalışma uzantılara bölüm uzunluğunda bir giriş sunmaktadır.

Daha önce de belirttiğimiz gibi, başka bir sorun var. İki alt puanımız var: matematik ve sözel. Onlardan yararlanamıyoruz. İki alt puanda bulunan varyansı göz ardı etmeseydik, daha fazla istatistiksel güce sahip olurduk. Başka bir deyişle, ANOVA, 60 Verbal/40 Math’ın 40 Verbal/60 Math ile aynı olmadığı gerçeğini görmezden geliyor. İki alt puandan yararlanırsak daha iyi olur ve onları basitçe bir araya getirmekle kalmaz, bunun için iki bağımlı değişken gerekir. Şimdi Çok Değişkenli Varyans Analizini (MANOVA) denemenin zamanı geldi.

MANOVA

Çok Değişkenli Varyans Analizi (MANOVA), iki (veya daha fazla) bağımlı değişkene sahip olmamızı sağlar. MANOVA ile ilgili çok fazla kafa karışıklığı var ve istatistiksel olarak gerçekten oldukça karmaşık olan insanlar bile bu karışıklığın kurbanı olabilir. Gerçek anlamda, MANOVA’nın yalnızca bir bağımlı değişkeni vardır, ancak onu etkili bir şekilde ölçmek için birden fazla değişken gerektiren bir bağımlı değişken vardır.

Bu nedenle bağımlı değişkenler kavramsal olarak ilişkilendirilmelidir. Örneğin, kaygı gibi bir kavram, uykusuzluk, iştahta değişiklik vb. gibi çeşitli “belirgin” değişkenlerle ölçülebilir. Açık değişkenler MANOVA diyaloğuna bırakılsa ve veri setinde fiziksel olarak mevcut bir kaygı değişkeni olmasa da, kaygı kavramı hikayenin kritik bir parçasıdır.

Bir MANOVA’daki bir çift (veya grup) bağımlı değişken tamamen ilişkisiz olsaydı, bu onların neden aynı testin parçası oldukları sorusunu akla getirecekti. Bağımlı değişken gizli bir değişken olarak düşünülebilir (Latince’den “gizli yalan” anlamına gelir). Gizli değişken doğrudan gözlemlenmez veya ölçülmez. AMOS’u tartışırken göreceğimiz gibi, AMOS bunu MANOVA’dan daha açık hale getirir. Bu tür değişkenlere atıfta bulunmanın başka bir yolu, onları gözlemlenmeyen değişkenler olarak adlandırmaktır.

Örneğimizde, her biri hazır olma kavramının farklı yönlerini ele alan üniversiteye hazırlığı ölçmek için bağımlı değişkenler olarak VPSAT ve MPSAT’ı birlikte kullanıyoruz. Yıllar önce bu testlere “yetenek” testleri deniyordu. Daha yakın zamanlarda “akıl yürütme” veya “değerlendirme” terimleri kullanılmıştır.

Bunu burada tartışmayacağız, ancak amaç üniversiteye hazırlığı tahmin etmek olduğundan, gözlemlenmeyen değişkeni basitçe “hazırlık” olarak adlandıracağız. Bu hazır olma durumu ile Sabit Faktör olacak olan SN değişkeni arasındaki farkları ölçmeye çalışacak test sonuçları olacaktır.

MANOVA, Genel Doğrusal Model menüsünde de bulunur, ancak bu sefer Çok Değişkenli alt menüsünü (gösterilmemiştir) kullanarak gerekli diyaloğa erişeceğiz. Değişkenlerimizle ayarlanan Çok Değişkenli iletişim kutusu gösterilir. ANCOVA ile yaptığımız gibi, Seçenekler alt iletişim kutusunda (gösterilmemiştir) Parametre Tahminleri talep edeceğiz.

The post Kovaryans Analizi – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri first appeared on Akademi Delisi (Tez Yaptırma).