Tanımlayıcı İstatistikler olarak etiketlenen tablo, ortalamaları, standart sapmaları ve örnek boyutlarını gösterir (bunlar her koşulda aynı 11 vaka olmasına rağmen). Alttaki tablo Mauchly’nin küresellik testinin sonuçlarını göstermektedir. Mauchly’nin testi, aşağıdaki iki varsayımı aynı anda değerlendirir:

• Denek içi değişkenin seviyeleri eşit varyanslara sahiptir.
• Denek içi değişkenin her bir düzey çifti aynı ölçüde ilişkilidir (yani, ön test ile son test1, ön test son test2 ve son test1 son test2 ile).

Küresellik testinin etkinleştirilmesi için, bağımsız değişkenin en az üç düzeyi olmalıdır (denek içi değişkenin yalnızca iki düzeyiyle, hiçbir şeyle karşılaştırılamayacak tek bir korelasyon olacaktır).

Mauchly testi, küresellik varsayımının karşılanmadığını gösteren istatistiksel olarak anlamlı bir sonuç verirse, IBM SPSS, Greenhouse–Geisser, Huynh–Feldt veya Lower Bound tarafından otomatik olarak sağlanan düzeltmelerden birini kullanırız. Üç düzeltmenin tümü, denek içi tedavi etkisi ile ilişkili F oranı için df’yi tabloda gösterilen ilgili epsilon değeriyle çarparak ve bu ayarlanmış serbestlik derecelerine karşı F’nin önemini değerlendirerek çalışır.

Mauchly’nin W istatistiği, tedavi etkimizin düzey sayısından bir eksik serbestlik derecesine sahip bir ki-kare dağılımına karşı değerlendirilir. Mevcut durumda, Mauchly’nin .643’lük W’si, 3.972’lik bir ki-kare değerine karşılık gelir. 2 serbestlik derecesiyle, bu ki-kare değeri istatistiksel olarak anlamlı değildir (p = .137) ve dolayısıyla küresellik varsayımını ihlal etmediğimize karar veririz.

ANOVA özet tablolarını görüntüler. Bunlar, bağımlı değişkenin varyansının ana bölümlerine karşılık gelir. Denekler Arası Etki Testleri tablosu, üç test olayı boyunca genel performanstaki bireysel farklılıkları dikkate alır. Bu analizde, IBM SPSS, bu bireysel farklılıkları tablodaki Hata olarak ele alır (123.576 Kareler Toplamı ile) ve bu bağlamda bizi pek ilgilendirmiyor.

Denek İçi Etki Testleri tablosu, tedavi değişkenimiz ilaç eğitimi ve bununla ilişkili denek içi hata terimi için sonuçları sunar. Mauchly testi önemsiz bir sonuç döndürdüğü için Küresellik Varsayımı satırlarına odaklanıyoruz. Etki için F oranı 30.876’dır ve 2 ve 20 serbestlik derecesi ile istatistiksel olarak anlamlıdır (p < .001). Bu nedenle, üç ölçüm arasında uyuşturucu tutumlarında farklılıklar olduğu görülmektedir.

Bir denek içi değişken içeren bir tasarımda, eta kare normalde denek içi etkiler ve (varsa) denekler arası etkiler için ayrı ayrı hesaplanır. Tek tedavi değişkenimiz denek içi bir etkidir ve bu nedenle karelerin referans toplamı denek içi karelerin toplam toplamıdır; örnekte 213.515 + 69.152 veya 282.667’dir. O halde uyuşturucu eğitimi etkisinin 213.515/282.667’yi veya denekler arası varyansın yaklaşık %76’sını açıkladığını söyleyebiliriz.

Bağımsız değişken nedir
Bağımlı Bağımsız değişken nedir
Sürekli değişken örnekleri
Değişken Nedir
Bağımlı değişken örnekleri
Bağımlı bağımsız değişken örnekleri
Ara değişken nedir
Değişken örnekleri

IBM SPSS ayrıca, denek içi değişkenin etkisini değerlendiren başka bir dizi sonuç sağlar ve bunlar gösterilir. Veri dosyasının yapısını açıklarken belirttiğimiz gibi, denek içi faktörünün üç seviyesi ayrı değişkenler olarak yapılandırılmıştır (Faktör(ler)i Tanımla iletişim penceresinde denek içi faktörün şemsiyesi altında toplanır).

Bunlar, IBM SPSS tarafından çok değişkenli bir ANOVA’da ayrı bağımlı değişkenler olarak ele alınır. Bu dili kullanarak, tek yönlü tekrarlanan ölçümlerimiz ANOVA, tekrarlanan faktörü üç farklı zamanda ölçülen tek bir bağımlı değişken olarak tasarladığı için tek değişkenli tasarım olarak adlandırılacaktır.

Genel çok değişkenli yaklaşım hakkında daha fazla tartışacağız. Şimdilik bu çok değişkenli analizin bağımlı değişkenlerin aynı ortalamaya sahip olduğu sıfır hipotezini test ettiğini söylemek yeterlidir; bu nedenle, tek değişkenli ANOVA’da değerlendirilen aynı boş hipotezdir. Bununla birlikte, çok değişkenli testler küresellik varsayımına dayanmaz (çünkü denek içi faktör seviyeleri ayrı bağımlı değişkenler olarak ele alınır).

Dört Çok Değişkenli Testin her biri, gösterilen tabloda bir satırı işgal eder. Biraz farklı şekilde hesaplansalar da (bkz. Meyers ve diğerleri (2013)), burada 36.256’lık özdeş bir F değerine çevrilirler. 2 ve 9 serbestlik derecesine göre, tümü istatistiksel olarak anlamlıdır (p < .001). Bu çok değişkenli testlerden en yaygın olarak kullanılanı Wilks’ lambda’dır. Değeri, açıklanamayan varyansın bir tahminidir ve bu nedenle, bu değeri 1,00’den çıkarmak, tahmin edilen çok değişkenli bir eta kare değeri verir; burada 1.00 − .110 .89’dur ve varyansın %89’unun denek içi faktör tarafından açıklandığını tahmin ediyoruz.

IBM SPSS ayrıca denek içi faktör seviyelerinde polinom kontrastları (bkz. Bölüm 48) gerçekleştirir ve analizin bu bölümünün sonuçları gösterilir.10. Mevcut örneğimizde yalnızca üç düzeyle, yalnızca doğrusal ve ikinci dereceden bileşenler elde edebiliyoruz ve bunların her biri istatistiksel anlamlılık açısından test ediliyor. Tablodaki ana ilgi satırı, uyuşturucu_eğitim olarak etiketlenmiştir. Hem doğrusal (p = .002) hem de ikinci dereceden (p < .001) bileşenler önemlidir.

Bu zıtlıklar, seviyelerin ortalamaları incelenerek anlaşılabilir. Gösterildiği gibi, ön test, son test1 ve son test2’nin ortalamaları sırasıyla 15.27, 9.18 ve 11.09’dur. Doğrusal eğilim, ön test ve son test2 arasında ilaçlara yönelik olumlu tutumlardaki genel düşüşte görülmektedir; ikinci dereceden eğilim görülüyor çünkü uyuşturucu tutumları ön testten ilk son teste (son test1) keskin bir şekilde düştü, ancak ilk son testten ikinci son teste (rehabilitasyon programı açısından) talihsiz bir canlanma gösterdi.

Tahmini marjinal ortalamalar, standart hataları ve %95 güven aralıkları ile birlikte en üstteki tabloda gösterilmektedir. Bu araçlar, gözlemlenen araçlarla aynıdır. Tahmini marjinal ortalamaların Bonferroni tarafından düzeltilmiş ikili karşılaştırmaları alttaki tabloda gösterilmektedir.

Her ana satır, üç koşuldan birine odaklanır ve onu diğer ikisiyle karşılaştırır. İlk ana satır ön teste odaklanır (tabloda basitçe 1 olarak gösterilir, bizi değişken kodlamamızı hatırlamaya zorlar). Bu koşul için tahmin edilen marjinal ortalama ile sontest1 için (tabloda 2 olarak gösterilen) tahmin edilen marjinal ortalama arasındaki fark 6.091’dir (öntest-sontest1).

Fark pozitiftir ve istatistiksel olarak anlamlıdır (p < .001), bu da uyuşturucuya yönelik tutumların son testte1 ön teste göre daha az olumlu olduğunu gösterir. Ön test için tahmini marjinal ortalama (tabloda 1 olarak gösterilmiştir) ve son test2 için tahmini marjinal ortalama (tabloda 3 olarak gösterilmiştir) arasındaki fark 4.182’dir (sontest1 – sontest2) ve ayrıca pozitif ve istatistiksel olarak anlamlıdır (p = .005); bu nedenle, uyuşturucu tutumları son test2’de ön teste göre hala daha az olumluydu. Diğer satırlar incelendiğinde sontest1 ile sontest2 arasındaki farkın da istatistiksel olarak anlamlı olduğu görülmektedir (p = .024); araçları incelemek, uyuşturucuya yönelik tutumların sontest1’den sontest2’ye kadar biraz daha olumlu hale geldiğini bize bildirir.

Üç koşulun araçları ve polinom karşıtlıklarının sonuçları göz önüne alındığında, programın uyuşturucu eğitimi bileşeninin, tamamlandığı zaman yasadışı uyuşturucu kullanımına yönelik olumlu tutumları azaltmada etkili olduğu sonucuna varabiliriz.

Ancak, programın başlangıcından daha az olumlu olmalarına rağmen, programın bitiminden bir ay sonra suçlular uyuşturucu kullanımına karşı olumlu tutumlarını yeniden kazandılar. Uyuşturuculara karşı olumlu tutumun yeniden canlanması, araştırmacıların, bu etkinin azaltılabilmesi veya ortadan kaldırılabilmesi için programı revize etmek için neler yapılabileceğini düşünmelerine neden olmalıdır.

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