Birçok durumda, veri analisti iki veya daha fazla bağımsız kategorik değişken ile bir bağımlı sayısal değişken arasındaki ilişkiyle ilgilenecektir. Örneğin, “stepping.sav” veri dosyası, bir adım atma egzersizinden sonra kalp atış hızı ile adım sıklığı (yavaş, orta veya hızlı) ve vücut yüksekliği arasındaki ilişkiyi araştırmak için Ohio Eyalet Üniversitesi’nde yürütülen bir deney hakkında bilgi içerir. adım (düşük veya yüksek). Çalışmaya otuz kişi katıldı.

İlgilenilen iki bağımsız değişken olduğundan, iki faktörlü veya iki yönlü (tek yönlü değil) bir ANOVA yürütürüz. Bu, yalnızca yükseklik ve frekansın ana etkisine değil, aynı zamanda iki değişkenin etkileşimine de bakmamızı sağlar. Yani egzersiz sonrası adım sıklığı ile kalp hızı arasındaki ilişkinin farklı adım yükseklikleri için aynı olup olmadığını sorabiliriz.

“stepping.sav” veri dosyasını açıp aşağıdakileri yaparak gösteriyoruz:

1. Menü çubuğundan Analiz Et’e tıklayın.
2. Açılır menüden Genel Doğrusal Model’e ve Uni-
ek açılır menüden farklıdır. Bu, Tek Değişkenli iletişim kutusunu açacaktır.
3. “hr” (egzersiz sonrası kalp atış hızı) değişkenine tıklayın ve sağ üst ok tuşu ile Bağımlı Değişken kutusuna taşıyın.
4. “Yükseklik” üzerine tıklayın ve ikinci sağ ok tuşu ile Sabit Faktör(ler) kutusuna taşıyın.
5. “frekans” değişkeni ile 4. adımı tekrarlayın.
6. Tek Değişkenli: Model iletişim kutusunu açmak için Model düğmesine tıklayın. Bu, modelinizi oluşturmanıza izin veren kutudur. Örneğin, etkileşim terimini (frekansa göre yükseklik) modele dahil etmek isteyip istemediğinize karar verebilirsiniz. Varsayılan seçenek olan Tam faktöriyel, hem ana etkileri hem de etkileşimi içerir. Bu seçeneği koruyacağız.
7. Devam’a tıklayın.
8. Tek Değişkenli: Profil Grafikleri iletişim kutusunu açmak için Grafikler’e tıklayın (Şekil 14.10). Bu seçenek, tek yönlü prosedürdeki araç grafiği seçeneğine benzer. Bununla birlikte, tek yönlü ve iki yönlü ortalama grafikleri elde edebiliriz.
9. Adım yüksekliğine göre egzersiz sonrası ortalama kalp atış hızı grafiğini elde etmek için “yükseklik” değişkenine tıklayın ve sağ üst ok butonunu kullanarak Yatay Eksen kutusuna taşıyın.
10. Plots alanına taşımak için Ekle düğmesine tıklayın.
11. “frekans” değişkeni ile 9-10 arasındaki adımları tekrarlayın.
12. Etkileşim grafiğini elde etmek için “frekans” değişkenini sağ üst ok tuşu ile Yatay Eksen kutusuna taşıyın ve sağ üst ok tuşu ile “yükseklik” değişkenini tıklayın ve Separate Lines kutusuna taşıyın.
13. Bu grafiği Plots alanına eklemek için Add’e tıklayın.
14. İletişim kutusunu kapatmak için Devam’a tıklayın.
15. Tek Değişkenli: Seçenekler iletişim kutusunu açmak için Seçenekler düğmesine tıklayın.
16. Gruplar için ortalama ve standart sapma üretmek için Tanımlayıcı İstatistikler seçeneğine tıklayın.
17. Devam’a tıklayın.
18. Prosedürü çalıştırmak için Tamam’a tıklayın.

Bu prosedürün çıktısı  gösterilmektedir. İlk tablo denekler arası faktörleri listeler – bağımsız değişkenler adım yüksekliği ve adım sıklığı. Boy gruplarının her birinde 15, frekans gruplarının her birinde 10 kişi olduğunu görüyoruz.

Faktör analizi örnekleri
Faktör analizi DERS Notları
Açımlayıcı ve doğrulayıcı faktör analizi Nedir
Açımlayıcı faktör analizi Nedir
SPSS faktör analizi
Keşifsel faktör analizi nedir
Faktör analizi Nedir
Faktör yükü kaç olmalı

Tanımlayıcılar tablosu grupları ayırır ve bağımsız değişkenlerin değerlerinin her çapraz sınıflandırması için adım attıktan sonra ortalama kalp atış hızını görüntüler. Örneğin düşük boy, yavaş frekans grubundaki 5 kişi için adım attıktan sonra ortalama kalp atış hızı 87.6; yüksek hızlı grupta ortalama 136.8 idi.

Bu tablo aynı zamanda marjinal araçları da gösterir – bir değişkene göre olanlar. Örneğin, düşük adım grubundaki 15 kişi için ortalama kalp hızı 96.6 ve orta frekans grubundaki 10 kişi için 104.1 idi.

ANOVA tablosu, Denekler Arası Etki Testleri tablosunda yer almaktadır. Düzeltilmiş Model satırı (5 serbestlik dereceli), iki ana etki ve etkileşim ile tam modele atıfta bulunur. Sig. sütun P değerini (< .0005) gösterir ve modelin adımdan sonra kalp hızıyla önemli ölçüde ilişkili olduğunu gösterir.

Modelde bir etkileşim etkisi olduğunda, ana etkilere bakmadan önce bunu yorumlamak önemlidir. Bu nedenle önce YÜKSEKLİK * FREKANS etkisini inceliyoruz. F istatistiği .540 ve P = .590’dır. Boy ile kalp hızına basma sıklığı arasında anlamlı bir etkileşim olmadığı sonucuna vardık.

Başka bir deyişle, adım yüksekliği düşük veya yüksek olsun, adım sıklığının kalp hızına etkisi aynıdır. (Bunu Şekil 14.11’de gösterilen son grafikte grafiksel olarak görebiliriz. Mavi çizgi, düşük adımlar için kalp hızı ve adım frekansı arasındaki ilişkiyi gösterir ve yeşil çizgi, yüksek adımlar için ilişkiyi gösterir. Çizgilerin aynı örüntüyü izlemesi gerçeği ve neredeyse paralel olmaları önemli bir etkileşimin olmadığını gösterir.)

Anlamlı bir etkileşim olmadığı için ana etkileri yorumlamak uygundur. ANOVA tablosu, adım yüksekliğinin önemli ölçüde kalp hızıyla ilişkili olduğunu gösterir (F = 17.931, P < .0005). Ek olarak, adım atma sıklığı da kalp hızı ile önemli ölçüde ilişkilidir (F = 9.551, P < .0005).

Tanımlayıcı istatistikler ve grafikler, adım yüksekliği ile kalp hızının arttığını gösterir (örnekte, düşük adım için ortalama 96.6 ve yüksek adım için 118.2’dir). Bu değişkenin yalnızca iki düzeyi olduğundan, önemli farkın nerede olduğunu biliyoruz.

Tanımlayıcı istatistikler ve grafikler ayrıca adım sıklığı arttıkça kalp atış hızının arttığını göstermektedir (örnek ortalamalar yavaş, orta ve hızlı adım için sırasıyla 95.7, 104.1 ve 122.4’tür). Ancak üç seviye olduğu için hangi seviyelerin istatistiksel olarak birbirinden farklı olduğunu bir takip testi yapmadan söyleyemeyiz. Bunu yapmak için, prosedürü çalıştırmak için Tamam’a tıklamadan önce aşağıdaki adımları ekleyerek ANOVA’yı yeniden çalıştırın.

1. Tek Değişkenli iletişim kutusundan, Tek Değişkenli: Gözlemlenen Ortalamalar için Post Hoc Çoklu Karşılaştırmalar iletişim kutusunu açmak için Post Hoc düğmesine tıklayın.
2. Üzerine tıklayın ve “frekans” değişkenini sağ ok tuşu ile Post Hoc Tests for kutusuna taşıyın.
3. Bonferroni seçeneğine tıklayın.
4. Devam’a tıklayın.

Çoklu Karşılaştırma tablosu listelenmiştir. Bu tabloyu tek yönlü prosedürde olduğu gibi okuyoruz. Sonuçlar, hızlı adım atmanın hem yavaş adımdan (P = .001) hem de orta adımdan (P = .022) önemli ölçüde daha yüksek bir kalp hızı ile ilişkili olduğunu, ancak kalp hızında yavaş ve yavaş adım arasında anlamlı bir fark olmadığını göstermektedir. 

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