Analiz sonuçlarını gösteren özet tablo Tablo 14.1’de sunulmaktadır. İlginin etkileri, herhangi bir üç yönlü tasarımdakiyle aynıdır: üç ana etki, üç iki yönlü etkileşim ve bir üç yönlü etkileşim. Görülebileceği gibi, üç ana etkinin tümü, Cinsiyet × Çekme etkileşimi ve üç yönlü etkileşimin tümü istatistiksel olarak anlamlıdır.

Eta kare değerleri özet tablosunun son sütununda gösterilir. Bölüm 13’te yaptığımız gibi, bu hesaplamaları denekler arası ve denekler arası bölümlerin ayrı (alt)toplam varyanslarına dayandırdık. Böylece, eta kare değerlerini aşağıdaki gibi hesapladık:

• r A:SSA’nın Ana Etkisi ÷ SSA +SSB +SSA×B +SSS/AB’nin Ana EtkisiB:SSB ÷SSA+SSB+SSA×B+SSS/AB
• r C’nin ana etkisi: SSC ÷ SSC + SSA×C + SSB×C + SSA×B×C + SSC×S/AB
• r Etkileşim B × C: SSB×C ÷ SSC + SSA×C + SSB×C + SSA×B×C + SSC×S/AB
• r Etkileşim A× B ×C: SSA×B×C ÷ SSC +SSA×C +SSB×C + SSA×B×C +SSC×S/AB.

Etkileşimin grafiği Şekil 14.3’te gösterilmektedir. 

OMNIBUS KARMA TASARIMIN EL İLE BİLGİLENDİRİLMESİ

Bu kitapta daha önce üç faktörlü tasarımlarda yaptığımız gibi, okuyucuya bu analizleri elle yapmayı seçmeleri halinde gerekli hesaplama formüllerini sağlayacağız.

Mevcut karmaşık karma tasarım, her iki denekler arası varyansın aşağıdaki kaynaklarına sahiptir: A, B faktörlerinin ana etkileri ve bunların etkileşimi, A × B, tümü aşağıdaki hata terimi olan S/AB ile değerlendirilir. Tersine, denek içi bileşen, Faktör C’nin ana etkisinden ve tümü C × S/AB hata terimiyle değerlendirilen A×C, B ×C ve A× B ×C etkileşim etkilerinden oluşur. Bu konuyla ilgili daha fazla tartışma Keppel (1991) ve Keppel ve Wickens’te (2004) bulunabilir.

OMNIBUS ANALİZİ SPSS’DE YAPILMASI VERİ DOSYALARININ YAPILANDIRILMASI

2 × 2 × 2 karmaşık karma tasarım örneğimizin veri dosyası Şekil 14.4’te gösterilmektedir. İlk sütun, her zaman olduğu gibi, katılımcı kimlik numaramız için kullanılır; bu değişkeni subid olarak adlandırdık. Sonraki iki sütun, denekler arası değişkenlerimizi temsil eder.

Listelenen ilk değişken yaştır; ergenler 1, yirmili yaşların ortasındaki denekler 2 olarak kodlanmıştır; cinsiyet, kadınlar 1 ve erkekler 2 olarak kodlanmış bir sonraki değişkendir. Son iki değişken, çekim tipinin denek içi değişkeninin iki seviyesini temsil eder; çekim türünün birinci düzeyi duygu, ikinci düzeyi ise fiziksel olarak adlandırılır. Her birinin altında bağımlı değişkene ilişkin değerleri (bildirilen kıskançlık miktarı) bulabilirsiniz.

MATLAB grafik Çizdirme Soruları
Matlab figure komutu
Matlab axis komutu
Matlab grafik
MATLAB fonksiyon grafiği çizdirme
Matlab grafik komutları
MATLAB grafik renk değiştirme
MATLAB 3 boyutlu grafik

VERİ ANALİZİNİN YAPILANDIRILMASI

Ana SPSS menüsünden, Analiz Et ➜ Genel Doğrusal Model ➜ Tekrarlanan Ölçümler’i seçin. Aşağıdaki nedenden dolayı Tekrarlanan Ölçümler’i seçtiniz. Çalışmada iki veya daha fazla durum varsa ve bağımsız değişkenlerden en az biri denek içi değişken ise, bağımlı değişkenin toplam varyansını denekler arası ve denekler arası olarak bölmemiz gerekir. . Bu bölümleme, SPSS’deki Genel Doğrusal Model prosedürünün Tekrarlanan Ölçüler modülü tarafından gerçekleştirilir.

Bu yolu seçmek Şekil 14.5’te gösterilen diyalog penceresini açacaktır. Bölüm 11, 12 ve 13’ten hatırlayacağınız gibi, bu çalışmadaki denek içi değişken(ler)i adlandırmanız için SPSS tarafından kullanılan ilk penceredir. Bu diyalog penceresinde, çekme değişkenini belirledik ve iki düzeyi olduğunu belirttik.

Define Factor(s) penceresinde Define tıklandığında Şekil 14.6’da gösterilen GLM Repeated Measures ana diyalog penceresine geliyoruz. Duyguyu ve fizikseli, Şekil 14.7’de gösterildiği gibi, Denekler İçi Değişkenler panelinin sırasıyla 1. ve 2. yuvalarına ve Konular Arası Faktör(ler) panelindeki yaş ve cinsiyete yerleştiririz.

Seçenekler iletişim penceresine ulaşmak için Seçenekler düğmesini seçin. Buradaki yedi etki ile, hangi etkiler için tahmini marjinal ortalama tabloları oluşturmak istediğimizi belirlemek için ANOVA sonrası testleri gerçekleştirene kadar bekleyeceğiz. Bu çok amaçlı analiz için, Tanımlayıcı istatistikler ve Homojenlik testlerini kontrol etmemiz yeterlidir. Bu, Şekil 14.8’de gösterilmektedir. Ana iletişim penceresine dönmek için Devam’ı tıklayın.

Plots iletişim penceresinde, biz genellikle x ekseninde denekler içi değişkeni istediğimizden, denekler içi değişken olduğundan, Yatay Eksene çek üzerine tıklayın. Ayrı Arsalar için panele yaş yerleştirin; bu, gençler için bir arsa ve yirmili yaşların ortasındaki öğrenciler için ikinci bir arsa ile sonuçlanacaktır.

Ayrı Çizgiler paneline cinsiyet üzerine tıklayın; bu bize parsellerimizin her birinde dişiler için bir sıra ve erkekler için başka bir sıra verecektir. Bunu Şekil 14.9’da gösterdik. Grafiğinizi SPSS’ye kaydetmek için Ekle’ye tıklayın, sonucu Şekil 14.10’da Plots etiketli alt panelde gösterilir. Belirtimin genel yapısının Yatay Eksen∗Ayrı Çizgiler∗Ayrı Grafikler olduğuna dikkat edin. Ana iletişim penceresine dönmek için Devam’ı tıklayın. Ardından çok amaçlı analiz yapmak için Tamam’a tıklayın.

OMNIBUS ANALİZİ SPSS ÇIKTI

Şekil 14.11’de gösterilen Box testinin sonuçları istatistiksel olarak anlamlı değildir; bu, kovaryans matrislerinin eşitliği varsayımının reddedilemeyeceğini gösterir. Sonuçları Şekil 14.12’de gösterilen Mauchly’nin Küresellik Testi, denek içi değişkenin sadece iki seviyesi ile gerçekleştirilemez. Levene’nin hata varyans eşitliği testi istatistiksel olarak anlamlı değildi; bu nedenle varyansın homojenliği varsayımını reddedemeyiz.

Konu içi özet tablosu Şekil 14.14’te sunulmaktadır. Attract × Age etkileşimi dışındaki tüm etkiler istatistiksel olarak anlamlıdır. Çekme × Yaş × Cinsiyet’in üç yönlü etkileşimi önemlidir: Üç bağımsız değişkenin kombinasyonlarının bağımlı değişken üzerindeki performansı etkilediğini biliyoruz. Bu en üst düzey etkileşim olduğu için, basit etki analizlerimize konsantre olmamız gereken yer burasıdır.

Konular arası özet tablosunu Şekil 14.15’te sunuyoruz. Bu tablodan, her iki ana etkinin de istatistiksel olarak anlamlı olduğunu görüyoruz. Ancak, üç yönlü etkileşim bu etkilerin yerini alır ve şimdi üç yönlü etkileşime ilişkin basit etki analizlerimize geçebiliriz.

ANOVA SONRASI ANALİZİN SPSS’DE YAPILMASI

Analizi omnibus ANOVA için yaptığınız gibi yapılandırın, ancak şimdi Seçenekler iletişim penceresinde Şekil 14.16’da gösterildiği gibi üç yönlü etkileşim terimine tıklayacağız. Ayrıca, analizimizin tanımlayıcı, homojenlik ve çizim kısımlarını zaten çalıştırdığımız için, bunları tekrar tekrarlamaya gerek yoktur.

Bu kısa işlemin sonunda Tamam’a tıklamak yerine Yapıştır düğmesine tıklayın. Temel sözdizimi daha sonra bir sözdizimi penceresine yerleştirilecektir; o pencereyi masaüstünüzde bulun ve tıklayarak aktif hale getirin. Bu pencere Şekil 14.17’de gösterilmiştir.

İki yönlü etkileşimi içeren /EMMEANS = TABLES alt komutunu çoğaltarak ve her birine karşılaştırma sözdizimimizi ekleyerek Şekil 14.18’de gösterildiği gibi basit efekt sözdizimimizi ekledik. Ana menüden Çalıştır ➜ Tümü’nü seçin.

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