Çıktı ayrıca, çoklu korelasyon hakkındaki bilgilerin altında bulunan ANOVA (Varyans Analizi) etiketli bir tablo içerir. Bu, modelin (bağımlı değişkeni tahmin etmede bağımsız değişkenler kümesinin) öneminin bir testidir. Boş hipotez, tüm bağımsız değişkenler kümesinin bağımlı değişkenle önemli ölçüde ilişkili olmadığını belirtir. Sig. sütun, modelin anlamlılık testi için P değerini temsil eder. Bu durumda, P < .0005, dolayısıyla bağımsız değişkenin bağımlı değişkenle önemli ölçüde ilişkili olduğu sonucuna varırız.

Diğer sütunlar, ayrıntıyı ve P değerinin belirlendiği yapı taşlarını sağlar. Regresyon karelerinin toplamının (8309.56) serbestlik derecesi sayısına (1) bölümü, F oranının payı olan Regresyon için Ortalama Kare (8309.56)’dır.

Artık (1373.95) olarak etiketlenen karelerin toplamı, tahmin edilen değerler ile y’nin gerçek değerleri arasındaki kare farklarının toplamı, yani regresyon çizgisi etrafındaki verilerin kare sapmalarının toplamıdır. Bunlar, varyasyon oranı istatistiğini, r2’yi vermek üzere birleştirilir.

Kalan karelerin serbestlik derecesi sayısına bölünmesi (7) artıkların varyansı, Ortalama Kare etiketli sütunda 196,28’dir. Bu değerin karekökü olan 14.01, sy.x tahmininin standart hatasıdır. F oranı, bu iki ortalama karenin oranıdır.

H0: = 0 ve H1: 0 hipotezlerinin bir testi için Önem Testi Regresyon çıktısının Katsayılar tablosunda verilmiştir. t istatistiği t 9.23 6.507’dir. Sig altında listelenen P değeri, 1.418. çıktıda, .000’dir. Bu, çoğu potansiyel değerden (örneğin, .05 veya .01 veya hatta .001) daha küçük olduğundan, H0 reddedilir.

Bu örneklem tarafından temsil edilen ilçe popülasyonunda maruz kalma ile kanser ölümleri arasında sıfır olmayan (pozitif) bir ilişki olduğu sonucuna varıyoruz.

Bu çalışmanın başlangıcında, araştırmacıların pozitif bir ilişkinin bulunabileceğine inanmak için nedenleri vardı. Bu nedenle, H0: 0 ve H1: > 0 ile tek kuyruklu bir test uygun olurdu. SPSS tarafından yazdırılan P değeri iki kuyruklu bir test içindir. H0’ı tek taraflı bir alternatif lehine reddetmek için, P/2’den küçük olmalı ve regresyon ağırlığının işareti H1 ile tutarlı olmalıdır. Bu örnekte her iki koşul da karşılanmaktadır ve tek kuyruklu bir testte de H0 reddedilmektedir.

Dikkatli okuyucu, bu t değeri ve P’nin, korelasyon katsayısı testi için olduğu gibi anlamlılık testinde de aynı olduğunu fark edebilir. Bir çalışmada yalnızca bir sayısal bağımsız değişken ve bir sayısal bağımlı değişken olduğunda, regresyon katsayısı ve korelasyon katsayısı aynı işarete (+ veya -) sahiptir ve anlamlılık testleri aynıdır.

ÖNEMLİLİK testi
Parametrik Hipotez testleri
Parametrik testler
Nonparametrik testler nedir
Parametrik test örnekleri
Parametrik testler nedir
Parametrik ve nonparametrik testler
Parametrik ve nonparametrik testler örnekleri

Regresyon Denklemini Tahmin Etme

Regresyon çizgisinin kesişim ve eğiminin en küçük kareler tahminleri, çıktının Katsayılar tablosunda (Şekil 13.4) Standart Olmayan Katsayılar başlığı altında görüntülenir. B başlıklı sütunda iki değer listelenmiştir; bunlar sırasıyla kesme (a, 114.716) ve regresyon ağırlığıdır (b, 9.231). En küçük kareler doğrusu denklemi böylece y = 114.716 + 9.231x olur. (SPSS’nin saçılım grafiğine regresyon çizgisini eklemesi için talimatlar daha sonraki bir bölümde verilmiştir.)

SPSS ayrıca çıktıda Beta olarak etiketlenmiş, Standardize Katsayı adı verilen bir form yazdırır. Standartlaştırılmış ağırlık, x’teki bir standart sapma değişikliği ile ilişkili y’deki standart sapma değişikliğinin sayısıdır. Bu nedenle, bu örnekte, maruziyetteki bir standart sapma artışı, kanser mortalitesinde 0.93 standart sapma artışıyla ilişkilidir – büyük bir etki.

x ve y birimleri tanıdık olduğunda (örneğin, gelir, zaman, vücut ağırlığı) standartlaştırılmamış (“ham”) katsayı kolayca yorumlanır. Ölçekler daha az tanıdık birimlerde olduğunda (örneğin, psikolojik test puanları), standartlaştırılmış ağırlık, x ve y arasındaki ilişkiyi ifade etmenin uygun bir yoludur.

Güven Aralığı seçeneği, çıktıda biri eğim ve diğeri kesişim için olmak üzere iki %95 aralık üretti. Eğim aralığı, maruziyetteki bir birimlik artışın ölüm oranındaki artışla 100.000 kişi yılı başına en az 5.88 ölüm ve belki de 12.59 kadar ek ölümle ilişkili olduğundan %95 emin olduğumuzu gösterir.

Bu değerler, önceden seçilmiş güven aralığını vermek için gereken standart hatanın 9.23’e katları eklenerek ve bundan çıkarılarak elde edildi. Bu örnekte, standart hata 1.42’dir (bkz. Şekil 13.3’teki Std. Error) ve 7 serbestlik dereceli t dağılımından çarpan 2.37’dir.

Regresyon Çizgisini Çizmek

SPSS, bir dağılım grafiği üzerinde en küçük kareler çizgisini (regresyon çizgisi) çizecektir. Bu, arsa oluştururken veya yaptıktan sonra talep edebileceğiniz bir seçenektir. İkinci örnek için şu adımları izleyin:

1. SPSS Chart Editor’ı açmak için dağılım grafiği grafiğine çift tıklayın.
2. Tüm veri noktalarını seçin (tıklayın); vurgulanmış hale gelecekler.
3. Menü çubuğundaki Öğeler’e tıklayın.
4. Açılır menüden Satırı Toplama Sığdır’ı seçin.
5. Linear fit line seçeneği seçili olarak Özellikler iletişim kutusu açılacaktır. Kapat’ı tıklatarak bu varsayılanı kabul edin.
6. Grafik Düzenleme Penceresini kapatmak için sağ üst köşedeki X’e tıklayın.

BAŞKA BİR ÖRNEK: X VE Y’NİN TERS İLİŞKİSİ

Başka bir örnek olarak, bir otomobilin hızlanma gürültüsü ile otoyolun bir bölümü için hız arasındaki ilişki hakkında veri içeren “noise.sav” veri dosyasını açın. Bağımlı değişken (y) olarak hızlanma gürültüsü ve bağımsız değişken (x) olarak hız (mph) ile bir dağılım grafiği (regresyon çizgisi üst üste bindirilmiş olarak) yapın ve (tanımlayıcı istatistikler dahil) basit bir regresyon analizi yapın. Her iki prosedürden elde ettiğiniz çıktı göz önüne alınır.

Hız ve ivme gürültüsü arasında ters bir ilişki olduğuna dikkat edin. Bunu ilk önce negatif korelasyonla (–0.818) görüyoruz, bu da güçlü, negatif bir doğrusal ilişkiye işaret ediyor. Ters ilişki, saçılım grafiğindeki doğrunun negatif eğimi ile de gösterilir. Dağılım grafiği ayrıca belirgin bir aykırı değer olmadığını da gösterir.

Sig etiketi altında verilen P değeri. .000’dir, bu da P < .0005 anlamına gelir; gürültü, otoyoldaki hız ile önemli ölçüde ters orantılıdır. Gürültü ile hız arasında önemli bir negatif ilişkimiz olduğu göz önüne alındığında, ilişkinin gücünü soruyoruz. Hız bilinen birimlerle (mil/saat veya mph) ölçüldüğü için standartlaştırılmamış regresyon ağırlığını (çıktıda B etiketli) yorumlamayı tercih edebiliriz. Bu bize, otoyolun bazı bölümlerinde ortalama hızdaki her 1 mph’lik artışın, hızlanma gürültüsünde .031 birimlik bir azalma ile ilişkili olduğunu söyler.

Hız ve gürültü arasındaki ilişkinin güçlü ve olumsuz olduğunu zaten gördük. Ek olarak, regresyon analizinin ürettiği çıktı, korelasyonun karesinin 0.669 olduğunu göstermektedir. (Birden çok R’nin korelasyonun mutlak değeri olduğunu hatırlayın.) Böylece gürültü seviyesindeki değişkenliğin %66,9’u hız ile açıklanır ve %100’den çıkarıldığında gürültü seviyesindeki değişimin %33.1’i yer alır.

The post Model için Önem Testi – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri first appeared on Akademi Delisi.