Buraya kadarki tartışmamızda önerdiğimiz gibi, analizin ANOVA sonrası aşamasında çeşitli karşılaştırmaların sonuçlarını incelemek mümkündür. Hem ortogonal hem de ortogonal olmayanları sayarak yapılabilecek ikili karşılaştırmaların sayısı, açıkçası, çalışmada sahip olduğumuz grup (ortalama) sayısının bir fonksiyonudur; aşağıdaki formül kullanılarak hesaplanabilir.

Yukarıdaki formülde a, grup sayısıdır. Bunu göstermek için, çalışmada üç grubumuz olsaydı, toplam üç ikili karşılaştırma yapabiliriz: (3 × 2) ÷ 2 = 6 ÷ 2 = 3; Çalışmada beş grubumuz olsaydı on ikili karşılaştırma yapabilirdik: (5 × 4) ÷ 2 = 20 ÷ 2 = 10; yedi grubumuz olsaydı yirmi bir karşılaştırma yapabilirdik: (7 × 6) ÷ 2 = 42 ÷ 2 = 21; ve benzeri.

Tüm bu karşılaştırmaları gerçekleştirmenin temel istatistiksel dezavantajı, eğer .05’lik bir alfa seviyesinde yeterli karşılaştırmalar yaparsak, eğer sıfır hipotezi doğruysa, uzun vadede bazılarının yalnızca tesadüfen önemli bulunacağıdır. Aslında, karşılaştırmalar artık .05’lik bir alfa seviyesi altında yapılmamaktadır. Alfa enflasyonu ile kastedilen budur. Tek bir çalışmadan elde edilen araçların, araçların bir “ailesini” temsil ettiğini düşünüyorsanız, o zaman belirtilen alfa düzeyimizi aşan ailesel hatadan bahsedebiliriz. Bu sorun, kümülatif Tip I hatası olarak da bilinir.

Alfa enflasyonu – ailevi hatada bizim alfa seviyemizi aşan bir artış – ortalama bir farkın “doğru” olduğunu iddia ederek bir veya daha fazla Tip I (yanlış pozitif) hata yapmamıza neden olabilir (“gerçek” bir farkı yansıtır) koşullar arasında) böyle olmadığında.

Daha az belirgin olsa da, kendimizi yalnızca birbirine dik karşılaştırmalar yapmakla sınırladığımızda bile, bir miktar alfa enflasyonu riskiyle karşı karşıyayız. Elimizde mevcut olan a − 1 karşılaştırmalarıyla, ikiden fazla grubumuz olduğunda alfa enflasyonuna giden yola başlarız. Örneğin, beş gruplu SAT çalışma zamanı örneğimizde, dört dikey karşılaştırma yapabilir ve böylece alfa seviyemizi en azından biraz şişirme riskiyle karşı karşıya kalabiliriz.

OLASILIKLARDA BEKLENEN DEĞİŞİKLİKLER

Cohen, .05 alfa düzeyinde değerlendirilen belirli sayıda (j) bağımsız karşılaştırma yaparsak, en az bir Tip I hata yapma olasılığını hesaplamanın bir yolunu verir.

Howell (1997), bunun aile bazında beklenen bir hata oranı olduğunu belirtir. Örneğin, beş grubumuz olsaydı ve dört dik karşılaştırmanın hepsini (j = 4) yapmış olsaydık, en az bir Tip I hata yapma olasılığı yaklaşık .18’dir (bu bizim .05 alfa seviyemizden yaklaşık üç kat daha fazladır); eğer yedi grubumuz olsaydı ve mümkün olan yirmi bir ikili karşılaştırmanın hepsini yapmış olsaydık (j = 21), Tip I hata yapma olasılığı en az olur.

Bu son durumu oranlara çevirecek olursak, yirmi bir çiftin en az bir ortalama çiftinin önemli ölçüde farklı olduğu sonucuna varma olasılığı 2’ye 1’den daha kötü değildir. Böyle bir Tip I hata yapma olasılığı kabul edilemez derecede yüksektir.

Finansal analiz tekniği Enflasyon
Enflasyonun firmaya Etkileri
Paranın alım gücünün sabit olduğu ve zamanla değişmediği muhasebe kavramı
Mali Analizi ETKİLEYEN faktörler
Enflasyonun finansal yönetim Üzerindeki Etkileri
Mali tablo düzenleme ilkeleri
Tam bir finansal tablolar seti
Bilanço kalemleri hangi finansal tabloda yer alır

ALFA ENFLASYONUYLA BAŞA ÇIKMAK

Alfa şişme olasılığına karşı çok dikkatli olmamız gereken üç genel durum vardır: (a) a posteriori karşılaştırmalar yaptığımızda, (b) tüm olası ortogonal karşılaştırmaları yaptığımızda ve (c) çağırdığımızda. göreceli olarak daha fazla sayıda olası karşılaştırma yapılmasını gerektiren prosedürlerden biri (örneğin, tüm ikili karşılaştırmaların yapılması).

Bu üç tür koşul altında, araştırmacıların alfa enflasyonunu şu veya bu şekilde telafi etmesi çok yaygındır; göreceğimiz gibi, yaygın olarak kullanılan sözde post hoc prosedürlerin çoğu, hesaplamalarda yerleşik bazı tazminat mekanizmalarına sahiptir.

ÇOKLU KARŞILAŞTIRMA PROSEDÜRLERİNİN GENEL KATEGORİLERİ

Bu bölümde bahsettiğimiz çoklu karşılaştırma prosedürlerinin dört genel kategorisi vardır. Bu kategoriler, katı ve hızlı farklı kavramlardan daha çok keyfi bölme çizgilerini temsil eder. Bununla birlikte, şemamız kısmen araştırmacıların bu prosedürlerle genel olarak çalışma şekli etrafında yapılandırılmıştır.

SONRAKİ KARŞILAŞTIRMALAR

Çoklu karşılaştırmalara bir yaklaşım, genellikle post hoc testler olarak adlandırılanları kullanmaktır. Post hoc testler, çok amaçlı ANOVA’dan önce planlanmayan veya belirtilmeyen, ancak yalnızca istatistiksel olarak anlamlı bir F oranı elde edildikten sonra hesaplanan ortalama çiftlerinin karşılaştırmalarıdır. Post hoc testlerin çoğu, olası tüm ikili karşılaştırmaların yapılmasını içerir.

Bu yaklaşım teorik değildir, keşfedicidir ve kesinlikle a posteriori’dir. SPSS’nin neredeyse tüm ANOVA prosedürlerinde bulunan bir Post Hoc iletişim penceresi vardır ve SAS’ın ANOVA prosedürlerinde post hoc testlerini içeren açılır menüleri vardır. SPSS’de on sekiz post hoc testi mevcuttur ve SAS on tanedir. Alfa enflasyonu, özellikle birçok karşılaştırma yapılırsa, burada büyük bir endişe kaynağı haline gelir. Post hoc testleri Bölüm’de tartışıyoruz.

HAZIR KONTRASTLAR

Çoklu karşılaştırmalara ikinci bir yaklaşım, önceden ayarlanmış karşıtlıklar dediğimiz şeyi kullanma stratejisidir. SPSS’nin Genel Doğrusal Model prosedürlerinde bulunan bir Karşıtlıklar iletişim penceresi vardır; bu pencereden yaklaşık yarım düzine farklı zaten yapılandırılmış kontrast mevcuttur; SAS’ın açılır menüsünde sadece birkaç tane var. Önceden ayarlanmış kontrastları kullanma yaklaşımı, maksimum karşılaştırma sayısından daha az sayıda yapıldığından, post hoc test yaklaşımından daha kısıtlıdır.

Mevcut karşılaştırmalardan bazıları ikili, bazıları ise bileşiktir; ayrıca, bazıları ortogonal ve diğerleri ortogonal değildir. Bu karşıtlıklar teorik veya keşifsel bir modda kullanılabilir, ancak veri toplamadan önce bazı modellere dayalı olarak planlanan karşılaştırmaları yapmak için de kullanılabilirler. Önceden ayarlanmış karşıtlıkları  tartışıyoruz.

POLİNOMİAL KONTRASTLAR

Bir tür önceden ayarlanmış kontrast, burada ayrı muameleyi garanti etmek için yeterince farklı bir vurguya sahiptir. Polinom kontrastları olarak bilinir ve kişinin bu kontrastları kullanarak gerçekleştirdiği analiz tipine genellikle trend analizi denir. Grupların ortalamalarını gösteren fonksiyonun şeklini açıklamak için bir eğilim analizi kullanılır. Bu fonksiyonu çizerken, gruplar x ekseninde temsil edilir ve bağımlı değişken y ekseninde temsil edilir. Grupların araçları daha sonra bu ızgaraya yerleştirilir ve daha sonra fonksiyonun şeklini ortaya çıkarmak için bağlanır. Polinom kontrastlarını tartışıyoruz.

KULLANICI TANIMLI KONTRASTLAR

Çoklu karşılaştırmalara yönelik dördüncü bir yaklaşım, kullanıcı tanımlı karşıtlıklar kullanmaktır. Bu, araçların ANOVA sonrası karşılaştırmaları konusuna en teorik ve çoğu zaman en rasyonel yaklaşımdır. Araştırmacılar, veri toplamadan önce hangi grupların veya grup kombinasyonlarının diğerleriyle karşılaştırılacağını belirler ve daha sonra ANOVA’dan sonra bu planı uygulamaya devam eder, ancak zorunlu olarak değil. Bu strateji altında, tipik olarak nispeten az sayıda karşılaştırma yapılır ve bunlar ortogonal veya ortogonal olmayabilir. Kullanıcı tanımlı karşıtlıkları tartışıyoruz.

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