ÖRNEĞİMİZİN KISA AÇIKLAMASI

Varsayımsal sayısal örneğimizde, araştırmacılar, okul yılı boyunca üç farklı matematik eğitim programından birine maruz kalan belirli bir sınıftaki otuz altı okul çocuğuna matematik kelime problemleri testi uyguladılar. Grup 1’deki (Geleneksel) çocuklar, okul bölgesinde onlarca yıldır geleneksel müfredat kapsamında matematiği öğrendi.

Grup 2’deki (Serbest Biçim) çocukların matematik seansları sırasında materyalle istedikleri şekilde etkileşime girmelerine izin verildi; öğretmen her zaman bir kaynak olarak mevcuttu. Grup 3’teki (Yazılım) çocuklar, yerel üniversiteden öğretim üyeleri ve öğrencilerden oluşan bir ekip tarafından geliştirilen matematik eğitim yazılımı aracılığıyla matematiği öğrendi; yine, öğretmen bir kaynak olarak mevcuttu.

Bağımlı değişken, test için ayrılan saatte doğru cevaplanan matematik kelime problemlerinin sayısıydı. Sözel yeteneğin bu çalışmada ortak değişken olarak kullanılması gerektiğini varsayan araştırmacılar, matematik testinden birkaç gün önce çocuklara sözel yeterlilik testi uyguladılar.

Bu çalışma için SPSS veri dosyası Şekil 16.2’de gösterilmiştir. Subid isimli değişken bizim katılımcı tanımlama kodumuzdur. Grup değişkeni, çocukların maruz kaldığı eğitim programının türünü temsil eder; 1, 2 ve 3 kodları sırasıyla Geleneksel, Serbest Biçim ve Yazılım anlamına gelir.

Math_dv adlı değişken, doğru şekilde çözülen matematik kelime problemlerinin sayısını gösterir; Bunun bağımlı değişken olduğunu hatırlamanıza yardımcı olması için adın sonundaki dv harflerini kullandık. fiil_cov adlı değişken, sözel yeterlilik testindeki puanı belirtir (yüksek puanlar daha fazla sözel yeterliliği gösterir); Bu değişkenin ortak değişken olarak kullanıldığını hatırlamanıza yardımcı olması için adın sonundaki cov harflerini kullandık.

VERİ ANALİZ STRATEJİMİZ

Bu sayısal örnek için veri analizini önce SPSS, sonra SAS kullanarak, yer kazanmak adına el hesaplamalarını yaparak gerçekleştireceğiz. Analiz şu şekilde ilerleyecektir:

• İlk olarak, bağımsız değişken olarak group ve bağımlı değişken olarak math_dv’yi kullanarak basitleştirilmiş ANOVA tasarımını çalıştıracağız. Bu, kovaryans analizi için, analizdeki ortak değişken olmadan ne elde edeceğimizi bize gösterecek bir bağlam oluşturacaktır.
• İkinci olarak, kovaryans analizine hazırlık olarak, doğrusallık ve regresyonun homojenliği varsayımlarının karşılandığından emin olmak için verileri değerlendireceğiz.
• Üçüncü olarak, bağımsız değişken olarak grubu, bağımlı değişken olarak matematik_dv’yi ve ortak değişken olarak fiil_cov’u kullanarak ANCOVA’yı gerçekleştireceğiz.

Regresyon tablosu
Regresyon analizi
Regresyon analizi pdf
Regresyon analizi makale
Regresyon analizi yorumlama
Regresyon Analizi ders notları
Basit doğrusal regresyon
Regresyon Analizi soru ve CEVAPLARI

ANOVA’NIN SPSS’DE YAPILMASI

Ana SPSS menüsünden Analiz Et ➜ Genel Doğrusal Model ➜ Tek Değişken’i seçin. Bu yolu seçmek Şekil 16.3’te gösterilen diyalog penceresini açacaktır. Sabit faktör olarak grup ve bağımlı değişken olarak matematik_dv ile yapılandırdık. Bu analizde ilgilenilen tek bilgi grubun ana etkisi olduğundan, temel ANOVA’yı çalıştırmak için Tamam’a tıklıyoruz.

ANOVA’nın özet tablosu Şekil 16.4’te gösterilmektedir. Çıktıdan da anlaşılacağı gibi, grupla ilişkili F oranı istatistiksel olarak anlamlı değildir. Sadece bu bilgilere dayanarak, eğitimsel eğitim programlarının matematik kelime problem çözmeyi öğretmedeki etkinlikleri açısından genellikle farklılık göstermediği sonucuna varılacaktır; yani, üç grubun ortalamaları arasında anlamlı bir fark yoktur.

SPSS’DE ANCOVA VARSAYIMLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ

REGRESYON DOĞRUSALLIĞI

Değerlendireceğimiz ilk varsayım, regresyonun doğrusallığıdır. Buradaki amaç, ortak değişkenin (sözlü yeterlilik) ve bağımlı değişkenin (doğru çözülen matematik problemlerinin sayısı) dağılım grafiğini görüntülemektir. Bu iki değişken arasındaki ilişkinin doğrusal olduğunu belirlersek, regresyonun doğrusallığı varsayımı karşılanmış olacaktır.

Ana SPSS menüsünden Graphs ➜ Legacy Dialogs ➜ Interactive ➜ Scatterplot öğesini seçin. Bu yolu seçmek Şekil 16.5’te gösterilen diyalog penceresini açacaktır. Pencere, Değişkenleri Ata sekmesinde açılır. Math_dv’yi dikey ok üzerinde bulunan y Ekseni paneline sürükleyin (bağımlı değişkeni her zaman y eksenine yerleştirin). Ardından verb_cov’u dikey ok üzerinde bulunan x Eksen paneline sürükleyin. Sığdır sekmesini seçin. Yöntem açılır menüsü altında varsayılan olarak Yok gösterilir. Şekil 16.7’de gösterildiği gibi Regresyon’u seçin.

Sabiti denkleme dahil et onay kutusunun işaretli olduğundan emin olun. Ayrıca, doğrusallık varsayımı bir bütün olarak örnek üzerinde test edildiğinden, pencerenin altına doğru için Sığdır satırları altında Toplam’ı kontrol etmemiz gerekir (bu varsayılandır). Analizi gerçekleştirmek için Tamam’a tıklayın.

Ortaya çıkan dağılım grafiği Şekil 16.8’de gösterilmektedir. Şekilde görüldüğü gibi, doğru çözülen matematik problem sayısı bağımlı değişkeni ile sözel yeteneğin ortak değişkeni arasındaki ilişki doğrusal görünmektedir. Dolayısıyla, regresyonun doğrusallığı varsayımı karşılanmış görünmektedir.

REGRESYONUN HOMOJENLİĞİ

Regresyonun homojenliği varsayımı, ortak değişkenden bağımlı değişkeni öngören regresyon çizgilerinin gruplar arasında karşılaştırılabilir eğimlere sahip olduğunu ileri sürer. Bu, anlamlı olmayan bir Gruplar × Ortak Değişken etkileşim etkisi elde edilerek test edilir.

Ana SPSS menüsünden Analiz Et ➜ Genel Doğrusal Model ➜ Tek Değişken’i seçin. Bu yolu seçmek Şekil 16.9’da gösterilen diyalog penceresini açacaktır. Sabit faktör olarak grup, bağımlı değişken olarak matematik_dv ve ortak değişken olarak fiil_cov ile yapılandırdık.

A’da gösterilen diyalog ekranına ulaşmak için Model butonunu seçin. Model Belirt alanında Özel’e tıklayın ve Yapı Terimleri altındaki açılır menüden Ana efektler’i seçin. Şimdi Faktörler ve Değişkenler panelinde group ve verb_cov’u seçin ve Model paneline tıklayın. Bu, Şekil 16.10B’de gösterilmektedir.

Şimdi aşağı açılır menüden Etkileşim’i seçin (Ana efektler seçiminin yerine). Kontrol düğmesini basılı tutarken birer birer tıklatarak hem group hem de verb_cov’a tıklayın. Bu setin Model paneline tıklanması, Şekil 16.11B’de gösterildiği gibi  etkileşimini belirtir. Ana GLM penceresine dönmek için Devam’a tıklayın ve analizi çalıştırmak için Tamam’a tıklayın.

İlgilendiğimiz tek çıktı, Şekil 16.12’deki özet tabloda gösterilen group∗verb_cov etkileşiminin anlam testidir. Özet tablosundan da görülebileceği gibi, etki istatistiksel olarak anlamlı değildir. Böylece regresyonun homojenliği varsayımının ihlal edilmediğini varsayabiliriz ve ANCOVA ile de devam edebiliriz.

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