Normallik ve varyans homojenliği konularını dikkate almadan önce, araştırmacılar öncelikle eksik değerler ve aykırı değerlerle ilgili konuları ele almalıdır. Katılımsız bırakılırsa, bu sorunlardan herhangi biri dağıtımın şeklini bozabilir.

Mevcut örnek veri seti, değişkenler için hiçbir eksik değer içermiyordu. Değişkenlerden herhangi biri için bir veya daha fazla eksik değer olsaydı, iki stratejiden birini uygulayabilirdik:

(a) Programın, belirli bir değişkende eksik değerlere sahip durumları atlayarak istatistikleri (örneğin, araçlar) hesapladığı SPSS veya SAS liste bazında silme varsayılanını kullanın;
(b) kayıp değeri istatistiksel bir ikame değeri ile tahmin etmeye veya hesaplamaya çalışmak.

SPSS, SPSS sistemine özel bir eklenti olarak Eksik Değerler Analizi (MVA) modülünü sunar. SPSS ayrıca Dönüştürme özelliği aracılığıyla bir ortalama ikame atama prosedürü de sunar. Benzer şekilde, SAS, eksik değerlerin empoze edilmesi için MI (Multiple Imputation) programını sunmaktadır. Eksik değerleri analiz etmenin tam bir tartışması, bu çalışma gibi ANOVA üzerine bir metnin kapsamı dışındadır.

SPSS OUTLIERS ANALİZİ

Aykırı değerlerin, incelenen popülasyonu temsil etmeyen belirli bir değişken üzerinde uç değerlere sahip durumları ifade ettiğini hatırlayın. Kategorik bağımsız değişkenimizin (terapi) seviyeleri boyunca sürekli bağımlı değişkenimiz (GAF skoru) üzerindeki aykırı değerleri değerlendirmek için, Keşfet iletişim penceresini açan Analiz Et ➜ Tanımlayıcı İstatistikler ➜ Keşfet’e tıklayarak başlıyoruz.

İletişim penceresinin sol paneli, analizdeki tüm değişkenlerin bir listesini içerir. Sürekli bağımlı değişkeni (GAFscore) Dependent List penceresine tıklıyoruz. Faktör Listesi penceresi, bağımsız değişkenin her bir grubu veya düzeyi tarafından tek değişkenli aykırı değerleri “kıracak” veya bölecek kategorik bağımsız değişkenler üzerine tıklamanıza izin verir.

Bu profilleri elde etmek için kalan kategorik bağımsız değişkenimizi (terapi) Faktör Listesi penceresine tıklıyoruz. Değişkenler panelinin altında (sol tarafta), her bir değişkeni açıklamak için İstatistik (temel tanımlayıcı istatistikler) veya Plots (pencere çizimleri veya gövde-yaprak grafikleri) arasında geçiş yapmanızı sağlayan Görüntü paneli bulunur.

SPSS varsayılanı her ikisini de görüntülemektir. İletişim penceresinin sağ tarafında üç buton bulunur: İstatistikler, Grafikler ve Seçenekler. Bu üç basmalı düğme, ek tanımlayıcı istatistikler, grafikler ve varsayılan (liste bazında) eksik değerler seçeneğini geçersiz kılmanın yollarını istemenize izin verir.

Spss de kayıp veriler nasıl bulunur
SPSS missing value
Eksik veri tamamlama yöntemleri
Eksik veri Nedir
SPSS missing value 99
Kayıp veri analizi
Kayıp veri grafiği
SPSS veri silme

İstatistikler düğmesine tıklayın ve Keşfet: İstatistikler iletişim penceresi oluşturulur. Bu iletişim penceresi, ikisi burada bizi ilgilendiren dört kontrol penceresinden oluşur, Tanımlayıcılar (varsayılan) temel tanımlayıcı istatistikleri görüntüler ve Aykırı Değerler, her bağımlı değişken için en büyük ve en küçük beş Uç Değere sahip durumları görüntüler. Bu onay kutularının her biri tıklandı. Devam’ı tıklatmak sizi ana iletişim penceresine geri getirir.

Plots düğmesine tıklandığında Keşfet: Plots iletişim penceresi açılır. Kutu Grafikleri paneli, bağımsız değişkenin her grubu veya düzeyi için kutu grafikleri üretir. Bu tür grafikler, araştırmacının bağımsız değişkenin her bir seviyesindeki puanların yayılımını veya değişkenliğini görmesine izin verir.

Grafikler paneli, bağımsız değişkenin seviyelerine veya gruplarına göre bölünmüş sürekli bağımlı değişkenlerin gövde-yaprak ve histogram grafiklerini üretir. Bu grafikler, bağımsız değişkenin düzeyi başına her bir bağımlı değişken puanının hem oluşma sıklığını hem de gerçek değerini sağlar.

Testlerle Normallik çizelgeleri onay kutusu, normallik varsayımını test etmek için Kolmogorov-Smirnov istatistiği ve Shapiro-Wilk istatistiği ile birlikte bu metinde ele almayacağımız normal ve eğilimi azaltılmış olasılık grafikleri üretir. ANOVA ilke ve prosedürlerine odaklandığımız için kutu grafiklerinin, gövde-yaprak grafiklerinin veya normal olasılık grafiklerinin kullanımı üzerinde ayrıntılı olarak durmayacağız. İlgilenen okuyucu Meyers  bu konulara giriş içindir.

Keşfet: Grafikler penceresinde Devam’ı ve Keşfet penceresinde Tamam’ı tıklatmak, SPSS’ye analizi gerçekleştirmesi talimatını verecektir. SPSS Keşfet çıktısı, bağımsız değişkenin seviyelerine göre bölünmüş bağımlı değişken üzerinde Uç Değerlere sahip durumlarla ilgili olduğu için, sürekli bağımlı değişkenimizde Uç Değerlere sahip en büyük iki ve en küçük iki durumu listeleyen Şekil 5.14’te gösterilmektedir. (GAF skoru) bağımsız değişkenin (terapi) seviyelerine göre kırılmıştır.

SPSS temerrütünün normalde en yüksek ve en düşük beş vaka olduğuna ve küçük örnek boyutunun bir sonucu olarak kesildiğine dikkat edin. Çıktı, olası aykırı değerlerin değerlendirilmesini ve tanımlanmasını kolaylaştırmak için hem Uç Değerleri hem de Vaka Numarasını sağlar. Mevcut örnekte, bu değerleri yayınlanmış aralıklar içinde kabul ediyoruz ve bu nedenle onları görmezden gelebiliriz. Tersine, herhangi bir olağandışı aykırı değer keşfetmiş olsaydık, onları silme için olası adaylar olarak görebilirdik.

SPSS NORMALİTE ANALİZİ

Normallik değerlendirmemize, Şekil 5.15’te gösterildiği gibi, bağımsız değişkenin (terapi) üç düzeyine bölünmüş sürekli bağımlı değişkenimizin (GAFscore) çarpıklık ve basıklık değerlerini inceleyerek başlıyoruz. Tanımlayıcı çıktısının incelenmesi, çarpıklık değerlerinin normal +1.0 ila −1.0 aralığında olduğunu gösterir. Bununla birlikte, negatif basıklık kısa ve psikodinamik koşullarla ilişkilidir (sırasıyla -1.869 ve -1.557).

Bu basıklık değerinin, manipülasyonun kendisinden ziyade küçük örneklem boyutunun (n = 5) bir fonksiyonu olduğundan şüpheleniyoruz ve bu nedenle mevcut örnekte bağımlı değişkeni dönüştürmeye çalışmıyoruz. Bu dönüşümlerin SPSS ile nasıl yapılacağına ilişkin tartışmalara bakın.

Önceki şüphemiz, SPSS Normallik Testleri çıktısı ile doğrulanmıştır. Hem Kolmogorov–Smirnov hem de Shapiro– Wilk testleri, bağımsız değişkenin her düzeyi için istatistiksel olarak anlamlı değildi (p > .01). Bu sonuç, terapi seviyeleri arasında GAF puanlarıyla ilişkili hata dağılımının normallikten önemli ölçüde ayrılmadığını gösterir.

VARYANS ANALİZİNİN SPSS HOMOJENLİĞİ

SPSS içinde varyansın homojenliğini (homosedastisite) değerlendirmenin çeşitli yolları vardır. Levene, Welch ve Brown-Forsythe testlerini elde etmek için SPSS Tek Yönlü ANOVA prosedürünü kullanarak bağımlı değişkenin varyansının homojenliğinin (eşit varyans) bağımsız değişkenin seviyeleri arasında nasıl değerlendirileceğini göstereceğiz. Analiz Et ➜ Ortalamaları Karşılaştır ➜ Tek Yönlü ANOVA iletişim penceresini oluşturan Tek Yönlü ANOVA’ya tıklayın. 

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