Alıştırma 1.3 Korelasyon

Aşağıdaki değişkenlerden ne tür bir korelasyon görmeyi beklersiniz?

(a) yakıt faturaları ve sıcaklık;
(b) dondurma satışları ve sıcaklığı;
(c) danışma seanslarının sayısı ve cinsiyet.
Yanıtlar
(a) Negatif: sıcaklık düştükçe yakıt faturalarının maliyeti artar (ve tersi).
(b) Olumlu: Sıcaklık arttıkça dondurma tüketimi de artar.
(c) Yok! İki aralık değişkenimiz olmadığı için bu veriler korelasyon için uygun olmaz. Bunun yerine, erkeklerin üstlendiği ortalama danışma seanslarının sayısını kadınların üstlendiği seanslarla karşılaştırıyor olacağız.

Alıştırma 1.4 Bağımsız ve bağımlı değişkenler

Aşağıdaki araştırma sorularında bağımsız ve bağımlı değişkenleri belirleyin:
(a) Alkol bir kişinin matematik problemlerini hesaplama yeteneğini etkiler mi?
(b) Akupunktur sırt ağrısı tedavisinde fizyoterapiden daha mı iyi?
Yanıtlar
(a) Bağımsız değişken (IV), kişinin alkol alıp almadığıdır. Deneyci, artan miktarlarda alkol uygulayarak bu hipotezi test edebilir: bir şişe viski; iki şişe viski; vb. Bağımlı değişken (DV), matematik testindeki performanstır.
(b) IV = tedavi tipi (akupunktur veya fizyoterapi); DV = sırt ağrısı seviyesi.

Alıştırma 1.5 Ne tür bir analiz?

Aşağıdakileri incelemek için ne tür bir analiz yaparsınız?
(a) cinsiyet ile evcil hayvan olarak kedi veya köpek tercihi arasındaki ilişki;
(b) bir ödeve harcanan zaman ile yüzde işareti arasındaki ilişki;
(c) cinsiyet ve hasta memnuniyeti derecelendirmeleri arasındaki ilişki.

Yanıtlar
(a) İki nominal/kategorik değişkenimiz olduğu için çapraz tablolama kullanmalıyız.
(b) İki aralık değişkenimiz olduğundan, zaman ve işaretlerin pozitif mi yoksa negatif mi ilişkili olduğunu görmek için korelasyon kullanmalıyız.
(c) Bir kategorik değişkenimiz (cinsiyet) ve bir aralık değişkenimiz (derecelendirmeler) olduğundan, erkeklerin ve kadınların ortalama derecelendirmelerini karşılaştırmak için bir test kullanmalıyız.

Egzersiz 3.1

Değişken yaş için zaten bir histogram oluşturdunuz. Şimdi oturumların dağılımını ve memnuniyet derecelerini gösteren histogramlar üretin. Ne tür bir dağılım gösteriyorlar? Veriler ‘normal dağılmış’ mı?

Her iki histogram, çoğunluğu ile nispeten normal bir dağılım göstermektedir. Ortadaki puanlar genellikle ölçeğin her iki ucunda yer alır.

Spss dosya kaydetme Nasıl yapılır
SPSS dosyasını mail atma
SPSS anket analizi
SPSS veri girişi örneği
SPSS satır ekleme
SPSS veri Girişi
Spss Nedir
Online SPSS kursu

Alıştırma 3.2

Hastaların cinsiyetine göre memnuniyet derecelerini karşılaştıran kutu grafikleri üretin. Aşağıdakiler açısından sonuçlardan ne sonuç çıkarıyorsunuz:

(a) erkekler için verilerin kadınlara göre dağılımı;
(b) erkeklerin kadınlara göre göreli memnuniyet dereceleri?

Yukarıdaki kutu grafiklerinden ilk nokta, erkek hastaların danışmanlıktan daha memnun olduklarıdır: kadınlar için 4’e kıyasla medyan derecelendirmesi genellikle 5 olan daha yüksek memnuniyet derecelendirmeleri sağlarlar.

7 puanlık derecelendirme ölçeğinde bu, erkek hastaların genel olarak danışmanlık hizmetinden memnun olduklarını, kadın hastalar için ise bu sonuca varılamayacağını düşündürür. Memnuniyet puanlarının kadın hastalar arasında daha geniş bir şekilde yayılması, bazı hastaların memnun olduğu, ancak diğerlerinin memnun olmadığı, derecelendirmelerde daha büyük bir kararsızlık derecesine işaret etmektedir.

Erkek memnuniyeti derecelendirmeleri için iki aykırı değerin olması, derecelendirmelerin çoğunluğu için nispeten yüksek derecede kümelenmeyi yansıtır (kutu grafiğindeki derecelendirmelerin orta yüzde 50’si ile gösterildiği gibi).

Bu arada, kutu grafiği grafiğiniz buna benziyor mu? Y eksenine çift tıklayarak ve ölçekte bazı değişiklikler yaparak varsayılan grafikte birkaç değişiklik yaptım:

• Minimum değeri 1 olarak değiştirdim (0’dı – çünkü memnuniyet ölçeği aslında 1’den 7’ye çıkıyor.
• Memnuniyet ölçeğinin her değerini görebilmemiz için ana artışı 1 (2 idi) olarak değiştirdim.
• Alt marjı yüzde 0’dan yüzde 5’e çıkardım (Y ekseni ve X eksenindeki 1 arasında bir boşluk sağlamak için).
Sunum, daha önce belirtildiği gibi önemlidir.

Alıştırma 4.1 Danışmanlık oturumlarını kategorilere ayırma

Danışmanlık seanslarının sayısı için verileri ‘düşük’, ‘orta’ ve ‘yüksek’ katılımı temsil eden üç eşit grup halinde yeniden kodlayın ve önce ‘danışman’, ardından ‘seks’ ile çapraz tablo oluşturun. Bu çapraz tablolar neyi gösteriyor?

Yanıtlar

Bilmemiz gereken ilk şey, danışma seanslarının kapsamıdır. Bölüm 3’teki 2. bölümden, danışma seanslarının sayısının 3 ile 12 arasında değiştiğini biliyoruz (basit bir frekans analizi yapmak bunu doğrulayacaktır).

Bu yüzden seansları aşağıdaki üç kategoriye ayırmalıyız:

1 Düşük: 1-4 seans.
2 Orta: 5-8 seans.
3 Yüksek: 9–12 seans.

Artık kategorilerimizi bildiğimize göre, SPSS’de Transform / Recode into Different Variables kullanarak danışma oturumlarını yeniden kodlayabilir ve ardından danışmanı yeni değişkenimizle çapraz tablo haline getirebiliriz.

Bu çapraz tablodan, John’un daha fazla sayıda seans düzenleme eğiliminde olduğunu görebiliriz: Jane’in hastalarının yalnızca yüzde 12’sine kıyasla, hastalarının yüzde 50’si 9-12 seansa katıldı, çoğunluğu (75 yüzde) 5-8 seansa katıldı.

Bu, John’un hastalarının yarısının neden tavsiye edilen altı seansın çok üzerinde teklif edildiğini bilmek isteyebilecek doktorumuz için yararlı bir bilgi olacaktır, ancak Jane tavsiyelere uyuyor görünmektedir. John tarafından sağlanan fazladan seans sayısı için geçerli nedenler olsa da, doktor için endişe kaynağın sonuçları olabilir: John hastalarıyla çok fazla zaman harcıyorsa, sevk için bekleme süresi artabilir.
Daha sonra, aşağıdaki tabloyla sonuçlanan seks ile seansları çapraz tabloya geçirmeniz gerekirdi.

Burada ana farkın yine 9-12 kategorisinde olduğunu görebiliriz: 9-12 seansa erkeklerin yüzde 43’ü katılırken, bu oran kadınlarda sadece yüzde 19’dur. Ama elbette bu, erkek hastaların çoğunluğunun John’u gördüğü gerçeğini yansıtıyor olabilir. Ya da belki de erkek hastalar oldukları gerçeği, ihtiyaç duyulan daha fazla seans sayısı üzerinde bir etkiye sahiptir? Bu sonuçların nedenleri ne olursa olsun, doktor sizin tarafınızdan açıkça sağlanan bilgilere sahipse, iki danışmanla tartışarak nedenleri araştırabilir.

Bu alıştırmanın yapılmasına ilişkin notlar:

• 1 Değer etiketlerini benim yaptığım gibi eklediniz mi – yeni kategorileri 1–4, 5–8, 9–12 olarak etiketleyerek? Öğrenciler genellikle kategorilerin neyi temsil ettiğini bilmek için gerekli olan bu değer etiketlerini eklemede başarısız olurlar. Alternatif olarak, “düşük”, “orta” ve “yüksek” kategorilerini etiketlemiş olabilirsiniz – ancak bu etiketler, her bir kategorinin gerçek aralıklarını sağlamaktan daha belirsizdir.
• 2 Satır yüzdelerini dahil ettiniz mi? Her kategoride sayılar düşük olsa da, yüzdeleri dahil etmelisiniz ve bunlar satır yüzdeleri olmalıdır: bazı öğrenciler, danışmanların her biri tarafından sağlanan göreli seans sayısını bilmek istediğimiz için uygun olmayan sütun yüzdeleri içerir.

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