Çıkışsal İstatistikler – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri
Parametrik Olmayan Çıkışsal İstatistikler
Karşılık gelen parametrik prosedür uygun olmadığında parametrik testler kullanılır. Normalde, bu, bağımlı değişkenin aralıklı olmadığı veya oranı ölçeklendirilmemesidir. Ayrıca, bağımlı değişken normal olarak dağıtılmadığı için olabilir. İlgilenilen veriler frekans sayıları ise, parametrik olmayan istatistikler de uygun olabilir.
Açıklama
Fit testinin Ki-kare iyiliği, örnek oranlarının teorik değerlerle eşleşip eşleşmediğini belirler. Örneğin, INA ölünün “yüklü” veya fuar olduğunu belirlemek için kullanılabilir. Doğum kusurları ile doğmuş çocukların oranını nüfus değerine (örneğin, belirli bir mahallenin normal bir doğum hattının istatistiksel olarak daha yüksek olup olmadığını belirlemek için) nüfus değerine (örneğin) ile karşılaştırmak için de kullanılabilir.
Varsayımlar
Çok az varsayım yapmamız gerekiyor. Dağıtımın şekli hakkında hiçbir varsayım yoktur. Her kategori için beklenen frekanslar en azından i olmalıdır ve kategorilerin% 20’sinden daha fazla olmamalıdır, 5’ten küçük olan frekansları beklemelidir.
SPSS Veri Fonnat
SPSS sadece tek bir değişken gerektirir.
Komutu çalıştırmak
Aşağıdaki veri setini oluşturacağız ve coins.sav’ı arayacağız. Aşağıdaki veriler, iki parayı 20 kez çevirmeyi temsil eder (H, tails, tails, tails olarak kod edilir).
İki değişken COOini ve Coin2’yi ve H’yi I ve T olarak adlandırın. Oluşturduğunuz veri dosyası, 20 satıra ve Coinl ve Coin2 adlı iki sütun var.
Ki-Kare komutunu çalıştırmak için, 4NA1YZE, daha sonra parametrik olmayan testler, ardından Chi-kare tıklayın. Bu, Chi kare testi için ana iletişim kutusunu getirecektir.
Değişken Coinl’i en az değişken listesine aktarın. Bir “adil” para, kafa veya kuyrukları ortaya çıkma şansına sahiptir. Bu nedenle, beklenen değerleri tüm kategorilere eşit olarak ayarlayacağız.
Beklenende göreceli frekansları girerek belirli bir oranı test edebiliriz. Değerler alanı. Analizi çalıştırmak için Tamam’ı tıklayın.
Çıktı iki bölümden oluşur. İlk bölüm, değişkenin her bir değerinin frekanslarını (n) (n) verir. Beklenen değer, beklenen değerden gözlenen farkın yanı sıra (artık olarak adlandırılır). Örneğimizde, 20 jetonun kırılmasıyla, her değeri lo yapmalıyız.
Psikoloji istatistik dersi
Uygulamalı istatistik DERS NOTLARI PDF
sınır giriş-çıkış istatistikleri
Turizm İstatistik Sistemi Giriş
istatistik temel kavramlar – pdf
AÖF istatistik kitabı pdf
Temel İstatistik Ders Notları
2021 turist sayısı
Çıktının ikinci bölümü, ki-kare testinin sonuçlarını verir.
Çizim sonuçları
Önemli bir ki-kare testi, verilerin beklenen değerlerden değiştiğini gösterir. Anlamlı olmayan bir test
Verilerin beklenen değerlerle tutarlı olduğunu gösterir.
Önemli olan cümleler
Sonuçları tarif ederken, ki-karenin değerini (sembolü X2), özgürlük dereceleri, önem seviyesi ve sonuçların bir açıklamasını belirtmelisiniz. Örneğin, önemli bir ki-kare ile (yukarıdaki örneğimizden farklı bir örnek için), aşağıdakileri belirtebiliriz:
Bir kalıbın her bir değerinin oluşum sıklığının karşılaştırılmasıyla karşılaştırıldığında, uyum testi bir ki-kare iyiliği hesaplandı. Her değerin eşit sayıda meydana geleceği varsayılmıştır. 2 hipotezli değerden önemli bir sapma bulundu (x (5) = 25.48, p <.05). Bu örneğin varsayımsal değerleri kullandığını unutmayın.
Anlamlı olmayan ifadeler
Analiz önemli bir fark yaratmazsa, yukarıdaki örnekte olduğu gibi, aşağıdakileri belirtebiliriz:
Kafa ve kuyrukların bir jeton üzerindeki oluşum sıklığının karşılaştırılmasıyla karşılaştırıldığında, uyum testinin bir ki-kare iyiliği hesaplandı. Her değerin eşit sayıda meydana geleceği varsayılmıştır. Hipotezsiz değerlerden anlamlı bir sapma bulunamadı (t (i) = .20, p> .05). Madeni para adil görünüyor.
Uygulama Egzersizi
EK B’de Uygulama Veri Seti 2’si kullanın. Numunenin tamamı alındığı tüm popülasyonda, çalışanların% 20’si büro,% 50’si tekniktir ve% 30’u profesyoneldir. Örnek çizilenlerin bu değerlere uygun olup olmadığını belirleyin.
Ki-kare Bağımsızlığın Testi
Açıklama
Bağımsızlık’ın Ki-kare testi, iki değişkenlerin birbirinden bağımsız olup olmadığını test eder. Örneğin, bir madalyonun uçları bağımsız olaylar olmalıdır, bu nedenle bir jetonun sonucunu bilerek, ikinci bozuk para fırtınası hakkında bize bir şey söylememelidir. Ki-kare bağımsızlığın testi esasen Anay A’daki etkileşim teriminin parametrik olmayan bir versiyonudur.
Varsayımlar
Gerekli çok az varsayım var. Örneğin, dağıtım şekli hakkında hiçbir varsayım yapmazız. Her kategori için beklenen frekanslar en az 1 olmalıdır ve kategorilerin% 20’sinden fazlası 5’ten az frekansları beklememelidir.
SPSS veri formatı
En az iki değişken gereklidir.
Komutu çalıştırmak
Ki-kare bağımsızlığın testi, Crosstabs komutunun bir bileşenidir. Daha fazla ayrıntı için Bölüm 3’teki birden fazla değişken için frekans dağılımları bölümüne bakın.
Bu örnek, coins.sa y örneğini kullanır. Coini, satır (lar) boşuna yerleştirilir ve Sikke2, Boş sütunlara yerleştirilir.
S-Tatistik’i tıklayın ve ardından CL1.I kare kutusunu kontrol edin. Devam’a tıklayın. Beklenen frekansları seçmek için CG / LS’yi tıklatarak da isteyebilirsiniz. Analizi çalıştırmak için Tamam’ı tıklayın.
Çıktı iki bölümden oluşur. İlk bölüm size sayıları verir. Bu örnekte, fiili ve beklenen frekanslar, CG / LS seçeneği kullanılarak seçildiği için gösterilmiştir. Çıktının ikinci kısmı, ki-kare testinin sonuçlarını verir. En sık kullanılan değer, ilk satırda gösterilen Pearson Ki-karedir.
Çizim sonuçları
Önemli bir ki-kare test sonucu, iki değişkenin bağımsız olmadığını gösterir. Önemli olmayan bir değer, değişkenlerin bağımsızlıktan önemli ölçüde değişmediğini gösterir.
Önemli olan cümleler
Sonuçları tarif ederken, ki-karenin değerini, özgürlük derecelerinin, önem seviyesinin ve sonuçların açıklamasını vermelisiniz. Örneğin, önemli bir ki-kare ile (yukarıda tartışılanlardan farklı olan bir veri için), aşağıdakileri belirtebiliriz:
Erkekler ve kadınlar için kalp hastalığı sıklığının karşılaştırılmasıyla ilgili bir Ki-kare bağımsızlığı testi hesaplandı.
Önemli bir etkileşim bulundu (l (1) = 23.80, p <.05). Erkeklerden kadınlardan (% 40) kalp hastalığı (% 68) elde etme olasılıkları daha yüksektir. Bu özet ifadenin, konunun cinsiyetinin, kalp hastalığı olup olmadıkları veya olmasın, hangi konuda bir testin yapıldığını varsaydığını unutmayın.
Anlamlı olmayan ifadeler
Önemli olmayan ki-kare testi, diğerinde bir değişkenin önemli bir bağımlılığı olmadığını gösterir. Yukarıdaki bozuk para örneği anlamlı değildi. Bu nedenle, aşağıdakileri belirtebiliriz: İki sonucu olarak bir Ki-kare bağımsızlığı testi hesaplandı. Önemli bir ilişki bulunamadı (x (1) = .737, p> .05). Bir madalyonun dirsekleri bağımsız olaylar gibi görünüyor.
Uygulama Egzersizi
Bir araştırmacı, insanların iç mekanlarda veya açık havada olduklarında acil durumlarda yardım etmeyi daha muhtemel olup olmadığını bilmekle ilgilenir. Açık havada olan 28 denekten, 19’a yardım etti ve 9 kişi yoktu. Kapalı olan 23 denekten, 8 yardımcı oldu ve 15 kişi yoktu. Bu verileri girin ve ifelleme davranışını ortamdan etkilenir. Bu sorunun numarası veri girişinde. (İpucu: Kaç tane konu var ve her konu hakkında ne biliyorsunuz?)
2021 turist sayısı AÖF istatistik kitabı pdf istatistik temel kavramlar - pdf Psikoloji istatistik dersi sınır giriş-çıkış istatistikleri Temel İstatistik Ders Notları Turizm İstatistik Sistemi Giriş Uygulamalı istatistik DERS NOTLARI PDF