Çıktı Yorumu – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

info@akademidelisi.com * 0 (312) 276 75 93 * Her bölümden, Ödev Yazdırma, Proje Yaptırma, Tez Yazdırma, Rapor Yazdırma, Makale Yazdırma, Araştırma Yazdırma, Tez Önerisi Yazdırma talepleriniz için iletişim adreslerini kullanın. Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum

Çıktı Yorumu – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

22 Mart 2022 Faktör analizi yorumlaması Korelasyon Analizi yorumlaması SPSS veri Analizi Yorumlaması 0
MEB Yönetmelikleri  – Swot Analizi Ödevi Yaptırma – Swot Analizi Analizi Yaptırma Fiyatları – Swot Analizi Örnekleri – Ücretli Swot Analizi Yaptırma – Swot Analizi Yaptırma Ücretleri

Çok Boyutlu Ölçekleme Çıktı Yorumu

Şimdi analiz sonuçlarına bir göz atalım ve sonuçları yorumlayalım.

1. Scree Plot’a gidin.

Çok boyutlu bir ölçekleme modelinin hatası veya uyumsuzluğu, model uzayındaki noktalar arasındaki tahmini mesafeler ile dönüştürülmüş yakınlıklar karşılaştırılarak değerlendirilir. Genel stres etiketi altında, farklı işlevleri ve normalleştirmeleri içeren çeşitli varyasyonlar mevcuttur. Mükemmel bir uyumun 0 stres değerine sahip olacağı ve üst sınırın 1’i geçemeyeceği şekilde ölçeklendirilirler. Daha küçük değerler daha iyi olsa da, altında model uyumunun iyi olarak kabul edildiği, üzerinde anlaşmaya varılmış bir kesme değeri yoktur.

Gerilme değerleri, nesne uzayının artan boyutluluğu ile tipik olarak azaldığı için, analistler, stres değerlerini boyutların sayısının bir fonksiyonu olarak çizebilir ve ötesinde, boyutsallığın arttığı bir noktayı temsil eden bir “dirsek” veya “bükülme” arayabilirler. çözüm, uyumun çok az iyileşmesiyle sonuçlanır. Bu “scree” grafiği, bir korelasyon matrisine uyması için gereken faktör sayısını araştırmak için faktör analizinde de kullanılır.

Gösterildiği gibi, kayşat grafiğinin dikey ekseni normalleştirilmiş stres değerlerini içerir (0’a yakın değerler daha iyi uyumu gösterir), çözümün boyutluluğu ise yatay eksende görünür. Tüm gerilme değerleri küçük olsa da, bir boyutlu çözümden iki boyutlu çözüme geçerken gözle görülür bir azalma vardır, bundan sonra çizim nispeten düzdür, bükülme veya dirsek 2. boyutta gerçekleşir. Bu, iki boyutlu bir çözümün olduğunu düşündürür. en umut verici başlangıç ​​noktasıdır.

2. Stres ve Uyum Ölçüleri pivot tablosuna gidin.

Model uygunluğunun çeşitli ölçülerinin Gerilim ve Uyum Ölçüleri pivot tablosunu görüntüler. Katman etiketi, bu sonuçların tek boyutlu çözüm için olduğunu gösterir. Bunun nedeni, çözüm boyutunun pivot tablonun katman boyutunda görünmesidir.

Diğer çözümler için stres ve uyum ölçümlerini incelemek için, görüntülenen katmanı değiştirebilir veya katmanı pivot tablonun sütun boyutuna taşıyabiliriz. Her ikisi de Özet Tablo düzenleyicisinde kolayca yapılabilir; ikinci yolu seçeceğiz.

3. Özet tabloyu düzenlemek için, Gerilim ve Sığdır Ölçüleri özet tablosuna çift tıklayın (Özet Tablo düzenleyicisini çağırmak için). Pivot tepsilerin penceresi görüntülenmiyorsa, Pivot Tepsiler penceresinde Pivot ➪ Pivoting Trays’i tıklayın.

4.Boyutluluk simgesiniSütunun altındaki İstatistikler katmanından sürükleyip bırakın.

5. Özet Tablo düzenleyicisini kapatın. Her üç çözümün de Gerilim ve Uyum Ölçüleri pivot tablosunu gösterir. Şaşırtıcı olmayan bir şekilde, çok boyutlu ölçekleme çözümünün boyutluluğu arttıkça modellere daha fazla parametre sığdırıldığından, stres ölçüleri azalma eğilimi gösterir ve uyum ölçüleri artar.


SPSS yorumlama örnekleri
SPSS analiz Ücretleri
SPSS anket analizi
SPSS veri Analizi Yorumlama
Anket analizi örnekleri
Faktör analizi yorumlama
Korelasyon Analizi yorumlama
SPSS analiz programı


En büyük değişiklikler, dağlama grafiğinde de gördüğümüz bir-boyutlu çözümden iki-boyutlu çözüme geçerken meydana gelir. Model katsayılarını tahmin ederken, PROXSCAL normalleştirilmiş ham gerilim ölçüsünü en aza indirmeye çalışır. Her biri farklı bir modeli temsil eden herhangi bir sütunda, farklı gerilim ölçümleri için önemli ölçüde farklılıklar vardır. Bunun nedeni, teknik açılardan farklılık göstermeleridir (normlama faktörü olarak kullanılan; mesafelerdeki veya kullanılan mesafelerin karesindeki farklılıklardır; vb.).

Scree grafiğine ve Stress and Fit Measures tablosuna dayanarak, kalan özetler ve grafiklerde iki boyutlu çözüme odaklanacağız. Bu, pivot tabloların yalnızca iki boyutlu çözüm katmanının ve üç grafikten birinin incelenmesini içerecektir.

Buraya kadar teknik uygunluk ölçütlerini tartıştık. Çok boyutlu ölçeklemenin amacı nesnelerin (ürünler, markalar, şirketler vb.) katılımcılar tarafından nasıl görüldüğünü daha iyi anlamak olduğundan, bir çözümün ne kadar yorumlanabilir olduğu dikkate alınmalıdır. Örneğin, üçüncü boyut anlamlı bir şekilde yorumlanamıyorsa, iki boyutlu bir çözümden üç boyutlu bir çözüme geçiş doğrulanmayabilir. Bu düşünce faktör analizinde de mevcuttur.

6. Gösterilen Normalleştirilmiş Ham Stresin Ayrışımı pivot tablosuna gidin. Şekil 10-16, nesnelerin (burada psikoloji alt disiplinlerinin) satırlarda listelendiğini ve farklı veri kaynaklarının (gruplar veya bireyler; burada tek bir kaynak var) sütunları oluşturduğunu göstermektedir. Nesneler arasındaki ortalama değer, Gerilim ve Uyum Özeti tablosunda rapor edilen normalleştirilmiş ham gerilim değeridir (.0011).

Farklı alt disiplinler için stres değerlerini incelediğimizde, Gelişimsel ve Sosyal psikolojinin diğer alt disiplinlerden çok daha küçük değerlere sahip olduğunu görüyoruz. Diğer alt disiplinleri içeren yakınlıklar da modellenmemiştir ve normalleştirilmiş ham strese orantısız bir şekilde katkıda bulunurlar. Pratikte, hangi nesnelerin veya grupların iyi modellenmediğini bilmek, soruna bir miktar fikir verebilir (bu durumda stres değerleri tüm nesnelerde çok düşük olmasına rağmen).

Not: Çok sayıda nesne varsa, satırları sıralamak bu tabloyu sindirmeyi kolaylaştırır. Sıralama, İstatistik’in son sürümlerinde pivot tablo düzenleyicide, sütunu seçip sağ tıklatarak ve Satırları Sırala’yı seçerek kullanılabilir.

7. Ortak Alan bölümündeki Son Koordinatlar pivot tablosuna ilerleyin.
8. Son Koordinatlar pivot tablosuna çift tıklayın.
9. Boyutsallık açılır listesinden2’yi seçin (Katman alanında, pivot tablonun hemen üstünde).
10. Özet Tablo düzenleyicisini kapatın.
Nihai Koordinatlar tablosu, nesnelerin (psikoloji alt disiplinlerinin) iki boyutlu çözüm uzayındaki konumlarını temsil eder.

Boyut Yorumlamaya Öznel Yaklaşım

Boyut yorumlamaya yönelik öznel yaklaşım, nesneler hakkında bilinenlere dayanan temel kalıpları keşfetmek için nesnelerin grafiksel temsilini inceler. Yani temel olarak kendimize (nesneler hakkında bildiklerimize dayanarak) bu nesnelerin her boyutta nasıl farklılaştığını sormalıyız?

Bu iki boyutlu çözümde, yatay eksen, sağda nicel alt disiplinler ve solda nitel alt disiplinler bulunan bir tür veri boyutu gibi görünmektedir. Dikey boyutla ilgili olarak, bu farklı alt disiplinlerde psikologlar tarafından tipik olarak karşılaşılan hastalık şiddetini veya alternatif olarak, bu alt disiplinlerdeki araştırmalarla ilgili sonuçların genelliğini veya özgüllüğünü temsil edebilir. Hastalık şiddeti yorumunu kullanarak, sosyal psikolojinin alt disiplini ağır olmayan hastalıklarla uğraşıyor olarak görülürken, nöropsikolojinin alt disiplini ağır hasta popülasyonlarla uğraşıyor olarak da düşünülebilir.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir