Cohen’in d Etki Büyüklüğü – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri
Bir T-Testi için Cohen’in d Etki Büyüklüğü Ölçüsünü Hesaplama
Buraya kadar tartıştığımız uzantı komutlarını kullanmak için Python veya R’de herhangi bir programlama bilgisi gerekmez. Bu bölümde, yerleşik işlevselliğini genişletmek için bir Python kodu parçacığı eklemenize izin veren başka bir uzantı komutu kullanma örneğini gösteriyoruz. Örnek, Python dilinin yalnızca birkaç temel özelliğini kullanır.
Cohen’in d istatistikleri, bir tedavi veya grubun etki büyüklüğünün bir ölçüsüdür. Bir T-Testinde, iki gruptaki ortalamaların standartlaştırılmış farkıdır. T-Testinden farklı olarak örneklem büyüklüğünden etkilenmez. Ölçüyü standartlaştırarak, birden çok veri kümesi arasında karşılaştırılabilir.
Standart T-TEST prosedürü çıktısının bir parçası olmamasına rağmen, bu çıktıdan elle hesaplamak kolaydır. Ancak bunu otomatikleştirebilir ve T-TEST’ten standart çıktıya İstatistik uzantı komutlarından birini uygulayarak sonucu çıktıya ekleyebiliriz. Bağımsız örnekler durumu için bunu nasıl yapacağınız aşağıda açıklanmıştır. Bunu, İstatistiklerle birlikte gönderilen çalışan data.sav dosyasını kullanarak, azınlıklar için azınlık olmayanlara kıyasla ortalama maaş farkını test ederek göstereceğiz.
İlk olarak, gösterildiği gibi Analiz Et ➪ Ortalamaları Karşılaştır ➪ Bağımsız Örnekler T Testinde bulunan T-Testini çalıştırıyoruz. İhtiyacımız olan sayıların tümü ilk tablodadır, bu yüzden d’yi hesaplamak için sadece bir hesap makinesi kullanabilirdik, ancak bunu otomatikleştirmek ve çıktının bir parçası olarak d istatistiğine sahip olmak istiyoruz. Bunun için STATS TABLE CALCuzantı komutunu kullanacağız (Yardımcı Programlar ➪ Özet Tablolarla Hesapla).
Bu komut, pivot tablolardaki hücreler üzerinde hesaplamalar yapar ve bu sonuçları tabloya ekler. Bu durumda, ilk satırda d’yi gösteren Grup İstatistikleri tablosuna bir sütun eklemek istiyoruz. TABLE CALC, bir tablonun her satırına veya sütununa, o satır veya sütundaki değerlere dayalı olarak bir formül uygulayabilir, ancak burada birden çok satırdan değerlere ihtiyacımız var. Bunu yapmak için Python’da küçük bir özel fonksiyon oluşturuyoruz ve bunu TABLE CALC komutuyla uyguluyoruz.
d adlı fonksiyon, cohen.py dediğimiz bir modülde saklanır. Doğrudan bir BEGIN PROGRAM bloğunda oluşturulabilir, ancak bunu yeniden kullanım için ayrı bir dosyaya koymak daha düzenlidir. Dosya, Python’un bulabileceği bir yere kaydedilmelidir. (Uygun bir konum bulmanın bir yolu, SHOW EXTPATH’i çalıştırmak ve EXTPATHS EXTENSIONS altında listelenen konumlardan birine kaydetmektir.)
Fonksiyonu gösterir. Python bilmeseniz bile bu kodu rahatlıkla okuyabilir ve formülü görebilirsiniz. GetUnformattedValueAt çağrıları, pivot tablo hücrelerinden 0’dan sayılarak numaralandırılmış değerleri alır. Örneğin, datacells.GetUnformattedValueAt(0, 2) tablonun ilk ve üçüncü sütunundaki değeri döndürür; bu, burada birinci kategorinin standart sapmasıdır.
Şimdi T-Test komutundan hemen sonra çalıştırdığımız TABLE CALC ile bu fonksiyonu uyguluyoruz. Özet Tablolarla Hesapla iletişim kutusunu göstermektedir. OMS tablo alt tipini kullanarak işlenecek tabloyu seçiyoruz ve TABLO HESAP formül alanını kullanarak d fonksiyonumuzu çağırıyoruz. veri hücreleri tablonun tüm veri kısmını fonksiyona iletir ve fonksiyon her çağrıldığında satırlar veya sütunlar geçerli satır numarasını iletir.
Cohen d hesaplama
Cohen d değeri nedir
Cohen d etki büyüklüğü
Etki büyüklüğü hesaplama
Cohen d etki büyüklüğü yorumlama
Etki büyüklüğü değerleri
Eta kare hesaplama
İstatistik etki büyüklüğü nedir
SPSS Statistics çok sayıda istatistiksel prosedüre ve yerleşik diğer komutlara sahiptir, ancak her zaman daha fazlasına ihtiyaç vardır. 2006’da sürüm 14 ile başlayarak, daha sonra sadece SPSS olarak adlandırılan SPSS İstatistikleri, kullanıcıların yeteneklerini genişletmek için ürün içinde standart programlama dillerini kullanma yeteneğini ekledi. Sonraki sürümlerde önce Python, ardından R ve ardından Java eklendi. Buna programlanabilirlik denir.
Programcılar doğrudan bu dillerde kod yazabilir ve çalıştırabilir, ancak programlanabilirlik, kullanıcıya yerleşik komutlar gibi görünen yeni komutlar oluşturmanın bir yolunu da sağlar. Uzantı komutları olarak adlandırılan bu komutlar, bir iletişim kutusu arayüzüne, geleneksel sözdizimine sahip olabilir ve Viewer’da geleneksel pivot tablo ve grafik çıktı üretebilir. SPSS Statistics’in yerleşik yeteneklerini büyük ölçüde genişletebilirler.
Bu bölüm bir uzatma komutunun ne olduğunu açıklar ve ardından istatistiksel analiz için mevcut olan üç uzatma komutunun ve pivot tablolarda hesaplama için bir tane uzatma komutunun kullanımını gösterir. İlk üçü, bunları kullanmak için herhangi bir Python veya R bilgisi gerektirmez; dördüncüsü, extension komutuyla bir Python pasajı kullanır.
IBM SPSS Predictive Analytics web sitesi karşıdan yüklemeleri bölümü, kullanılabilir uzantıları filtrelemenize ve aramanıza ve istediğiniz uzantıları kurmanıza ya da güncellemenize olanak tanır. Örneğin, sitenin indirmeler bölümünde olabilirsiniz.
IBM tarafından oluşturulan uzantılar için komut adları, FUZZY ve GATHERMD gibi tek sözcüklü adlara sahip birkaç çok erken uzantı dışında her zaman SPSSINC veya STATS ile başlar, bu nedenle genellikle bir komutun IBM uzantısı olduğunu ilk sözcüğünden anlayabilirsiniz. isim. Uzantılar, IBM SPSS İstatistik Komut Sözdizimi Başvurusunda belgelenmemiştir, ancak tarayıcı tabanlı yardıma, 23 veya daha sonraki sürümlerde Sözdizimi Düzenleyicisi’ndeki komutta F1 tuşuna basılarak erişilebilir.
İstatistikler’deki yerleşik komutların aksine, uzantılar kaynak kodu biçiminde teslim edilir, böylece gerekli becerilere sahip kullanıcılar, belgelerde yer almayan nüansları anlamak için uzantı kaynak kodunu okuyabilir ve kendi başlarına düzeltmeler veya geliştirmeler yapabilirler.
IBM’den gelen uzantı komutları ücretsizdir ve sık sık yenileri görünür. Bunları Predictive Analytics Community web sitesinde veya İstatistikler içindeki uzantı komut menülerinde arayın.
Erişim, birleştirilmiş seçenekler için beğenen yanıtlayanların belirlenmiş birliğidir. a ve b beğenilerinin birleşimi, a öğesini veya b öğesini veya her ikisini birden beğenen tüm yanıtlayıcıları içeren bir küme olacaktır. 100 a ve 50 b beğenisi varsa, sendikanın 100 ila 150 arasında yanıtı olacaktır. Tüm b’yi beğenenler de a’yı beğenirse, boyut 100, örtüşme yoksa boyut 150 olur.
En iyi erişim paketinin hesaplanmasındaki hesaplama problemi, bir dizi yanıtlayıcı tercihi ve bir pakete girecek öğe sayısı verildiğinde, erişimi maksimize eden öğelerin kombinasyonunu bulmaktır; yani, beğenenlerin en büyük birliği ile kombinasyon. Bu dört öğeli örnekte, paket boyutu üç ise, olasılıklar (a, b, c), (a, b, d), (a, c, d) ve (b, c, d) şeklindedir.
Her gruptaki katılımcıların birliğini hesaplamak hesaplama açısından kolaydır. İstatistiklerin belirlenmiş bir veri türü olmamasına rağmen, COMPUTE’da OR operatörünü kullanabiliriz. Örneğin, (a,b,c) demeti için beğeniler, değişkenlerin 0 ve 1 olarak kodlandığı varsayılarak Şekil 18-4’te gösterildiği gibi hesaplanabilir.
Cohen d değeri nedir Cohen d etki büyüklüğü Cohen d etki büyüklüğü yorumlama Cohen d hesaplama Eta kare hesaplama Etki büyüklüğü değerleri Etki büyüklüğü hesaplama İstatistik etki büyüklüğü nedir