Data Örnekleri – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri
Data Örnekleri
Örnek 1: Eksiklik kalıplarına ilk bakış. Tek değişkenli bir özet raporun world95m verisindeki değişken kalorilerin en fazla eksik değere sahip olduğunu göstermesinden sonra, değişken başına bir karakter görüntüleyen veri matrisinin temsilleri veya resimleri tanıtılır (örneğin, bir S bir sistemi temsil eder- eksik değişken ve boşluk, mevcut bir değeri temsil eder). Bir varyasyonda, vakalar ve değişkenler eksiklik modeline göre sıralanır; bir diğerinde, en yaygın örüntülere sahip vaka sayıları rapor edilmiştir. Her değişken için düşük ve yüksek değerlerin bir listesi, üç değişkenin dağılımlarının çarpık olduğuna ve yeniden ifade edilmesi gerektiğine dair bir ipucu sağlar.
Örnek 2: Kalıpları daha fazla takip etmek. Gruplama değişkenleri olarak kalorilerin eksik değer örüntüsü ve ayrıca erkek ve kadın okuryazarlık oranları kullanılarak, tüm nicel değişkenler için iki örnekli t testi istenmektedir. Aynı örüntüler, bölge2 ve din gibi kategorik değişkenlere karşı da çapraz tablolanmıştır. Değişken çiftlerinin aynı durumlar için eksik değerlere sahip olma eğiliminde olup olmadıklarını veya uyumsuz olup olmadıklarını (biri eksikse, diğeri mevcut) kontrol etmek için, mevcut değerlerin ikili sayıları ve ikili eşleşmeyen vakaların yüzdeleri rapor edilir.
Örnek 3: Büyük bir anketteki desenler. 1993 Genel Sosyal Araştırmasında, vakaların üçte ikisinin farklı alt örneklerine üç madde alt kümesi uygulanır, bu nedenle her bir alt kümeden öğeler seçildiğinde hiçbir tam vaka kalmaz. Kod kitabımız, alt kümelerin veya alt örneklerin tanımlanmasını sağlamaz. Eksik verilerin ortak örüntülerinin bir gösterimi ve ikili uyumsuzluklar hakkındaki bilgiler kullanılarak, alt kümeler tanımlanır. Bu anketteki maddelerin çoğu, eksik değerler için iki veya daha fazla koda sahiptir. Kutu grafikleri ve kategorik değişkenlere karşı örüntülerin çapraz tablosu, kategorilerdeki dağılımlar arasındaki ilişkileri ve çoklu eksik değer kodlarını vurgular.
Örnek 4: Tahmini ortalamalar, standart sapmalar, kovaryanslar ve korelasyonlar. Her nicel değişken için, değişkenin diğer değişkenle eşleştirilmesiyle oluşturulan her bir alt örnek için ortalamaların ve standart sapmaların ikili tahminleri hesaplanır. Kolay karşılaştırma için, liste bazında elde edilen tahminler, tüm değerler, EM ve regresyon yöntemleri bir özet panelinde görüntülenir. Korelasyonlar, varsayılan yöntemlerin her biri kullanılarak tahmin edilir ve her bir matris çiftindeki öğeler arasındaki farklar, SPSS’nin MATRIX prosedürü kullanılarak hesaplanır ve görüntülenir.
Örnek 5: Yer değiştirme değerlerinin tahmin edilmesi: Tahmin. Eksik değerler için değiştirmeler hem EM hem de regresyon yöntemleriyle tahmin edilir. Doldurulan veri matrisleri kaydedilir ve gözlemlenen ve empoze edilen değerlerin kimliği dağılım grafiklerinde görüntülenir. Aynı değişken için iki yöntemden elde edilen tahminler grafiksel olarak karşılaştırılır.
Pivot tablo düzenleme. Aşağıdaki örneklerde, SPSS çıktı panellerinin çoğunu düzenledik, ondalık noktadan sonra daha az basamak isteyerek, diğerlerine benzer değişkenler için sonuçları atlayarak vb. Her görev, seçmek için tabloya tıklayarak ve Düzen menüsünden SPSS Pivot Tablo Nesnesi’ni seçerek (veya tabloyu çift tıklatarak) başlar.
Veri örnekleri
Büyük veri örnekleri
Big Data proje örnekleri
Ham veri nedir
Kaliteli veri nedir
Data Nasıl Kullanılır
Data nedir
Veri Nedir örnek
Yani:
• Bir tablonun vakalarını (satırlarını) veya sütunlarını atlamak için Ctrl ve Alt tuşlarına basın ve aynı anda onları vurgulamak için satır(lar)a veya sütun(lar)a tıklayın ve ardından Düzen menüsünden Temizle veya Sil’i seçin.
• Ondalık basamaktan sonraki hücre ve rakamların genişliğini kontrol etmek için, önce Düzen menüsünden Seç/Tablo gövdesi’ni, ardından Format menüsünden Hücre Özellikleri’ni veya Veri Hücre Genişliğini Ayarla’yı seçin.
• Satırları ve sütunları transpoze etmek için Pivot menüsünden Satırları ve sütunları transpoze et’i seçin.
• Hücrelerdeki öğeleri “katmanlara” taşımak için Özet menüsünden Döndürme Tepsileri’ni seçin ve simgeleri sürükleyin.
• Sütun etiketlerini yataydan dikeye veya tersine döndürmek için Biçim menüsünden İç Sütun Etiketlerini Döndür’ü seçin.
Eksiklik Kalıplarına İlk Bakış
Kayıp değerler nerede bulunur? Ne kadar kapsamlılar? Bir değişken için bir değer eksikse, bir veya daha fazla değişken için eksik olma eğiliminde midir? Tersine, eğer bir değişken için bir değer mevcutsa, diğer spesifik değişkenler için değerler eksik olma eğiliminde midir? Eksik değerlerin kalıbı başka bir değişkenin değerleriyle mi ilgili?
Aşağıdakileri yapmak için eksik veri kalıplarını ortaya çıkarmanız gerekebilir:
• anlamlı bir analiz için yeterince eksiksiz vaka seçin. Birkaç değişkeni, hatta bir tanesini atlarsanız, eksiksiz vakaların örneklem boyutu önemli ölçüde artar mı?
• bir tahmin veya tahmin yöntemi seçin. Örneğin, son bir analiz için tam vakaları kullanmayı planlıyorsanız, değerlerin rastgele tamamen eksik, rastgele veya rastgele olmayan şekilde eksik olduğunu doğrulamanız gerekir.
• Kayıp değerlerin rastgeleliği ile ilgili gerekli varsayımların karşılanmaması nedeniyle sonuçların nasıl yanlı veya çarpık olabileceğini anlayın.
Yukarıda açıklanan GSS anketinden üç öğe, çok değişkenli bir prosedürde birlikte kullanılamayan değişkenlerin iyi bir örneğini oluşturur. Anket, örneklemin üçte ikisine uygulanan üç alt soru grubuna sahiptir. Her setten bir öğe eklemek mümkündür, bunun sonucunda hiçbir vaka tamamlanmaz. Örneğin, silah yasaları, esrar ve ötenazi ile ilgili sorular için kalıpların çapraz tablosuna bakın:
Maddeler için örneklem büyüklükleri sırasıyla 984, 930 ve 956’dır ve henüz hiçbir denek üç soruyu da yanıtlamamıştır. İkili uyumsuz vakaların yüzdeleri %65, %68 ve %66’dır! Örnek 1’deki tablolu model görüntüsünden, vakaların farklı alt kümeleri için büyük eksik veri bloklarının meydana geldiği açıktır.
Yanık kurbanları üzerinde yapılan bir araştırma, muhtemelen çarpıtılmış sonuçlara bir örnek sunmaktadır. Nihai hedef, tahmin edici olarak yaş, kan gazları, toplam yakılan alan vb. kullanarak yanık kurbanları için hayatta kalmayı tahmin etmek için bir modelse, pek çoğu, örneğin en sağlıklı kısmının büyük bir kısmının eksik olduğunu endişe verici bulacaktır, hayatta kalanların sadece %31’inde kan gazı tayini yapıldı, ancak ölenlerin %90’ından fazlasında kan gazı tespit edildi. Ayrıca çocuk hastanesi birimi politikası gereği 7 yaş altı çocukların sadece %20’sinde kan gazı ölçümü yapılabilmiştir.
Bu örnekte, değerlerin nasıl eksik olduğuna dair kalıplar için dünya 95 milyon verilerini araştırıyoruz. Kadın ve erkek okuryazarlık değerlerinin rastgele kaybolmadığı birkaç göstergede netlik kazanmaya başlar. Örnek 2’de, bazı değişkenleri çarpık dağılımlarla log-dönüştürdükten sonra kalıpları aramaya ve tanımlamaya devam ediyoruz.
Big Data proje örnekleri Büyük veri örnekleri Data Nasıl Kullanılır Data nedir Ham veri nedir Kaliteli veri nedir Veri Nedir örnek Veri örnekleri