Gezinme Paneli – 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

Gezinme Paneli – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

3 Kasım 2021 Gezinme paneli nedir Gmail son hesap etkinliği Google Etkinliğim Google etkinlik silme Sol gezinme paneli Sol gezinme paneli nerede 0
Adlandırma Kuralları

OMNIBUS ANALİZİ SPSS ÇIKTI

Basit efekt çıktısı en iyi Şekil 14.3’teki sonuçların grafiğine bakıldığında görülür. Bu şekilde, istatistiksel sonuçları, araçların görsel bir tasviri ile ilişkilendirebilirsiniz. Şekil 14.19, çekim seviyelerini karşılaştıran ilk basit etkiler grubunun sonuçlarını sunar. Bu nedenle, önce ergenler için, sonra yirmili yaşların ortasındakiler için, kadınlar için ve sonra erkekler için duygu ve fiziksel karşılaştırma yapıyoruz; Şekil 14.3’e göre, her bir çizginin x eksenine göre önemli ölçüde eğimli olup olmadığını belirliyoruz.

Sonuçlarımız, yirmili yaşların ortasındaki kadınlar dışındaki tüm karşılaştırmalarda istatistiksel olarak anlamlı farklılıklar olduğunu göstermektedir.

Satırları tek tek incelediğimizde şu özeti çıkarabiliriz:

  • Gençler için, hem kadınlar hem de erkekler, eşleri fiziksel olarak başka birine ilgi duyduğunda, duygusal olarak başka birine ilgi duyduğundan daha fazla kıskançlık bildirdiler.
  • Yirmili yaşlarının ortasındaki öğrenciler için, erkekler, partnerleri fiziksel olarak başka birine ilgi duyduğunda, duygusal olarak başka birine ilgi duyduğunda olduğundan daha fazla kıskançlık bildirdiler; kadınlar için iki kıskançlık durumu arasında fark yoktu.

Şekil 14.20, cinsiyet düzeylerini karşılaştıran basit etkilerin sonuçlarını sunmaktadır. Bu nedenle, duygusal çekim için kadınları erkeklerle karşılaştırıyoruz ve iki yaş grubu için ayrı ayrı fiziksel çekim için kadınları erkeklerle karşılaştırıyoruz; Şekil 14.3’e göre, her arsa için, duygusal çekimdeki iki veri noktasının önemli ölçüde farklı olup olmadığını ve fiziksel çekimdeki iki veri noktasının önemli ölçüde farklı olup olmadığını belirliyoruz.

Sonuçlarımız, yirmili yaşlarının ortasındaki öğrenciler için kadın-erkek karşılaştırması dışında tüm veri noktası çiftlerinin farklı olduğunu göstermektedir. Şekil 14.3’teki karşılaştırmaları tek tek incelediğimizde şu özeti çıkarabiliriz:

  • r Gençler için, eşleri başka birine fiziksel ve duygusal olarak ilgi duyduklarında, kadınlar erkeklerden daha yüksek düzeyde kıskançlık bildirdiler.
  • r Yirmili yaşlarının ortasındaki öğrenciler için, partnerleri başka birine hem duygusal hem de fiziksel olarak ilgi duyduğunda, kızlar erkeklere göre daha yüksek düzeyde kıskançlık bildirdiler; kadınlar ve erkekler, eşlerinin fiziksel olarak bir başkasına ilgi duyduğu vinyetleri okuduktan sonra farklılık göstermedi.

SAS’TA OMNIBUS ANALİZİ YAPILMASI VERİ DOSYALARININ YAPILANDIRILMASI

SAS Enterprise Guide projesine aktarılmaya hazır bir Excel elektronik tablosundaki veri dosyası Şekil 14.21’de gösterilmektedir. Bölüm 10.15.2’de açıklandığı gibi tek değişkenli veya yığınlı modda yapılandırılmıştır ve Bölüm 10-13’teki örnekler için gördüklerimize benzer.

Sol gezinme paneli nerede
Sol gezinme paneli
Gezinme paneli nedir
Google etkinlik silme
Google Etkinliğim
Etkinlik kontrolü nedir
YouTube Etkinliğim
Gmail son hesap etkinliği

Yaş, cinsiyet ve çekicilik bağımsız değişkenleri, her bir durum için kıskançlık bağımlı değişkenine karşılık gelen seviyelerin kodlarını göstermektedir. Veri dosyasını inceleyerek yaş ve cinsiyetin denekler arası değişkenler olduğunu belirleyebileceğimizi unutmayın, çünkü her konu bu değişkenlerin her birinin yalnızca bir düzeyi ile ilişkilidir.

Aynı mantıkla, çekmenin denekler arası bir değişken olduğunu belirleyebiliriz çünkü her özne, her iki çekim seviyesi için de bağımlı değişken üzerinde değerlere sahiptir. Veri dosyasının nasıl okunacağını göstermek için, kaydı 2. satırda (verinin ilk satırı) gösterilen alt kimlik 1 olarak tanımlanan kişi, yaş 1 (genç) ve cinsiyet 1 (kadın) olarak kodlanmıştır. Bu kişi, cezbetmek 1 (duygusal) için 3 kıskançlık derecesi ve cezbetmek 2 (fiziksel) için 5 kıskançlık derecesi verdi.

VERİ ANALİZİNİN YAPILANDIRILMASI

Veri dosyasını Excel’den yeni bir SAS projesine aktarın. Ardından ana menüden Analiz ➜ ANOVA ➜ Karışık Modeller’i seçin. Pencere, Görev Rolleri sekmesinde açılır. Atanacak Değişkenler panelinden kaliteyi seçin ve bunu Bağımlı değişken simgesine sürükleyin. Sonra teker teker yaş, cinsiyet, çekicilik ve alt kimliği seçin ve bunları Sınıflandırma değişkenleri altındaki alana sürükleyin. Bunun sonucu Şekil 14.22’de gösterilmektedir.

Navigasyon panelinde, Şekil 14.23’te gösterildiği gibi Sabit Efekt Modeli’ni seçin. Sınıf ve nicel değişkenler panelinde yaşı seçin ve ardından Ana düğmeyi seçin; yaş, Efektler penceresinde otomatik olarak görünecektir. Cinsiyet ve cezbetmek için bu prosedürü tekrarlayın. Ardından Kontrol tuşunu basılı tutarken hem yaşı hem de cinsiyeti seçin.

Her iki değişken de vurgulanmış durumdayken Faktöriyel düğmesine tıklayın; age∗gender, Efektler penceresinde otomatik olarak görünecektir. Kalan iki yönlü etkileşimlerin yanı sıra üç yönlü etkileşim için bu işlemi tekrarlayın. Belirtilmesi gereken tüm etkiler Şekil 14.23’te gösterilmiştir.

Şekil 14.24’te gösterildiği gibi gezinme panelinde Sabit Etkili Model Seçenekleri’ni seçin. Hipotez test tipi altında Tip 3’ü kontrol edin. Ardından, Tahmin yöntemi altında Artık maksimum olabilirliği ve Serbestlik dereceleri yöntemi altında konu bölümleri arasında ve içinde’yi seçin.

Şekil 14.25’te gösterildiği gibi gezinme panelinde Rastgele Efektler’i seçin. Kullanılacak efektler menüsünden Rastgele efektler’i seçin; o menünün en sağında bir kutu belirecektir. Bu kutuya tıklayın ve Efekt Oluşturucu – Rastgele efektler penceresi belirir. Alt kimliği seçin ve Ana düğmeye tıklayın; subid, Rastgele efektler panelinde otomatik olarak görünecektir. Tamam butonunu tıklayın.

Şimdi Model konuları menüsü altında Konu tanımlayıcısını seçin; o menünün en sağında bir kutu belirecektir. Bu kutuya tıklayın ve Effects Builder – Konu tanımlayıcı penceresi belirir. Alt kimliği seçin ve Ana düğmeye tıklayın; subid, Konu tanımlayıcı panelinde otomatik olarak görünecektir. Tamam butonunu seçin. Bu, Şekil 14.26’da gösterilmektedir.

Gezinme panelinde En Küçük Kareler Post Hoc Testleri’ni seçin. Tahmin etmek için Efektler bölmesinin altındaki Ekle düğmesine tıklayın. Şekil 14.27’de gösterilen ekran açılır. Kullanılacak Efektler menüsü altında sırasıyla yedi efektin her birini vurgulayın ve her biri için Doğru’yu seçin; bu komut, efektlerin her birinin çıktısının alınmasına neden olacaktır. Çalıştır düğmesine tıklayın.

OMNIBUS ANALİZİN SAS ÇIKIŞI

En küçük kareler ortalamaları Şekil 14.28’de gösterilmiştir. Omnibus analizinin sonuçları Şekil 14.29’da gösterilmektedir. Bu F oranları SPSS tarafından üretilenlerle aynıdır. Görüldüğü gibi, etkilerin çoğu istatistiksel olarak anlamlıdır.

 

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir