Gözlemlerin Heterojenliği – 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

Gözlemlerin Heterojenliği – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

2 Mart 2022 Amaçlı Örnekleme yöntemleri Nicel araştırma ÖRNEKLEME yöntemleri Tesadüfi olmayan ÖRNEKLEME Yöntemleri 0
Matris Diferansiyel Denklemler – MATLAB Ödevi Yaptırma – MATLAB Analizi Yaptırma Fiyatları – MATLAB Örnekleri – Ücretli MATLAB Analizi Yaptırma – MATLAB Analizi Yaptırma Ücretleri

Gözlemlerin Heterojenliği

Her adımda bağlantılı gözlemlerin heterojenliği arttıkça, belirli sayıda kümede farklılıkların bağlantının faydasından daha ağır bastığını aklımızda tutmalıyız. Kümenin tanımını tekrar hatırlayın: benzer (homojen) özelliklere sahip bir grup birey veya nesne. Bağlantı sürecinin ne zaman durdurulacağına ilişkin bazı kriterler nelerdir?

Araştırmacılar nihai olarak bu kararı kendileri vermek zorunda olsalar da, sonuçlarının tarafsızlığını sağlamaya yardımcı olacak üç kriter vardır.

1. Sıçramalarda heterojenliğin arttığı bir küme numarasıyla bitirmek daha iyidir. Aglomerasyon çizelgesi, bu tür sıçramaların ne zaman meydana geldiğine dair bazı göstergeler sağlayabilir (Şekil 7.7’deki sütun katsayılarına bakın; burada atlama, üç kümeli bir çözüm öneren 3.907 ve 15.168 katsayıları arasında gerçekleşir). Dendrogramlar ve scree grafikleri, görsel tanımlamanın diğer iki biçimidir.

Dendrogram terimi, Yunanca ağaç anlamına gelen kelimeden gelir. Buna dal benzeri biçimde küme çözümleri sunduğu için bu ad verilir. Her dalın uzunluğu, 0 ile 25 arasında bir skalaya normalize edilmiş değerlerle kümenin heterojenlik düzeyine eşittir. Bira örneğinin aşağıdaki dendrogramını soldan sağa doğru okuyarak, bira kümesinin 4, 5, 11 ve 12’nin kısa bir dalı vardır veya düşük bir heterojenlik düzeyi vardır. Aynısı 1, 2, 3 ve 15 numaralı bira grubu için de geçerlidir.

İkinci küme bira kümesi 6, 7 ve 13 ile bağlantılı olduğunda, heterojenlik bir miktar artar. Hafif biraların (8, 9, 10, 14, 16, 17) uygun fiyatlı normal biralarla (1, 2, 3, 6, 7, 13, 15) bağlantısı, nispeten yüksek düzeyde heterojenlik (uzun dallar) anlamına gelir.
Optimal salkım sayısını belirlerken soldaki ilk büyük dalda ağacını budamaya başlayan bir bahçıvan gibi ilerliyoruz. Bu “budama”, Şekil 7.9’da noktalı çizgi ile gösterilmiştir. Budanacak dalların sayısı, kümelerin sayısına karşılık gelir.

Bir kayşat grafiğinde, kümelerin sayısı x ekseni üzerinde en düşükten en yükseğe doğru çizilir ve bunların ilgili heterojenlik sıçramaları y ekseninde çizilir. Homojen bir küme çözümü genellikle, kümelerin sayısı apsis üzerinde asimptotik olarak yakınsayan bir çizgi ürettiğinde ortaya çıkar. Bira örneğimiz aşağıdaki dağılma grafiğini verir (üç kümeli bir çözümle onaylanmıştır). Kayşat grafiği ve dendrogramlar, sosyal ve ekonomik araştırmalarda sıklıkla kullanılsa da, her zaman nesnel ve açık sonuçlar vermezler.


Amaçlı Örnekleme yöntemleri
Amaçlı Örnekleme nedir
Tesadüfi olmayan ÖRNEKLEME Yöntemleri
Örnekleme Yöntemleri
Nicel araştırma ÖRNEKLEME yöntemleri
Kolayda Örnekleme
Örnekleme Nedir
Zümrelere göre ÖRNEKLEME


2. İkinci kriter, tüm kümelerdeki varyansın bölümü ve toplam örneklemin varyansı hesaplanarak elde edilir. Buna F değeri denir. Tüm kümeler ve değişkenler için bölüm 1’den küçükse, grup özelliklerinin dağılımı, toplam gözlem sayısına kıyasla düşüktür. Birden küçük F değerlerine sahip küme çözümleri, büyük grup içi homojenlik ve küçük gruplar arası homojenlik üretir. F değerleri birden fazla olan küme çözümleri, istenmeyen yüksek heterojenlik seviyelerine sahiptir.

Bazı istatistik programları, küme analizi sırasında F değerlerini otomatik olarak hesaplamaz. Bu gibi durumlarda, varyanslar tek tek hesaplanarak F değerleri belirlenmelidir. Şekil 7.11, örneğimiz için karşılık gelen F değerlerini sağlar. İki kümeli çözümde, birinci kümedeki değişken kaloriler için F değeri, birden fazla fark edilir derecede büyüktür.

Yalnızca üç kümeli çözümde tüm F değerleri birden küçüktür, yani yalnızca üç kümeli çözüm homojen kümeler üretir.

3. Bireysel küme çözümlerini kontrol etmek için son prosedür, diskriminant analizi olarak adlandırılır. Bu kitapta bu yöntemi açıkça ele almadığım için küme kalitesiyle ilişkisini sadece kısaca anlatacağım. Diskriminant analizi, bağımsız değişkenlerin bilgilerini sıkıştırılmış biçimde sunmak için matematiksel işlevleri (ayırt edici işlevler olarak bilinir) kullanır.

Verilen küme sınıflandırmasının diskriminant fonksiyonu tarafından tahmin edilen sınıflandırma ile karşılaştırılması, yanlış sınıflandırılan gözlemlerin sayısını sağlar. Tecrübelerime göre, %10’un üzerindeki bir hata oranı, niteliksel olarak kullanılamaz sonuçlar üretir. Bira örneğimizde, 2 ile 5 küme arasındaki tüm küme çözümleri, diskriminant analizi kullanılarak doğru şekilde sınıflandırılabilir. Üç kümeli çözüm için örnek bir sonuç sağlanır.

Diskriminant analizi, küme çözümlerinin nasıl yorumlanacağına dair bazı ipuçları sunar. Varyans analizi de farklı küme profilleri oluşturmaya yardımcı olabilir. Üç kümeli çözümü grafiksel olarak ele alalım. Küme 3, ortalamadan düşük kalorili ve ortalamadan düşük maliyetli tüm hafif biraları içerir. Küme 1, ortalamanın üzerinde kalori sayısına sahip tüm düşük maliyetli normal biraları içerir.

2. kümedeki birinci sınıf biralar hem ortalamadan daha yüksek maliyetler hem de ortalamadan daha yüksek kalori sayıları sergiler. Bu çizelgeye dayanarak, üç kümeli çözümün mantıklı sonuçlar sunduğu görülüyor. Ancak grupların istatistiksel olarak birbirinden önemli ölçüde farklı olduğunu varsayabilir miyiz? Janssens et al. (grup farklılıklarını anlamlılık açısından kontrol etmek için varyans analizinin (ANOVA) nasıl kullanılabileceğini öğrenebilirsiniz.

Bu yöntemlerin bir testi, kümeleme analizinin avantajlarını ve dezavantajlarını kolayca ortaya çıkarmalıdır. Bir yandan, kümeleme analizi bir çıkarım tekniği değildir ve bu nedenle herhangi bir önkoşul (örneğin, normal bir dağılımın varlığı) yoktur. Öte yandan, sonuçların istatistiksel anlamlılığını doğrulayamıyor. Tipik kullanım gereksinimlerinin olmaması (örneğin değişkenlerin normal dağılımı), küme analizini keyfi olarak kullanabileceğimiz anlamına gelmez.

Birkaç gereksinim hala geçerlidir:

• Örnek temsili olmalıdır.
• Çoklu bağlantı problemlerinden kaçınılmalıdır. Bu sorunu regresyon analizi bölümünde tartıştık. Kümeleme analizinde her değişken aynı ağırlığa sahip olduğundan, iki veya daha fazla çoklu doğrusal değişkenin varlığı, bu boyutun modelde iki veya daha fazla temsil edilme olasılığının yüksek olmasına yol açar. Bu boyut için benzerlik gösteren gözlemlerin ortak bir kümede sonuçlanma şansı daha yüksektir.
• Büyük veri kümelerine sahip toplu yöntemler, geleneksel masaüstü yazılımlarıyla hesaplanamaz. Bu durumlarda, bunun yerine bir k-ortalamalar küme analizi kullanılmalıdır.

Bu tekniği örnek kümemizdeki değişkenlere uyguladığımızda üyelik bağımsız bir değişkendir ve maliyet ve kaloriler bağımlı değişkenlerdir, üç grup arasında önemli farklılıklar tespit ederiz. Post-hoc yöntemine göre, premium biralar diğer biralardan önemli ölçüde daha pahalıdır ve hafif biralar diğer biralardan önemli ölçüde daha az kaloriye sahiptir. Scheffe ́ ve Tamhane testleri benzer anlamlılık farkları verir.

 

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir