HATA KISAYOLU – 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

HATA KISAYOLU – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

18 Kasım 2021 Excel kısayol tuşları Klavye kısayol tuşları Visual Basic arayüzünü açan kısayol Visual Studio 2019 kısayolları Visual Studio düzenleme kısayolu Visual Studio kaydetme kısayolu Visual Studio kısayolları 0
Optimum Bölme Çıkışı – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

İki Boyutlu Model

İki boyutlu bir modelle, matematik/nicelik için ilk makul değer, matematik/uzay ve şekil için ilk makul değerle aynı anda çizilecektir. Öğrenci başına bu, dağılım grafiğinde rastgele bir nokta çizmekten oluşacaktır. İki makul değerin değerleri, iki eksen üzerindeki noktanın koordinatları olacaktır. İkinci, üçüncü, dördüncü ve beşinci PV’ler için aynı prosedür uygulanır.

Şekil 7.2’deki en sağdaki grafikte gösterildiği gibi, PISA alanları ve alt alanları yüksek oranda korelasyon gösterdiğinden, bir öğrencinin matematik/nicelikteki (PV1MATH4) ilk makul değer için yüksek bir puan alması pek olası değildir. ve matematik/uzay ve şekildeki ilk makul değer için düşük bir puan (PV1MATH1).

Bu iki matematik alt alanı için bağımsız olarak makul değerler çizilirse, böyle bir durum mümkün olacak ve bu nedenle korelasyon hafife alınacaktı. Her çekiliş bağımsız olduğundan, iki alan arasındaki korelasyonu hesaplamak için aşağıdaki her bir makul değer grubu arasındaki korelasyonun hesaplanması gerekir:

  • • PV1MATH1 ve PV1MATH4;
  • • PV2MATH1 ve PV2MATH4;
  • • PV3MATH1 ve PV3MATH4;
  • • PV4MATH1 ve PV4MATH4; ve
  • • PV5MATH1 ve PV5MATH4.

Tablo 7.9, PISA 2003 için Almanya için sırasıyla matematik/ nicelik ve matematik/ uzay ve şekildeki beş makul değer arasındaki 25 korelasyon katsayısını sunmaktadır.

Tablo 7.9’da gösterildiği gibi, kare matrisin köşegenindeki korelasyon katsayıları, diğer korelasyon katsayılarından önemli ölçüde yüksektir. Bu nedenle, bu iki matematik alt alanı arasındaki nihai korelasyon tahmini, köşegen üzerindeki beş korelasyon katsayısının ortalaması olacaktır.

İki alan arasındaki veya bir alt alan ile bir alan arasındaki korelasyonun hesaplanması, bazı durumlarda PISA veritabanlarında sorunlu olabilir. PISA 2000, iki ölçekleme modeli kullandı:

• Matematik, okuma ve bilim içeren üç boyutlu bir model;
• Matematik, okuma (bilgi alma, yorumlama ve yansıtma) ve bilim içeren beş boyutlu bir model.

PISA 2003 ayrıca iki ölçekleme modeli kullandı:

• Matematik, problem çözme, okuma ve bilim içeren dört boyutlu bir model; ve
• Matematik/uzay ve şekil, matematik/değişim ve ilişkiler, matematik/belirsizlik, matematik/nicelik, problem çözme, okuma ve bilim içeren yedi boyutlu bir model.

PISA veritabanları, küçük alanların her biri için iki makul değer kümesi içermelidir. Bu çok kafa karıştırıcı olacağından, yalnızca bir set sağlandı. Bu nedenle korelasyon katsayıları hafife alınmıştır.


Visual Basic arayüzünü açan kısayol
Visual Studio düzenleme kısayolu
Klavye kısayol tuşları
Visual Studio kaydetme kısayolu
Excel kısayol tuşları
Visual Studio kısayolları
CTRL kısayolları
Visual Studio 2019 kısayolları


Bu, verileri inceleyerek doğrulanabilir. Küçük bir alan ve ana alanın bir alt ölçeği durumunda, köşegen üzerindeki korelasyon katsayıları, bu iki makul değer kümesi iki farklı model tarafından üretildiğinden, diğer korelasyonlardan farklı değildir.

PISA 2003’te ve PISA 2000’de, veri tabanlarına dahil edilen küçük alanlar için makul değerler, birleşik bir ölçek olarak ana alanla oluşturulmuştur. Bunun anlamı şudur ki:

• Bir küçük etki alanı ile ana etki alanının birleşik ölçeği arasındaki korelasyon hesaplanabilir;
• İki minör etki alanı arasındaki korelasyon hesaplanabilir;
• Alt alanlar arasındaki korelasyon hesaplanabilir; ve
• Minör alanlar ile majör alanın alt ölçeklerinden biri arasındaki korelasyonu hesaplamak mümkün değildir.

ÖNEMLİ BİR HATA KISAYOLU

Makul değerlerle analiz yaparken yaygın olarak görülen önemli bir hata, daha fazla analiz yapmadan önce beş makul değerin ortalamasının hesaplanmasını içerir.

Bölüm 5’te, EAP öğrenci performans tahmincisi açıklanmıştır. Bir hatırlatma olarak, EAP tahmincisi, sonsal dağılımın ortalamasına eşittir. Bu nedenle, öğrenci düzeyinde hesaplama, beş PV’nin ortalaması aşağı yukarı EAP tahminine eşittir.
Bölüm 5’te, bazı istatistik tahminleri için EAP tahmincisinin verimliliği de WLE ve PV’ler ile karşılaştırıldı.

EAP tahmin edicisinin:

• Standart sapmayı hafife alır;
• Öğrenci performansı ile bazı arka plan değişkenleri arasındaki korelasyonu olduğundan fazla tahmin eder; ve • Okul içi varyansı hafife alır.

Bu nedenle, beş PV’nin ortalamasını hesaplamak ve ardından bu yeni puan üzerindeki istatistikleri hesaplamak, tıpkı EAP’nin yaptığı gibi sonuçları saptıracaktır. Tablo 7.11, ülke başına, bu bölümde açıklanan doğru yöntemi kullanan matematik ölçeğinin standart sapmasını ve ayrıca öğrenci düzeyinde beş PV’nin ortalamasını alma ve ardından bu yeni puandaki standart sapmayı hesaplamanın yanlış yöntemini sağlar. İkincisinin sonucu sözde EAP olarak belirtilir.

YANLIŞ BİR KISAYOL

Tablo 7.1 ve Tablo 7.5, sırasıyla, bir ortalama veya regresyon katsayısı nihai tahmininin ve ilgili standart hataların hesaplanması için gereken 405 ortalama ve regresyon tahminlerini verir.

Ortalama olarak, beş PV yerine bir PV’yi analiz etmek, tarafsız nüfus tahminlerinin yanı sıra bu tahminlerde tarafsız örnekleme varyansları sağlar. Bununla birlikte, bu yöntemi kullanarak atama varyansını tahmin etmek mümkün olmayacaktır.

Bu nedenle, tarafsız bir kısayol şunlardan oluşabilir:

• Beş PV’den birini kullanarak, son öğrenci ağırlığının yanı sıra 80 tekrarlı ağırlık kullanarak istatistiksel tahmin ve bunun örnekleme varyansını hesaplamak;
• Diğer dört PV’deki nihai öğrenci ağırlığını kullanarak istatistiksel tahminin hesaplanması;
• Makul değer istatistiksel tahminlerinin ortalamasını alarak nihai istatistiksel tahminin hesaplanması;
• Daha önce açıklandığı gibi, atama varyansının hesaplanması; ve
• Daha önce açıklandığı gibi, atama varyansını ve örnekleme varyansını birleştirmek.

Bu tarafsız kısayol, bir ortalamanın ve bunun standart hatasının tahmini için Tablo 7.12’de sunulmuştur. Bu kısayol, 405 yerine yalnızca 85 tahminin hesaplanmasını gerektirir. Bu kısayolun nihai tahmini, uzun prosedürle elde edilene eşit olacaktır, ancak standart hata biraz farklı olabilir.

SONUÇLAR

Bu bölüm, verileri makul değerlerle analiz etmeye yönelik farklı adımları açıklar. Ayrıca hesaplamaları kolaylaştırmak için bazı SPSS®makroları sağlar.

Öğrenci düzeyindeki makul değerlerin ortalamasının hesaplanması ve bu değerin analizlerde öğrenci puanı olarak kullanılmak üzere veri tabanına eklenmesi gibi yaygın bir hataya da dikkat çekilmiştir. Bu yöntemden farklı olarak, doğru yöntem, her zaman en son aşamada, yani raporlanacak istatistikte gerçekleşen ortalama alma sürecini içerir.

Bir korelasyon durumunda, iki makul değer kümesini analiz etme konusu da sunuldu. Uygulanan prosedür ayrıca doğrusal bir regresyon analizine genişletilebilir. Son olarak, çok düzeyli prosedürler gibi zaman alıcı prosedürler için yararlı olan tarafsız bir kısayol tanımlanmıştır.

 

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir