HİPOTEZİN TEST EDİLMESİ – 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

HİPOTEZİN TEST EDİLMESİ – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

7 Aralık 2021 Alternatif hipotez nedir? Hipotez Testleri sınav Soruları İstatiksel hipotez Nedir? Karşıt Hipotez Nedir? 0
Özellikler Paleti – AutoCAD Ödevi Yaptırma – AutoCAD Analizi Yaptırma Fiyatları – AutoCAD Analizi Örnekleri – Ücretli AutoCAD Analizi Yaptırma – AutoCAD Analizi Yaptırma Ücretleri

ORTALAMA HAKKINDA BİR HİPOTEZİN TEST EDİLMESİ

Bir ortalama hakkında hipotezleri test etme prosedürleri, popülasyonun ( ) standart sapmasının bilinip bilinmemesine bağlı olarak biraz farklılık gösterir. Bu kitapta, popülasyon standart sapmasının bilinmediği daha yaygın bir durumu da gösteriyoruz.

Hipotez testindeki ilk adım, sorduğunuz soru için birbiriyle yarışan iki hipotez oluşturmaktır – H0 ile gösterilen boş hipotez ve H1 ile gösterilen alternatif bir hipotezdir. Bu hipotezler, popülasyon ortalamasının değeri hakkındadır ve sorulan spesifik araştırma sorusu tarafından da belirlenir. Hipotez testi, popülasyondan rastgele bir örnek çekmeyi, örnek ortalamasını hesaplamayı ve bunu örneklem ortalamasının varsayımsal popülasyon ortalamasından ne kadar uzakta olduğunu gösteren bir test istatistiğine dönüştürmeyi içerir. Test istatistiği, H0’ın korunup korunmadığına veya reddedildiğine karar vermek için uygun olasılık dağılımının yüzde puanlarıyla karşılaştırılır.

Geçerlilik Koşulları

Önem testini gerçekleştirmeden önce verileri normallik açısından kontrol etmek iyi bir uygulamadır. Normalliği incelemenin görsel bir yolu, değişkenin histogramını çizmektir. SPSS’yi grafiğe normal bir eğri empoze etmeye yönlendiren ve verilerin normalliğini değerlendirmeyi kolaylaştıran bir seçenek vardır. Bunu “hotdog.sav” veri dosyasının kalori değişkenini kullanarak göstereceğiz.

Bu grafiği aşağıdaki gibi Frekanslar prosedürünü kullanarak elde edebilirsiniz:

1. Menüden Grafikler’e tıklayın.
2. Açılır menüden Histogram’a tıklayın.
3. Üzerine tıklayın ve “kalori” değişkenini, sağ ok düğmesine tıklayarak Histogram iletişim kutusunun Değişken kutusuna taşıyın.
4. Normal eğriyi görüntüle seçeneğine tıklayın.
5. Tamam’a tıklayın.

Dağılım tam olarak normal olmasa da çok çarpık da değildir. Histogram, grafiğin üzerine bindirilmiş normal eğrinin altına oldukça iyi uyuyor. Test normalliğe göre oldukça “sağlam” olduğundan, bu durumda hipotez testi için uygun bir yöntem olduğu sonucuna da varıyoruz.

Hipotez Testinin Yapılması

Popülasyonun standart sapması bilinmediğinde, test istatistiğini hesaplamak için tahmin yapmanız gerekecektir. SPSS, numune standart sapmasını (s) hesaplar ve bunu uygun test istatistiğini (t) hesaplamak için kullanır. SPSS kullanma prosedürü, ister tek uçlu ister çift uçlu test yapıyor olmanızdan bağımsız olarak da aynıdır.

“hotdog.sav”daki kalori değişkenini kullanarak tekrar örneklendireceğiz. Bu örneği sosisli popülasyonunun temsilcisi olarak ele alarak, popülasyonun ortalama kalori sayısının (μ olarak gösterilen) 150 olduğu hipotezini de test edeceğiz. Sıfır ve alternatif hipotezler H0: μ = 150 ve H1: μ 150’dir.


Hipotez testi aşamaları
Hipotez Testleri sınav Soruları
Hipotez testleri örnekleri pdf
İstatiksel hipotez Nedir
H0 H1 hipotez örnekleri
Karşıt Hipotez Nedir
İstatiksel hipotez örnekleri
Alternatif hipotez nedir


Test istatistiğini hesaplamadan önce, veri analisti olarak hata seviyenizi seçmelisiniz. Bu, Tip I hata yapma olasılığını temsil eder; yani, doğru olduğunda sıfır hipotezini reddetme olasılığı. Bu örnekte, .05’lik bir seviye seçiyoruz. Yani, sıfır hipotezini (sosisli sandviçlerin ortalama olarak 150 kaloriye sahip olmadığını yanlış bir şekilde belirterek) yanlış bir şekilde reddetme olasılığını %5 olarak kabul etmeyi de seçtik.

Artık bu örnek için test istatistiğini belirlemek için SPSS’yi kullanabilir ve onu hipotez testini yürütmek için de kullanabiliriz.

Veri dosyası açıldığında:

1. Menü çubuğundan Analiz Et’e tıklayın.
2. Açılır menüden Ortalamaları Karşılaştır’a tıklayın.
3. Tek Örnek T Testi iletişim kutusunu açmak için açılır menüden Tek Örnek T Testi’ne tıklayın.
4. “Kalori” değişkenini vurgulayın ve sağ ok düğmesine tıklayarak Test Değişken(ler)i kutusuna taşıyın.
5. Test Değeri kutusuna 150 sayısını girin.
6. Prosedürü çalıştırmak için Tamam’a tıklayın.

Bu listeden 54 hotdog markasının ortalamasının 145.44 kalori ve standart sapmanın 29.38 kalori olduğunu görüyoruz. Testin t istatistiği t = –1.139’dur. Bu, aşağıdakilerin hesaplanmasıyla bulunur.

Bu nedenle, test istatistiği, numune ortalamasının (burada, 145.44 kalori) test ortalamasından (burada, 150 kalori) daha büyük veya daha az olduğu standart hataların sayısını temsil eder.

Bu test istatistiğine dayanarak sıfır hipotezinin reddedilip reddedilmeyeceğini belirlemek için, sıfır hipotezi doğru olduğunda test istatistiğimizden daha aşırı bir değer elde etme olasılığını belirlememiz gerekir. Bu olasılığa P değeri denir. P değeri seçtiğimiz seviyeden küçükse sıfır hipotezini reddederiz; P değeri seçtiğimiz seviyeden büyükse, boş hipotezi reddetmeyiz. Aşağıdaki örnekler “Sig. (2-kuyruklu)” bu test için P değeridir.

P değerinin .260 olarak listelendiğine de dikkat edin. Dolayısıyla, sıfır hipotezi doğruysa (sosisli sandviçlerin ortalama 150 kalorisi vardır), o zaman en az 1,139 mutlak değere sahip bir test istatistiği elde etme olasılığı 0,260’tan azdır. Bu, seçtiğimiz .05 seviyesinden daha büyüktür, bu nedenle boş hipotezi reddedemeyiz. H’yi kabul ediyoruz ve sosisli sandviçlerdeki ortalama kalori sayısının 150’den farklı olmadığı sonucuna  da varıyoruz.

SPSS, iki kuyruklu testler için P değerleri bildirir. Tek kuyruklu bir test yapıyor olsaydık, yalnızca t dağılımının üst (veya alt) kuyruğuyla ilgilenirdik. Elde edilen doğru anlamlılık düzeyini elde etmek için, SPSS tarafından üretilen P değeri 2’ye bölünmelidir. Tek kuyruklu bir test yapılırken boş hipotezi reddetmek için, (a) P/2’den küçük olmalıdır ve (b) örnek ortalama, alternatif hipotez (H1) tarafından belirtilen yönde de olmalıdır.

Sosisli sandviç örneğine tekrar bakın. H0: μ 150 sıfır hipotezini H1: μ < 150 alternatifine karşı = .05 kullanarak test etmek istediğimizi varsayalım. SPSS tarafından rapor edilen P değeri P < .260’tır. P’yi 2’ye böleriz ve elde edilen anlamlılık seviyesinin .130’dan az olduğunu buluruz. Bu bizim .05’imizden daha az değil. Böylece H0’ı reddetmiyoruz; Ortalama olarak, sosisli sandviçlerin 150’den az kaloriye sahip olmadığı sonucuna da varıyoruz.

İki Kuyruklu Testler ile Güven Aralıkları Arasındaki İlişki

İki kuyruklu testler ve güven aralıkları arasında belirli bir ilişki vardır. μ0, bir değişkenin ortalaması için (1 – ) güven aralığında yer alıyorsa, boş hipotez anlamlılık düzeyinde reddedilmeyecektir. Tersine, eğer μ0 aralık içinde değilse, o zaman boş hipotez reddedilecektir. Dönün ve %95 güven aralığının μ0, 150 kalori değerlerine ve içerdiğine de dikkat edin.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir