İKİ POPÜLASYON ARASINDAKİ FARK – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri
İKİ POPÜLASYON ARASINDAKİ FARKLAR
Bu bölüm iki bağımsız popülasyonun karşılaştırılmasına odaklanmaktadır. SPSS’nin popülasyon standart sapmaları bilindiği zaman ortalamalar hakkında hipotezleri test etmek için bir prosedürü veya iki oran hakkında hipotezleri test etmek için herhangi bir prosedürü yoktur; bu testler elle hesaplanmalıdır. Bununla birlikte, standart sapmalar örnekten tahmin edildiğinde, SPSS’de ortalamaları karşılaştırmak için prosedürler vardır.
Popülasyon Standart Sapmaları Bilinirken İki Bağımsız Örnek Ortalamanın Karşılaştırılması
SPSS, standart sapmalar (o’lar) bilindiğinde iki bağımsız örneğin ortalamalarını karşılaştıran bir test yapmasa da, örnek ortalamalarını bulmak ve test istatistiğini elle hesaplamak için SPSS’yi kullanabiliriz.
Örneğin, SAT sınavına sonbaharda giren öğrencilerin, sınavın sözel kısmında, baharda girenlere göre ortalama olarak daha iyi olduklarına inanmak için nedenlerimiz olduğunu varsayalım. Bu test için boş ve alternatif hipotezler Ho: ILl :::; 1L2 ve HI: ILl > 1L2′ burada nüfus 1 sonbahar sınavına girenler ve nüfus 2 bahar sınavına girenlerdir. (Her iki durumda da hiçbir öğrencinin sınava girmediğini varsayın.)
Güzde sınava giren 1.000 öğrenciden ve baharda sınava giren 750 öğrenciden oluşan rastgele bir örneklemden alınan puanları içeren bir veri setimiz olduğunu varsayalım. Frekanslar, Tanımlayıcılar veya Keşfet prosedürünü kullanarak her grup için ortalamayı bulabiliriz. Ayrıca, sonbahar numunesi için ortalama puanın 520, bahar numunesi için ise 482 olduğunu varsayalım.
SAT için standart sapmanın test yayıncısı tarafından 100’e önceden ayarlandığını biliyoruz. Test istatistiği z = (520 – 482) / J(1~/1000 + 1~/750} = 7.867’dir. IX = .01 kullanan tek kuyruklu test yaklaşık 2.33’tür; boş hipotez reddedilir.
SPSS ayrıca popülasyon standart sapmaları bilindiğinde güven aralıklarını kolayca hesaplamaz. Yine bunları ders kitabındaki formül 12.2’yi kullanarak elle hesaplamanız gerekir.
Popülasyon Standart Sapmalarının Bilinmediği Ama Eşit Olarak Kabul Edildiği Durumlarda İki Bağımsız Örnek Ortalamasının Karşılaştırılması
Çoğu durumda, popülasyonların standart sapmaları bilinmez ve bu nedenle tahmin edilmesi gerekir. Test prosedürleri, iki standart sapmanın eşit olduğunu kabul edip etmememize bağlı olarak biraz farklıdır. SPSS, testi her iki koşul türü için de gerçekleştirir. Bu bölüm, varyansların eşit olarak ele alındığı daha yaygın durumu tartışır.
Ders kitabının Tablo 12.4’üne dayanan “final.sav” veri dosyası, 39 lisans öğrencisi ve 29 mezun olmak üzere 68 öğrencinin istatistikteki final notlarına ilişkin bilgileri içermektedir. Mezunların ve lisans öğrencilerinin fm.al ders notlarında ortalama olarak farklılık gösterip göstermediğini belirlemek istediğimizi varsayalım. Boş ve alternatif hipotezler Ho: ILl = IJ? ve HI: ILI * 112, burada nüfus 1 = lisans ve nüfus 2 = mezun. Hipotezi %5 düzeyinde test edeceğiz.
Artık testi aşağıdaki gibi yapmak için SPSS kullanabiliriz. Veri dosyasını açtıktan sonra:
(1) Menü çubuğundan İstatistikler’e tıklayın.
(2) Açılır menüden Ortalamaları Karşılaştır’a tıklayın.
(3) Bağımsız Örnekler T Testi iletişim kutusunu açmak için açılır menüden Bağımsız Örnekler T Testi’ne tıklayın.
(4) Sağ üst ok düğmesini kullanarak Test Değişken(ler)i kutusuna tıklayın ve “derece” değişkenini hareket ettirin.
(5) Sağ alt ok düğmesini kullanarak “sınıf” değişkenini Gruplama Değişkeni kutusuna tıklayın ve taşıyın.
(6) “sınıf” değişkeninden sonra parantez içinde iki soru işaretinin göründüğüne dikkat edin. Bu, ortalama farklarını hesaplamak istediğiniz sınıf değişkeninin iki değerini belirtmeniz gerektiği anlamına gelir. Bunu yapmak için, Grupları Tanımla iletişim kutusunu açmak için Grupları Tanımla’ya tıklayın.
(7) Defme Grupları iletişim kutusunu gösterir. Örneğimizde lisans öğrencileri 0, mezunlar 1 olarak kodlanmıştır. Bu nedenle Grup 1 ve Grup 2 kutusuna bu sayıları girin. (Gruplandırma değişkeninin ikiden fazla değeri varsa kesme noktası seçeneği kullanılır.)
(8) İletişim kutusunu kapatmak için Devam’a tıklayın.
(9) Prosedürü çalıştırmak için Tamam’a tıklayın.
Popülasyon ve örneklem arasındaki fark
Popülasyon Nedir
Popülasyon ve örneklem örnekleri
Popülasyon ortalaması Nedir
Popülasyon ve Örneklem nedir
Popülasyon örnekleri Nelerdir
Popülasyon parametresi nedir
Parametre Nedir
Çıktı, gösterilmektedir. Listenin üst kısmı, numunelerin her biri için özet bilgileri (n’ler, ortalamalar, standart sapmalar ve standart hatalar) görüntüler. Bu derste lisans öğrencilerinin ortalama final notu 136.44, mezunların ortalama notu 127.00 puandır. Fark 136,44 – 127,00 = 9,44 puan.
Alt kısım, biri eşit varyanslar varsayımına dayanan, diğeri eşit olmayan varyanslar varsayan iki farklı t-istatistiği gösterir. Sadece eşit varyans durumunu ele alacağız. Test istatistiği t = 9.44/5.13 = 1.84, burada 5.13, eşit popülasyon varyansları varsayıldığında farkın standart hatasıdır.
t-istatistiği, 68 – 2 = 66 serbestlik derecesi ile t-dağılımından gelen önem noktalarıyla karşılaştırılır. Bu, yazdırılan P değeriyle sonuçlanan SPSS tarafından yapılır. P = .071, .05’ten büyük olduğundan, boş hipotez kabul edilir.
Çıktı aynı zamanda mezunların ve lisans öğrencilerinin puanları arasında %95 güvenle %95 güven farkını da içerir. Çünkü 0 bu onaylandı.
Tek Kuyruklu Testler
ortalama fark için aralık. Yani ortalama puanlar -0.82 ile 19.69 aralığında olup, anlamlılık testinin sonuçları şöyledir:
Tek kuyruklu bir testin yürütülmesine yönelik SPSS prosedürü, iki kuyruklu bir testinkiyle aynıdır ancak P değerinin nasıl kullanıldığına göre farklılık da gösterir.
Rapor edilen P değeri iki uçlu bir test için olduğundan, P ile 2a’yı karşılaştırmamız ve ayrıca örnek ortalamanın alternatif hipotez tarafından desteklenen yönde farklı olduğunu doğrulamamız gerekir. Örnekte, .071 < .10 ve lisans öğrencileri için örnek ortalama, mezunlar için örnek ortalamasından daha büyüktür. Böylece, %5 anlamlılık düzeyinde HI: 111 > 112 lehine Ho: 111 ~ 112’yi reddederiz.
Popülasyon Standart Sapmalarının Bilinmediği ve Eşit Olarak Kabul Edilmediği Durumlarda İki Bağımsız Örnek Ortalamasının Karşılaştırılması
Ayrıca, popülasyon standart sapmalarının eşit olarak kabul edilmediği durum için yaklaşık bir t-istatistiği, tahmini serbestlik derecesi sayısı, P değeri ve % 95 güven aralığını gösterir. Bunlar ders kitabında açıklanan prosedürlere uymuyor. Okuyucu, varyanslar eşit olmadığında önerilen alternatif yaklaşımlar için de başvurur.
Çıktıdaki Diğer Bilgiler
Çıktı ayrıca Levene’nin iki varyansın eşitliği testinin sonuçlarını da içerir. Boş hipotez, iki popülasyonun varyanslarının eşit olmasıdır. Bu prosedür, ders kitabında açıklanan eşit varyanslar için F-testine bir alternatiftir. Okuyucu, önerilen yaklaşım için başvurur.
Parametre Nedir Popülasyon Nedir Popülasyon örnekleri Nelerdir Popülasyon ortalaması Nedir Popülasyon parametresi nedir Popülasyon ve örneklem arasındaki fark Popülasyon ve Örneklem nedir Popülasyon ve örneklem örnekleri