İSTATİSTİKSEL SONUÇLAR – 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

İSTATİSTİKSEL SONUÇLAR – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

7 Ekim 2021 İstatistik - ekşi İstatistik bilimi Nedir İstatistik nedir ne ise yarar İstatistiksel analiz nedir Matematik ve istatistik arasındaki ilişki Tanımlayıcı istatistik nedir Tarifsel istatistik nedir 0
Değişim Oranı – Swot Analizi Ödevi Yaptırma – Swot Analizi Analizi Yaptırma Fiyatları – Swot Analizi Örnekleri – Ücretli Swot Analizi Yaptırma – Swot Analizi Yaptırma Ücretleri

ÇALIŞMADA TOPLANAN VERİLER

Bu varsayımsal çalışmadan elde edilen veriler Tablo 3.1’de gösterilmektedir. Tabloda görüldüğü gibi Kırmızı Oda koşulundaki katılımcıların puanları 11 ile 17 arasında, Mavi Oda koşulundakilerin puanları ise 16 ile 22 arasında değişmektedir. İki puan dağılımı arasında bir miktar örtüşme vardır ancak iki grubun ortalamaları deneysel hipotez doğrultusundadır: Mavi Oda koşulundaki katılımcıların ortalaması Kırmızı Oda koşuluna göre daha yüksektir.

Bu nedenle, en azından niteliksel olarak, mavi odadaki ruh hali sorularını yanıtlamak, kırmızı odadaki soruları yanıtlamaktan daha fazla sakinlik üretmiş gibi görünüyor. ANOVA’mızın sonuçları, bu iki aracın önemli ölçüde farklı olduğunu söyleyip söyleyemeyeceğimizi bize bildirecektir.

İSTATİSTİKSEL SONUÇLAR

Verilerin ANOVA’sını zaten gerçekleştirdik, ancak bu bölüm size sunduğumuz sayıları hesaplamanın ayrıntılarını öğretmekle ilgili değil – Bölüm 6 sizi çalışılmış bir ANOVA örneğine götürecek. Bunun yerine, buradaki hedeflerimiz, varyans bölümleme sürecinin mantığı hakkında sizinle konuşmak ve sizi ANOVA’da kullanılan bazı hesaplama stratejilerine yönlendirmektir. Bu hedeflere ulaşmak için analiz sonuçlarının size sunulmasında fayda vardır.

Yalnızca elle hesaplamaların yapıldığı günlerde, ANOVA hesaplamalarının sonucunu, sayıların birkaç sayfa hesaplamaya dağılmış olması yerine, düzgün bir şekilde organize edilmiş tek bir yere yerleştirmek yaygın bir uygulamaydı.

Bu organize yer, çok uygun bir özet tablosu adıyla biliniyordu. Bilgiyi bir özet tabloya yerleştirme uygulaması o kadar faydalıydı ki, istatistiksel yazılım uygulamaları bunu devam ettirdi. Bu nedenle, bugün bile SPSS ve SAS, ANOVA çıktılarının bir parçası olarak bir özet tablosu göstermektedir.

ÖZET TABLOSU

Oda rengi çalışması için özet tablosunu sunar. Özet tabloları nispeten standart bir yapıya sahiptir. Satırlar, varyansın bölümlenmesini temsil eder ve kullanılan her deneysel tasarım tipine göre değişir.

Sütunlar, analizle ilgili istatistiksel bilgileri gösterir; Tüm ANOVA tasarımlarında aynı tür istatistiksel bilgiyi hesapladığımız için, bu sütunlar bu çalışmada ele aldığımız tasarımlarda nispeten sabittir.

Bu tablodaki öğeler ve bunların altında yatan kavramlar, ANOVA tekniğini anlamak için çok önemlidir. Bu bölümün geri kalan kısmında varyans kaynakları, kareler toplamı, serbestlik derecesi ve ortalama kare (MS) için sütunlardaki girdileri tartışacağız. Bir sonraki bölümde, F oranını, F oranı ile ilişkili olasılığı, istatistiksel anlamlılığı, eta kare (η2) istatistiğini ve istatistiksel gücü ele alacağız.

Tarifsel istatistik nedir
İstatistik nedir ne ise yarar
İstatistik Ders Notları
İstatistik – ekşi
Matematik ve istatistik arasındaki ilişki
Tanımlayıcı istatistik nedir
İstatistiksel analiz nedir
İstatistik bilimi Nedir

DEĞİŞİKLİK KAYNAKLARI

Özet tablosunun ilk sütunu “Farklılık kaynakları” olarak etiketlenmiştir. Varyansın bir “kaynağı”, toplam varyansın bir kısmını veya bölümünü temsil eder. Tablo 3.2’de gösterildiği gibi, son satırı kaplayan toplam varyans, gruplar arası varyans ve grup içi varyans olarak bölünmüştür. Bu varyans kaynaklarıyla ilgili ayrıntılar, Bölüm 3.4’teki kareler toplamı sütununu tartışırken açıklanacaktır. Şimdilik, bu varyans kaynaklarının her birine genel bir bakış:

  •  Varyansın gruplar arası kısmı, grup ortalamaları arasındaki farklarla ilgilenir. Kullanacağımız notasyon sisteminde, genellikle etkiler, faktörler veya tedaviler olarak adlandırılan bağımsız değişkenler, A ile başlayan alfabetik sırada büyük harflerle belirtilir. Çalışmada sadece bir bağımsız değişken ile etkisi Faktör A olarak not edilir. İki bağımsız değişken olsaydı, birinin (keyfi olarak belirlenmiş) etkisine “Faktör A”, diğerinin etkisine “Faktör B” denirdi.
  •  Varyansın grup içi kısmı, deney gruplarının her biri içindeki puanların varyasyonu ile ilgilenir. Birazdan tartışacağımız nedenlerden dolayı hata varyansı olarak adlandırılır. Notasyon sistemimizde S/A olarak tanımlıyoruz; bu gösterim, “Faktör A seviyeleri içindeki denekler” ifadesinin kısaltmasıdır.
  •  Bağımlı değişkenin toplam varyansı, birlikte alınan tüm puanların (grup üyeliğine bakılmaksızın) değişimi ile ilgilidir.

TOPLAM KARE TOPLAMI

Puanların toplam değişkenliğ resimli olarak görülebilir. Daire içindeki veriler, Tablo 3.1’den alınan bağımlı değişkenin değerleridir. Kümede on dört puan vardır – toplam kareler toplamına odaklandığımızda çalışmadaki her puan ayrı ayrı değerlendirilir. Yani, toplam kareler toplamını göz önünde bulundurduğumuzda, çalışmaya dahil olan birden fazla grup olduğu gerçeğini görmezden geliyoruz ve basitçe tüm verileri bir araya topluyoruz.

GRUPLAR ARASI KARE TOPLAMI

Gruplar arası kareler toplamının odak noktası grup ortalamalarıdır ve bu nedenle bağımsız değişkenin etkisini temsil eden gruplar arası varyans kaynağıdır. Tablo 3.1’de gördüğümüz gibi, Kırmızı Oda koşulu için puanlar genellikle Mavi Oda koşulundan daha düşüktür.

Bu puanlar, birbirinden oldukça farklı olan ilgili grup ortalamalarını oluşturur – Kırmızı Oda grubu için ortalama 14 ve Mavi Oda grubu için ortalama 19. Bu araçlar, ilgili dağılımlarının merkezini yakalayan (gösteren, temsil eden) tek bir değer sağlayarak puanları özetler ve onları ortaya çıkaran puan kümeleri için vekil olarak hizmet eder.

Sıklıkla bağımsız değişkenin etkisinden bahsederiz. Bu ifade biçimi, tedavinin varlığının -varsayılan nedenin- ölçtüğümüz davranış değişikliklerini -etkiyi- ürettiğini veya neden olduğunu iddia ederek nedensel bir çıkarım yapmayı amaçladığımız deneysel ortamdan gelir. Bu varsayılan nedensel ilişkinin geçerliliğini hızlı bir şekilde özetlememizin yolu, çalışmadaki grupların ortalamalarını incelemektir. Tedavi “etkili” ise, bir grubun ortalaması diğer grubun ortalamasından önemli ölçüde farklı olmalıdır.

Herhangi bir kareler toplamını hesapladığımızda, bir “puandan” bir ortalama çıkarılmalıdır ve bu, gruplar arası kareler toplamını hesaplamak için doğru olmalıdır. Bu nedenle, işin yapılmasını sağlasa da, dolaylı bir şekilde görünen ortalama farklılıkları ele alıyoruz: Grup araçları, bir ortalamanın çıkarıldığı puanlar haline gelir. Çıkarılan ortalama, büyük ortalamadır.

Gruplar arası varyans kaynağı, toplam varyansın bölümlerinden veya bölümlerinden biridir. İşte bunun ne anlama geldiğini anlamanın bir yolu. Bağımlı değişkenin toplam değişkenliği gösterilmektedir. Gruplar arası varyans kaynağını incelediğimizde, toplam puan setinde gördüğümüz herhangi bir varyasyonun katılımcının ait olduğu grupla ilgili veya ilişkili olup olmadığını soruyoruz.

Bu “ilişki”, herhangi bir şekilde gözlemlenirse, bağımsız değişken tarafından “açıklanan” varyans olarak ele alınır. Örneğimizde, düşük değerler genellikle kırmızı odada ruh hali anketine katılan katılımcılarla, daha yüksek değerler ise genellikle mavi odada ruh hali anketine katılan katılımcılarla ilişkilendirilir.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir