Karışık Tasarımlar – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri
Karışık Tasarımlar
Basit Karışık Tasarım
KONULAR ARASINDA VE KONU İÇİ FAKTÖRLERİN BİRLEŞTİRİLMESİ
Karma tasarım, en az bir denekler arası bağımsız değişken ve en az bir denek içi bağımsız değişken içeren bir tasarımdır. Basit bir karma tasarımda, biri denekler arası faktör ve diğeri denek içi faktör olmak üzere yalnızca iki bağımsız değişken vardır; bu değişkenler faktöriyel olarak birleştirilir. Her bağımsız değişkenin düzeylerinin sayısı tasarım tarafından sınırlandırılmamıştır. Böylece 2 × 2, 4 × 3, hatta 3 × 7 faktöriyel tasarımımız olabilir. Bölüm 14 ve 15, üç bağımsız değişken içeren iki karmaşık karma tasarımı ele alacaktır.
İki bağımsız değişken olduğu için, ilgilenilen üç etki vardır: denekler arası değişkenin (A) ana etkisi, denek içi değişkenin (B) ana etkisi ve iki yönlü etkileşim ( A × B ). Bunun, iki yönlü denekler arası ve iki yönlü denek içi tasarımlarında gördüklerimize benzer olduğunu unutmayın.
Ayrıca, bu tasarımlardaki ana etkilerin ve etkileşimlerin kavramsal olarak anlaşılması, basit karma tasarıma doğru ilerlemektedir. Ana etkiler, her bir bağımsız değişkenin düzeylerinin ortalama farklılıklarına odaklanır (örneğin, a1’e karşı a2) ve etkileşimler, farklılık kalıplarının paralel olup olmadığına (örneğin, a1’e karşı a2’ye kıyasla b1 altında a1’e karşı a2’ye) odaklanır. b2) altında).
Basit bir karma tasarım ile denekler arası ve denek içi tasarımlar arasındaki temel fark, bağımlı değişkenin toplam varyansının bölümlenme biçimindedir. Denek içi tasarımlarda olduğu gibi, karma tasarımdaki toplam varyans, denekler arası varyans ve denek içi varyansa bölünür.
Faizin üç etkisi şu şekilde ortaya çıkar:
- A’nın ana etkisi:Varyansın denekler arası kısmındaki subjeler arası değişkenAissubsumedin. A ile ilişkili F oranının hesaplanmasında kullanılan kendi özneler arası hata terimine sahiptir.
- B’nin ana etkisi: denek içi değişken B, varyansın denek içi kısmında toplanır. B ile ilişkili F oranının hesaplanmasında kullanılan kendi özne içi hata terimine sahiptir. Bu hata terimi B faktörü ile ilişkilidir ve dolayısıyla F oranı hesaplanırken de bir hata terimi olarak kullanılır.
- A×B etkileşimi: Etkileşim etkisi, varyansın denek içi kısmı. B’nin ana etkisi ile denek içi hata terimini paylaşır.
BASİT BİR KARMA TASARIMIN SAYISAL BİR ÖRNEĞİ
Örneğimiz olan varsayımsal çalışmadan elde edilen veriler Şekil 13.1’de gösterilmektedir. Bu çalışmadaki on beş vaka, bir ay boyunca her birine tamamlamaları için birkaç proje verilen çalışma ekipleridir. Bazı projeler nispeten basitken, diğer projeler nispeten karmaşıktı. Bu proje tipi değişkeninin basit ve karmaşık olmak üzere iki seviyesi vardır. Proje türü, her çalışma ekibinden hem basit hem de karmaşık projeleri tamamlamasının istendiği bir konu içi değişkendir.
Çalışma ekipleri, üç farklı liderlik tarzı altında çalıştı. 1-5 arası takımlar otoriter tarzda bir lider tarafından yönetildi (lider iş kararları verdi ve takım üyelerini yönetti), 6-10 takımları demokratik bir liderlik tarzı yaşadı (kararlar grup olarak alındı) ve 11-15 takımları laissez faire tarzında yönetildi (ekip üyeleri işi yapmak için yalnız bırakıldı).
Çoklu karşılaştırma testleri SPSS
İkiden fazla grup ortalamasının karşılaştırılması
Spss ANOVA nedir
İlişkili Örneklemler için tek faktörlü ANOVA
Non parametrik varyans analizi
Varyans tablosu
Varyans analizi varsayımları
Parametrik post hoc testleri
Bu liderlik tarzı değişkeninin otoriter (1 olarak kodlanmış), demokratik (2 olarak kodlanmış) ve bırakınız yapsınlar (3 olarak kodlanmış) olmak üzere üç düzeyi vardır. Bu, her takımın yalnızca bir liderlik stili altında çalışması nedeniyle, denekler arası bir değişkendir.
Bağımlı değişken, projenin ne kadar iyi yapıldığına bağlı olarak yönetim personeli tarafından yapılan genel bir performans değerlendirmesiydi. Kaynakların kullanımı, maliyet, zamanında teslimat ve proje için ilk talebe yanıt verme gibi unsurları yakaladı. Derecelendirmeler 0 (yetersiz performans) ile 7 (yüksek kalitede gerçekleştirilir) arasında değişebilir.
Bu çalışmadaki vakaların bireysel kişiler değil ekipler olduğunu unutmayın. Takıma bir birim olarak davranıldığı ve performans puanı verilen takım olduğu için bu tamamen kabul edilebilir.
Şekil 13.2, hücre araçlarının yanı sıra satır ve sütun araçlarını gösterir. Bu, sonuçları hızlı bir şekilde özetlemenin uygun bir yoludur ve tasarımın faktöriyel yapısını netleştirir. Liderlik stilinin ana etkisi satır araçlarını birbiriyle karşılaştırmakla, proje türünün ana etkisi sütun araçlarını birbiriyle karşılaştırmakla ve etkileşim etkisi ise hücre araçlarının kalıplarıyla ilgilidir.
İLGİ ETKİLERİ
Analiz sonuçlarını gösteren özet tablo Tablo 13.1’de sunulmaktadır. İlgilendiğimiz etkiler, Bölüm 8 ve 11’de ele aldığımız diğer iki yönlü tasarımlara benzer: iki ana etki ve iki yönlü etkileşim. Görüldüğü gibi, bu etkilerin üçü de istatistiksel olarak anlamlıdır.
Eta kare değerleri özet tablosunun son sütununda gösterilir. Denekler arası ve denekler arası tasarımlarda bu istatistiği hesaplamak için temel olarak toplam varyansı kullanmak alışılmış olsa da, karma tasarımlarda denekler arası ve denek içi bölümleri hesaplamada ayrı tutmak yaygındır. Bu geleneği takip ederek eta kare değerlerini şu şekilde hesapladık:
- r A’nın ana etkisi: SS A ÷ SS Kişiler Arası
- r B’nin ana etkisi: SSB ÷ SS İçinde Konular
- r Etkileşim A × B: SSA×B ÷ SS Konular İçinde
Etkileşimin grafiği Şekil 13.3’te gösterilmektedir. Basit etki analizlerini yaptıktan sonra bu sonuçları anlatabilecek durumda olacağız.
OMNIBUS ANALİZİNİN EL İLE HESAPLANMASI
Basit bir karma faktöriyel ANOVA yürütme prosedürleri, daha önce denekler arası ve denek içi faktöriyel tasarımlarda kapsanan prosedürlerin çoğuna paraleldir. Tablo 13.2’de bulunan temel gözlemler veya A × B× Denekler (ABS) veri matrisi ile başlıyoruz. Bu çalışmada, on beş “vakanın” (si olarak adlandırılan) aslında üç tür liderlik tarzı altında faaliyet gösteren üç bağımsız gruba ayrılan çalışma ekipleri olduğunu hatırlayın (Faktör A).
Bu denekler arası faktör aşağıdaki üç seviyeye sahiptir (a1 = otoriter, a2 = demokratik, a3 = bırakınız yapsınlar). Faktör B, proje türü, iki tedavi koşuluna sahip (b1 = basit, b2 = karmaşık) bir denek içi değişkendir. Bağımlı değişken, genel çalışma ekibi performansını yansıtan 0’dan 7’ye kadar bir puandır.
Her (AB) tedavi kombinasyonundaki (ABS matrisinde) her denek için puanlar toplanmış ve karesi alınmış ve ortalamalar ve standart sapmalar olağan şekilde hesaplanmıştır. Kareler toplamlarının üretilmesiyle ilgili hesaplamaların bileşenlerini sağlamak için iki ek matris gereklidir.
Toplamların bir AB matrisi, her bir AB tedavi kombinasyonunda deneklerin puanları çarpılarak oluşturulur. Bir AS matrisi, denek içi değişkenin (Faktör B) seviyeleri boyunca her deneğin toplam puanını daraltarak üretilir. Bir AB matrisi, araştırmacıya ana etkiyi ve etkileşim dinamiklerini incelemenin verimli bir yolunu sağlar.
Çoklu karşılaştırma testleri SPSS İkiden fazla grup ortalamasının karşılaştırılması İlişkili Örneklemler için tek faktörlü ANOVA Non parametrik varyans analizi Parametrik post hoc testleri Spss ANOVA nedir Varyans analizi varsayımları Varyans tablosu