Ki-Kare Katmanları – 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

Ki-Kare Katmanları – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

18 Şubat 2022 Çok gözlü ki-kare testi Ki-kare sembolü ki-kare tablosu oluşturma ki-kare testi yorumlamal 0
Değişken Adlarını Yapıştırma – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

SAYISAL ÖRNEK

Sunulan ilk analizde yaptığımız gibi burada değişkenlerden ikisini kullanıyoruz. Fiziksel_aktif değişkeni için, istemciler aktif olmayanlar (veri dosyasında 0 olarak kodlanmıştır) ve aktif olanlar (veri dosyasında 1 olarak kodlanmıştır) olarak ikiye ayrılmıştır. Obezite değişkeni için, danışanlar obez olmayanlar (hayır, veri dosyasında 0 olarak kodlanmıştır) ve olanlar (evet, veri dosyasında 1 olarak kodlanmıştır) olarak ikiye ayrılmıştır. Veri dosyası yaşam tarzı tıbbi çalışması olarak adlandırılır.

ANALİZ KURULUMU

Yaşam tarzı tıbbi araştırmasını açıyoruz ve ana menüden Analiz Et ➔ Tanımlayıcı İstatistikler ➔ Çapraz Tablolar’ı seçin. Bu, gösterilen ana Çapraz Tablolar iletişim penceresini oluşturur. Bu analizi tam olarak yaptığımız gibi yapılandırıyoruz, ancak bir istisna dışında: İstatistik penceresinde, Ki-kare ve Phi ve Cramer’s V’yi seçmenin yanı sıra Risk’i seçiyoruz.

ANALİZ ÇIKIŞI

Analizin genel sonuçları,  gösterilenlerle aynıdır ve bu nedenle sadece gözlemlenen ve beklenen sıklık tablosunu gösteriyoruz. Bu analizdeki yenilikler, gösterilen Risk Tahmini tablosudur.

İki risk oranı, tablonun ikinci ve üçüncü satırlarında verilmiştir. Bu değerlerin nasıl hesaplandığını ve nasıl yorumlandığını daha önce anlatmıştık.

• Obezite grubu için = 0 hayır etiketli satır, obezitenin yokluğuna odaklanır. “Daha yüksek risk” (aktif değil) koşulu için riskin, “düşük risk” (aktif) koşulu için riske bölünmesi, .697/.832 veya yaklaşık olarak bir risk oranı verir.
•Therowlabeledforkohortobezite=1evet,obezite oluşumuna odaklanıyor. “Daha yüksek risk” (aktif değil) koşulu için riskin, “düşük risk” (aktif) koşulu için riske bölünmesi, .303/.168 veya yaklaşık 1.802 risk oranı verir.

Çıktı ayrıca, araştırmacıların risk oranını bildirirken bunları sağlamaları uygun olduğundan, her bir oran için %95 güven aralığı için alt ve üst değerleri sağlar.

Odds Ratio’nun fiziksel_aktif (0 aktif değil / 1 aktif) satır etiketi ile sadece bir oran hesaplanır. Etiket göz önüne alındığında, bu hesaplamanın, obezite oluşumundan ziyade obezite eksikliğine (0 kodu) odaklanarak paydaki aktif olmayan grup için oranları kullandığı açık olabilir. Bu olasılık oranını iki şekilde hesaplayabiliriz.

• Aktif olmayan grubun obez olmama ihtimali 370/161 yani yaklaşık 2.298, aktif grupta obez olmama ihtimali 430/87 yani yaklaşık 4.943 diyebiliriz. 2.298’i 4.943’e bölmek, yaklaşık olarak .465’lik bir oran oranı verir.
• Aktif olmayan grubun obez olma olasılığının 161/370 veya yaklaşık .435, aktif grubun obez olma olasılığının 87/430 veya yaklaşık .202 olduğunu söyleyebiliriz. .202’yi .435’e bölmek, yaklaşık olarak .465’lik bir oran oranı verir.

Hangi açıdan bakarsak bakalım, fiziksel olarak aktif olanların obezite geliştirme olasılığı, fiziksel olarak aktif olmayanların obezite geliştirme olasılığının yarısından biraz daha azdır. Yine tabloda %95 güven aralığı için alt ve üst değerler verilmektedir, çünkü araştırmacıların bahis oranlarını bildirirken bunları sağlamaları uygun olacaktır.


ki-kare testi tablosu
fisher kesin ki-kare testi
Çok gözlü ki-kare testi
Ki-kare bölünmesi
ki-kare testi yorumlama
Photoshop birleştirilen katmanları ayırma
Ki-kare sembolü
ki-kare tablosu oluşturma


Ki-Kare Katmanları

İki yönlü bir ki-kare tasarımında elde ettiğimiz bilgileri zenginleştirmenin bir yolu, IBM SPSS®’de katman olarak adlandırılan üçüncü bir kategorik değişkenin varlığını üst üste getirmektir. Bu üçüncü değişken, katmanlaştırıcı bir değişken olarak hizmet eder; yani, katman değişkeninin her kategorisi için olağan iki yönlü olasılık tablomuzu inceleriz. Örneğin, obezite ve fiziksel aktivite çalışmamızda kişinin sigara içip içmediğini gösteren bir değişken kullanabiliriz. Böyle bir durumda, sigara içenler, içmeyenler ve birleşik örnek için ayrı ki-kare analizleri (obezite ile fiziksel aktivite) elde ederiz.

SAYISAL ÖRNEK

Burada sunulan analizde kullandığımızla aynı iki değişkeni kullanıyoruz Physical_active değişkeni için, istemciler aktif olmayanlar (veri dosyasında 0 olarak kodlandı) ve aktif olanlar (veri dosyasında 1 olarak kodlandı) olarak ikiye ayrıldı. ). Değişken obezite için, danışanlar obez olmayanlar (hayır, veri dosyasında 0 olarak kodlanmıştır) ve olanlar (evet, veri dosyasında 1 olarak kodlanmıştır) olarak ikiye ayrılmıştır. Bu analiz için, şimdi hayır için 0 ve evet için 1 olarak kodlanan sigara içen ikili kodlu değişkeni ekliyoruz. Veri dosyası yaşam tarzı tıbbi çalışması olarak da adlandırılır.

ANALİZ KURULUMU

Yaşam tarzı tıbbi araştırmasını açıyoruz ve ana menüden Analiz Et ➔ Tanımlayıcı İstatistikler ➔ Çapraz Tablolar’ı seçin. Bu, gösterilen ana Çapraz Tablolar iletişim penceresini oluşturur. Daha önceki analizlerde yaptığımız gibi fiziksel_aktifliği Satır(lar) paneline ve obeziteyi Sütun(lar) paneline taşıyoruz. Ancak, sigara içen kişiyi de gösterildiği gibi Katman paneline de taşıyoruz.

Kalan kurulum, tanımladığımızla aynıdır. Kısaca, Exact butonunu (varsa) seçin ve Exact’i seçin. Gösterilen İstatistikler iletişim penceresinde, Nominal alanda Ki-kare ve Phi ve Cramer’s V’yi ve Risk’i seçiyoruz. Gösterilen Hücre Görünümü iletişim penceresinde, Gözlemlenen, Beklenen, Satır Yüzdeleri ve Düzeltilmiş standardize’yi seçiyoruz. Analizi gerçekleştirmek için Tamam’a tıklayın.

ANALİZ ÇIKIŞI

Katman analizi için ki-kare değerlerini sunar. Ki-Kare Testleri tablosunun alt ana satırı, tam örnek bir sonuçtur (Toplam olarak etiketlenir) ve Bölüm 63’te açıklanan sonuçlarla aynıdır; Pearson Ki-Kare 26.398’dir ve istatistiksel olarak anlamlıdır (p<.001). Ancak katman analizinde, bu genel analiz iki sigara içen düzeyine bölünür ve bu sonuçlar tablonun ilk iki ana satırında da gösterilir.

İlk ana satır, sigara içmediklerini belirten (veri dosyasında 0 olarak kodlanmış) vakaların (N = 826) sonuçlarını sağlar. Bu grup için, Pearson Ki-Kare 29.051 idi ve bir serbestlik derecesiyle (bu hala 2×2 bir olasılık tablosudur) ya tam bir iki kuyruklu anlamlılık testine ya da asimptotik bir test. Dolayısıyla sigara içmeyenlerde fiziksel_aktif ve obezite değişkenleri arasında bir ilişki de vardır.

İkinci ana satır, sigara içtiğini belirten (veri dosyasında 1 olarak kodlanmış) vakaların (N = 222) sonuçlarını sağlar. Bu grup için Pearson Ki-Kare 0,718’di ve bir serbestlik derecesiyle, tam iki kuyruklu anlamlılık testi (p = .444) veya asimptotik test (p = .397) temelinde istatistiksel olarak anlamlı değildi. Bu nedenle, fiziksel olarak aktif ve obezite değişkenleri, sigara içmeyenlerde birbirinden bağımsız da görünmektedir.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir