KOŞULSUZ MODEL – 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

KOŞULSUZ MODEL – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

31 Ocak 2022 F istatistiği hesaplama F testi Analitik Kimya Test istatistiği hesaplama 0
Kombinasyon – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

KOŞULSUZ MODEL

Model Boyutu tablosu gösterilir. Analizde değerlendirilen parametre sayısını bildirir; mevcut analizde 3 parametre vardı (alt Toplam satırında belirtilmiştir). Tahmin edilen Sabit Etki, Durdurma (büyük ortalamayı temsil eder), Rastgele Etki (durdurmaların, Konu Değişkeni adlı hastanedeki farklı hastaneler arasında farklılık gösterme derecesi) ve Kalıntı (bağımlı değişkenin açıklanamayan varyansı) idi.

Bilgi Kriterlerini sunar. Bunlar, modelin verilere ne kadar iyi uyduğunu yansıtan indekslerdir. Daha küçük değerler daha uygun bir modeli temsil eder. Bu değerler, bir modeli diğeriyle karşılaştırmada kullanışlıdır. Norusis (2012) modelleri karşılaştırmak için Akaike Bilgi Kriterinin (AIC) ve Schwarz Bayesian Kriterinin (BIC) kullanılmasını önermektedir, düşük puanlar daha doğru bir modele işaret etmektedir.

İki rakip iç içe model arasında istatistiksel olarak anlamlı bir gelişme olup olmadığını belirlemek için -2 Kısıtlı Günlük Olabilirliği değerini de kullanabiliriz (yani, bir model diğerinin bir alt kümesidir). Bu strateji, her adımda başka bir öngörücü ekleyerek analiz serimizde giderek daha karmaşık modeller oluştururken uygulanacaktır; bu nedenle, önceki model sonraki modelin içine yerleştirilecektir. Daha sonraki modelin uyumu önemli ölçüde iyileştirip iyileştirmediğini test etmek için aşağıdaki şekilde bir ki-kare fark testi yapılır:

• Mutlak fark puanı elde etmek için iki model için -2 Kısıtlı Günlük Olabilirliği değerlerini çıkarırız.
• Mutlak farkı elde etmek için iki model için toplam parametre sayısı değerlerini çıkarırız.
•Parametrelerdekifark’sürprizlikderecelerikullanarak, Tablo A.1’de bulunan ki-kare dağılımına karşı -2 Kısıtlı Günlük Olabilirlik farkının istatistiksel önemini test edin.

Sabit Etki Tahminleri tablosu sunulmaktadır. Koşulsuz modeldeki tek sabit etki, kesişmedir. Yaklaşık 56.06 değeri, modele dayalı olarak prom_dv’nin bağımlı değişkeni için tahmini popülasyon genel ortalama parametresidir, 56.46 örnek genel ortalamasının hata payı içinde olan bir değerdir.

Kovaryans Parametrelerinin Tahminleri tablosu sunulmaktadır. Bunlar, hastanenin modeldeki rastgele etkisine dayanan varyans tahminleridir. Kesinti, 86.579037 olan ve istatistiksel olarak anlamlı olan (p < .001); Artık, 476.298593’ün kalan açıklanamayan varyansını temsil eder. Toplam varyans, bu iki değerin toplamı olan 562.87762’dir.

ICC, hastane tarafından açıklanan varyans yüzdesini temsil eder ve 86.579037/562.87762 olarak hesaplanır. Ortaya çıkan kovaryans değeri 15.38156’dır, bu da hastanenin prom_dv varyansının yaklaşık %15.38’ini oluşturduğunu gösterir.

ICC için bu değer bize, gözlemlerin bağımsızlık varsayımını ihlal ettiğine karar vermemiz için prom_dv üzerindeki puanların hastaneler içinde kümelendiği (yani aynı hastaneden hastalar daha benzer puanlar rapor ettiği) söylenebileceğini bize bildirir. Yeterince güçlü bir Düzey 2 kümeleme etkisi olduğu için, prom_dv puanlarına ilişkin analiz serimizde hastaneyi bir ortak değişken olarak kullanmaya devam etmemiz önerilir.

Bu sonuçlar aynı zamanda daha yapacak çok işimiz olduğunu da bize bildiriyor. Hastane tarafından açıklanan toplam varyansın sadece %15’inden biraz fazlası ile, prom_dv varyansının %85’inden biraz daha azı açıklanamıyor ve bu varyansın bir kısmı veri dosyamızdaki diğer değişkenlerle ilişkili olabilir. Bu nedenle, bir dizi ek çok düzeyli analiz garantili görünmektedir.


F istatistiği hesaplama
F testi formülü
Ekonometri F testi nedir
F testi örnekleri
Test istatistiği hesaplama
F testi Analitik Kimya
F testi Tablosu
F testi Nedir


ANALİZ KURULUMU: KARMA SEVİYE 1 MODEL

İncelediğimiz ilk öngörücü model, (bireysel) Düzey 1 merkezli iyimserlik değişkenini tek bir öngörücü olarak kullanacağımız karma Düzey 1 modelidir. Hasta iyimserliği veri dosyası açıkken Ana menüden Analiz ➔ Karma Modeller ➔ Doğrusal seçim yapıyoruz. Bu eylem, kümeleme değişkenimiz olarak hastanenin etkisini kontrol etmek için aynı şekilde yapılandırdığımız, Bölüm 29.6’da zaten açıklanan İlk Konuları Belirt ve Tekrarlanan penceresini görüntüler. Ana Doğrusal Karışık Modeller penceresine ulaşmak için Devam düğmesini seçin.

Ana Doğrusal Karışık Modeller penceresi gösterilir. prom_dv’yi Dependent Variable paneline, L1_optimism_C’yi ise Covariate(s) paneline yerleştiriyoruz.

Sabit düğmesinin seçilmesi, sunulan Sabit Etkiler penceresini açar. L1_optimism_C’yi Faktörler ve Ortak Değişkenler panelinden Model paneline vurgulayıp Ekle butonunu tıklayarak taşıyoruz. Bu, prom_dv’yi öngören L1_optimism_C puanlarının ortalama kesişimini ve eğimini değerlendirmemize izin verecektir. Engellemeyi dahil et kutusu zaten işaretli ve bu belirtimi koruyoruz. Ana pencereye dönmek için Devam’a tıklayın ve Rastgele butonunu seçin.

Rastgele Efektler ekranı gösterilir. Ekranın üst kısmı Rastgele Efektlerle ilgilidir. Açılır menüde Kovaryans Türü için Yapılandırılmamış’ı seçin. Buradaki kovaryans, L1_optimism_C’nin kesişme ve eğim parametreleri arasındaki ilişkiyle ilgilenir ve ilişkinin doğası bilinmediği için Yapılandırılmamış’ı seçeriz. Daha sonra Include intercept kutusunu işaretliyoruz.

Son olarak, L1_optimism_C’yi vurgulayın ve Ekle butonunu seçin; bu, L1_optimism_C’yi Model penceresine taşıyacaktır. Ekranın alt kısmında ise Hastaneyi Konular panelinden Kombinasyonlar paneline taşıdığımız Konu Gruplamaları yer almaktadır. Ana pencereye dönmek için Devam’ı tıklayın.

İstatistik penceresini açıklandığı gibi yapılandırırız (Model İstatistikleri altında Parametre tahminleri ve kovaryans parametreleri için Testler talep ederek). Analizi gerçekleştirmek için Tamam’a tıklayın.

Model Boyutu tablosu gösterilir. Bu modelde 6 parametre vardı. Ayrıca, bir Yapılandırılmamış Kovaryans Yapısı kullandığımız da tabloda belgelenmiştir.

Bilgi Kriterlerini sunar. Bilgi Kriterleri tablosundaki hem AIC hem de BIC, daha iyi bir model uyumunu gösteren önceki analizlerden daha küçük değerler rapor eder.

Ki-kare fark testi de yapabiliriz. Koşulsuz model ve karma Düzey 1 modelimiz için -2 Kısıtlı Günlük Olabilirlik değerleri 359.528 farkla sırasıyla 40778.149 ve 40418.621’dir. Bu iki model için serbestlik dereceleri 3 farkla sırasıyla 3 ve 6’dır.

üç serbestlik dereceli ki-kare farkı. Tablo A.1’e göre 359.528’lik bir fark istatistiksel olarak anlamlıdır (p < .001). Bu nedenle, karma Düzey 1 modelinin koşulsuz modele göre tahmini iyileştirdiği sonucunu çıkarabiliriz.

Sabit Etki Tahminleri tablosunu sunar. Kesişme, modele dayalı olarak prom_dv’nin bağımlı değişkeni için tahmini popülasyon genel ortalama parametresini temsil eder. L1_optimism_C kontrol edilirken, koşulsuz model tahmininden yaklaşık 56.29’a biraz arttığını not ediyoruz.

Artık tabloda ek bir girdimiz var (koşulsuz modelin çıktısı yalnızca bir kesme değeri bildirdi). L1_optimism_C için parametre tahmini, fonksiyonun eğimidir ve yaklaşık .60’lık eğimi şu şekilde yorumlarız: L1_optimism_C skorundaki bir ölçek değerindeki her artış (eğim pozitif olduğu için) prom_dv skorunu yaklaşık .60 arttırır. Sig’de görüldüğü gibi. sütun, eğim istatistiksel olarak anlamlıdır (p < .001); yani, sıfır eğiminden istatistiksel olarak farklıdır.

Kovaryans Parametrelerinin Tahminleri tablosu sunulmaktadır. Bunlar, hastanenin modeldeki rastgele etkilerine dayanan varyans tahminleridir. Hastaların bireysel iyimserlik puanlarının modele dahil edilmesi, Rezidüel’i yaklaşık 476,58’den yaklaşık 442,44’e düşürdü (yaklaşık %7,16 küçüldü), bu da L1_optimism_C’nin hastane içi varyansı koşulsuz modelde yapabileceğimizden daha fazla açıkladığını gösteriyor.

 

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir