Kovaryans Analizi – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri
Kovaryans Analizi
DENEYSEL VE İSTATİSTİKSEL KONTROL
Bu noktaya kadar tartıştığımız tasarımlar, bir araştırma çalışmasında hata varyansını azaltmak için deneysel kontrol tekniklerini temsil eder. Kovaryans analizini (ANCOVA) kullanarak istatistiksel kontrol kullanarak hata varyansını azaltmak da mümkündür. Katılımcıların deneysel tasarımın parçası olmayan veya kolayca dahil edilemeyen ek bir değişken üzerinde nasıl durduklarını (puanlarını biliyoruz) bildiğimizde istatistiksel kontrol kullanılır.
Bu ek değişken, bir ortak değişken olarak ele alınarak veri analizine dahil edilir. Ortak değişkenler kategorik veya nicel olabilse de, tartışma ve veri analizi prosedürlerimizi nicel olarak ölçülen ortak değişkenlerle sınırlayacağız.
Ortak değişken, deneysel olarak kontrol edilmeyen ancak bağımlı değişkenle birlikte değişebilen ve bu nedenle sonuçlara ilişkin yorumumuzu karıştırabilecek potansiyel bir varyans kaynağını temsil eder.
Bu değişkeni bir ortak değişken olarak tanımlayarak ve çalışma katılımcıları üzerinde ölçümlerini toplayarak, etkileri analiz etmeden önce bağımlı değişken üzerindeki etkisini (bu bölümde açıklanan istatistiksel prosedürlerle) “kaldırmak” veya “nötrleştirmek” mümkündür. bağımsız değişkenin bağımlı değişken üzerindeki
KOVARYANSIN BASİT BİR ÖLÇÜMÜ
Belirli bir sınıftaki okul çocuklarına uygulayabileceğimiz bir matematik becerileri testi düşünün. Kızları ve erkekleri matematik problem çözme becerilerinde karşılaştırmak istiyoruz. Test, her biri birkaç cümleyle sunulan kelime problemlerinden oluşur (örneğin, “Bir şehirden doğuya saatte 45 mil hızla hareket eden bir tren kalkıyor. İkinci bir tren, saatte 65 mil hızla batıya giden başka bir şehirden ayrılıyor.”). Bağımlı değişkenimiz, test için belirlediğimiz saatte doğru cevaplanan problem sayısıdır.
Az önce tanımladığımız çerçeve içinde, bu çalışmanın denekler arası iki gruplu bir tasarımı temsil ettiğini söyleyebiliriz; bağımsız değişken çocuğun cinsiyeti, bağımlı değişken ise matematik sınavından alınan puandır.
İstatistiksel olarak anlamlı bir F oranı elde edersek, kızların ve erkeklerin matematik kelime problemlerini çözme becerilerinde farklılık gösterdiği sonucuna varma eğiliminde olurduk; F oranı istatistiksel olarak anlamlı değilse, sıfır hipotezini kabul edemesek de (sadece reddedebiliriz), kızların ve erkeklerin matematik kelime problemlerini çözme yeteneklerinde farklılık göstermeme ihtimalini düşünmeye meyilli olabiliriz.
Kovaryans analizi nedir
Kovaryans Analizi örnek
ANCOVA analizi örnekleri
Kovaryans Analizi SPSS
ANCOVA SPSS
Kovaryans pdf
ANCOVA tablosu
Varyans analizi ve deney tasarımı
Şimdi bu komplikasyonu düşünün. Matematik kelime problemlerindeki performans, matematik yeteneği dışındaki faktörlerden etkilenebilir. Bu tür diğer faktörler arasında çocukların sözlü olarak ne kadar yetkin oldukları, testte başarılı olmak için ne kadar motive oldukları, test sırasında konsantre olma yetenekleri ve bir dizi başka faktör sayılabilir. Bağımlı değişken, doğru cevaplanan problemlerin sayısı, çalışmanın asıl odak noktası olan matematik kelime problemi yeteneği de dahil olmak üzere az önce listelediğimiz her şeyin derlenmesinden kaynaklanmaktadır.
ANCOVA, bu diğer eşzamanlı veya potansiyel olarak kafa karıştırıcı değişkenlerin bir veya daha fazlasının etkilerini araştırmanın bir yoludur. Maxwell ve Delaney bunu çok iyi ifade ediyor:
ANCOVA’nın mantığı şu koşullu soruyu ele almaktır: Gruplar ortak değişkende eşdeğer olsaydı, bağımlı ölçümde farklı olur muydu?
Maxwell ve Delaney’nin sorusunu örneğimize uygulayarak şunu sorabiliriz: Gruplar sözel yetenekleri ve/veya motivasyonları ve/veya konsantrasyonları vb. açılardan eşdeğer olsaydı ne ölçüde bir cinsiyet farkı elde edebilirdik? Bu konuları çalışmadan önce düşünseydik, veri toplama zamanından hemen önce bir veya daha fazla hakkında bilgi toplayabilirdik. Bu değişkenler daha sonra analizimizde ortak değişkenler olarak kullanılabilirdi.
BİR DEĞİŞKENİN GRUP FARKLILIKLARINA ETKİSİ
Bizim örneğimizde, tek yönlü ANOVA’da iki olası sonuç vardı: F oranı istatistiksel olarak anlamlı olabilir veya olmayabilirdi. Analize bir veya daha fazla ortak değişken dahil edildiğinde – tasarımın bir ANCOVA’ya dönüştürülmesi – dört olası sonuç senaryomuz var, bunlardan sadece biri gerçekleşecek. Tartışmamızı basitleştirmek için bir ANCOVA tasarımında tek ortak değişken olarak sözel yeteneği kullanalım; aşağıdakiler, dört olası alternatif sonuç senaryosudur.
- Bir ANOVA, araştırmacıların grupların önemli ölçüde farklı olduğunu belirlemesini sağlar; Çözülen matematik kelime problemlerinin sayısının bağımlı değişkeni, sözel yeteneği bir değişken olarak kullanarak dikkate almak için “istatistiksel olarak ayarlandığında”, bir ANCOVA yine de grupların önemli ölçüde farklı olduğunu gösterir. Ancak burada bile, bağımsız değişkenin (bağımlı değişken üzerindeki) etkisinin gücü, iki analizde benzer veya oldukça farklı olabilir.
- Bir ANOVA, araştırmacıların grupların önemli ölçüde farklı olduğunu belirlemesini sağlar; Çözülen matematik kelime problemlerinin sayısının bağımlı değişkeni, bir değişken olarak kullanılarak sözel yeteneği dikkate alacak şekilde istatistiksel olarak ayarlandığında, bir ANCOVA şimdi grupların bağımlı değişken üzerinde önemli ölçüde farklılık göstermediğini gösterir.
- Araştırmacılar, grupların önemli ölçüde farklı olmadığını belirleyen bir ANOVA sonucu; Çözülen matematik kelime problemlerinin sayısının bağımlı değişkeni, sözel yeteneği bir ortak değişken olarak kullanarak dikkate almak için istatistiksel olarak ayarlandığında, bir ANCOVA yine de grupların bağımlı değişken üzerinde önemli ölçüde farklılık göstermediğini gösterir.
- Araştırmacılar, grupların önemli ölçüde farklı olmadığını belirleyen bir ANOVA sonucu; Çözülen matematik kelime problemlerinin sayısının bağımlı değişkeni, sözel yeteneği bir değişken olarak kullanarak dikkate almak için istatistiksel olarak ayarlandığında, bir ANCOVA şimdi grupların önemli ölçüde farklı olduğunu göstermektedir.
Bu dört alternatif sonucun tümü mümkündür. İkisinde, araştırmacılar analizden aynı sonucu çıkarırlar (gruplar önemli ölçüde farklılık gösterir, gruplar önemli ölçüde farklılık göstermez). Ancak ikisinde ANCOVA, ANOVA’dan çıkarılacak sonucu tersine çevirir ve bu koşullar çok daha çarpıcıdır.
Bu sonucun tersine çevrildiği durumlardan birinde, araştırmacılar ANOVA’ya dayanarak kızlar ve erkekler arasında matematik kelime problemi yeteneğinde bir fark olduğu sonucuna varıyorlar. Ancak, sözel yetenek ANCOVA kullanılarak istatistiksel olarak kontrol edildiğinde, bu belirgin fark artık kendini göstermez.
Böylece, ANOVA’da cinsiyete atfedilen problem çözmedeki farklılık, artık ANCOVA’da sözel yetenek ile açıklanmaktadır. Cinsiyet bağımsız değişkeni nihayet ANCOVA’da değerlendirildiğinde, sözel yeteneğin etkileri ilk kez açıklandıktan sonra kalan matematik puanındaki varyansın istatistiksel olarak anlamlı bir bölümünü açıklayamadı.
Diğer sonucun tersine çevrilmesi durumunda, araştırmacılar ANOVA’ya dayanarak kızların ve erkeklerin matematik kelime problemi yeteneğinde karşılaştırılabilir şekilde performans gösterdiği sonucuna varmışlardır. Ancak sözel yetenek ANCOVA kullanılarak istatistiksel olarak kontrol edildiğinde cinsiyetler arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark elde edilmektedir.
Burada sözel yetenek, cinsiyetin etkisini maskeleme veya telafi etme olarak düşünülebilir. Sözel yetenek, onunla ilişkili matematik puanlarındaki varyans kaldırılarak istatistiksel olarak kontrol edildiğinde, kızlar ve erkekler arasındaki fark tespit edilebilir.
ANCOVA analizi örnekleri ANCOVA SPSS ANCOVA tablosu Kovaryans analizi nedir Kovaryans Analizi örnek Kovaryans Analizi SPSS Kovaryans pdf Varyans analizi ve deney tasarımı