Kovaryans ve Korelasyon Matrisleri – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri
Dağılımlar
Veriler MAR ise ve dağılımların normal, karışık normal veya belirli serbestlik dereceleriyle t olduğu varsayımı karşılanırsa, EM yöntemleri ortalamalar, standart sapmalar, kovaryanslar ve korelasyonların maksimum olabilirlik tahminlerini verir. Aykırı değerler için verileri kontrol ettiğinizden ve simetrik dönüşümlerin gerekli olup olmadığını belirlediğinizden emin olun.
Değerlerin tamamen rastgele olup olmadığını test etmek için Roderick J. A. Little’ın ki-kare istatistiği, EM matrisleriyle yazdırılır. Örnek 2’de tanıtılan ayrı varyanslar iki örnekli t testleri, rastgelelikten sapmaları belirlemek için de yararlıdır. Bununla birlikte, hatırı sayılır bir t istatistiği rastgelelikten bir sapmayı gösterirken, küçük bir t, değerlerin rastgele eksik olduğuna dair bir onay olmayabilir. Ne yazık ki, MAR için sihirli bir test yoktur.
Bu örnekte, Örnek 2’de kullanılan verilerini kullanmaya devam ediyoruz ve şimdi istatistik tahminleri talep ediyoruz. Değerlerin rastgele olmayan bir şekilde eksik olduğunu belirlememize rağmen, daha sonra ikili, EM ve regresyon yöntemleriyle elde edilen tahminlerle karşılaştırılabilmeleri için liste halinde (tam vakalar) tahminler talep ediyoruz. Her değişken için mevcut tüm veriler kullanılarak elde edilen ortalama tahminleri ve standart sapmalar otomatik olarak görüntülenir.
İkili Ortalamalar Ve Standart Sapmalar
Bir değişkende eksik veri varsa, eksik durumlar örneklemden çıkarıldığında diğer değişkenlerin ortalamaları ve standart sapmaları ne kadar değişir? Aşağıdaki paneller, ortalamalar ve standart sapmaların tahminlerini gösterir ve ayrıca bir değişkenin eksik değerlerinin modelinin diğer değişkenlerinkiyle nasıl ilişkili olduğu hakkında ek bilgi sağlar.
İkili Ortalamalar ekranında, satır değişkeninin mevcut olduğu durumlar için her bir sütun değişkeninin ortalaması rapor edilir (lifeexpm ve lit_male gösterilmez). Düzen menüsünde Seçenekler’i, ardından Komut Dosyaları’nı ve analizi çalıştırmadan önce MVA_Table_MOUT_MEAN_Create’ı seçerseniz, tüm kullanılabilir değerlerin kullanıldığı araçlar vurgulanır. Ortalamalar yalnızca nicel değişkenler için hesaplanırken, satır değişkenleri nicel veya kategorik olabilir.
Bölge2’nin kodlarının eksik olduğu tek ülke Kanada ve Amerika Birleşik Devletleri’dir. Böylece, tablonun REGION2 satırında, bu iki ülke örneklemden çıkarıldığında, kentsel ortalama yüzde 56,5’ten yüzde 56,2’ye, ortalama kadın yaşam beklentisi (yaşam süresi) 70,2 yıldan 70 yıla, ortalama okuryazarlık oran %78,3’ten %78’e düşer, vb.
Tüm bebek ölüm değerlerinin (babymort) ortalaması 42,3’tür. Kalorilerin de mevcut olduğu yalnızca babymort değerleri kullanıldığında, ortalama 47’ye yükselir. Hem kadın okuryazarlığı hem de bebek ölüm oranı bildiren ülkeler alt örneği için, ortalama bebek ölüm oranı daha da yüksektir.
Kovaryans ve korelasyon farkı
Kovaryans örnekleri
Kovaryans matrisi hesaplama
Kovaryans Nedir
Varyans-kovaryans matrisi
Kovaryans Matrisi Excel
Kovaryans hesaplama
Kovaryans hesaplayıcı
İkili Standart Sapmalar tablosu, İkili Ortalamalar tablosu ile aynı yapıya sahiptir. Mevcut tüm değerleri kullanarak, kentsel için standart sapma 24.2’dir; örneklemi yalnızca kalori değerlerine de sahip olan ülkelerle sınırlayarak, standart sapma 25.1’e yükselir.
Ortalama ve standart sapma tahminlerinin özet panelleri. Aşağıda, liste bazında, tüm değerler, EM ve regresyon yöntemleri kullanılarak hesaplanan ortalamalar ve standart sapmaların varsayılan özet panelleri bulunmaktadır. (Yalnızca istenen yöntemler için sonuçlar görüntülenir.)
Tahmin edilebileceği gibi, değerler rastgele kaybolmadığından, liste bazında tahminler diğerlerinden farklıdır. Şehir için liste bazında tahmin %49,3 ve diğer yöntemler için tahminler %56’nın üzerindedir; okuryazarlık için, liste bazında tahmin %69,1’dir ve diğer yöntemler için tahminler %78’in üzerindedir; bebek ölümleri için liste bazında tahmin 58.6’dır ve diğer yöntemler için tahminler 43’ün altındadır ve bu böyle devam eder. Değişkenlerin çoğu için tüm değerler, EM ve regresyon tahminleri oldukça iyi uyum sağlar. Bununla birlikte, kalori ve lit_fema için, en fazla değeri eksik olan değişkenler, EM ve regresyon tahminleri, tüm değer tahminlerinden biraz daha büyüktür.
Önceki ortalama tahminler paneli için geçerli olduğu gibi, burada gösterilen liste bazında tahminler diğerlerinden önemli ölçüde farklıdır. Kaloriler ve kadın okuryazarlığı için tüm değerler, EM ve regresyon tahminleri biraz dalgalanır, ancak kesin bir model yoktur (yani, ne EM ne de regresyon tahminleri yayılmayı diğerinden daha fazla azaltıyor gibi görünmektedir). Rastgele büyütme olmaksızın bir regresyon tahmini, istenmeyen bir şekilde varyansı azaltacaktır.
Korelasyon tahminleri. Varsayılan olarak, liste bazında, ikili, EM ve/veya regresyon yöntemlerini talep ettiğinizde, Eksik Değer prosedürü her yöntem için üç pivot tablo yazdırır: bir araç paneli, kovaryans matrisi ve korelasyon matrisi. Bu bölümde, ortalamaları ve kovaryansları atlıyoruz ve istenen dört yöntem için korelasyon matrislerini gösteriyoruz.
Little’ın rastgele tamamen kayıp için ki-kare testi EM sonuçlarıyla yazdırılır. Burada ki-kare 157,3’tür (df = 108 ve p değeri = 0,001), yukarıdaki ekranlarda tanımlanan rasgele olmayan eksik değerler modeliyle uyumludur.
Tahmin için regresyon yöntemi istendiğinde ve tamamlanmış durumların sayısı toplam durum sayısının yarısından az olduğunda, Eksik Değer prosedürü, rastgele seçilen tam bir durumdan artık yerine normal bir sapma ile tahmin edilen her değeri artırır.
Bu veriler için vakaların %53’ü tamamlandı ve daha fazla vaka tamamlanmış olsaydı daha rahat olurduk. Bir sonraki bölümde, rastgele normal sapmalar ve rastgele artıklar kullanılarak regresyon yöntemleriyle tahmin edilen korelasyon matrisleri arasındaki eleman eleman farklılıkları inceleyeceğiz.
Kovaryans ve Korelasyon Matrislerinin Tahminlerini Karşılaştırma
Büyük bir çalışmada, farklılıklar için iki korelasyon matrisini karşılaştırmak (veya hiç farklı olup olmadıklarını belirlemek) zordur. Yukarıda gösterilen dört korelasyon matrisini ve ayrıca rastgele normal sapmalarla zenginleştirilmiş bir regresyon tahminleri matrisini kaydettik. Her bir matris çiftindeki elemanlar arasındaki farkı hesaplamak için SPSS’nin MATRIX prosedürünü kullandık.
Liste bazında ve EM yöntemleriyle tahmin edilen korelasyon matrisleri arasındaki eleman eleman farkların matrisi gösterilmektedir. (İki sütun sıfır silinir.) Değişkenlerin sırası, önceki korelasyon matrislerindekiyle aynıdır. Örneğin, kalorilerle ilişkili değişkenler için farklılıklar yedinci satır ve yedinci sütundadır. log_den içeren bağıntılar arasındaki farklar son satırda, erkek ve kadın okuryazarlığı ile ilişkili olanlar ise log_den’den önceki iki satırdadır.
Kovaryans hesaplama Kovaryans hesaplayıcı Kovaryans Matrisi Excel Kovaryans matrisi hesaplama Kovaryans Nedir Kovaryans örnekleri Kovaryans ve korelasyon farkı Varyans-kovaryans matrisi