Makul Değerlerle Analizler – 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

Makul Değerlerle Analizler – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

18 Kasım 2021 Dış analiz Nedir Finansal analiz açısından dönen varlıklar toplamına ne denir Kapsamına göre Finansal Analiz Türleri Karşılaştırmalı analiz Kredi analizi Nedir Oran analizi Nedir 0
Değişim Oranı – Swot Analizi Ödevi Yaptırma – Swot Analizi Analizi Yaptırma Fiyatları – Swot Analizi Örnekleri – Ücretli Swot Analizi Yaptırma – Swot Analizi Yaptırma Ücretleri

Makul Değerlerle Analizler

MAKUL DEĞERLER ÜZERİNE TEK DEĞİŞKENLİ İSTATİSTİKLER

Bir istatistiğin makul değerler üzerinde hesaplanması, gerekli istatistiğe bakılmaksızın her zaman altı adımdan oluşacaktır.

1. Gerekli istatistik ve ilgili standart hata, her makul değer için hesaplanmalıdır. Bölüm 6’da, nihai tahmini ve standart hatasını elde etmek için 81 tahminin gerekli olduğundan bahsedilmiştir. Bu nedenle, beş makul değer içeren herhangi bir analiz 405 tahmin gerektirecektir. Bir ortalamanın tahmin edilmesi gerekiyorsa, 405 ortalama hesaplanacaktır. Nihai ağırlıkla tahmin edilen ortalamalar ve ile gösterilir. Beş makul değerin her birine uygulanan 80 tekrardan, sırasıyla beş örnekleme varyansı tahmin edilir ve bu beş ortalama tahmin ve bunların ilgili örnekleme varyansı Tablo 7.1’de verilir.

2. Nihai ortalama tahmin, beş ortalama tahminin ortalamasına eşittir.

3. Nihai örnekleme varyansı, beş örnekleme varyansının ortalamasına eşittir.

4. Aynı zamanda ölçüm hatası varyansı olarak da ifade edilen değerleme varyansı, olarak hesaplanır.

Bu formül, bu özel durumda, gözlemlerin popülasyon ortalaması ile karşılaştırılmaması, ancak her bir PV ortalamasının nihai ortalama tahmini ile karşılaştırılması dışında, bir popülasyon varyansının tahmini için kullanılana benzerdir.

5. Örnekleme varyansı ve emputasyon varyansı, son hata varyansını elde etmek için birleştirilir.

6. Standart hata, hata varyansının kareköküne eşittir.

Matematik ölçeğinin ortalama tahmini ve PISA 2003 Alman verileri için ilgili standart hatası hesaplanabilir. Bölüm 6’da açıklanan ve MCR_SE_UNIV.SPS etiketli makro beş kez sırayla kullanılabilir ve sonuçlar bir Microsoft® Excel® elektronik tablosunda birleştirilebilir. Tablo 7.2, farklı PV ortalamalarını ve bunların ilgili örnekleme varyanslarını ve ayrıca ilk ve son tekrarlardaki ortalama tahminleri sunar.

UNIVAR makrosunu beş kez sırayla çalıştırmak ve sonuçları birleştirmek önlenebilir: PV’lerle uğraşmak için bir SPSS®macro geliştirilmiştir.

Bu makro ayrıca şunları da hesaplar:

• Beş ortalama tahmin (STAT1 ila STAT5).
• Nihai tahmin (STAT).
• Beş örnekleme varyansı (VAR1 – VAR5).
• Beş örnekleme varyansının (PV_VAR) ortalaması.
• Hesaplama varyansı (PVMERR).
• Nihai örnekleme varyansını ve emsal varyansını (SE) birleştirerek nihai standart hata.


Karşılaştırmalı analiz
Kredi analizi Nedir
Yönetim analizi
Finansal analiz açısından dönen varlıklar toplamına ne denir
Dış analiz Nedir
Makul değer Nedir
Kapsamına göre Finansal Analiz Türleri
Oran analizi Nedir


Argümanlar, Bölüm 6’da açıklanan PV’ler olmadan tek değişkenli istatistikler için makrodaki argümanlarla aynıdır. Fark, ‘DEP’ argümanının açıklamasıdır. Yalnızca değişkenin kökü gereklidir (boyut), makro kökü “pv1” ile “pv5” arasında birleştirir. Yani, “DEP=READ” olduğunda makro, pv1read ile pv5read arasındaki değişkenleri okuyacaktır. “DEP=MATH1” olduğunda, makro pv1math1’den pv5math1’e kadar okuyacak ve bu nedenle matematiğin ilk alt ölçeği için istatistikleri hesaplayacaktır.

Önceki bölümde açıklanan SPSS®makrolarına benzer şekilde, birden fazla arıza değişkeni kullanılabilir. Örneğin, matematik performansının dağılımının kızlar için erkeklerden daha büyük olup olmadığını belirlemek isterse, makro PV aşağıdaki gibi kullanılabilir.

Tablo 7.4’e göre, standart sapma (‘STAT’) erkekler için kızlara göre daha büyüktür. Ne yazık ki, Bölüm 10’da açıklanacağı gibi, bu iki standart hata (‘SE’), iki standart sapma katsayısının eşitliğini test etmek için kullanılamaz, çünkü erkekler ve kızlar için standart sapma tahminleri korelasyonlu olabilir.

MAKUL DEĞERLERLE YÜZDELERDE STANDART HATA

İlk olarak Bölüm 6’da sunulan ikinci makro, yüzdelerin ve bunların ilgili standart hatalarının hesaplanması için geliştirilmiştir. 8. Bölüm, bu makronun makul değerlere uygulanmasıyla ilgilenecektir: içerdiği sorunlar nedeniyle, bu tür analizlere bir bölümün tamamının ayrılması gerekir.

MAKUL DEĞERLERLE REGRESYON KATSAYILARINDA STANDART HATA

Cinsiyetin ve öğrencinin sosyo-ekonomik geçmişinin matematik performansı üzerindeki istatistiksel etkisinin tahmin edilmesi gerektiğini varsayalım. Tıpkı bir ortalama tahmininde olduğu gibi, bu soru Bölüm 6’da açıklanan REGNOPV makrosunun beş katı sırayla uygulanarak çözülebilir. Kutu 7.4, böyle bir yaklaşım için bir SPSS® sözdizimi sunar.

MAKUL DEĞERLERLE KORELASYON KATSAYILARI ÜZERİNDEKİ STANDART HATA

Bir dizi makul değer ile başka bir değişken arasındaki korelasyonu hesaplamak için bir SPSS®makro da geliştirilmiştir. Bu makroyu çalıştırmak için SPSS® sözdizimi Kutu 7.6’da ve çıktı veri dosyasının yapısı Tablo 7.8’de sunulmuştur.

İKİ MAKUL DEĞER TAKIMI ARASINDAKİ KORELASYON

Bazı araştırmacılar, farklı alanlar ve alt alanlar arasındaki korelasyonla ilgilenebilir. Örneğin, bazıları okuma alt alanları arasındaki veya matematik alt alanları arasındaki veya okuma ile matematik arasındaki korelasyonu PISA 2000 ve PISA 2003 veritabanlarını kullanarak hesaplamak isteyebilir.

PISA 2003 Teknik raporunda (OECD, yakında yayınlanacak) açıklandığı gibi, PISA değerlendirmesinde eksik değerlendirme tasarımları kullanılmıştır, yani öğrencilerin madde bataryasının bir alt kümesini yanıtlaması gerekir. Ayrıca, tüm öğrenciler ana alanda değerlendirilirken, yan alanlarda yalnızca bir öğrenci alt kümesi değerlendirildi.

PISA 2000, yalnızca o yan alan için soruları yanıtlayan öğrenciler için PV’leri içeriyordu. Bu nedenle, örneğin PISA 2000 veritabanını kullanarak okuma ve matematik arasındaki korelasyonu hesaplamak, bir öğrenci alt kümesi üzerinde çalışmayı gerektirecektir.

İkincil analizleri kolaylaştırmak için PISA 2003, gerçekten değerlendirilip değerlendirilmediklerine bakılmaksızın tüm alanlar ve tüm öğrenciler için PV’ler verdi. PISA’daki bilişsel veriler çok boyutlu modellere göre ölçeklendiği için değerlendirme durumunu göz ardı etmek mümkündür.

Bunun grafiksel olarak gösterilmesi daha kolay olduğu için, yalnızca iki alanın, daha spesifik olarak matematik/uzay ve şekil ve matematik/nicelik olarak değerlendirildiğini varsayalım. Matematik/uzay ve şekil ve matematik/nicelik malzemeleri bağımsız olarak ölçeklenirse, iki alt alan arasındaki korelasyon büyük ölçüde hafife alınacaktı.

Bu sorunu önlemek için her iki malzeme birlikte ölçeklenir. Model, Bölüm 5’te açıklandığı gibi iki tek boyutlu sonsal dağılım yerine iki boyutlu bir sonsal dağılım oluşturacaktır. Şekil 7.1, iki boyutlu bir normal dağılımı grafiksel olarak göstermektedir.

Bu tür dağılımları doğru bir şekilde tanımlamak için iki ortalama, iki varyans ve bir korelasyon gereklidir. Korelasyon 0’a eşitse, iki eksen ortogonal olacaktır. Korelasyonun mutlak değeri artmaya başladığında, iki eksenin oluşturduğu açı 90 dereceden daha az olur.2 Mükemmel örtüşen iki eksen, 1.0 (veya -1.0) korelasyonunu temsil eder. Bu farklı durumlar Şekil 7.2’de gösterilmektedir.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir