Metrik Ağırlıklar – 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

Metrik Ağırlıklar – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

15 Şubat 2022 Metrik sistem kullanmayan ülkeler Metrik sistem Tablosu Türkiye metrik sistem 0
Seçilebilir Liste Ekleme – AutoCAD Ödevi Yaptırma – AutoCAD Analizi Yaptırma Fiyatları – AutoCAD Analizi Örnekleri – Ücretli AutoCAD Analizi Yaptırma – AutoCAD Analizi Yaptırma Ücretleri

Çok Boyutlu Ölçekleme: Metrik Ağırlıklar

Bu bölüm, bireysel farklar ölçekleme (INDSCAL) olarak da bilinen ağırlıklı çok boyutlu ölçeklemeye (WMDS) kısa bir genel bakış sağlar. WMDS, MDS’yi, çok boyutlu uzayın (algısal harita) her matris (veya yanıtlayan) için farklı olduğu varsayımı altında, çok sayıda benzemezlik verisi matrisine (yani her yanıtlayan için bir tane) genişletir. WMDS, olağan ( ağırlıksız) uyaran alanı konfigürasyonunun yanı sıra ağırlıklı bir uyaran alanıdır.

Ağırlıklandırılmamış alan paylaşılır veya bireyler veya matrisler arasında ortaktır. Ağırlıklı veya kişisel uyaran alanı, bireye özgü bilgileri içerir. Ağırlıklar, uyaranın her boyutunda her birey için 0,0 ile 1,0 arasında değişir; daha büyük ağırlıklar, boyutun daha büyük önem taşıdığını ve daha küçük ağırlıklar, bireye daha az önem verildiğini gösterir.

SAYISAL ÖRNEK

Mevcut veri seti, Chevrolet, Ferrari, Ford, Honda, Lamborghini, Maserati, Mercedes, Porsche, Rolls Royce ve Toyota’nın 10 çifti üzerinde farklılık değerlendirmesi yapması istenen üniversitelerimizden birinden 12 öğrenciyi temsil etmektedir. Değerlendirmeler, 1 (çok benzer) ile 9 (çok farklı) arasındaki çapalarla özetleyici bir yanıt ölçeğinde yapıldı. Katılımcılara, 45 (n (n-1)/2 veya 10 (10-1)/2 = 90/2 = 45) eşleştirilmiş otomobil üreticisinden oluşan ve üzerinde farklılık yargıları yapacakları ayrı rastgele listeler verildi.

Veriler, auto maker proximities 12 puanlayıcı adlı dosyada bulunabilir ve kısmen görülebilir. Bu veri dosyası, bir dosyaya gömülü 12 ayrı simetrik matris içerir. Bir WMDS’yi çalıştırmak için veriler matris biçiminde IBM SPSS’ye gönderilmelidir. Her matrisin sadece alt kısmı ve köşegen elemanlar girilir.

Dosyadaki ilk değişken olan Sub_ID, her bir farklılık matrisinin her satırı için bir konu numarası tanımlayıcısı sağlar. Bu nedenle, Denek 1, simetrik matrisini oluşturan 10 veri satırının başında 1’e sahiptir. Bu Sub_ID değişkeni, IBM SPSS 12 simetrik matrisin her birinin başlangıç ​​ve bitiş noktalarını zaten “bildiğinden” hiçbir işlevsel amaca hizmet etmez, ancak veri girişi doğrulaması açısından yararlı bir amaca hizmet eder.

Dosyanın sütunlarında kalan 10 değişken, otomobil üreticilerinin adlarını temsil eder. Veriler, ikili karşılaştırmaları temsil eder. Örneğin, Konu 1 için, Chevrolet ile kendisi arasındaki bir karşılaştırmayı temsil ettiği için ilk karşılaştırma boş bırakılır. Bir sonraki karşılaştırma Chevrolet ve Ferrari arasındadır ve 9 aldı (çok farklı olduğunu gösterir). Sonraki derecelendirmeler Chevrolet ve Ford ile Ferrari ve Ford arasındaydı ve sırasıyla 1 ve 9 olarak derecelendirildi. Bu, ilk karşılaştırmada çok benzer ve ikinci karşılaştırmada çok farklı bir değerlendirmeye işaret eder.


Türkiye metrik sistem
Metrik sistem Tablosu
Türkiye metrik sisteme ne zaman geçti
Metrik sistem kullanmayan ülkeler
Metrik ölçü birimleri
Metrik ölçü sistemi Nedir
Metrik sistem ve İngiliz ölçü birimleri
Metrik sistem kullanan ülkeler


ANALİZ KURULUMU

Auto maker proximities 12 puanlayıcı adlı dosyayı açın ve ana menüden Analiz Et ➔ Ölçek ➔ Çok Boyutlu Ölçekleme (ALSCAL) öğesini seçin. Bu, görülen Çok Boyutlu Ölçekleme ana iletişim penceresini oluşturur.

Otomobil markalarını Değişkenler paneline taşıdık. Mesafeler panelinde, verilerimiz nesneler arasındaki mesafeler (otomatik markalar) olduğundan ve mesafeler matrisinin şekli kare ve simetrik olduğundan, Şekil için varsayılan ayarı Kare simetrik olarak varsayılan Veri mesafelerdir’i koruduk.

Model düğmesinin seçilmesi, gösterilen Model iletişim penceresini üretir. Bu iletişim ekranı dört ayrı panel içerir. Ölçüm Düzeyi paneli (ekranın sol üst kısmı) verilerin ölçüm düzeyini gösterir: Sıra, Aralık veya Oran. Mevcut örnek için, derecelendirmelerimizin bu ölçüm düzeyine yaklaştığı varsayımına dayalı olarak özet yanıt ölçümüz için Aralık düzeyini etkinleştirdik.

Koşulluluk paneli üç seçenek sunar: Matris (aynı ölçüm ölçeğinde ölçülen veriler için), Satır (verilerin diğer matrislerdeki verilerle karşılaştırılamadığı dikdörtgen veri matrisleri için) ve Koşulsuz (koşulsuz veri matrisleri birbirleriyle karşılaştırılabilir). Mevcut örnekte varsayılan Matrix seçeneği seçilmiştir.

Boyutlar paneli, araştırmacıların elde etmek istedikleri Minimum ve Maksimum boyut (çözüm) sayısını belirlemelerine olanak tanır. IBM SPSS, bir ila altı boyutun belirtilmesine izin verir. Mevcut örnekte, varsayılan Minimum ve Maksimum 2 boyutu istedik.

Son olarak, Ölçekleme Modeli paneli ya bir Öklid mesafesi (CMDS analizleri için uygun) ya da Bireysel farklılıklar Öklid mesafesi için bir seçenek (kopyalanmış MDS ve ağırlıklı MDS analizleri için uygun) sunar. Mevcut analiz için Bireysel farklılıklar Öklid mesafesi seçeneği etkinleştirilmiştir. Devam’ı tıklatmak bizi ana iletişim penceresine geri getirir.

Seçenekler düğmesinin seçilmesi, gösterilen Seçenekler iletişim penceresini oluşturur. Görüntü panelinde, iki seçeneği etkinleştirdik: (a) WMDS algısal haritasını veya Türetilmiş Uyaran Yapılandırmasını ve Doğrusal Uyum Dağılım Grafiği üreten Grup grafikleri ve (b) orijinal veri matrisini yeniden üreten Veri matrisi. Bireysel konu grafikleri (etkinleştirilmemiş), çoğaltılmış veya ağırlıklı bir MDS analizi sırasında her katılımcı için algısal haritalar sağlar. Model ve seçenekler özeti (etkinleştirilmemiş), araştırmacılar tarafından talep edilen çeşitli IBM SPSS Veri Seçeneklerini, Model Seçeneklerini, Çıktı Seçeneklerini ve Algoritma Seçeneklerini belgeler.

Ölçütler paneli aşağıdaki üç seçeneğe sahiptir: S-gerilme yakınsaması, Minimum S-stres değeri ve Maksimum yinelemeler. Çoğu durumda bu değerleri mevcut örnekte olduğu gibi varsayılan durumlarında bırakmanızı öneririz. Mesafeleri [doldurulacak bir değer] eksik olarak ele al seçeneği de varsayılan değeri olan 0’da tutuldu. Devam’ı tıklatmak bizi ana pencereye döndürür ve Tamam’ı tıklatarak analizi gerçekleştirir.

ANALİZ ÇIKIŞI

Çıktı, Konu 1-12 için Ham (ölçeklenmemiş) Veri ile başlar (veri dosyasındaki değerlerin bir kopyası olduğu için gösterilmemiştir). Beş yinelemeden sonra yakınsamanın gerçekleştiği yineleme geçmişini sağlar. Analiz, nispeten zayıf bir uyumu gösteren .29889’luk bir Young S-stres değeri verdi. Sonuç, 12 yanıtlayanın veya matrisin her biri için ayrı Stres ve RSQ değerleriyle şeklin altına doğru takip edilir.

Örneğin, Denek 1 (çıktıda Matris 1 olarak gösterilir) Stres değeri .240 ve RSQ değeri .865, vb. vardı. Stres değerleri .156 ile .381 arasında ve RSQ değerleri .162 ile .162 arasında değişir. .917. Ortalama Kruskal’s Stress değeri (12 matrisin tamamında çökmüştür) .25572 ve ortalama RSQ .69504’tür ve her ikisi de orta ila zayıf model uyumunu gösterir. Konu Ağırlıkları tablosunu ve bu ağırlıkların grafiğini sunar. Tablodaki değerler, her bir katılımcı için her boyutun göreli önemini göstermektedir.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir