Metrik Değişkenler – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri
Nominal ve Metrik Değişkenler Arasındaki İlişkinin Ölçülmesi
Nominal ve metrik değişkenler için yaygın olarak uygulanan bir korelasyon ölçüsü yoktur. Aşağıdaki alternatifler önerilir:
• Pratikte istatistikçiler genellikle istatistiksel testler uygular (t-testi veya varyans analizi)
metrik değişkenler açısından nominal gruplar arasındaki farklılıkları değerlendirmek. Bu testler tümevarımsal istatistiklere aittir ve bu çalışmanın kapsamı dışında kalan olasılık teorisi bilgisini gerektirir.
• Sınıflandırma yoluyla metrik değişkenleri sıralı değişkenlere dönüştürmek ve ardından Cramer’s V gibi uygun bir yöntem kullanmak da mümkündür. Ancak bu yöntem pratikte oldukça nadirdir.
• Nadiren kullanılan bir başka yaklaşım da nokta-çift seri korelasyonudur (rpb). İkili bir değişken (yalnızca iki değere sahip nominal ölçeğin özel bir durumu) ile bir metrik değişken arasındaki ilişkiyi ölçer.
Şarap şişesi anketimizi kullanarak son durumu daha ayrıntılı olarak tartışalım. Anketin, yanıtlayanlardan cinsiyetlerini ve toplam Euro olarak ne kadar ödeyeceklerini belirtmelerini istediğini düşünün. Ödeme istekliliği artık bir metrik değişkendir (fiyat_m) ve cinsiyet ikili bir değişkendir (cinsiyet) – erkek için 0 ve kadın için 1.
Ortalama değerleri cinsiyete göre sıraladığımızda, ortalama olarak erkek katılımcıların 17,17 € ödemeye ve kadın katılımcıların 9,38 € oynamaya istekli olduklarını keşfettik. Bu nedenle, ödeme istekliliği erkeklerde kadınlara göre ortalama olarak daha yüksektir. Bu sonuçlardan cinsiyet ve ödeme istekliliği arasında bir ilişki çıkarsayabilir miyiz?
Bu gibi durumlarda ilişkinin gücünü belirlemek için nokta-çift serili korelasyon kullanılabilir. Bu yaklaşım, Pearson korelasyonunun ikili bir değişken ile bir metrik değişken arasındaki ilişkiyi ölçmek için kullanılabileceğini varsayar.
Bu şaşırtıcı varsayım mümkündür çünkü 0 veya 1 olarak kodlanan değişkenler metrik olarak kabul edilebilir. Olgumuza uygulanan: Cinsiyet değişkeninin değeri 1 ise, cevaplayıcı kadın sayısı o kadar fazladır. Cinsiyet değişkeninin değeri 0 ise, cevaplayıcı erkek o kadar fazladır. Her iki değişken için Pearson korelasyonunu kullanarak rpb 1⁄4 (1) ve rpb 1⁄4 (+1) arasında bir korelasyon katsayısı elde ederiz.
Alt sınır rpb 1⁄4 (1), 0 (erkek) olarak kodlanan tüm yanıtlayıcıların, metrik değişkenle (ödeme istekliliği) 1 (kadın) olarak kodlanan yanıtlayıcılardan daha yüksek değerlere sahip olduğu anlamına gelir. Buna karşılık, rpb 1⁄4 (+1) nokta-çift seri korelasyonu, 0 (erkek) olarak kodlanan tüm yanıtlayıcıların, 1 (kadın) olarak kodlanan yanıtlayıcılardan metrik değişkenlerle (ödeme istekliliği) daha düşük değerlere sahip olduğu anlamına gelir.
Bağımlı Bağımsız değişken örnekleri
Sürekli değişken nedir
Aracı değişken örnekleri
Kontrol değişkeni
Bağımlı ve bağımsız değişken arasındaki ilişkiye ne denir
Araştırmada bağımlı ve Bağımsız değişkenler nelerdir
Araştırmanın sonucu olarak açıklanan değişken
1 bağımlı 2 bağımsız değişken örnekleri
Metrik değişkende (ödeme istekliliği) daha yüksek ve daha düşük değerler ne kadar sık karışık görünürse, metrik değişkenin değerini cinsiyetten o kadar az çıkarabiliriz ve bunun tersi de nokta-çift serili korelasyon değere ne kadar yakındır.
• n0: ikili özelliğin x 1⁄4 0 değerine sahip gözlem sayısı
• n1: ikili özelliğin x 1⁄4 1 değerine sahip gözlem sayısı
• n: toplam örnek boyutu n0 + n1
• y0: x 1⁄4 0 durumları için metrik değişkenlerin (y) ortalaması
• y1: x 1⁄4 1 durumları için metrik değişkenlerin (y) ortalaması
• Sy: metrik değişkenin (y) standart sapması
Negatif nokta-çift serili korelasyon, ikili değişken değeri 1 (kadın) olan katılımcıların, ikili değişken değeri 0 (erkek) olan katılımcılara göre daha düşük bir ödeme istekliliği gösterdiğini göstermektedir.
Nokta-çift serili korelasyon genellikle yalnızca bir değişken gerçek bir ikilik içerdiğinde uygulanır. Bir değişken, erkek veya kadın gibi yalnızca iki olası değere sahip olduğunda gerçek bir ikilik oluşur. Buna karşılık, örneğin bir metrik değişken ikiye ayrılırsa, örneğin metrik yaş verilerinden iki yaş grubu üretilirse ve değişken normal olarak dağıtılırsa, nokta-çift serili korelasyon, gözlemlenen değişkenler arasındaki gerçek ilişkiyi hafife alır.
Nominal ve Sıra Değişkenler Arasındaki İlişkiyi Ölçme
Cramer’s V, sıra değişkeni için değer sayısının çok büyük olmaması koşuluyla, nominal ve sıralı değişken arasındaki ilişkinin gücünü ölçmek için yaygın bir araçtır. İstatistiksel testler (Mann-Whitney veya Kruskal-Wallis) ampirik uygulamada sıklıkla kullanılır, çünkü genellikle (nominal) gruplar arasındaki ilişkiden ziyade sıra değişkenleri açısından onların ayrımları hakkındadır. Ancak bu prosedürler, bu çalışmanın kapsamı dışında kalan tümevarım istatistiklerine aittir.
Ordinal ve Metrik Değişkenler Arasındaki İlişki
Janson ve Vegelius (1982) tam da böyle bir korelasyon ölçüsü için bazı önerilerde bulundular, ancak bu parametreler araştırmacılar veya uygulayıcılar için hiçbir zaman çok önemli olmadı. Bunun nedeni çoğunlukla Spearman’ın korelasyon katsayısını veya Kendall’ın τ’sını kullanmak için basitleştirilmiş yaklaşımların fazlasıyla yeterli olmasıdır. Bu tür iki yaklaşım vardır:
1. Metrik değişkeni sınıflandırın ve onu bir sıra ölçeğine dönüştürün. Bu, monotonik ilişkisi Spearman korelasyonu veya Kendall’ın τ ile belirlenebilen iki sıralı değişken üretir.
2. Sınıflandırılmamış metrik değişkenden gelen gözlemleri olağan sıralama atamasına tabi tutun. Bu aynı zamanda iki sıralı sıralama emri üretir.
Örneklemek için, tekrar şarap şişesi anketine dönelim, ancak bunu biraz değiştirelim: beş puanlık bir puan (sıralı ölçek) yerine, 25 katılımcı şimdi ödemeye istekli olduklarını Euro (metrik ölçek) olarak belirtiyor. Gösterilen sonuçları elde ederiz.
Burada metrik olarak ölçeklenen ödeme istekliliği değişkeni (fiyat_m) bir sıralama düzenine (fiyat) dönüştürülür. Bu, bir kişinin ödeme istekliliği ile diğer kişininki arasındaki aralık hakkındaki bilgileri ortadan kaldırır, ancak sıralamalarını korur.
Metrik veri kümesinin bir sıralama düzenine dönüştürülmesi, daha yüksek bir ölçeği (metrik) daha düşük bir ölçekle (sıralı) değiştirir. Fiyat nispeten küçüktür, yalnızca sıralı ve metrik değişkenler arasındaki ilişkiyi ölçmek için önerilen diğer katsayıların başarısızlığını açıklayan monotonik ilişki hakkında açıklamalar yapabiliriz.
Bilgisayarla Korelasyonu Hesaplama
ρ ve τ hesaplamak için SPSS veya Stata kullanıldığında, sıra ataması otomatik olarak gerçekleşir, bize fazladan adımdan tasarruf sağlar ve orijinal metrik veya sıralı değişkenler doğrudan girilebilir. Excel ile devam etmeden önce değişken sıralamasını hesaplamamız gerekiyor.
1 bağımlı 2 bağımsız değişken örnekleri Aracı değişken örnekleri Araştırmada bağımlı ve Bağımsız değişkenler nelerdir Araştırmanın sonucu olarak açıklanan değişken Bağımlı bağımsız değişken örnekleri Bağımlı ve bağımsız değişken arasındaki ilişkiye ne denir Kontrol değişkeni Sürekli değişken nedir