Multinominal Ki-Kare Testleri – 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

Multinominal Ki-Kare Testleri – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

16 Şubat 2022 Ki kare değeri hesaplama Ki-kare Bağımsızlık testi ki-kare testi örnek soruları 0
“Verimsiz” Kod Nedir? – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

Tek Örnekli (Tek Yönlü) Multinominal Ki-Kare Testleri

Açıklanan tek yönlü ki-kare testi yalnızca ikili değişkenlere değil, aynı zamanda çok terimli (ikiden fazla kategori) kategorik değişkenlere de uygulanabilir. Analiz kurulumu, iki kategorili tasarımın basit bir uzantısıdır. Tek yönlü ki-kare analizi olarak adlandırılır, çünkü incelenen tek bir değişken vardır. Bu değişkendeki her kategori farklı bir durum grubunu temsil etmektedir ve sorumuz grupların örneklem büyüklüklerinin (sıklıkların) beklentilerimizle uyumlu olup olmadığıdır.

SAYISAL ÖRNEK

Bu örnek için kullandığımız kurgusal veriler, metropol bölgesinde birçok şirkete hizmet veren bir stres azaltma kliniğinin müşterilerinden alınmıştır. Bu çalışmadaki 110 müşteri, büyük bir teknoloji firması için yüksek stresli işlerde çalıştı ve son mali yıl içinde, süpervizörlerin tavsiyelerine dayanarak İnsan Kaynakları yöneticisi tarafından kliniğe sevk edildi.

Bu danışanlar sıkıntı semptomları veya sinyalleri gösteriyorlardı ve klinik tarafından sundukları en güçlü sinyal setine göre kategorilere ayrıldılar: bilişsel gerileme semptomları arasında karar verme yeteneğinde azalma, konsantrasyonda azalma ve önemli şeyleri hatırlama olasılığının azalması (bir 1); duygusal bozulma belirtileri arasında genel sinirlilik, insanlara güven kaybı ve erteleme (2 kodlu); ve fiziksel değişiklik belirtileri arasında alkol tüketiminde artış, reçeteli veya yasa dışı uyuşturucu kullanımı ve sıkıntı_signal değişkeni altında kilo değişikliği (3 ile kodlanmıştır) yer almaktadır. Veri dosyası tehlike sinyalleri olarak adlandırılır.

ANALİZ STRATEJİSİ

Analizi gerçekleştirmek için açıklandığı gibi yenilenmiş Parametrik Olmayan Testler modülünü kullanıyoruz. Örneğimiz için, klinik tarafından görülen diğer endüstri türlerinden müşterilere dayalı olarak, müşteriler tarafından sunulan en güçlü semptom setinin üç kategoride eşit derecede muhtemel olduğunun belirlendiğini varsayın. Bu nedenle omnibus (üç kategori) analizini kategorilerin eşit sıklıkta olması beklentisiyle gerçekleştiriyoruz.

İstatistiksel olarak anlamlı bir ki-kare elde edersek (frekansların üç kategori arasında eşit olarak bölünmediğini gösterir), daha sonra tek yönlü bir ANOVA tasarımında yapacağımıza benzer post hoc karşılaştırmalar yapacağız. Modülde resmi bir post hoc seçeneği bulunmadığından, grup farklılıklarını tam olarak belirlemek için kategori çiftleri üzerinde ek ki-kare analizleri yapıyoruz.

FREKANS ANALİZİ

Sonuçları gösterilen dağılımını belirlemek için tehlike_signal değişkeni üzerinde bir Frekans analizi gerçekleştirdik. Görüldüğü gibi en sık görülen kategori 48 (%43,6) olgu ile bilişsel gerileme, sonraki en yaygın kategori 38 (%34,5) olgu ile duygusal bozulma ve en az görülen kategori ise fiziksel değişimlerdir. Vakaların 24’ü (%21,8).


Ki-kare Bağımsızlık testi
Ki-kare testi yorumlama
ki-kare testi örnek sorular
Ki-kare testi nasıl yapılır
Ki-kare testi neden yapılır
Ki kare değeri hesaplama
Ki-kare testi SPSS
Fisher kesin ki-kare testi


ANALİZ KURULUMU: OMNIBUS ANALİZİ

Tehlike sinyallerini açıyoruz ve ana menüden Analiz ➔ Parametrik Olmayan Testler ➔ Bir Örnek’i seçin. İlk One-Sample Nonparametric Tests penceresinde gösterildiği gibi Objective ekranında Customize analizi seçiyoruz.

Alanlar ekranında, id’yi vurgulayıp yatay oka tıklayarak Alanlar paneline taşıyoruz. Bu eylem, Test Alanları panelinde sıkıntı_signal’ı bırakır ve ekranın sol üst kısmındaki seçimi, gösterildiği gibi Özel alan atamalarını kullan olarak değiştirir.

Ayarlar sekmesini seçmek, istatistiksel analizimizi belirlememizi sağlar. Testleri Seç ekranında Özelleştir testleri seçiyoruz ve gösterildiği gibi Gözlenen olasılıkları varsayımsal (Ki-Kare testi) ile karşılaştır kontrol ediyoruz.

Ki-Kare testinin altındaki Seçenekler düğmesinin seçilmesi, gösterilen Ki Kare Test Seçenekleri penceresini açar. Test Seçeneklerini Seçin panelinde, bu çok amaçlı analiz için tüm kategoriler eşit olasılığa sahiptir, üç kategorinin tümü dahil olarak seçiyoruz. Ayarlar penceresine dönmek için Tamam’a tıklayın ve analizi gerçekleştirmek için Çalıştır’a tıklayın.

ANALİZ ÇIKTI: OMNIBUS ANALİZİ

Çok amaçlı analiz için özet çıktı gösterilir. Null Hipotezi altında, eşit frekansları beklemeyi tercih ettiğimiz ilk sütunda hatırlatılır. Ki-kare değeri istatistiksel olarak anlamlıdır (p = .019), bu da boş hipotezi reddetmemiz gerektiğini gösterir.

Özet tablosuna çift tıklamak çıktıyı gösterildiği gibi genişletir. Ki-kare değeri tabloda 7.927 olarak gösterilmiştir. 2 serbestlik dereceli ki-kare dağılımına karşı değerlendirildiğinde (çünkü analizde üç kategori vardır), bu değeri veya daha büyük bir değeri elde etme şansı .019’dur. Omnibus analizi böylece kategoriler arasındaki frekansların eşit olarak dağılmadığını bize bildirdi. Bu sonuç bazı araştırma amaçları için yeterli olsa da, kategori veya grup çiftlerini karşılaştırarak daha ayrıntılı analizler yapmak genellikle yararlıdır.

ANALİZ KURULUMU: KATEGORİ 1 VE 2’NİN KARŞILAŞTIRILMASI

Analizi, Ki-Kare Seçenekleri penceresini yapılandırdığımız noktaya kadar tam olarak daha önce açıklandığı gibi kurduk. Gösterildiği gibi, Beklenen olasılığı özelleştir’i seçiyoruz. Beklenen olasılıklar panelinde ilk satırda Kategori altındaki hücreye tıklıyoruz, 1 yazıp, Göreli Frekans altında yanındaki hücreye tıklıyoruz ve 50 yazıyoruz. Daha sonra ikinci satır için aynısını yapıyoruz ama şimdi Kategori 2’yi belirliyoruz.

Bu yapılandırma aynı anda iki hedefi gerçekleştirir:

• Ki kareanalizini yalnızcaKategoriler1 ve 2 ile sınırlar, böylece Kategori 3’ü otomatik olarak hariç tutar. Toplam sıklık, Kategori 1 ve 2’nin toplamıdır.
• Analizdeki iki kategorinin eşit sıklıkta olması beklentisini belirler. Göreli Frekans sütunundaki değerlerin toplamının 100 olduğundan emin oluruz, bu durumda IBM SPSS®, değerleri toplar ve her bir değerin toplamın ne kadarını temsil ettiğini belirler.

ANALİZ ÇIKTI: KATEGORİ 1 VE 2’NİN KARŞILAŞTIRILMASI

Kategori 1 ve 2’yi karşılaştıran ki-kare testinin özetini sunar. Boş Hipotezi altında, olasılıkları belirttiğimizi ancak bu özelliklerin özette görünmediğini görüyoruz. Özet tablosunda yer almayan bir diğer unsur ise tam olarak hangi kategorilerin analize dahil edildiğidir. Ancak, dahil edilen kategorilerin sıklık açısından önemli ölçüde farklı olmadığını öğreniyoruz.

Özet tablosuna çift tıklamak çıktıyı gösterildiği gibi genişletir. İstatistiksel tablonun üzerindeki çubuk grafik, analizdeki kategorilerin bilişsel gerileme ve duygusal bozulma olduğunu gösteriyor, ancak 38’den başlayarak Y ekseninde ölçek seçimi, duygusal bozulma için gözlemlenen sıklığı açıkça gösteremiyor. (38’dir).

Ki-kare değeri tabloda 1.163 olarak gösterilmiştir. 1 serbestlik dereceli ki-kare dağılımına göre değerlendirildiğinde (çünkü analizde iki kategori vardır), bu değeri veya daha fazlasını elde etme şansı .281’dir. Bu nedenle, örneklemdeki bilişsel ve duygusal sıkıntı sinyallerinin frekanslarının istatistiksel olarak farklı olmadığı sonucuna varıyoruz.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir