ORİJİNAL DEĞİŞKENİ KAYDETME – 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

ORİJİNAL DEĞİŞKENİ KAYDETME – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

18 Ocak 2022 Nicel veri analiz yöntemler SPSS değişkeni Türleri SPSS konu anlatım 0
Otomatikleştirme – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

SAYISAL ÖRNEK

Örneğimiz için kullandığımız kurgusal veriler Doctor Visits veri dosyasındadır. Veri seti, hastaların farklı tıbbi sorunlar için son 12 ay içinde aile hekimlerine yaptıkları tıbbi ziyaretlerin sayısını gösteren bir çalışmayı temsil etmektedir. İlgilenilen iki değişken aşağıdaki gibidir:

Hastalar tarafından bildirilen ziyaretlerin sayısı, doktor_ziyaretleri değişkeni altında kaydedilir. Hasta oldukları için, hastalar en az bir kez ziyaret ettikten sonra kayıtlardan seçildiğinden, minimum ziyaret sayısı mutlaka 1’dir.
Amerika Birleşik Devletleri’ndeki çok çeşitli eyaletlerden hastalar örneklendi. Her duruma rastgele bir kod atanmıştır ve Değişken Görünümünde sağlanan değer etiketleri bu verileri gösterir. Bu değişken durum olarak adlandırılır.

ANALİZ STRATEJİSİ

Bu kurgusal çalışmada, araştırmacıların amacı, farklı yerleşim yerlerinin ziyaret sayılarında farklılıklar olup olmadığını belirlemekti. Bunu ele almanın en doğrudan yolu, ele aldığımız, denekler arası tek yönlü varyans analizidir (ANOVA). daha büyük gruplar oluşturmak için çeşitli eyaletlerden hastaları bir araya getirme ihtiyacı.

Mevcut amaçlarımız için aşağıdaki sıralı stratejiyi benimsiyoruz:

1. Frekanslar prosedürünü kullanarak her eyaletteki hasta sayısının bir özetini elde ederiz.
2. Değişken durumunu, coğrafi bölgeleri temsil eden bölge adlı farklı bir değişkene yeniden kodladık. Bu analizde değer aralıkları için belirtimi kullanıyoruz ve belirli değerler için yeniden kodlamayı gösteriyoruz.
3. Frekansları kullanarak her yeni oluşturulan bölgedeki hasta sayısını elde ederiz.
4. Her bölge için tanımlayıcı istatistikler oluşturmak için, Doktor_ziyaretlerini Bağımlı Listeye ve bölgeyi Faktör Listesine yerleştirerek Keşfet prosedüründe analizi gerçekleştirebiliriz. Ancak (a) Keşfet tarafından üretilen istatistikler dikey olarak sıralandığından ve (b) bölgelerin çıktıları da dikey olarak listeleneceğinden, sonuçlar birkaç sayfa alacaktır ve bölgelerin karşılaştırılması görsel olarak biraz elverişsiz olacaktır. Bu nedenle dosyayı bölgeye göre bölmeyi tercih ediyoruz.
5. Tanımlayıcıları kullanarak her bölge için doktor ziyaretleri hakkında tanımlayıcı istatistikler elde ederiz. Bölünmüş Dosya etkinken, çıktı her bölgenin çıktısı bir satırı kaplayacak şekilde daha yoğun bir şekilde sıralanacaktır.

FREKANS ANALİZİ

Doktor Ziyaretleri adlı veri dosyasını açıyoruz ve ana menüden Analiz ➔ Tanımlayıcı İstatistikler ➔ Frekanslar’ı seçiyoruz. Bölüm 10’daki tartışmamıza dayanarak, durumu Değişken(ler) paneline taşıdık, Değişken Listesi panelinin altındaki Frekans tablosunu görüntüle seçeneğini işaretledik ve analizi gerçekleştirmek için Tamam’ı tıkladık.

Durum değişkeni için sıklık tablosunu sunar. Çoğu eyalette hasta sayıları 5-10 aralığındadır. Durumlar zaten bir şekilde sistematik olarak kodlanmıştır, bu da onları kodlayabileceğimiz bölgeleri görselleştirmemize yardımcı olur.

ANOVA’yı desteklemek için vaka sayısı yeterli olduğu sürece bölgelerin eşit sayıda vakaya sahip olması gerekmez (bu analizi burada yapmayacağız). Veri dosyasında temsil ettiğimiz eyaletlerin coğrafi gruplamasını yakalıyor gibi görünen bölgeler New England, Güneydoğu, Güneybatı, Ortabatı, Batı ve Uzak Batı’dır.


İstatistiksel analiz yöntemleri pdf
SPSS değişken Türleri
SPSS konu anlatımı pdf
Veri analiz yöntemleri
Veri analiz yöntemleri PDF
SPSS Veri Girişi
Spss Measure nedir
Nicel veri analiz yöntemleri


ARALIKLARI KULLANARAK ORİJİNAL DEĞİŞKENİ KAYDETME

Ana menüden Dönüştür ➔ Farklı Değişkenlere Yeniden Kodla’yı seçmek, bizi gösterildiği gibi ana Yeniden Kodlama iletişim penceresine getirir. Durumu Sayısal Değişken ➔ Çıktı Değişkeni paneline taşıdık. Değişken durumunu bir “?” ile takip eder. bunun yeni kaydedilen değişkenin adıyla değiştirilmesi gerekir. Çıktı Değişkeni altındaki name panelinde kayıtlı değişken bölgesini adlandırıyoruz ve Change butonunu tıkladığımızda “?” yerine ismimiz gelecek. bu gösterilir.

Sayısal Değişken ➔ Çıktı Değişkeni panelinin altındaki Eski ve Yeni Değerler butonunun seçilmesi bizi kayıtlarımızı belirlediğimiz pencereye getirir. Maine, Vermont, New Hampshire ve Rhode Island’ı (1’den 4’e kadar olan kodlar) yeniden kodlamak için, en düşük kodumuz 1 olduğundan, değere göre DÜŞÜK Aralık’ı seçiyoruz.

IBM SPSS, 1 ile başlayacak ve kodları birlikte yeni bir kod halinde gruplayacaktır. Paneldeki 4 sayısını gösterildiği gibi yazıyoruz. Pencerenin sağ üst kısmındaki Yeni Değer panelinde Değer seçip 1 sayısını yazıyoruz. Böylece durum 1, 2, 3 ve 4’ün kodları bölge için 1 kodu olacak. Ekle’ye tıklamak, bu kaydı gösterildiği gibi Eski ➔ Yeni paneline getirir. Buraya etiket ekleme imkanı yoktur, bu yüzden yeniden kodlama tamamlanana kadar beklememiz ve ardından etiketleri Değişken Görünümüne eklememiz gerekiyor.

Birleştirilecek bir sonraki eyalet grubumuz Virginia, Kuzey Karolina, Georgia ve Florida’dır (5’ten 8’e kadar olan kodlar). İki panelden oluşan Range’i seçiyoruz, üst panel setimizin en düşük kodu için, alt panel setimizin en yüksek kodu için. 5 ve 8 değerlerini ilgili panellere yerleştiriyoruz, Value seçip New Value paneline 2 sayısını yazıp Add bu kodu Şekil 14.7’deki gibi Old ➔ New paneline getirmek için bu recode’u tıklıyoruz.

Aşağıdaki kalan durumları gruplayarak kayıt işlemine devam ediyoruz:

• Oklahoma, Texas ve New Mexico (9’dan 11’e kadar olan kodlar) 3’lük bir koda atanır.
• Ohio, Wisconsin ve Minnesota (12’den 14’e kadar olan kodlar) 4’lük bir koda atanır.
• Güney Dakota, Montana, Wyoming, Colorado, Utah ve Idaho (15 ila 20 arası kodlar) 5’lik bir koda atanır.
• Washington, Oregon, California ve Nevada (21’den 24’e kadar olan kodlar) 6’lık bir koda atanır.

Bu son kayıt için panelde 21 girerek HIGHEST ile Range değerini kullanabiliriz. Ardından IBM SPSS, değişken durumu için en yüksek değer kodunu bu yeniden kodlamaya dahil edecektir. Elde edilen tam kayıt seti gösterilir. Ana diyalog penceresine dönmek için Devam’ı tıklıyoruz ve yeniden kodlamayı gerçekleştirmek için Tamam’ı tıklıyoruz.

KAYIT SONUÇLARI

Her duruma göre yeniden kodlamanın sonuçları, gösterilen veri dosyasının ekran görüntüsünde görülebilir. Veri dosyasının sonuna bölge adında yeni bir değişken eklendi. IBM SPSS’deki varsayılan nedeniyle iki ondalık basamak olarak gösterilir. Değişken Görünüme geçiyoruz, hücreye tıklayıp aşağı kaydırarak bölgenin ondalık değerlerini sıfıra ayarlıyoruz, bölgelerimizin etiketlerini yazıyoruz ve bu değişiklikleri kaydetmek için Tamam’a tıklıyoruz. Daha sonra veri dosyasını kaydediyoruz.

Görüntü frekans tablolarını seçerek bölge üzerinde bir Frekans analizi gerçekleştirdik ve sonuçlar gösterildi. Bölgeler, örneğimizde nispeten eşit bir şekilde temsil edilmekte olup, Ortabatı en düşük sayıda doktor ziyareti ve Batı en yüksek sayıda doktor ziyareti sağlamaktadır.

Doktorlarını ziyaret ederken herhangi bir bölgesel farklılık hakkında bir fikir edinmek için, Bölüm 8’de açıklandığı gibi bölgeye göre Bölünmüş Dosya gerçekleştirdik. Daha sonra doktor ziyaretleri üzerinde bir Tanımlayıcı analiz gerçekleştirdik (bu değişkeni Değişken(ler) paneline yerleştirerek ve bir dizi tanımlayıcı istatistik istiyor).

Bu analizin sonuçları gösterilir. Genel olarak, görsel incelemeden (bu kurgusal veri setinde) Güneydoğu’daki hastaların doktorlarını Güneybatı’dakilerden neredeyse iki kat daha sık ziyaret ettikleri ve genellikle Güneydoğu, Kuzeydoğu ve Batı’daki hastaların doktorlarını ziyaret etme eğiliminde oldukları anlaşılmaktadır. 

 

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir