ORTOGONAL KONTRAST – 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

ORTOGONAL KONTRAST – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

16 Ekim 2021 ANCOVA dataset Contrasts in R One-way ANOVA contrasts Orthogonal coding Orthogonal model What is contrast in statistics 0
Matris Diferansiyel Denklemler – MATLAB Ödevi Yaptırma – MATLAB Analizi Yaptırma Fiyatları – MATLAB Örnekleri – Ücretli MATLAB Analizi Yaptırma – MATLAB Analizi Yaptırma Ücretleri

KATSAYI/AĞIRLIK ATAMA KURALLARI

Ortogonal karşıtlıkların oluşturulmasını yöneten makul derecede basit beş kural vardır. Bunlar aşağıdaki gibidir:

Kural 1: Pozitif ağırlıklarla (katsayılar) kodlanan gruplar, negatif ağırlıklarla (katsayılar) verilen gruplarla karşılaştırılır. Hangi grupların pozitif, hangilerinin negatif olarak kodlandığı önemli değildir.
Kural 2: Bir grup karşılaştırmaya dahil değilse, ağırlığı (katsayısı) sıfır olmalıdır.
Kural 3: Belirli bir karşılaştırma için ağırlıkların (katsayıların) toplamı sıfır olmalıdır. Bu nedenle, eğer bir grup bir grup kombinasyonu ile karşılaştırılıyorsa ve kombinasyondaki bu gruplar eşit olarak ağırlıklandırılacaksa, kombinasyondaki her bir gruba +1 veya -1 ağırlık verilebilir ve tek başına gruba bir ağırlık atanabilir. bireysel ağırlıkların toplamına eşit zıt değerlik ağırlığı. Örneğin, bir grup 3 gruptan oluşan bir grupla karşılaştırıldığında, kümedeki her gruba +1 katsayısı atanabilir; tek karşılaştırma grubuna daha sonra -3 katsayısı atanır. Ancak, bileşikteki gruplara, toplamları, bileşiğin karşılaştırılmakta olduğu diğer grup veya grupların toplamına eşit olduğu sürece farklı ağırlıklar atanabilir.
Kural 4: Bir grup ya da grup bir kez bir karşıtlığa dahil olduğunda, o grup ya da grup grubu bir daha aynı şekilde kullanılamaz.
Kural 5: Her kontrast kombinasyonu için katsayıların çarpımlarının toplamı sıfıra eşit olmalıdır.

Kural 1, bir ortogonal karşıtlıklar kümesindeki herhangi bir karşıtlığın “dengelenmesi” gerektiğini belirtir. Yani karşılaştırılan gruplar bir tahterevallinin her iki tarafında da düşünülebilir. Bir setin toplam ağırlığı, diğerinin toplam ağırlığını iptal etmelidir. Bu nedenle, toplamları sıfır olacak şekilde bir ağırlık kümesi pozitif, diğeri negatif olmalıdır.

Kural 2, tüm grupların herhangi bir karşıtlığa dahil olmaması gerektiğini belirtir. Belirli bir kontrastta yer almayan herhangi bir gruba, o kontrast için sıfır ağırlık atanır; bu bir “kullanım” olarak sayılmaz.

Kural 3, sıfıra ekleyerek kontrastın dengelendiğinden emin olmak için size hızlı bir kontrol vererek ilk iki kuralı sentezler. Bir kombinasyondaki grupların eşit ağırlıkta olması gerekmediğini unutmayın, ancak bu kesinlikle onları birleştirmenin en uygun ve en kolay yoluDUR.

Ancak bazı araştırma bağlamlarında grupları eşit olmayan bir şekilde ağırlıklandırmak için iyi teorik nedenler olması mümkündür. Mantıklı olan doğrusal bir kombinasyon oluşturmak için herhangi bir ağırlıklandırma şemasını kullanmakta özgürsünüz, sadece bu eşit olmayan ağırlıklı kombinasyonu karşılaştırdığınız grup veya grup kombinasyonunun size diğerinin toplamını tam olarak dengeleyen katsayıların toplamını verdiğinden emin olun. katsayılar kümesi.

Kural 4, bir grubu veya bir grup grubunu, tek bir zamanda zıtlık içinde izole bir şekilde kullanabileceğinizi belirtir. Sıfır sayılmaz. Bu nedenle zıtlıklarınızı dikkatli seçmelisiniz.

Kural 5, muhtemelen ortogonal karşıtlıkları tanımlamada anahtar kuraldır ve son sütun grubunu Tablo 7.5’e dahil etmemizin nedeni budur. Ürünlerinizi elde etmek için diklik için kontrol ettiğiniz karşıtlıkların her satırındaki iki katsayıyı çarpın. Beş grupla, her kontrast kombinasyonu için beş ürünümüz var. Daha sonra bu ürünleri ekleyin ve tabloda belirtilen kontrastların ortogonal olduğunu doğrulamak için sıfır elde edin.

ÜÇ ÖRNEK ORTOGONAL KONTRAST

Tablo 7.5, bir dizi üç ortogonal kontrastı göstermektedir. İlk kontrast, sıfır aylık çalışma grubunu diğerleriyle karşılaştırır. Sıfır ay grubuna 4 ağırlık atadık çünkü onu her birine -1 değeri atanmış dört grubun bir kombinasyonuyla karşılaştırıyoruz (burada eşit ağırlıklar kullanıyoruz). Sıfır ay grubuna a -4 ve doğrusal kombinasyondaki grupların her birine 1’i kolayca atayabilirdik.

Gerçekte, sıfıra ulaşan herhangi bir değer kombinasyonunu kullanabilirdik, ancak bu ağırlık seti açık ve basittir. Dörtlü setteki her gruba eşit ağırlık vermemiz de söz konusudur; Bunun böyle olması gerekmez, çünkü teorik nedenlerle grupları farklı şekilde ağırlıklandırmak da mümkündür. Örneğin, iki, dört, altı ve sekiz aylık grupları -1, -1, -2 ve -2 olarak ağırlıklandırabilirdik. O zaman sıfıra ekledikleri ağırlıkları “dengelemek” için sıfır ay grubunu 6 olarak ağırlıklandırmamız gerekirdi.


Contrasts in R
What is contrast in statistics
One-way ANOVA contrasts
Orthogonal coding
Orthogonal model
ANCOVA dataset


İkinci kontrast, iki aylık grubu dört aylık grupla karşılaştırır. Birine isteğe bağlı olarak 1 ağırlık, diğerine -1 ağırlık atanır ve diğerlerinin tümü, karşılaştırmadan çıkarmak için sıfır olarak ağırlıklandırılır.

Üçüncü karşıtlık, bir grup olarak nispeten daha az çalışmış olan grupları (iki aylık ve dört aylık çalışma grupları birleştirildi), bir takım olarak nispeten daha fazla çalışmış olanlarla (altı aylık ve sekiz aylık çalışma grupları) karşılaştırır. Bir küme, gruplarının her birinin eşit ağırlıkta 1’e sahip olduğu ve diğer kümenin her bir grubunun -1 olarak eşit ağırlıkta olduğu.

Bunun nedeni, her kümenin aynı sayıda grup içermesidir; kümeler eşit olmayan büyüklükte olsaydı, sıfıra eklenecek başka sayılar seçerdik. Örneğin, bir kümede üç grup ve başka bir kümede iki grup varken, sırasıyla 3 ve 3 yerine -2, -2 ve -2 gibi ağırlıklar seçebilirdik.

Belirtilen bu karşıtlıkların ortogonal karşıtlıkları temsil ettiğini doğrulamak için, her sütunun toplamının sıfıra eşit olduğundan emin oluruz. Sonra karşıtlık çiftlerinin ağırlıklarını çarparız ve sıfır değerini elde etmek için bu ürünleri toplarız; bu, ağırlıklarını çarptığımız her bir karşıtlık çiftinin ortogonal bir karşıtlığı temsil etmesini sağlar. Tablo 7.5’ten de görebileceğiniz gibi, tüm karşıtlıklar birbirine diktir.

ELLE KULLANICI TANIMLI (PLANLI) KARŞILAŞTIRMALAR YAPMA

SAT performansı üzerine öğrenci çalışma zamanı hazırlığı (ay olarak) ile ilgili varsayımsal çalışmamıza devam edelim. Değerlendirmek istediğimiz aşağıdaki üç hipoteze (veya karşılaştırmalara) sahip olduğumuzu varsayalım.

  • r Çalışmayan öğrenciler ile çalışan öğrenciler.
  • r İki ay okuyan öğrenciler ile dört ay okuyan öğrenciler
  • r İki ila dört ay arasında okuyan öğrenciler ile altı ila sekiz ay arasında okuyan öğrenciler.

Bu üç hipotezi test etmenin bazı ortak adımları vardır. İlk adım, karşılaştırılan iki araç arasında bir fark puanı oluşturmayı içerir. İstatistikçilerin iki ortalama arasındaki farkı belirtmek için kullandıkları bu değeri ψˆ (psi hat) olarak adlandıracağız. Sembolün üzerindeki şapka veya “şapka”, bu değerin nüfus işleme araçları arasındaki farkın bir tahmini olduğunu gösterir.

İkinci adım, SSAcomp ve yeni bir ortalama kare (MSAcomp) diyeceğimiz yeni bir kareler karşılaştırması toplamını hesaplamak ve arasındaki farkın olup olmadığını belirlemek için değerlendirilebilecek yeni bir FAcomp üretecek yeni bir F oranı oluşturmaktır. iki ortalama (ψˆ ile yakalanan) istatistiksel olarak anlamlıdır. Her bir hipotez için sayısal örnekleriyle birlikte bu üç değerin formülleri aşağıda verilmiştir.

Bazen araştırmacılar iki tedavi yöntemi arasındaki basit karşılaştırmalarla ilgilenirler. Diğer durumlarda, araştırmacılar, onları başka bir tek grupla veya ortalama iki veya daha fazla diğer grupla karşılaştırmak için iki veya daha fazla grubun ortalamasını gerektiren daha karmaşık veya karmaşık hipotezleri inceler. Tedavi araçlarını “katsayılar” adı verilen özel sayılar veya ağırlıklarla ağırlıklandırarak bu basit ve karmaşık karşılaştırmaların oluşturulmasını göstereceğiz.

 

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir