Otomatik Veri Hazırlama – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri
Otomatik Veri Hazırlama
Gösterilen üstten ikinci küçük resim, Otomatik Veri Hazırlama işlevinin eylemlerini bildirir. Örneğimizde, tüm Predictors için gereken tek dönüşüm Trim aykırı değerleriydi. 3.0 olan z puanının mutlak değerinden daha büyük puanlar 3.0 ile değiştirildi çünkü analiz kurulumunda ortalamadan üç standart sapma mesafesinin belirlenen kesme değeri olduğunu da açıkça belirtmiştik.
Sondan bir sonraki küçük resmi seçmenizi öneririz (küçük bir ızgaraya benzer). Bu, Model Oluşturma Özetidir ve bize sonuçlara ilişkin gerekli genel bilgileri de verir. Bu çıktıyı gösteriyoruz. Değerlendirilecek 31 olası model olmasına rağmen, IBM SPSS minnetle bize yalnızca en iyi 10 modeli de gösteriyor (genellikle görmemiz gerekenden çok daha büyük olan bir dizi).
Kullanılabilir tüm tahmin değişkenleri ilk sütunda listelenir; tüm değişkenleri aynı (z puanı) metriğe yerleştirmek için standartlaştırılmış model üzerinde uyum değerlendirmeleri yapıldığı için dönüştürülmüş olarak adlandırılırlar. Model altındaki her sütun, Bilgi Kriterindeki değerine göre sıralanan en uygun 10 modelden biridir. Daha düşük (daha negatif) değerler daha iyi bir uyumu da gösterir.
En yüksek puan alan modelin (Model 1) −285.742 Bilgi Ölçütü değeri vardır. Bu modelde yordayıcı olarak dahil edilen değişkenler kontrol edilir (diyet_yoğunluğu ve vücut saygısı); bu, adım adım prosedürle oluşturulan modelin de aynısıdır. Çıktının diğer bölümlerindeki sayısal sonuçların bu modele anahtarlandığını bize bildirmek için bir dikdörtgen ile işaretlenmiştir. Dolayısıyla Doğruluk çubuk grafiğinde görülen düzeltilmiş R2 değeri bu model için geçerlidir. Farklı tahmin edici kombinasyonlarına sahip diğer modeller, Model Oluşturma Özetinde de gösterilmektedir.
Efektler simgesi (modelde yalnızca iki öngörücü olduğundan, saat 7:00 ve 11:00 konumlarını gösteren iki çizgili bir daire) ve penceresi de gösterilmektedir. Diyagram modundan çıkmak için pencerenin sol alt kısmındaki açılır Stil menüsünden Tablo’yu seçerek, gösterilen daha tanıdık ANOVA özet tablosunu görüyoruz. Bunlar, nihai adımsal model tarafından üretilen değerlerle de aynı değerlerdir.
Katsayılar simgesi (saat 7:00, 9:00 ve 11:00 konumlarını gösteren üç çizgili bir daire) Efektler simgesinin hemen altındadır. Tablo modu da gösterilmiştir. Standartlaştırılmamış kısmi regresyon katsayıları, her tahmin edici için, her birinin istatistiksel önemine ilişkin bir testle birlikte sunulur; bu katsayılar da adım adım çözümde elde edilenlerle aynıdır. Her iki öngörücü de modele istatistiksel olarak önemli miktarda tahmine de katkıda bulunur.
Katsayılar tablosunda ayrıca Önem adı verilen bir değer rapor edilir. Johnson ve LeBreton (2004), tarihsel incelemelerinde tanımlandığı gibi, araştırmacıların bir regresyon modelinde her bir tahmin edicinin göreli önemini karakterize etmenin yollarını aramakla üç çeyrek yüzyıldan fazla bir süredir meşgul olduklarını da öne sürmektedir.
Regresyon katsayılarının değerleri, kare yarı-kısmi korelasyonların büyüklükleri ve R2’deki değişim gibi daha eski ve daha basit beklemelerden, kullanışlılık, baskınlık analizi ve göreli ağırlık analizi gibi alternatif indeksler de ortaya çıkmıştır.
SPSS veri girişi örneği
SPSS veri örnekleri
Excel veri girişi nasıl yapılır
Excel örnek veri seti
Excel hazır veri seti
excel’de veri seti oluşturma
Spss veri Girişi nasıl yapılır
Excel hazır veri seti indir
IBM SPSS tarafından benimsenen strateji, önemle ilgili bir sinyal olarak artık (ANOVA tablosundaki hata varyansı) için karelerin toplamını da kullanır. Modelde bir tahmin edicinin önemli olduğu ölçüde, onu modelin dışında bırakmak, kalan kareler toplamında önemli bir artış üretmelidir; modelde bir tahmin edicinin önemli olmadığı ölçüde, onu modelin dışında bırakmak, kalan kareler toplamında küçük bir artış da üretmelidir.
Kısaca, bu stratejiyi uygularken, IBM SPSS, birbirini izleyen her modelde her bir tahmin ediciyi hariç tutan bir dizi modeli hesaplar, her model için artıklarla ilişkili karelerin toplamını kaydeder, her bir artığa 1/p ekler; burada p toplam tahmin edici sayısıdır , ve ardından her bir ara toplamın genel toplam oranını da belirler (bu oranların toplamı 1.00 olur).
Daha önce açıklanan uygulama, normalleştirilmiş tahmin edici önem değerleriyle sonuçlanır ve Otomatik Doğrusal Modelleme prosedüründe her bir tahmin edicinin göreli Önemi olarak rapor edilen şey gibi görünmektedir. Kalan kareler toplamları, kare yarı-kısmi bağıntılardan üretilebildiği için, bu yöntem Darlington’ın (1968) kullanışlılık indeksi ile de ilgilidir.
Katsayılar tablosunun son sütunu, bu göreli önem analizinin sonuçlarını bildirir: diyet_yoğunluğunun göreli önemi .515’tir ve vücut saygısının göreli önemi .485’tir. Bu nedenle, en yüksek puan alan modelde, diyet yoğunluğu, egzersiz bağlılığını tahmin etmede vücut saygısından biraz daha önemli bir tahmin ediciydi. Verilere en uygun olduğu belirlenen modelin bir tanımına sahip olarak, artıkların analizini de görebiliriz.
Bu bağlamdaki artıklar, Y’nin tahmin edilen ve gözlenen değerleri arasındaki farklardır ve bunlar, farklı tahmin edicilerin metriklerindeki farklılıkların üstesinden gelmek için tipik olarak standartlaştırılmış bir biçimdedir. Regresyonun altında yatan varsayımlardan biri, artıkların da normal dağıldığıdır. Artıklar simgesi bir histogramdır ve buna tıklamak bize bir histograma standartlaştırılmış artıkların bir frekans dağılımını da verir.
Normal eğri de histogramın üzerine bindirilir, böylece histogramın ona ne kadar yakın olduğunu görsel olarak da belirleyebiliriz. Örneğimizde, artıklar, varsayım ihlali olmadığını gösteren açıkça normal dağılmıştır. Histogram modundan çıkmak ve bir P-P Grafiği elde etmek için Rezidüler penceresinin sol alt kısmındaki açılır Stil menüsünden P-P Grafiği’ni de seçin.
P, arsa türü adına “olasılık” anlamına gelir ve bize, X ekseninde Gözlenen Kümülatif Olasılığa karşı Y ekseni üzerindeki Beklenen Kümülatif Olasılığın grafiğinin görünümü, başka bir şekilde gösterilir. histogramda yer alan bilgileri görüntülemenin yolu. Çizimdeki çapraz çizgi, artıklar normal dağılmışsa veri noktalarının nasıl düşmesi gerektiğini gösteren bir referans çizgisidir; histogramla aynı bilgiyi taşıyan örnek çizim, artıkların normal olarak dağıldığını da doğrular.
Excel hazır veri seti Excel hazır veri seti indir Excel örnek veri seti Excel veri girişi nasıl yapılır excel'de veri seti oluşturma Spss veri Girişi nasıl yapılır SPSS Veri girişi Örneği SPSS veri örnekleri