SAS ÇIKIŞI – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri
VERİ ANALİZİNİN YAPILANDIRILMASI
Veri dosyasını Excel’den yeni bir SAS projesine aktarın. Ardından, ana menüden Analiz ➜ ANOVA ➜ Karışık Modeller’i seçin. Pencere, Görev Rolleri sekmesinde açılır. Atanacak değişkenler panelinden memnuniyeti seçin ve bunu Bağımlı değişken simgesine sürükleyin. Ardından, birer birer powcolor, granules, boxcolor ve subid seçin ve bunları Sınıflandırma değişkenleri altındaki alana sürükleyin. Bunun sonucu Şekil 12.22’de gösterilmektedir.
Navigasyon panelinde, Şekil 12.23’te gösterildiği gibi Sabit Efekt Modeli’ni seçin. Sınıf ve nicel değişkenler panelinde, powcolor’u seçin ve ardından Ana düğmeyi seçin; powcolor, Efektler penceresinde otomatik olarak görünecektir. Granüller ve kutu rengi için bu prosedürü tekrarlayın. Ardından, Kontrol tuşunu basılı tutarken hem powcolor hem de granülleri seçin. Her iki değişken de vurgulanmış durumdayken Factorial (Faktoriyel) düğmesine tıklayın; powcolor granules, Efektler penceresinde otomatik olarak görünecektir.
Bu prosedürü powcolor ve boxcolor ve granüller ve box-color ile tekrarlayın. Son olarak, Kontrol tuşunu basılı tutarken, powcolor, granüller ve boxcolor’u seçin ve ardından Factorial (Faktoriyel) düğmesine tıklayın; powcolor∗ granules∗boxcolor, Efektler penceresinde otomatik olarak görünecektir.
Şekil 12.24’te gösterildiği gibi gezinme panelinde Sabit Etkili Model Seçenekleri’ni seçin. Hipotez test tipi altında Tip 3’ü kontrol edin. Ardından, Tahmin yöntemi altında Kalıntı maksimum olabilirliği ve Serbestlik dereceleri yöntemi altında denekler arasında ve içinde bölümleri seçin. Şekil 12.25’te gösterildiği gibi gezinme panelinde Rastgele Efektler’i seçin. Kullanılacak efektler menüsü altında Rastgele efektler’i seçtiğinizde, o menünün en sağında bir kutu görünecektir.
Bu kutuya tıklayın ve Efekt Oluşturucu – Rastgele efektler penceresi belirir. Alt kimliği seçin ve Ana düğmeye tıklayın; subid, Rastgele efektler panelinde otomatik olarak görünecektir. Tamam butonunu tıklayın.
Şimdi Model konuları menüsü altında Konu tanımlayıcısını seçin; o menünün en sağında bir kutu belirecektir. Bu kutuya tıklayın ve Effects Builder – Konu tanımlayıcı penceresi belirir. Alt kimliği seçin ve Ana düğmeye tıklayın; subid, Konu tanımlayıcı panelinde otomatik olarak görünecektir. Tamam butonunu seçin. Bu, Şekil 12.26’da gösterilmektedir.
Gezinme panelinde En Küçük Kareler Post Hoc Testleri’ni seçin. Tahmin etmek için Efektler bölmesinin altındaki Ekle düğmesine tıklayın. Şekil 12.27’de gösterilen ekran açılır. Kullanılacak Efektler menüsü altında sırasıyla yedi efektin her birini vurgulayın ve her biri için Doğru’yu seçin; bu komut, efektlerin her birinin çıktısının alınmasına neden olacaktır. Çalıştır düğmesine tıklayın.
OMNIBUS ANALİZİNDEN SAS ÇIKIŞI
En küçük kareler ortalamaları Şekil 12.28’de gösterilmiştir. Omnibus analizinin sonuçları Şekil 12.29’da gösterilmektedir. Bu F oranları, SPSS tarafından üretilenlerden sayısal olarak biraz farklıdır, ancak aynı sonuçlara varmamıza neden olurlar. Görüldüğü gibi kutu renginin ana etkisi dışındaki tüm etkiler istatistiksel olarak anlamlıdır.
SAS açılımı
SAS Wikipedia
Sas commando
Special Air Service training
Sat ve sas açılımı
Sas komandoları hangi ülkenin
Rus sso
Falkland Savaşı Türkiye
BASİT ETKİ ANALİZİNİN SAS’TA YAPILMASI
SAS Enterprise Guide’daki basit efekt analizini gerçekleştirmek için analizi yukarıda gösterildiği gibi yapılandırın. Ardından, Şekil 12.30’da gösterilen En Küçük Kareler Post Hoc Testleri ekranında, Kullanılacak Etkiler çerçevesinde, üç yönlü etkileşimi Doğru ve diğerlerini Yanlış olarak ayarlayın. Ardından Karşılaştırmalar çerçevesinde, Farklar için p-değerlerini göster’i Tüm ikili farklar olarak ayarlayın ve Bonferroni ile karşılaştırma için Ayarlama yöntemini ayarlayın. Analizi gerçekleştirmek için Çalıştır’a tıklayın.
BASİT ETKİ ANALİZİNDEN SAS ÇIKIŞI
Basit etki testlerinin sonuçları Şekil 12.31’de gösterilmektedir ve Bölüm 11.14’te tartışılan iki yönlü etkileşim için açıklanana benzer bir şekilde okunur. Gerçekleştirilen çok sayıda ikili karşılaştırmaya (ve dolayısıyla SAS Enterprise Guide tarafından kullanılan önemli Bonferroni düzeltmesine) rağmen, karşılaştırmaların çoğu istatistiksel olarak anlamlıdır. Genel olarak, bu karşılaştırmalar SPSS analizinden çıkardığımız sonuçlara benzer sonuçlar verir.
Örneğin, basit efekt testleri için SPSS çıktısında gösterdiğimiz karşılaştırma olduğundan, tablodaki ikinci karşılaştırmayı düşünün. İlk üç kodlanmış sütun bir koşulu temsil eder ve son üç kodlanmış sütun diğer koşulu temsil eder.
Bu nedenle, powcolor 1, granül 0, boxcolor 1 (aqua kutusunda granül içermeyen beyaz toz, ortalama 2.7) ile powcolor 1, granül 1, boxcolor 1 (suda granül içeren beyaz toz) için ortalamayı karşılaştırıyoruz. ortalama 6.5 olan kutu). Bu karşılaştırma için t değeri, istatistiksel olarak anlamlı olan -9.71’dir ( p < .0001). Bu nedenle, katılımcıların toz beyazken granüllü deterjanı tercih ettikleri sonucuna varabiliriz.
SAS’TA POST HOC ANALİZİN YAPILMASI
SAS Enterprise Guide’daki basit efekt analizini gerçekleştirmek için analizi yukarıda gösterildiği gibi yapılandırın. Ardından, Şekil 12.32’de gösterilen En Küçük Kareler Post Hoc Testleri ekranında, çerçeveyi kullanmak için efektler’de, powcolor’u True olarak ayarlayın ve diğerlerini False olarak ayarlayın. Ardından Karşılaştırmalar çerçevesinde, Farklar için p-değerlerini göster’i Tüm ikili farklar olarak ayarlayın ve Bonferroni ile karşılaştırma için Ayarlama yöntemini ayarlayın. Analizi gerçekleştirmek için Çalıştır’a tıklayın.
POST HOC ANALİZDEN SAS ÇIKIŞI
İkili ortalama karşılaştırmalar Şekil 12.33’te gösterilmiştir. Görülebileceği gibi, tüm koşullar diğerlerinden önemli ölçüde farklıdır.
SONUÇLARIN İLETİŞİMİ
Bu denek içi tasarıma altı tek hane reisi katıldı. Kişiler, granül içeren veya içermeyen beyaz, açık yeşil veya açık mavi toz içeren su veya turuncu kutular kullanarak çamaşırlarını yıkadılar. Bu hane reisleri, her çamaşır yıkamadan sonra her deterjandan ne derece memnun kaldıklarını değerlendirdi. Tüm etkiler, Mauchly’nin prosedürüyle test edildiği gibi küresellik varsayımını karşıladı.
Kutu renginin ana etkisi dışında tüm etkiler istatistiksel olarak anlamlıydı. Özet tablolar Tablo 12.1’de gösterilmiştir. Üç yönlü etkileşim istatistiksel olarak anlamlıydı, F (2, 10) = 9.39, p < .05, η2 = .03. Üç yönlü etkileşimi gösteren çubuk grafik Şekil 12.2’de sunulmuştur. Çok genel olarak, katılımcılar ürünün iki farklı kombinasyonunu tercih ediyor gibi görünüyordu: (a) aqua kutu içinde paketlenmiş granüllü beyaz toz ve (b) turuncu bir kutuda paketlenmiş granülsüz mavi toz.
Falkland Savaşı Türkiye Rus sso SAS açılımı Sas commando Sas komandoları hangi ülkenin SAS Wikipedia Sat ve sas açılımı Special Air Service training