SPSS Komut Dili – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri
Tahmin Ayarı
Regresyon yöntemi, regresyon tahminlerine rastgele bir bileşen ekleyebilir. Kalıntıları, normal değişkenleri, Student t değişkenlerini veya hiç ayarlama yapmamayı seçebilirsiniz.
Maksimum tahminci sayısı. Tahmin sürecinde kullanılan tahmin edici (bağımsız) değişkenlerin sayısı için bir maksimum sınır belirler. Tamamlanan verileri kaydedin. Eksik değerlerin regresyon yöntemiyle tahmin edilen değerlerle değiştirildiği bir SPSS veri dosyası yazar.
EM, yinelemeli bir süreç kullanarak ortalamaları, kovaryans matrisini ve nicel değişkenlerin eksik değerlerle korelasyonunu tahmin eder.
Dağıtım. Verilerin dağılımı için çeşitli varsayımlar yapılabilir: normal, karışık normal ve Student t. Karışık bir normal varsayım için, oranı ve standart sapma oranını belirtebilirsiniz. Student t dağılımı için serbestlik derecelerini belirtmelisiniz.
Maksimum yineleme. Maksimum yineleme sayısını ayarlar. Tahminler yakınsamamış olsa bile, bu yineleme sayısına ulaşıldığında prosedür durur.
Tamamlanan verileri kaydedin. Eksik değerlerin EM yöntemiyle tahmin edilen değerlerle değiştirildiği bir SPSS veri dosyası yazar.
Değişkenler. Eksik Değer Analizi iletişim kutusunda nicel değişkenler seçildi. Kategorik listedeki değişkenler burada mevcut değildir. Nicel değişkenler, Öngörülen Değişkenlere, Öngörülen Değişkenlere veya her ikisine de kopyalanabilir.
MVA Komutu Ek Özellikler
SPSS komut dili ayrıca şunları yapmanızı sağlar:
• MPATTERN, DPATTERN veya TPATTERN alt komutlarında DESCRIBE anahtar sözcüğünü kullanarak eksik değer kalıpları, veri kalıpları ve tablolaştırılmış kalıplar için ayrı açıklayıcı değişkenler belirtin.
• DPATTERN alt komutunu kullanarak veri modelleri tablosu için birden fazla sıralama değişkeni belirtin.
• EM alt komutunu kullanarak tolerans ve yakınsama belirtin.
• REGRESSION alt komutunu kullanarak toleransı ve F-to-enter’ı belirtin.
• EM ve REGRESSION alt komutlarını kullanarak EM ve Regresyon için farklı değişken listeleri belirtin.
• TTEST, TABULATE ve MISMATCH için görüntülenen durumları bastırmak için farklı yüzdeler belirtin.
Eksik Veriler: Tanımlayıcı Görüntüler, İstatistik Tahminleri ve Değerlerin Tahmini
En iyi tasarlanmış ve izlenen çalışmada bile, gözlemler eksik olabilir, bir konuyu istemeden atlar, kan örneği bozulur veya kayıt ekipmanı arızalanır. Birçok klasik istatistiksel analiz, eksiksiz vakalar gerektirdiğinden (eksik değer yok), veriler eksik olduğunda “başlangıçtan çıkmak” zor olabilir.
Yani, analist, örneğin, gereksiz değişkenleri veya ilgili değişken kümelerini belirlemek için bir faktör analizi, farklı alt popülasyonları kontrol etmek için bir küme analizi veya hangi değişkenlerin farklı olduğunu görmek için kademeli bir diskriminant analizi kullanarak yeni bir veri kümesi keşfetmek isterse. alt gruplar arasında, bir analiz için çok az tam vaka olabilir. Örneğin, aşağıda açıklanan 61 değişken ve 1500 vaka ile anket verilerinde tam vaka yoktur.
SPSS veri Analizi Yorumlama
SPSS konu anlatımı PDF
Spss kodlama
Spss veri Analizi nasıl yapılır
SPSS kategorileştirme
SPSS örnek sorular
SPSS istatistik
SPSS anket analizi
Eksik Değer prosedüründeki özellikler üç görevi ele alır:
• Desenlerin açıklaması. Kaç tane eksik değer var? Nerede bulunurlar (belirli durumlar ve/veya değişkenler)? Değerler rastgele mi eksik? Her değişken için, kalıp kelimesi, değişkenin ikiye ayrılmış versiyonunu, yani her bir değerin eksik veya mevcut olduğu ikili bir dağılımı belirtir. Ayrıca, birkaç durum için aynı değişkenler eksik olduğunda, durumların aynı kalıba sahip olduğu söylenir.
• Ortalamaların, standart sapmaların, kovaryansların ve korelasyonların tahmini. İstatistikler bir veya daha fazla yöntem kullanılarak hesaplanır: tüm değerler, liste şeklinde, ikili, EM (beklenti maksimizasyonu) veya regresyon. Hem EM hem de regresyon yöntemleri için çeşitli seçenekler mevcuttur.
• Değerlerin empoze edilmesi. Eksik veriler için değiştirme değerlerinin tahmin edilmesi için EM ve regresyon yöntemleri sağlanmıştır.
Tahmin ve emputasyon yöntemleri aşağıdaki örneklerde tanımlanmıştır. Bize göre, veriler rastgele olmayan şekilde eksik olduğunda yaklaşımların hiçbiri sihirli bir kara kutu olarak görülmemelidir.
EM ve regresyon yöntemleri, bir değişkenin değerlerinin bir başkasıyla ilişkili olabileceği belirli bir yola izin verirken, iyi bir veri analisti, verilerin nasıl örneklendiği, kaydedildiği veya başka bir şekilde veriye uymamasıyla ilgili olası sorunları ortaya çıkarmak isteyecektir. çalışma protokolü—örneğin, veriler eksik olduğu için çok değişkenli bir uzayın hangi bölgeleri seyrektir? Tahmin veya tahmin için uygun bir yöntemin seçimini temel veri tarama sürecinden ayırmak zordur.
Çoğu zaman Eksik Değer prosedürünü birkaç kez çalıştırmak gerekir.
• İlk olarak, eksik değerlerin kapsamını ve düzenini görün ve değerlerin rastgele kayıp olup olmadığını belirleyin. Bu noktada, tahmin veya atama aşamalarına geçmeden önce, çok sayıda eksik veriye sahip vakaları ve değişkenleri silmek ve en önemlisi, dönüşümleri simetrik hale getirmek için çarpık dağılımlara sahip ekran değişkenlerini silmek isteyebilirsiniz.
• Ardından, tahminlerde farklılıklar bulunduğunda ilişkileri grafiksel olarak kontrol etmek için muhtemelen bir yan adım atarak, çeşitli tanımlayıcı istatistik tahminlerini inceleyin.
• Son olarak, değerleri girin (değiştirme değerlerini tahmin edin) ve doldurulan değerlerin uygunluğunu değerlendirmek için grafikleri kullanın.
Atfedilen değerlere sahip bir veri matrisinin kullanılması, sonuçların nihai raporu için kabul edilebilir olmayabilir, ancak burada açıklanan yaklaşımları ve yöntemleri kullanarak, anlamlı bir analiz için yeterli tam vaka içeren bir değişken alt kümesi bulabilirsiniz. Değişkenlerin değerlerinin büyük bir kısmı eksik olduğu için değişkenleri atlayabilirsiniz; veya, empoze edilmiş veri matrisini kullanarak keşif çalışmaları yaparak, bazı değişkenlerin gereksiz olduğunu veya ilgilenilen sonuç değişkenleriyle çok az ilişkisi olduğunu öğrenebilirsiniz. Örneğin:
• Kademeli bir regresyonda, bazı değişkenlerin sonuç değişkeninizle hiçbir ilişkisi olmadığını görebilirsiniz. Analizi, daha birçok eksiksiz duruma sahip daha küçük bir aday değişken alt kümesiyle yeniden çalıştırmayı deneyin.
• Bir faktör analizinde, bir veya daha fazla fazla değişken tanımlayabilirsiniz. Bunu, MV A prosedüründeki korelasyon matrisinin bir tahminini inceleyerek de öğrenebilirsiniz.
Veri
Aşağıdaki örneklerde iki veri seti kullanılmıştır. Bu verilere, bir çalışmanın tasarlanmasında yer alan işbirlikçiler olarak değil, veriler toplandıktan ve kaydedildikten sonra temasa geçilen danışmanlar olarak yaklaşıyoruz.
Dünya 95m veri dosyasındaki 109 ülkenin her biri için, yaşam beklentisi, doğum oranı, doğum oranının ölüm hızına oranı, bebek ölüm oranı, kişi başına gayri safi yurtiçi hasıla, kadın ve erkek okuryazarlık oranları dahil olmak üzere çeşitli 1995 almanaklarından 22 değişken çıkarıldı. günde tüketilen ortalama kalori, şehirlerde yaşayan nüfusun yüzdesi vb. Bazı değişkenlerin değerleri kaynaklar arasında farklılık gösterdiğinden, bunların doğruluğundan emin değiliz. Veri değerlerinin yüzde dördü eksik, ancak yalnızca 58 vaka tamamlandı (örneklemin %53’ü).
Genel Sosyal Anket (GSS) verileri, Chicago Üniversitesi Ulusal Görüş Araştırma Merkezi tarafından 1993 yılında 18 yaş ve üzeri 1500 kişi için toplanan 61 yanıtın bir alt kümesini içerir. Değişkenler arasında, katılımcının 1991’deki geliri (rincom91), genel hane geliri (gelir91), okula devam etme yılı (eğitim), cinsiyet, yaşam görüşü (sıkıcı, rutin veya heyecan verici), müzik hakkındaki görüşler (caz, klasik, rap) bulunmaktadır. ), ve benzeri değerlerin yüzde on sekizi eksik ve tam vaka yoktur.
SPSS anket Analizi SPSS istatistik SPSS kategorileştirme Spss kodlama SPSS konu anlatımı pdf SPSS örnek sorular Spss Veri Analizi nasıl yapılır SPSS veri Analizi Yorumlama