Stata ile Korelasyon – 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

Stata ile Korelasyon – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

28 Şubat 2022 Stata logaritma alma Stata programı Nedir? Stata Regresyon Analizi 0
İşletme ve Finansal Sinerjiler – Swot Analizi Ödevi Yaptırma – Swot Analizi Analizi Yaptırma Fiyatları – Swot Analizi Örnekleri – Ücretli Swot Analizi Yaptırma – Swot Analizi Yaptırma Ücretleri

SPSS ile Korelasyonun Hesaplanması

SPSS’de Analiz et’i seçerek Pearson korelasyonunu hesaplayın! ilişkilendirin! İki Değişkenli Korelasyonlar iletişim kutusunu açmak için İki Değişkenli. İstenen korelasyonu seçmeden önce (Pearson, Kendall’s τb veya Spearman), ilişkilendirilecek değişkenlerin ölçeğini düşünmemiz gerekir.

İki metrik değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi hesaplarken Pearson korelasyonunu kullanın. İki metrik veya sıralı değişken arasındaki monotonik ilişkiyi belirlerken Kendall’ın τb veya Spearman korelasyonunu kullanın. İlişkilendirilecek değişkenleri işaretleyin ve bunları alan değişkenlerine taşımak için orta oka tıklayın. Ardından hesaplamayı gerçekleştirmek için Tamam’a tıklayın.

Evlenen çiftlerin boyları örneğinde, kocanın boyu (boy) ve karısının boyu (kilo) değişkenlerini seçiyoruz. Sonuçlar gösterilir. Pearson korelasyonu r 1⁄4 0.789, Kendall’ın τb’si τb 1⁄4 0.603 ve Spearman korelasyonu ρ 1⁄4 0.783 değerine sahiptir.

Stata ile Korelasyonun Hesaplanması

SPSS’den farklı olarak, Stata’daki üç korelasyon katsayısını hesaplamak için komut pencereleri aynı yerde değildir. İstatistikleri Seçin! Özetler, tablolar ve testler! Özet ve tanımlayıcı istatistikler ! Pearson korelasyonunu hesaplamak için diyalog kutusunu açmak için korelasyonlar ve kovaryanslar. Spearman’ın sıralama korelasyonu veya Kendall’ın sıralama korelasyonu için İstatistikler’i seçin! Özetler, tablolar ve testler! Parametrik olmayan hipotez testleri ve ardından istenen korelasyon katsayısını seçin.

İlk giriş satırında (Değişkenler [hepsi için boş bırakın]) ilişkilendirilecek değişkenleri girin. Örneğimizde bunlar damatların (boy) ve gelinlerin (ağırlık) boylarıdır. Bu bilgi Pearson korelasyon katsayısını hesaplamak için yeterlidir. Durum komutunu yürütmek için Tamam veya Gönder’e tıklayın.

Spearman’ın korelasyonunu veya Kendall’ın τ’sını hesaplamak için diyalog kutusunda ayrıca İstatistik listesi alt menüsü altında çeşitli parametreler seçebilirsiniz. Bununla birlikte, tüm Kendall ve Spearman katsayılarının, mevcut tüm verileri kullanarak Tüm ikili korelasyon katsayılarını hesapla komutu kullanılarak hesaplanması önerilir. Durum komutunu çalıştırmak için Tamam’a veya Gönder’e tıklayın. Kendall’ın τ’sı için τa 1⁄4 0,581 ve τb 1⁄4 0.603 değerlerini alıyoruz. Spearman korelasyonu da aynı şekilde hesaplanabilir.


STATA komutları
Stata öğrenmek
Stata programı Nedir
Stata komutları PDF
Stata veri Girişi
Stata Regresyon Analizi
STATA Panel Veri Analizi
Stata logaritma alma


Excel ile Korelasyonu Hesaplama

Excel, Pearson korelasyon katsayısını hesaplamak için önceden programlanmış bir işleve sahiptir. Kullanmak için imleci korelasyon katsayısı hesaplanacak hücrenin üzerine getirin ve işaretleyin. Ardından, İstatistik kategorisini ve Correl işlevini seçmek için Formüller ve İşlev Ekle’ye gidin. Her iki değişkenin dizisini sırasıyla Matrix1 ve Matrix2 alanlarına girin. Düğün törenimiz için damatların boy verileri D2:D202 hücresine, gelinlerin boy verileri ise C2:C202 hücresine girilir. Korelasyon sonucu, önceden tanımlanmış hücrelerdeki orijinal veriler değiştirildiğinde otomatik olarak güncellenir.

Excel’de Spearman’ın korelasyonu manuel olarak hesaplanmalıdır, bu da ekstra çaba gerektirir. İlk önce, orijinal metrik verilerini sıralanmış kümelere dönüştürerek değişkenlere sıralar atarız. Böcek. 4.1 Spearman korelasyonunun, sıralanmış değişkenlerle Pearson korelasyonu olduğunu öğrendik. Excel bir sıralama işlevine (RANK) sahiptir, ancak hesaplama ortalama sıralara dayalı değildir. Sıralar bağlandığında, Excel her birine en düşük sırayı atar. Bu, yukarıda tartışılan “Olimpiyat çözümü”dür. Bağlı sıralar için ortalama sıraları belirlemek için aşağıdaki düzeltme faktörünü kullanın.

Korelasyon katsayısı için Excel formülü, düzeltilmiş sıralar Correl(Array1; Array2) için uygulanabilir. Spearman’ın Excel ile korelasyonunun nasıl hesaplanacağını bir kez daha gösteriyor.

Daha büyük veri kümeleri için Kendall’ın τ değerini hesaplamak Excel ile zahmetlidir. 1~4 EĞERSAY(alan; koşul) komutu, uyumlu çiftleri ve uyumsuz çiftleri saymaya yardımcı olmak için kullanılabilir, ancak koşul her satır (gözlem) için ayrı ayrı girilmelidir, bu nedenle standart Excel komutları için kullanılmamalıdır. Kendall’ın τ’sını hesaplamak. Neyse ki, Excel için Kendall’ın τ’sını hesaplamayı kolaylaştıran eklentiler satın alınabilir.

Sahte Korelasyonlar

Korelasyon, ölçülen iki değişken arasındaki ilişki hakkında bilgi sağlayan istatistiksel bir yöntemdir. Korelasyon katsayısının değeri r 1⁄4 0 veya buna yakın ise, genellikle doğrusal bir ilişkinin olmadığını varsayabiliriz. Korelasyon katsayısı nispeten büyükse, değişkenlerin bir şekilde ilişkili olduğunu varsayabiliriz, ancak bunların doğal veya nedensel bir bağlantı ile bağlı olduklarını varsaymayabiliriz. İlişkisi büyük bir korelasyon katsayısı üreten ancak birinin diğerine neden olduğu sonucuna varmanın saçma olacağı birçok olay vardır.

İşte bazı örnekler:

• Papazların maaşları ile alkol fiyatlarının uzun yıllardır ilişkili olduğu keşfedildi. Bu, papazlar ne kadar çok kazanırsa, alkole o kadar çok para harcadıkları anlamına mı geliyor?
• İsveç’teki araştırmacılar, insan doğum oranı ile leylek popülasyonunu uzun bir süre boyunca incelediler ve ikisinin güçlü ve pozitif bir şekilde ilişkili olduğunu belirlediler. Bu, yenidoğanların leylekler tarafından doğurulduğu anlamına mı geliyor?
• Sigara içenlerin ilk kalp krizinden kurtulma olasılığı içmeyenlere göre çok daha fazladır. Sigara içmek sağlığınız için iyi mi?
• Savaş sonrası Almanya’da portakal ithalatı ve ölümler arasında güçlü bir ilişki vardı. Portakal sağlığa zararlı mı?
• Yatakta ölme olasılığı, araba veya uçak kazasında ölme olasılığından daha fazladır. Yataklar tehlikeli midir?
• Araştırmacılar, vücut büyüklüğü ile alkol tüketimi arasında pozitif bir ilişki buluyor. Uzun boyluların hepsi içiyor mu?

Demagoglar ve propagandacılar, bu gibi safsataları istismar etmeyi severler ve argümanlarını “istatistiklerin gösterdiği” ifadesiyle desteklerler. İstatistik konusunda eğitimli olanlar daha iyi bilirler: korelasyon her zaman nedensellik anlamına gelmez. Nedensellik içermeyen bir korelasyona sahte korelasyon denir.

Sahte korelasyonlar neden oluşur? Bazen korelasyon tesadüfen oluşur. Bu tesadüfi korelasyonlara genellikle anlamsız korelasyonlar denir.

Ancak sahte korelasyonlar her zaman tesadüfen ortaya çıkmaz. Sıklıkla, iki değişken, her birini etkileyen üçüncü bir değişken nedeniyle ilişkilidir. Bu durumda ortak bir nedenden söz edilir. Leylek popülasyonu ile yeni doğan sayısı arasındaki ilişki buna bir örnektir. İsveç’te insan doğum oranları ve leylek popülasyonları hakkında veri toplamaya 20. yüzyılın başlarında başlandı. Sonraki 100 yıl içinde kırsal toplum giderek sanayileşti ve şehirler büyüdü.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir