ANCOVA’yı anlamanın anahtarı, ANOVA’yı anlama anahtarından temelde farklı değildir: Bağımlı değişkenin varyansını tasarımdaki diğer değişkenlerin etkileri temelinde açıklamaya çalışıyoruz. ANOVA’da bu diğer etkiler, bağımsız değişkenlerin ve bunların etkileşimlerinin ana etkileridir.

ANCOVA’da hala bağımsız değişkenlerin ve bunların etkileşimlerinin etkilerine sahibiz, ancak şimdi ortak değişkenin etkisine de sahibiz (tartışmamızı tek bir ortak değişkene sahip olduğumuz durumla sınırlayacağız). Bağımsız değişkenlerin etkileri ve etkileşimleri için geçerli olduğu gibi, şimdi de bağımlı değişkenin varyansını açıklamak için ortak değişkeni kullanıyoruz.

Bir ANCOVA gerçekleştirmenin üç adımı vardır: (a) bağımlı değişkeni tahmin etmek için ortak değişkeni kullanmak, (b) ortak değişkenin etkilerini ortadan kaldırmak için bağımlı değişkeni ayarlamak ve (c) düzeltilmiş bağımlı üzerinde bir ANOVA gerçekleştirmek. değişken puanlar.

DEĞİŞKENDEN BAĞIMLI DEĞİŞKENİ ÖNGÖRMEK

Tasarımda bir ortak değişken kullanıyoruz çünkü bunun bağımlı değişkenle bir ilişkisi (birbiriyle değişken) arasında bir ilişki olabileceğini varsaydık. Bu nedenle, bağımsız değişkenimizin etkisini değerlendirmeden önce etkisini “kaldırmak” istiyoruz.

Ortak değişkenin bağımlı değişkenle ilişkili olabileceğini söylemek, ortak değişkenin bağımlı değişkenle ilişkili olabileceğini söylemektir. İki değişkenin ilişkili olduğu ölçüde, birinin değerlerini diğerinin değerlerinden tahmin edebiliriz. Tahmin, genellikle lineer regresyon modeli olarak adlandırılan bir tahmin denklemi ile sonuçlanan bir lineer regresyon prosedürü vasıtasıyla değerlendirilir.

ANCOVA’nın bu ilk büyük adımında, grup üyeliğini hesaba katmadan, yani bağımsız değişkeni dahil etmeden, bağımlı değişkenin bir yordayıcısı olarak ortak değişkeni kullanırız. Dolayısıyla, bu analiz bir bütün olarak numune üzerinde gerçekleştirilir; analizdeki vakalar, gruplarına bakılmaksızın havuzda toplanır. Odak noktamız bağımsız değişken üzerinde değil, ortak değişken üzerinde olduğundan, bu nedenle ortak değişkene, bağımlı değişkenin varyansını hesaba katması için ilk fırsat verilir; bağımsız değişken henüz analize dahil edilmemiştir.

Ortak değişken ve bağımlı değişken ilişkilendirilirse, doğrusal regresyon modeli (ortak değişkeni öngörücü olarak kullanarak), bağımlı değişkenin varyansının önemli bir miktarını açıklayacaktır. Bu ilişkinin gücü, regresyon modeliyle ilişkili karelerin toplamının bağımlı değişkenin toplam varyansının karelerinin toplamına bölünmesiyle hesaplanan kareli çoklu korelasyon katsayısı ile endekslenebilir; ANCOVA özet tablosunda normalde bir R kare değeri olarak gösterilir.

ANCOVA analizi örnekleri
Kovaryans analizi nedir
ANCOVA SPSS
Kovaryans Analizi örnek
ANCOVA tablosu
ANOVA tablosu oluşturma
MANCOVA
ANOVA testi örnekleri

BAĞIMLI DEĞİŞKEN DEĞERLERİN AYARLANMASI

Regresyon modeli, bağımlı değişken üzerindeki puanlarını tahmin etmek için tüm katılımcıların ortak değişkenindeki puanları kullanır. Regresyon prosedürünün tamamlanmasında, veri dosyasındaki her bir vakanın tahmin edilen bir bağımlı değişken puanı vardır. Bu tahmin edilen değerler, yalnızca ortak değişkenden tahmin edebildiklerimizi yansıttıkları için, tüm durumlarda olmasa da çoğu için orijinal puanlardan farklı olacaktır.

Önceki örneğimizdeki değişkenleri kullanarak, yalnızca her çocuğun sözel yetenek puanı bilgisine dayanarak çözülen matematik problemlerinin sayısını tahmin edebilirdik. Bu nedenle, bu tahmin edilen değerler, sözel yetenek değişkeninde bizim için mevcut olan tüm bilgileri temsil eder (“kullanmışlardır”); yani, sözel yetenek, matematik puanlarındaki varyansı tahmin etmede veya açıklamada bizim için yapabileceği her şeyi yaptı.

Çözülen matematik problemlerinin tahmini sayısının sözel yetenek bileşenlerinin yokluğunu yansıttığı fikrini ifade etmenin birkaç yolu vardır:

• Sözel yetenek etkisi istatistiksel olarak sıfırlandı.
• Sözel yeteneğin etkisi istatistiksel olarak kontrol edilmiştir.
• Sözel yetenek etkisi istatistiksel olarak kaldırıldı.
• Sözel yeteneğin etkisi istatistiksel olarak kısmen dışlanmıştır.
• Sözel yeteneğin etkisi gruplarda istatistiksel olarak eşitlenmiştir.

Yazarlar bir kovaryans prosedürünü tanımlarken, literatürde bu ifadelerden bir veya daha fazlasının kullanıldığını göreceksiniz.
Doğrusal regresyon prosedüründen tahmin edilen değerler, ortak değişkenin etkilerini onlardan çıkararak ayarlanmış bağımlı ölçülerdeki puanlar olarak görülebilir.

Bu değerler, artık ortak değişkenle ilgili bilgileri içermediklerinden, bağımlı değişkenin düzeltilmiş değerleri olarak adlandırılır. ANCOVA’nın hesaplanması sürecinde bağımlı değişkenin hem orijinal olarak gözlemlenen hem de bu tahmin edilen veya düzeltilen değerleri yan yana bulunur; SPSS ve SAS, tahmin edilen değerlerin ileride başvurmak üzere veri dosyasına kaydedilmesine izin verir.

AYARLANMIŞ BAĞIMLI DEĞİŞKEN ÜZERİNDE ANOVA YAPMA

ANCOVA’nın son aşamasında, bağımlı değişken olarak gözlemlenen bağımlı değişken üzerindeki puanları değil, daha çok bağımlı değişkenin lineer regresyon analizinden elde edilen düzeltilmiş değerleri kullanıyoruz.

Çizimimiz açısından, ANCOVA’da cinsiyetin düzeltilmiş çözülmüş matematik problemi sayısı üzerindeki etkisini değerlendiriyoruz. Sözel yeteneğin etkisi bu düzeltilmiş değerlere yansıtılmadığından (istatistiksel olarak çıkarıldığından), gruplar arasındaki herhangi bir farklılık bağımsız değişkene daha güvenle atfedilebilir.

ANCOVA’DA ORTALAMA FARKLARIN İNCELENMESİ

ANCOVA hakkında düşünmenin basit bir yolu, bağımlı değişkende orijinal veya gözlemlenen puanlar yerine ayarlanmış üzerinde gerçekleştirilen bir ANOVA olmasıdır. Orijinal puanlar ayarlandığından, gruplar düzeltilmiş puanlarla karşılaştırılır. Bu nedenle, bir ANCOVA’da bağımsız değişken için istatistiksel olarak anlamlı bir F oranı elde edilirse, grupların düzeltilmiş ortalamalarda farklılık gösterdiği anlamına gelir; bu, gözlemlenen bağımlı değişken puanlarına dayalı ortalamaların karşılaştırılmasından oldukça farklı olabilir.

Grupların ortalama farklılıklarını incelemek için çoklu karşılaştırma testi yapmak istiyorsak, bu test gözlenen ortalamalar değil düzeltilmiş ortalamalar üzerinde yapılmalıdır. Ayrıca, karşılaştırmanın dayandığı grup ortalamalarını sunmak istiyorsak, gözlemlenen ortalamalardan ziyade düzeltilmiş olanları rapor etmeliyiz.

ANCOVA VARSAYIMLARI

ANCOVA, ANOVA’nın altında yatan tüm varsayımlara tabidir. Bunlar aşağıdaki gibidir:

• Bağımlı değişkenin normal dağılımı.
• Varyans tahminlerinin bağımsızlığı.
• Varyans homojenliği.
• Rastgele örnekleme.

Bu varsayımlar tartışılmıştır. Ayrıca, bir ANCOVA gerçekleştirirken karşılanması önemli olan iki ek varsayım vardır: 

• Regresyonun doğrusallığı.
• Regresyonun homojenliği.

REGRESYON DOĞRUSALLIĞI

Bir bütün olarak örneğe dayalı olarak, ortak değişken üzerindeki puanların, bağımlı değişkenin puanlarını tahmin etmek için doğrusal bir regresyon prosedüründe kullanıldığını tartışmıştık. Regresyon prosedürünün sonuçlarını doğru bir şekilde yorumlamak için iki değişken arasındaki ilişkinin doğrusal olduğu varsayılır.

The post ANCOVA VARSAYIMLARI – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri first appeared on Akademi Delisi (Tez Yaptırma).

DENEYSEL VE ​​İSTATİSTİKSEL KONTROL

Bu noktaya kadar tartıştığımız tasarımlar, bir araştırma çalışmasında hata varyansını azaltmak için deneysel kontrol tekniklerini temsil eder. Kovaryans analizini (ANCOVA) kullanarak istatistiksel kontrol kullanarak hata varyansını azaltmak da mümkündür. Katılımcıların deneysel tasarımın parçası olmayan veya kolayca dahil edilemeyen ek bir değişken üzerinde nasıl durduklarını (puanlarını biliyoruz) bildiğimizde istatistiksel kontrol kullanılır.

Bu ek değişken, bir ortak değişken olarak ele alınarak veri analizine dahil edilir. Ortak değişkenler kategorik veya nicel olabilse de, tartışma ve veri analizi prosedürlerimizi nicel olarak ölçülen ortak değişkenlerle sınırlayacağız.

Ortak değişken, deneysel olarak kontrol edilmeyen ancak bağımlı değişkenle birlikte değişebilen ve bu nedenle sonuçlara ilişkin yorumumuzu karıştırabilecek potansiyel bir varyans kaynağını temsil eder.

Bu değişkeni bir ortak değişken olarak tanımlayarak ve çalışma katılımcıları üzerinde ölçümlerini toplayarak, etkileri analiz etmeden önce bağımlı değişken üzerindeki etkisini (bu bölümde açıklanan istatistiksel prosedürlerle) “kaldırmak” veya “nötrleştirmek” mümkündür. bağımsız değişkenin bağımlı değişken üzerindeki

KOVARYANSIN BASİT BİR ÖLÇÜMÜ

Belirli bir sınıftaki okul çocuklarına uygulayabileceğimiz bir matematik becerileri testi düşünün. Kızları ve erkekleri matematik problem çözme becerilerinde karşılaştırmak istiyoruz. Test, her biri birkaç cümleyle sunulan kelime problemlerinden oluşur (örneğin, “Bir şehirden doğuya saatte 45 mil hızla hareket eden bir tren kalkıyor. İkinci bir tren, saatte 65 mil hızla batıya giden başka bir şehirden ayrılıyor.”). Bağımlı değişkenimiz, test için belirlediğimiz saatte doğru cevaplanan problem sayısıdır.

Az önce tanımladığımız çerçeve içinde, bu çalışmanın denekler arası iki gruplu bir tasarımı temsil ettiğini söyleyebiliriz; bağımsız değişken çocuğun cinsiyeti, bağımlı değişken ise matematik sınavından alınan puandır.

İstatistiksel olarak anlamlı bir F oranı elde edersek, kızların ve erkeklerin matematik kelime problemlerini çözme becerilerinde farklılık gösterdiği sonucuna varma eğiliminde olurduk; F oranı istatistiksel olarak anlamlı değilse, sıfır hipotezini kabul edemesek de (sadece reddedebiliriz), kızların ve erkeklerin matematik kelime problemlerini çözme yeteneklerinde farklılık göstermeme ihtimalini düşünmeye meyilli olabiliriz.

Kovaryans analizi nedir
Kovaryans Analizi örnek
ANCOVA analizi örnekleri
Kovaryans Analizi SPSS
ANCOVA SPSS
Kovaryans pdf
ANCOVA tablosu
Varyans analizi ve deney tasarımı

Şimdi bu komplikasyonu düşünün. Matematik kelime problemlerindeki performans, matematik yeteneği dışındaki faktörlerden etkilenebilir. Bu tür diğer faktörler arasında çocukların sözlü olarak ne kadar yetkin oldukları, testte başarılı olmak için ne kadar motive oldukları, test sırasında konsantre olma yetenekleri ve bir dizi başka faktör sayılabilir. Bağımlı değişken, doğru cevaplanan problemlerin sayısı, çalışmanın asıl odak noktası olan matematik kelime problemi yeteneği de dahil olmak üzere az önce listelediğimiz her şeyin derlenmesinden kaynaklanmaktadır.

ANCOVA, bu diğer eşzamanlı veya potansiyel olarak kafa karıştırıcı değişkenlerin bir veya daha fazlasının etkilerini araştırmanın bir yoludur. Maxwell ve Delaney bunu çok iyi ifade ediyor:

ANCOVA’nın mantığı şu koşullu soruyu ele almaktır: Gruplar ortak değişkende eşdeğer olsaydı, bağımlı ölçümde farklı olur muydu?

Maxwell ve Delaney’nin sorusunu örneğimize uygulayarak şunu sorabiliriz: Gruplar sözel yetenekleri ve/veya motivasyonları ve/veya konsantrasyonları vb. açılardan eşdeğer olsaydı ne ölçüde bir cinsiyet farkı elde edebilirdik? Bu konuları çalışmadan önce düşünseydik, veri toplama zamanından hemen önce bir veya daha fazla hakkında bilgi toplayabilirdik. Bu değişkenler daha sonra analizimizde ortak değişkenler olarak kullanılabilirdi.

BİR DEĞİŞKENİN GRUP FARKLILIKLARINA ETKİSİ

Bizim örneğimizde, tek yönlü ANOVA’da iki olası sonuç vardı: F oranı istatistiksel olarak anlamlı olabilir veya olmayabilirdi. Analize bir veya daha fazla ortak değişken dahil edildiğinde – tasarımın bir ANCOVA’ya dönüştürülmesi – dört olası sonuç senaryomuz var, bunlardan sadece biri gerçekleşecek. Tartışmamızı basitleştirmek için bir ANCOVA tasarımında tek ortak değişken olarak sözel yeteneği kullanalım; aşağıdakiler, dört olası alternatif sonuç senaryosudur.

• Bir ANOVA, araştırmacıların grupların önemli ölçüde farklı olduğunu belirlemesini sağlar; Çözülen matematik kelime problemlerinin sayısının bağımlı değişkeni, sözel yeteneği bir değişken olarak kullanarak dikkate almak için “istatistiksel olarak ayarlandığında”, bir ANCOVA yine de grupların önemli ölçüde farklı olduğunu gösterir. Ancak burada bile, bağımsız değişkenin (bağımlı değişken üzerindeki) etkisinin gücü, iki analizde benzer veya oldukça farklı olabilir.
• Bir ANOVA, araştırmacıların grupların önemli ölçüde farklı olduğunu belirlemesini sağlar; Çözülen matematik kelime problemlerinin sayısının bağımlı değişkeni, bir değişken olarak kullanılarak sözel yeteneği dikkate alacak şekilde istatistiksel olarak ayarlandığında, bir ANCOVA şimdi grupların bağımlı değişken üzerinde önemli ölçüde farklılık göstermediğini gösterir.
• Araştırmacılar, grupların önemli ölçüde farklı olmadığını belirleyen bir ANOVA sonucu; Çözülen matematik kelime problemlerinin sayısının bağımlı değişkeni, sözel yeteneği bir ortak değişken olarak kullanarak dikkate almak için istatistiksel olarak ayarlandığında, bir ANCOVA yine de grupların bağımlı değişken üzerinde önemli ölçüde farklılık göstermediğini gösterir.
• Araştırmacılar, grupların önemli ölçüde farklı olmadığını belirleyen bir ANOVA sonucu; Çözülen matematik kelime problemlerinin sayısının bağımlı değişkeni, sözel yeteneği bir değişken olarak kullanarak dikkate almak için istatistiksel olarak ayarlandığında, bir ANCOVA şimdi grupların önemli ölçüde farklı olduğunu göstermektedir.

Bu dört alternatif sonucun tümü mümkündür. İkisinde, araştırmacılar analizden aynı sonucu çıkarırlar (gruplar önemli ölçüde farklılık gösterir, gruplar önemli ölçüde farklılık göstermez). Ancak ikisinde ANCOVA, ANOVA’dan çıkarılacak sonucu tersine çevirir ve bu koşullar çok daha çarpıcıdır.

Bu sonucun tersine çevrildiği durumlardan birinde, araştırmacılar ANOVA’ya dayanarak kızlar ve erkekler arasında matematik kelime problemi yeteneğinde bir fark olduğu sonucuna varıyorlar. Ancak, sözel yetenek ANCOVA kullanılarak istatistiksel olarak kontrol edildiğinde, bu belirgin fark artık kendini göstermez.

Böylece, ANOVA’da cinsiyete atfedilen problem çözmedeki farklılık, artık ANCOVA’da sözel yetenek ile açıklanmaktadır. Cinsiyet bağımsız değişkeni nihayet ANCOVA’da değerlendirildiğinde, sözel yeteneğin etkileri ilk kez açıklandıktan sonra kalan matematik puanındaki varyansın istatistiksel olarak anlamlı bir bölümünü açıklayamadı.

Diğer sonucun tersine çevrilmesi durumunda, araştırmacılar ANOVA’ya dayanarak kızların ve erkeklerin matematik kelime problemi yeteneğinde karşılaştırılabilir şekilde performans gösterdiği sonucuna varmışlardır. Ancak sözel yetenek ANCOVA kullanılarak istatistiksel olarak kontrol edildiğinde cinsiyetler arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark elde edilmektedir.

Burada sözel yetenek, cinsiyetin etkisini maskeleme veya telafi etme olarak düşünülebilir. Sözel yetenek, onunla ilişkili matematik puanlarındaki varyans kaldırılarak istatistiksel olarak kontrol edildiğinde, kızlar ve erkekler arasındaki fark tespit edilebilir.

The post Kovaryans Analizi – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri first appeared on Akademi Delisi (Tez Yaptırma).

Açıklama
Covaryence (ANCOVA) analizi, bir Knov.rn karavanlığının etkisini kaldırmanıza olanak sağlar. Bu şekilde, istatistiksel bir kontrol yöntemi haline gelir. Metodolojik kontrollerle (örneğin, rastgele atama), iç geçerlilik kazanılır. Bu tür metodolojik kontroller mümkün olmadığında, istatistiksel kontroller kullanılabilir.

ANCOV A, önlem faktörlerini tekrarlarsanız, GLM komutunu kullanarak yapılabilir. GLM komutu, baz istatistik modülüne dahil edilmediğinden, buraya dahil değildir.

Varsayımlar
ANCOVA, karışıklığın bağımlı değişken ile önemli ölçüde ilişkili olmasını gerektirir. Bağımlı değişken ve covariate aralık veya oran seviyelerinde olmalıdır. Ek olarak, her ikisi de normal olarak dağıtılmalıdır.

SPSS veri formatı
SPSS veri dosyası, bağımsız değişken, bağımlı değişkeni temsil eden bir değişken ve en az bir değişken için bir değişken içermelidir.

Çıktıyı okuma
Çıktı bir ana kaynak tablosundan (aşağıda gösterilmiştir) oluşur. Bu tablo size normal bir Faktör Anova ile aldığınız ana efektler ve etkileşimler sunar. Ek olarak, her bir karavanlığın bir satırı var. Örneğimizde, bir ana etkiye (cinsiyet) ve bir karaviye (ağırlık) var. Normalde, dolaşıcı çizgiyi yalnızca karavanın bağımlı değişkenle önemli ölçüde ilişkili olduğunu doğrulamak için inceliyoruz.

Çizim sonuçları
Bu örnek analiz, erkeklerin ve dişilerin ağırlık için muhasebeleştirdikten sonra yüksekliğinde farklı olup olmadığını belirlemek için yapıldı. Ağırlığın yükseklik ile ilgili olduğunu biliyoruz. Konuları eşleştirmek veya metodolojik kontrolleri kullanmak yerine, kilonun etkisini istatistiksel olarak çıkarabiliriz.

ANCOVA’nın sonuçlarını verirken, tüm ana efektler, etkileşimler ve değişkenler için F, özgürlük dereceleri ve önem seviyeleri vermeliyiz. Ana efektler veya etkileşimler önemli ise, post-hoc testleri yapılmalıdır. Bağımsız değişkenin her seviyesi için tanımlayıcı istatistikler (ortalama ve standart sapma) da verilmelidir.

ANCOVA analizi örnekleri
ANCOVA analizi yorumlama
ANCOVA SPSS
MANOVA
MANOVA testi örnekleri
MANCOVA Analizi
ANCOVA tablosu
Univariate analiz nasıl yapılır

Önemli olan cümleler
Yukarıdaki örnekte önemli bir sonuç elde etti, böylece aşağıdakileri belirtebiliriz:

Ankova arasındaki birey arasındaki tek yönlü ANCOVA, cinsiyetin yükseklik üzerindeki etkisini incelemek, ağırlığın etkisini ortaya çıkarmak için hesaplandı. Ağırlık, yüksekliğe (F (1,13) = 112.11, p <.001) ile ilişkilidir. Cinsiyet için ana etki anlamlıydı (f (1,13) = 62.02, p <.001), erkeklerde kadınlardan önemli ölçüde daha uzun (m = 69.38, sd = 3.70) (M = 64.50, SD = 2.33).

Anlamlı olmayan ifadeler
Covariate anlamlı değilse, analizi karşılamayı dahil etmeden tekrarlamamız gerekir (yani, normal bir ANOVA çalıştırın). Önemli olmayan sonuçlar için, aşağıdakileri belirtebilirsiniz (F değerlerinin bu örnek için yapıldığını unutmayın):

Ankova arasındaki birey arasındaki tek yönlü ANCOVA, cinsiyetin yükseklik üzerindeki etkisini incelemek, ağırlığın etkisini ortaya çıkarmak için hesaplandı. Ağırlık, yükseklik ile anlamlı olarak ilişkiliydi (f (l, 13) = l12.ll, p <.001). Cinsiyet için ana etki anlamlı değildi (f (l, 13) = 2.02, p> .05), erkeklerde kadınlardan önemli ölçüde daha uzun (M = 69.38, SD = 3.70) (M = 64.50, SD = 2.33) , kilonun etkisini çığlık attıktan sonra bile.

Uygulama Egzersizi
Uygulama Veri Seti 2 Ek B’de, maaşların erkekler ve kadınlar için farklı olup olmadığını belirleyin. Analizi tekrarlayın, hizmet yılları için istatistiksel olarak kontrol edin. Her biri için F sonuçları. İki cevabınızı karşılaştırın ve karşılaştırın.

V durgunluğunun çok değişkenli analizi (Manov A)

Açıklama
Çok değişkenli testler, birden fazla bağımlı değişken içeren bunlardır. Birkaç tek değişkenli test yapılması mümkün olsa da (her bağımlı değişken için bir), bu tür I hata enflasyonuna neden olur. Çok değişkenli testler, bir kerede, ANOVA’nın bir kerede bağımsız bir değişkenin her seviyesine bakacağı gibi, aynı şekilde tüm bağımlı değişkenlere bakar.

Varsayımlar
Manova, birbirleriyle ilgili birden fazla bağımlı değişken olduğunuzu varsayar. Her bağımlı değişken normal olarak bir aralık veya oran ölçeğinde dağıtılmalı ve ölçülmelidir.

SPSS veri formatı
SPSS veri dosyası, her bağımlı değişken için bir değişken olmalıdır. Her bir konular arasında bağımsız değişken için bir ek değişken gerekir. Tekrarlanan bir önlemler MANOVA yanı sıra bir mankova ve tekrarlanan bir önlem mancova yapmak mümkündür. Bu uzantılar, veri dosyasında ek değişkenler gerektirir.

Komutu çalıştırmak
Aşağıdaki veriler 18 konu için SAT ve GRE puanlarını temsil eder. Altı denek özel bir eğitim almadı, altı testleri almadan önce kısa vadeli eğitim aldı ve altı uzun vadeli eğitim aldı. Grup kodlandı 0 = eğitim yok, 1 = kısa vadeli, 2 = uzun vadeli. Verileri girin ve Sat.SAV olarak kaydedin.

Çok değişkenli komut, 4nalyze, ardından genel doğrusal model, daha sonra çok değişkenli olarak bulunur. Bu komutun gelişmiş istatistik modülünü gerektirdiğini unutmayın.

Bu ana iletişim kutusunu ortaya çıkarır. Bağımlı değişkenleri (bu durumda GRE ve SAT, bu durumda) boş değişkenlerde girin. Bundan bağımsız değişken (ler) (“Grup,” bu durumda) boşluğundaki boşluklarda girin. Komutu çalıştırmak için Tamam’ı tıklayın.

Çıktıyı okuma
Takma, iki ana bölümle ilgileniyor. Birincisi, çok değişkenli testlerin sonuçlarını verir. Etiketli grup, istediğimiz kişidir. Bu bize grubun bağımlı değişkenlerimizden herhangi birine etkisi olup olmadığını söyler. Dört farklı çok değişkenli test sonuçları verilmiştir. En yaygın kullanılan, Wilks’in lambda’dır. Böylece, Manov A’nın cevabı, 4 ve 28 özgürlük derecesi olan .828’in bir Lambda’dır. Bu değer önemli değil.

İstediğimiz çıktının ikinci bölümü, her bağımlı değişken için tek değişkenli testlerin (ANOV AS) sonuçlarını verir.

Çizim sonuçları
Tek değişkenli testlerin sonuçlarını yalnızca Wilks’in lambda anlamlı ise yorumluyoruz. Sonuçlarımız önemli değil, ancak önce önemli olan sonuçları nasıl yorumlayacağınızı düşüneceğiz.

Tek yönlü bir Manov A, eğitimin (hiçbiri, kısa vadeli, uzun vadeli) oturdu ve GRE puanları üzerindeki etkisini inceleyerek hesaplandı. Önemli bir etki bulundu (lambda (4,28) = .423, p = .014). Takip Univariate Anovas, SAT puanlarının eğitimle anlamlı olarak geliştirildiğini belirtti (F (2, 15) = 7.250, p = .006). GRE skorları da eğitimle anlamlı olarak geliştirildi (F (2,15) = 9.465, p = .002).

Anlamlı olmayan ifadeler
Sunulan gerçek örnek anlamlı değildi. Bu nedenle, sonuçlar bölümünde aşağıdakileri belirtebiliriz:

Tek yönlü bir Manov A, O eğitimin (hiçbiri, kısa vadeli veya uzun vadeli) oturdu ve GRE puanları üzerindeki etkisini inceleyerek hesaplandı. Önemli bir etki bulunamadı (Lambda (4,28) = .828, p> .05). Ne Sat, GRE puanları, eğitimden önemli ölçüde etkilenmedi.

The post Kovaryans Analizi – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri first appeared on Akademi Delisi (Tez Yaptırma).