Bağımsız örnekler t testi, iki bağımsız grubun (metrik olmayan veya kategorik bağımsız değişken olarak ölçülen) ortalamalarının bir metrik veya nicel olarak ölçülen bağımlı değişken üzerinde önemli ölçüde farklılık gösterip göstermediğini değerlendirir. Denekler arası tek yönlü bir ANOVA, işlendiği gibi, bağımsız örnekler t testinin genel durumudur ve genellikle onun yerine kullanılır.

t’nin örnekleme dağılımı leptokurtiktir (normal dağılıma kıyasla hafifçe yükseltilmiş kuyruklarla merkeze doğru biraz sıkıştırılmıştır). Sıfır hipotezi olan ortalama sıfır farkı etrafında simetrik olarak dağıtılır. Giderek daha büyük örnek boyutlarıyla, t dağılımı daha normal hale gelir ve üçlü rakamların Ns’sine ulaştığımızda normal bir dağılıma çok yakındır.

Bir t testinin sonuçlarının yorumlanması, aşağıdaki varsayımların karşılanmasına bağlıdır:

• Gözlemler bağımsızdır. Bu varsayım, genellikle, katılımcıların tedavi koşullarına veya bağımsız değişken seviyelerine rastgele ve bağımsız olarak atandığı açık randomizasyon prosedürleri yoluyla elde edilir.
• Bağımlı değişken normal dağılmıştır. Normallik, bağımlı değişken puanlarının dağılımının grafiksel bir incelemesi veya tek değişkenli normallik özel testleri yoluyla değerlendirilebilir.
•Bağımlı değişkenin varyansı, bağımsız değişken için düzeyler arası karşılaştırılabilir. Bu varyans homojenliği varsayımı, varsayılan olarak doğrudan IBM SPSS® t test prosedürü içinde ele alınmaktadır ve bunu daha sonra daha ayrıntılı olarak ele alacağız.

Varyansın homojenliği olarak bilinen varyans eşitliği varsayımı, iki grubun bağımlı değişken üzerinde karşılaştırılabilir değişkenliğe sahip olmasıdır. Bu varsayım, IBM SPSS’de Levene testiyle test edilir; eğer test istatistiksel olarak anlamlıysa, varyans homojenliği ihlal edilmiştir.

Bu homojenlik varsayımı ihlal edildiği ölçüde, standart t testinin kullanılması genellikle Tip I hata yapma şansını artıracağından uygun değildir; bunun yerine, Welch (1937) tarafından tanıtılan ve Satterthwaite (1946) tarafından değiştirilen ve varsayılan IBM SPSS çıktısında sağlanan alternatif t testi prosedürü kullanılacaktır. Varyansların homojenliği ile nasıl çalışılacağını göstermek için iki örnek sunuyoruz; birincisi, varsayımın veri seti tarafından karşılandığı bir durum ve ikincisi, varsayımın ihlal edildiği bir durumdur.

SAYISAL ÖRNEK: VARYANS VARSAYIMI

HOMOJENLİĞİNİN KARŞILMASI

Örneğimiz, erkek (cinsiyet 1 kodlu) ve kız (cinsiyet 2 kodlu) ortaokul öğrencilerinin bir tarih testindeki (history_test) performansıyla ilgilidir. Erkekler ve kadınlar arasında güvenilir (istatistiksel olarak farklı) bir test puanı farkı olup olmadığıyla ilgileniyoruz. Veriler, veri dosyası geçmişi testinde bulunabilir ve veri dosyasının bir bölümünün ekran görüntüsü görülebilir.

Bağımsız örneklem t testi örnekleri
T testi örnekleri
Bağımsız örneklem t testi nasıl yapılır
T testi
T testi nasıl yapılır
Tek örneklem t testi örnekleri
Tek örneklem t testi nedir
T testi Nedir

ANALİZ KURULUMU: HOMOJENLİĞİNİN KARŞILMASI

Geçmiş testi adlı dosyayı açın ve ana menüden Analiz Et ➔ Ortalamaları Karşılaştır ➔ Bağımsız Örnekler T Testi’ni seçin. Bu, gösterilen ana Bağımsız-Örnekler T Testi iletişim penceresini oluşturur. History_test değişkenini Test Değişken(ler)i paneline taşıdık; bu, analizdeki bağımlı değişken olacaktır.

Daha sonra, bağımsız değişkenimizi temsil etmek için cinsiyeti Gruplama Değişkeni paneline taşıyacağız. Cinsiyetin yanındaki panelde parantez içindeki soru işaretleri. Bu, Gruplandırma Değişkeninin değerlerini (kodlarını) belirtmemizi isteyen IBM SPSS istemidir. Bunu, görülen Grupları Tanımla iletişim penceresini görüntüleyen Grupları Tanımla düğmesine tıklayarak gerçekleştiriyoruz. İki grup kodu 1 ve 2’dir ve onları doldurduk. Devam’ı tıklatmak bizi ana Bağımsız-Örnekler T Testi iletişim penceresine geri getiriyor.

Seçenekler düğmesine tıklandığında, gösterilen Seçenekler iletişim penceresi açılır. Güven Aralığı Yüzdesini istediğimiz seviyeye ayarlayabiliriz ancak varsayılan değer olan %95’i koruduk. Eksik Değerler kutusu da varsayılan ayarı olan Analize göre vaka analizini dışla ayarında bırakılmıştır. Devam’ı tıklatmak bizi ana iletişim penceresine geri götürür ve Tamam’ı tıklatmak analizi oluşturur.

Analizin çıktısı sunulur. Grup İstatistikleri tablosu, kategorik bağımsız değişkenin her düzeyi için ortalamanın grup büyüklüğünü, ortalamasını, standart sapmasını ve standart hatasını sağlar. Öykü testinde erkekler ve kadınlar sırasıyla ortalama 75.58 ve 83.46 puan aldı.

Bağımsız Numuneler Testi tablosu birkaç bilgi sağlar. İstatistiksel çıktının ilk iki sütunu, bir F oranı ile test edilen Levene varyansların eşitliği testinin sonuçlarını gösterir. Levene testi, grup varyanslarının oranını değerlendirir (daha büyük varyansın daha küçük varyansa bölünmesi) ve istatistiksel olarak anlamlı bir sonuç, gruplar arasında eşit olmayan varyansı gösterir.

Mevcut örnekte, .141’lik F değeri, .711’lik bir meydana gelme olasılığı (Sig.) vermiştir. Bu nedenle F oranı istatistiksel olarak anlamlı değildi, bu da eşit varyans varsayımının karşılandığını gösteriyordu.

Levene test sonuçlarının sağında, tablo iki satıra bölünür ve kullandığımız tablo, varyansların homojenliği varsayımının karşılanıp karşılanmadığına (Eşit varyanslar üst satırda varsayılır) veya ihlal edilip edilmediğine (Eşit varyanslar varsayılmaz) bağlıdır. alt sıra). Burada kullandığımız veri seti için varsayım geçerli olduğu için ilk satırdaki çıktıyı inceliyoruz.

-7.878 Ortalama Farkı, Grup 2’nin (83.46) ortalamasının Grup 1’in (75.58) ortalamasından ve Std. Hata Farkı (2.286), t oranının paydasıdır.  Varsayılan Eşit varyanslar için temsil edilen t testi, standart t testidir. −3.446’lık t istatistiği negatifti ve bize Grupları Tanımla iletişim penceresinde 1 olarak tanımlanan grubun 2 olarak tanımlanan gruptan daha küçük bir ortalamaya sahip olduğunu bildiriyordu (ortalama fark Grup 1’in ortalaması eksi Grup 2’nin ortalaması olarak hesaplanır). 

Bu kodlar tersine çevrilmiş olsaydı (iki gruplu t testindeki kodlama isteğe bağlıdır), t değeri pozitif olurdu. Pozitif veya negatif olsun, olasılığın örnekleme dağılımındaki sıfır ile bu mutlak değer arasındaki mesafeyi gösterdiğine dikkat edin.

Burada, 23 serbestlik derecesiyle (toplam serbestlik derecesi N − 1’dir, bu 25 − 1 veya 24’tür ve iki gruplu bağımsız değişken için bundan bir ek serbestlik derecesini çıkarırız), t değeri − 3.446 istatistiksel olarak anlamlıydı; sıfır hipotezi doğruysa ortaya çıkma olasılığı .002’dir, bu bizim (varsayılan) alfa seviyemiz olan .05’ten daha azdır. Ortalamaları görüntülemek, bu sonucu kadınların tarih testinde erkeklerden önemli ölçüde daha iyi performans gösterdiğini gösterecek şekilde yorumlamamıza olanak tanır.

The post Bağımsız-Örnekler t Testi – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri first appeared on Akademi Delisi (Tez Yaptırma).

Verilerinizi Excel’den yeni bir projeye aktarın veya Bölüm 6 için SAS Enterprise Guide projesini açın. Gruplar için açıklayıcı istatistiklere zaten sahip olduğunuzu varsayacağız ve bu nedenle doğrudan Tukey post hoc testini gerçekleştirmekle ilgileneceğiz. Ana menüden Analiz ➜ ANOVA ➜ Doğrusal Modeller’i seçin. Görev Rolleri sekmesinde, Bağımlı değişken olarak satscore’u ve Sınıflandırma değişkeni olarak grubu belirtin. Bu, Şekil 7.7’de gösterilmektedir.

Model sekmesinde grubu seçin ve pencerenin ortasındaki Ana çubuğa tıklayın. Bu, grubu Şekil 7.8’de gösterildiği gibi Efektler paneline yerleştirecektir.

Omnibus analizini yapmak için yaptığımız gibi, Model Seçenekleri penceresinde gösterilecek sadece Tip III kareler toplamına tıklayın. Şimdi Post Hoc Testler sekmesinde En Küçük Kareler’i seçin ve bu ekrana ulaştığınızda Ekle düğmesine tıklayın. Ekle düğmesine tıkladıktan sonra, Şekil 7.9’da gösterildiği gibi Araç testleri için Seçenekler bölmesinde dört açılır menü görünür. Her yatay panelin en sağ kısmı vurgulandığında, o anda panelde gösterilen varsayılana bir alternatif seçmenize olanak tanıyan bir açılır menü belirir. İşte bir Tukey post hoc testi yapmak için yapılması gerekenler vardır.

• r Kullanılacak Sınıf efektleri açılır menüsünde artık Yanlış’ı gösterir, Yanlış’ı ve aşağı oku tıklatın ve Doğru’yu seçin. Bu, grup değişkeni için ortalamaların farklılıklarına odaklanacaktır.
• r Şimdi Yok olarak gösterilen farklar için p-değerlerini göster için Karşılaştırmalar açılır menüsünde, panele tıklayın, ardından aşağı oka tıklayın ve Tüm ikili farklar’ı seçin.
• r Karşılaştırmalar için Ayarlama yöntemi için artık Varsayılan’ı gösteren Karşılaştırmalar açılır menüsünde, panele tıklayın, ardından aşağı oka tıklayın ve Tukey’i seçin.
• r Şimdi Yanlış’ı gösteren Güven sınırlarını göster açılır menüsünde Yanlış’ı ve aşağı oku tıklayın ve Doğru’yu seçin. Bu, Güveni belirtmeniz için ikinci bir açılır menüyü ortaya çıkaracaktır.
  seviye (%). 95 varsayılanını koruyun.
• r Eşdeğişkenler olduğu için, Ortak Değişkenler açılır menüsünü yoksayın.

Tüm bu özellikleri tamamladığınızda ekranınız Şekil 7.10’da gösterildiği gibi yapılandırılmalıdır. Analizi gerçekleştirmek için Çalıştır’a tıklayın.

SAS’TAN TUKEY HSD ÇIKIŞI

Çıktı, Şekil 7.11’de gösterilmektedir. En üstteki tabloda, veri dosyasındaki grup ataması birinci sütunu kaplar ve grup araçları ikinci sütunda sağlanır. SAS’ın üçüncü sütundaki gruplara kendi analiz için dahili kod numaralarını verdiğine dikkat edin. Şekil 7.11’de gösterilen alt tabloda kullanılan bu kod numaralarıdır.

Şekil 7.11’deki alt tablo, grup ortalamalarının ikili karşılaştırmalarının sonuçlarını gösterir. Örneğin, 1. satır (sıfır aylık çalışma grubu) ve 2. sütun (iki aylık çalışma grubu) için .0276 girişi, bu karşılaştırma için p değeridir. Bu, SPSS tarafından gösterilen değerle aynıdır (.028) ve bu iki ortalama arasındaki farkın istatistiksel olarak anlamlı olduğunu gösterir. SPSS analizinden daha önce gördüğümüz gibi, son iki grup arasındaki fark dışındaki tüm ortalama farklar anlamlıdır.

SPSS fiyat
SPSS satın al
Tek örneklem t testi örnekleri
Bağımsız örneklem t testi örnekleri
Spss Nedir
IBM SPSS
SPSS indir üniversite
SPSS programı

TÜRKİYE SONUÇLARININ İLETİŞİMİ

Tukey testinin sonuçlarını bildirirken, metinde bildirmek yerine, muhtemelen ortalamalar ve standart sapmalardan oluşan küçük bir tablo (yazmak için Tablo 1 olarak adlandırın) oluştururuz. Buna göre, sonuçları raporlamanın bir yolu aşağıdaki gibidir:

Öğrencilerin katıldığı SAT’ye hazırlık miktarının, testteki performanslarını önemli ölçüde etkilediği ortaya çıktı, F (4, 30) = 43.47, p < .05, η2 = .85. Grupların ortalamaları ve standart sapmaları Tablo 1’de sunulmaktadır. Tukey’in HSD ikili karşılaştırmalarından elde edilen sonuçlar, altı aya kadar olan her ek iki aylık çalışmanın önemli ölçüde daha yüksek SAT puanları ile ilişkili olduğunu göstermiştir. Ancak, altı aylık ve sekiz aylık çalışma grupları arasında puanlarda anlamlı bir fark yoktu.

SPSS’DE HAZIR KONTRASTLAR

ÖN AYAR KONTRASTLARIN ÖZELLİKLERİ

Belirli karşılaştırmalar yapmak için SPSS’de yapılandırılmış bir dizi karşıtlık vardır. Bu önceden ayarlanmış karşıtlıkları adlandırdık, ancak SPSS bunları Karşıtlıklar iletişim penceresinde yalnızca karşıtlıklar olarak adlandırıyor. Bu ön ayarlı kontrastlar, bazı özellikleriyle birlikte Tablo 7.3’te listelenmiştir.

Bu özellikleri burada kısaca ele alıyoruz; daha sonra bu özelliklere dayalı karşıtlıkları Bölüm 7.15.1 ila 7.16’da açıklayacağız. SAS, işaretle ve tıkla modunda bu önceden ayarlanmış kontrastlara benzer hiçbir şeye sahip değildir.

Kontrastı İçeren İletişim Penceresi

Altı kontrasttan beşi, Kontrastlar iletişim penceresi aracılığıyla kullanılabilir. Bu pencere, şimdiye kadar kullandığımız Tek Yönlü ANOVA prosedüründe mevcut değildir. Bunun yerine, Kontrastlara Genel Doğrusal Model (GLM) prosedürü aracılığıyla erişeceğiz. Bu zıtlıklardan biri olan Dunnett prosedürü, Tek Yönlü ANOVA veya GLM prosedürü aracılığıyla erişilebilen Post Hoc iletişim penceresinde mevcuttur.

İkili/İkili Olmayan

İkili karşılaştırmalar, ayrı koşulların araçlarıyla ilgilenir. Bu karşıtlıklar için ikili olmayan karşılaştırmalarda, karşılaştırılan iki ortalamadan biri, birden çok gruptan elde edilen araçların doğrusal bir kombinasyonudur.

Ortogonal Kontrastlar

Tablo 7.3’te kontrastın bir dizi ortogonal karşılaştırma ile sınırlı olup olmadığına dikkat çekiyoruz. Tablodan da görülebileceği gibi, yalnızca Fark ve Helmert karşıtlıkları ortogonaldir; kalan kontrastlar ortogonal değildir.

Referans Grubu

Bu önceden ayarlanmış karşıtlıklardan bazıları, bir referans grubu veya kategori ya prosedür tarafından tanımlanacak ya da kullanıcının bu şekilde kullanılacak olanı tanımlamasını gerektirecek şekilde yapılandırılmıştır. Referans kategorisinin belirlenmesinde SPSS, bağımsız değişkenin seviyelerine verilen değerlere göre grupları tanır.

Bunu SAT çalışma zamanı örneğimizi kullanarak göstermek için, çalışma süresi bağımsız değişkeninin beş seviyesi olduğunu hatırlayın. SPSS için, en düşük değer kodu (örneğimizde 0), birinci düzeyi veya grubu tanımlar, sonraki en düşük değer kodu (örneğimizde 2) ikinci düzeyi veya grubu tanımlar, vb.

Referans grubunun prosedür tarafından tanımlanmadığı bu karşıtlıkların bazıları için, SPSS, kullanıcıların referans grubunu belirlemesi için bir yol sağlar. Sözdizimi kullanılarak, herhangi bir grup, kullanıcılar tarafından referans olarak belirtilebilir. İşaretle ve tıkla modunda, kullanıcılara referans grubu için yalnızca iki seçenek sunulur: ilk grup veya son grup. İlgili gruba karşılık gelen butona tıklandığında analiz için referans grubu belirlenir.

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

Tek örnek t testi, tek bir örneğin ortalamasını bilinen bir popülasyon ortalaması ile karşılaştırır. Mevcut veri setinin uzun vadeli bir değerden değişip değişmediğini belirlemek için yararlıdır (örneğin, küresel ısınmanın olup olmadığını belirlemek için mevcut yılın sıcaklıklarını geçmiş bir ortalamayla karşılaştırmak).

Varsayımlar
Puanların alındığı dağılımlar normal dağılmalıdır. Bununla birlikte, t testi sağlamdır ve normal dağılım varsayımının ihlallerini işleyebilir. Bağımlı değişken, bir aralık veya oran ölçeğinde ölçülmelidir.

SPSS Veri Formatı
Tek örnek t testi için SPSS veri dosyası, SPSS’de tek bir değişken gerektirir. Bu değişken, örneklemdeki popülasyon ortalaması ile karşılaştıracağımız puanlar kümesini temsil eder.

Komutu Çalıştırmak
Tek örnek t testi, analiz menüsünün altındaki Ortalamaları Karşılaştır alt menüsünde bulunur. Tek örnek t testi için iletişim kutusu, puanları temsil eden bölüme aktarmamızı gerektirir. Ayrıca, Test Değişkenlerinin değişken akım setini [alue boş. Burada sunulan örnek, LENGTH değişkenini 35’lik bir popülasyon ortalamasına karşı test etmektedir (bu örnekte varsayımsal bir veri seti kullanılmaktadır).

Çıktıyı Anlatmak
Tek örnek t testinin çıktısı iki bölümden oluşur. İlk bölüm, örnek değişkeni ve bazı temel tanımlayıcı istatistikleri (N, ortalama, standart sapma ve standart hata) listeler.

T-Testi

Çıktının ikinci bölümü / testinin sonuçlarını içerir. Burada sunulan örnek, 9 serbestlik derecesi ve .041 anlamlılık düzeyi ile 2.377’lik bir / değerini gösterir. .9000 ortalama farkı, numune ortalaması (35.90) ​​ile testi yapmak için iletişim kutusuna girdiğimiz popülasyon ortalaması (35.00) arasındaki farktır.

Çizim sonuçları

T testi, araçların eşitliğini varsayar. Bu nedenle, anlamlı bir sonuç, örnek ortalamasının popülasyon ortalamasına eşdeğer olmadığını gösterir (dolayısıyla “önemli ölçüde farklı” terimi). Anlamlı olmayan bir sonuç, ortalamalar arasında anlamlı bir fark olmadığı anlamına gelir. Bu onların eşit olduğu anlamına gelmez. Boş hipotezin reddedilmemesiyle ilgili bölüm için istatistik metninize bakın.

Önemli Olan İfade Sonuçları

Yukarıdaki örnek, popülasyon ortalaması ile örnek ortalaması arasında önemli bir fark buldu. Buna göre şunları söyleyebiliriz:

Tek bir numune/test, numunenin ortalama uzunluğunu 35.00’lik bir popülasyon değeriyle karşılaştırdı. Anlamlı bir fark bulundu (/(9) = 2.377,p < .05). 35.90 (sd = 1.197) olan örnek ortalaması, popülasyon ortalamasından önemli ölçüde daha büyüktü.

SPSS t testi
Tek örneklem t testi nedir
Bağımsız t testi nedir
Student t testi
Bağımsız t testi yorumlama
Bağımsız örneklem t testi örnekleri
Paired t testi
Tek örneklem t testi örnekleri

Önemli Olmayan İfade Sonuçları

Anlamlılık düzeyi .05’ten büyük olsaydı, fark anlamlı olmayacaktı. Eğer bu gerçekleşseydi, şunları söyleyebiliriz:

Tek örnekli bir t testi, geçen yıldaki ortalama sıcaklığı uzun vadeli ortalamayla karşılaştırdı. Fark anlamlı değildi (t(364) = .54, P > .05). Geçen yılki ortalama sıcaklık, uzun vadeli ortalama 67,4’e kıyasla 67,8’di (sd = 1,4) olur.

Alıştırma Egzersizi
ABD’de ortalama maaş 25.000 dolar. Uygulama Veri Kümesi 2’deki (Ek B) deneklerin ortalama maaşının bu değerden önemli ölçüde yüksek olup olmadığını belirleyin. Bunun tek uçlu bir hipotez olduğuna dikkat edin.

 Bağımsız Örnekler t Testi Açıklaması

Bağımsız örnekler t testi, iki örneğin ortalamalarını karşılaştırır. İki numune normalde rastgele atanmış gruplardandır.

Varsayımlar
Karşılaştırılan iki grup birbirinden bağımsız olmalıdır. Gözlemler, biri hakkında bilgi diğeriyle ilgisiz olduğunda bağımsızdır. Normalde bu, bir denek grubunun bir numune için veri sağladığı ve farklı bir denek grubunun diğer numune için veri sağladığı anlamına gelir (ve bir gruptaki bireyler diğer gruptaki bireylerle eşleşmez). Bunu başarmanın bir yolu, iki grup oluşturmak için rastgele atama yapmaktır.

Puanlar normal olarak dağıtılmalıdır, ancak t testi sağlamdır ve normal dağılım varsayımının ihlallerini işleyebilir. Bağımlı değişken, bir aralık veya oran ölçeğinde ölçülmelidir. Bağımsız değişkenin yalnızca iki ayrı düzeyi olmalıdır.

SPSS Veri Formatı
Bağımsız t testi için SPSS veri dosyası iki değişken gerektirir. Bir değişken, gruplama değişkeni, bağımsız değişkenin değerini temsil eder. Gruplama değişkeni iki farklı değere sahip olmalıdır (örneğin, bir kontrol grubu için 0 ve bir deney grubu için 1). İkinci değişken, bir testteki puanlar gibi bağımlı değişkeni temsil eder.

Örneğimiz için SAMPLE.SAV veri dosyasını kullanacağız. Analiz Et’i, ardından Ortalamaları Karşılaştır’ı ve ardından Bağımsız Örnekler Test Ediyorum’u tıklayın. Bu, ana iletişim kutusunu getirecektir. Bağımlı değişken(ler)i en az Değişken(sj boş) içine aktarın. Örneğimiz için GRADE değişkenini kullanacağız.

Bağımsız değişkeni Gruplama Değişkeni bölümüne aktarın. Örneğimiz için SABAH değişkenini kullanacağız. Ardından, Define Groups’a tıklayın ve bağımsız değişkenin iki seviyesinin değerlerini girin. Bağımsız t testleri, aynı anda yalnızca iki seviyeyi karşılaştırabilir. Analizi çalıştırmak için Devam’ı ve ardından Tamam’ı tıklayın.

“akademdelisi.net” ailesi olarak, SPSS t testi, Tek örneklem t testi nedir, Bağımsız t testi nedir, Student t testi, Bağımsız t testi yorumlama, Bağımsız örneklem t testi örnekleri, Paired t testi, Tek örneklem t testi örnekleri gibi pek çok alanda sizlere destek vermekteyiz.

Siz de bu aileyle tanışmak istiyorsanız iletişim adreslerimizden bizlere ulaşabilirsiniz.

Bağımsız Örnekler t Testinden Çıktı

Çıktının “Grup İstatistikleri” etiketli bir bölümü olacaktır. Bu bölüm, bağımsız değişkenin her değeri için bağımlı değişken(ler) için temel tanımlayıcı istatistikleri sağlar. Aşağıdaki çıktı gibi görünmelidir.

t, df ve Sig.(2-tailed) etiketli üç sütun, t testi için standart “yanıtı” sağlar. t’nin değerini, serbestlik derecesini (bu durumda denek sayısı, eksi 2) ve önem düzeyini (genellikle p olarak adlandırılır) sağlarlar. Normalde, “Varsayılan eşit varyanslar” satırını kullanırız.

Çizim sonuçları

Önceki bölümden t testinin araçların eşitliğini varsaydığını hatırlayın. Bu nedenle, anlamlı bir sonuç, ortalamaların eşdeğer olmadığını gösterir. Bir t testi hakkında sonuç çıkarırken, farkın yönünü belirtmelisiniz (yani, hangi ortalama diğerinden daha büyüktü). Ayrıca, iki grup için t’nin değeri, serbestlik dereceleri, önem düzeyi ve ortalamalar ve standart sapmalar hakkında bilgileri de eklemelisiniz.

Önemli Olan İfade Sonuçları

Önemli bir t testi için aşağıdakileri belirtebilirsiniz:

Deney ve kontrol gruplarının ortalama puanlarını karşılaştıran bağımsız örnekler t testi, iki grubun ortalamaları arasında anlamlı bir fark buldu (t(34) = 4.34, p < .05). Deney grubunun ortalaması (m = 3.45, sd = 0.15) kontrol grubunun ortalamasından (m = 2.89, sd = 0.20) önemli ölçüde yüksekti.

Önemli Olmayan İfade Sonuçları

Yukarıdaki örneğimizde sabahçıların puanları ile sabah olmayanların puanlarını karşılaştırdık. Anlamlı bir fark bulamadık, bu nedenle aşağıdakileri belirtebiliriz:

Kendilerini sabah insanı olarak tanımlayan deneklerin ortalama puanları ile kendilerini sabah insanı olarak tanımlamayan deneklerin ortalama puanlarını karşılaştıran bağımsız örnekler t testi hesaplandı. Anlamlı bir fark bulunamadı (t(2) = .805, p > .05). Sabah insanlarının ortalaması (m = 78,00, ss = 7,07) sabah olmayanların ortalamasından (m = 82,50, sd = 3.54) anlamlı olarak farklı değildi.

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