Kruskal-Wallis H testi, ANOVA’nın tek faktörden bağımsız ölçümlerinin parametrik olmayan versiyonudur. İkiden fazla bağımsız örneğiniz varsa ve bunların normal olmasa da aynı şekle sahip popülasyonlardan olduklarını varsayabilirsek bu testi kullanırız. Kruskal-Wallis H testi sıra, aralık veya oran verileriyle kullanılabilir.

Mann-Whitney U testi gibi, Kruskal-Wallis H testi de gözlemlenen tüm puanları sıralar. Gruplar arasında farklılıklar varsa, çeşitli örneklerden alınan puanlar tüm sıralama düzeninde sistematik olarak kümelenecektir. Alternatif olarak, gruplar arasında fark yoksa, puanlar tüm sıralama düzeni içinde karıştırılacaktır. Sıfır hipotezi, gruplar arasında fark olmadığını ve bu nedenle puanların sistematik olarak kümelenmeyeceğini belirtir.

Dr. Stanley Milgram’ın otoriteye itaat konusundaki ünlü deneylerinden elde edilen verilere bakalım. Çeşitli koşullar altında, deneklere başka bir kişiye elektrik şoku vermeleri talimatı verildi; gerçekte elektrik çarpması yoktu, ancak denekler olduğuna inanıyorlardı.

Bu deneylerdeki faktörlerden biri, denek ile şokları “alan” kişi arasındaki yakınlıktı. Kurbana olan yakınlığın, verilen maksimum şok miktarı üzerinde önemli bir etkisi olup olmadığını öğrenelim. Testi gerçekleştirmeden önce normallik varsayımını kontrol etmek istiyoruz. Milgram veri dosyasını açın.

Grafik Grafik Oluşturucu… Histogram’ı seçin ve ilk histogramı (basit) önizleme alanına sürükleyin. Ardından Volt’u yatay eksene sürükleyin. Gruplar/Noktalar Kimliği sekmesine tıklayın ve sütun paneli değişkenini seçin. Ardından Exp’yi panel kutusuna sürükleyin. Öğe özellikleri altında, Normal eğriyi görüntüle ve Uygula’yı seçin.

Burada şekli normal olmayan dört histogram görüyoruz. Bu nedenle, bu veriler parametrik bağımsız ölçümler ANOVA’ya kıyasla parametrik olmayan Kruskal-Wallis H testi kullanılarak daha uygun bir şekilde analiz edilir. Şimdi Kruskal-Wallis H testi ile devam edelim.

Analiz Edin Parametrik Olmayan Testler Eski Diyaloglar K Bağımsız Örnekler… Test Değişkeni Listesi, uygulanan maksimum volt [volt] ve Gruplama Değişkeni exp’dir. Bu iletişim kutusunda birkaç test türü mevcuttur, ancak biz varsayılanı, Kruskal-Wallis H testini kullanacağız.

Define Range…’e tıklayın… Aşağıdaki iletişim kutusu, gruplama değişkeni için minimum ve maksimum değerleri belirlememizi ister. Veri dosyamızda gruplar 1’den 4’e kadar etiketlenmiştir.

Önce özne ile “şok edici” olduğu kişi arasındaki yakınlığa göre değişen çeşitli grupların ortalama sıralarına bakalım. Bu sıralamalar oldukça farklı görünüyor, ancak bu anlamın doğru olup olmadığını belirlemek için istatistiksel teste güvenmemiz gerekecek. Kruskal-Wallis istatistiği (ki-kare) 24.872’ye ve .000’e eşit bir anlamlılığa eşittir. Böylece, denek ile “kurban” arasındaki yakınlığın, uygulanan maksimum şok miktarı üzerinde önemli bir etkisi olduğu sonucuna varıyoruz.

Spearman’s Rank Order Korelasyonu

Spearman’s Rank Order korelasyonu, Pearson korelasyonunun (r) parametrik olmayan versiyonudur. Pearson korelasyonunun iki aralık veya oran değişkeni arasındaki doğrusal ilişkiyi ölçtüğünü hatırlayın. Bazen elimizde yalnızca sıralı veriler bulunur ancak yine de doğrusal bir ilişkiden şüphelenebiliriz. Örneğin, 50 eyaletin gelir sıralamasını bir yıldan diğerine karşılaştırmak isteyebiliriz.

50 eyalet (Eyalet) hakkındaki verileri hatırlayın. Bu veri setinde, her eyalet için 1993 ve 1994’teki ortalama ücretlere sahibiz. Bir yıl içinde eyaletlerin sıralamasının, eğer değiştiyse, ne ölçüde değiştiğini belirlemek istediğimizi varsayalım. Bu soruyu aşağıdakileri yaparak keşfedebiliriz:

İki Değişkeni İlişkilendirin Analiz Edin… Değişken olarak Medyan kişi başına gelir [Inc2004] ve Medyan kişi başına gelir [Inc2005] öğesini seçin. Korelasyon Katsayıları olarak Spearman’ı seçin ve burada gösterildiği gibi varsayılan seçenek olan Pearson’ın seçimini kaldırın.

Kruskal Wallis testi örnek soru
Kruskal Wallis testi özellikleri
Kruskal Wallis Testi Tablo gösterimi
Kruskal Wallis testi PDF
Kruskal-Wallis post hoc testleri
Kruskal Wallis testi tablosu
Kruskal Wallis testi Makale
Kruskal Wallis Testi SPSS

Çıktınızda, Spearman korelasyonunun (ρ)1 sıfırdan önemli ölçüde farklı olan 0,979’a eşit olduğunu göreceksiniz. Bu korelasyonu, 2004 ve 2005 yıllarında ortalama kişi başına düşen gelire göre eyaletlerin sıralamaları arasında çok tutarlı bir ilişkiye işaret ettiği şeklinde yorumlayabiliriz. Korelasyonları yorumlarken her zaman olduğu gibi, Spearman korelasyonları veya Pearson korelasyonları olsun, dikkatli olmalıyız. herhangi bir sebep sonuç çıkarımı yapmamak gerekir.

Bu oturumda öğrenilen teknikleri aşağıdaki sorulara uygulayın. Her durumda, hangi testi kullandığınızı belirtin ve uygun test istatistiklerini ve P-değerlerini belirtin. Verileri analiz etmek için bir parametrik testin de kullanılıp kullanılamayacağı hakkında yorum yapın (örn. normalliği kontrol edin).

Bu dosya, dünya çapında 193 ülkeden AIDS vakalarının sayısına ilişkin verileri içermektedir.

1. 2003’ten 2005’e kadar HIV/AIDS ile yaşayan toplam kişi sayısında önemli bir değişiklik oldu mu? (İpucu: Bunu tekrarlanan bir ölçü olarak düşünün.)
2. 2003 ve 2005 yıllarında HIV/AIDS ile yaşayan toplam kişi için bir Spearman korelasyon katsayısını hesaplayın ve yorumlayın.
3. Altı DSÖ bölgesinin tamamı, 2005 yılında aşağı yukarı HIV/AIDS ile yaşayan kişi sayısını yaşadı mı?
yüzücü2
4. Yüzücüler 50 metre serbestte ilk ve son kayıt süreleri arasında gelişme eğiliminde miydi?
5. Sadece ikinci yarış verilerine bakıldığında, her iki yarışta da yarışanlar 50 metre serbestte 50 metre sırtüstüne göre daha mı hızlı yüzüyor?

6. Cinsiyetin kazançlar üzerinde önemli bir etkisi olduğuna yaygın olarak inanılmaktadır. Sadece 0’dan fazla ücret geliri olan kişilere odaklanıldığında, kadın ve erkek arasında anlamlı bir fark var mı? Açıklamak.
7. Hala pozitif kazançlı insanlara odaklanıldığında, eğitim seviyesinin kazançlar üzerinde bir etkisi var mı? Nedeninizi ve değişken seçiminizi açıklayın.
8. Bildirilen otomobil kazası sayısı, öğrencilerin kendi sürüş becerilerine ilişkin değerlendirmelerine göre değişiklik gösteriyor mu?
9. Sigara içenler, içmeyenlerden daha fazla bira içme eğiliminde midir?
10. Dosyadaki bir değişken, katılımcıları dört yaş kategorisinden birine gruplandırıyor. Ortalama televizyon saati yaş grubuna göre değişiyor mu?

11. Televizyon izleme miktarı, katılımcının öznel olarak tanımlanan sosyal sınıfına göre değişiyor mu?
Bu veri dosyası, dünyanın her yerindeki havayolları için emniyet performansı hakkında bilgiler içerir.
12. Milyon uçuş mili başına çarpışma oranlarında coğrafi bölgeler arasında önemli bir fark var mı? Bulduklarınızı yorumlayın ve farklı coğrafi bölgelerden gelen havayolları hakkında çıkardığınız sonuçlara ilişkin bazı açıklamalar sunun.
Bu dosya, rastgele seçilen bir hafta boyunca en iyi 20 program için Nielsen televizyon derecelendirmelerini içerir.
13. Derecelendirme değişkeni televizyon ağına göre önemli ölçüde değişiyor mu?

The post Kruskal-Wallis H 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).