1 Ekranın üst kısmındaki menüden Analiz et, ardından Parametrik Olmayan Testler ve ardından 2 Bağımsız Örnek’e tıklayın.
2 Oturumları Test Değişkenine taşıyın.
3 Danışmanı Gruplandırma Değişkenine taşıyın.
4 Grupları Tanımla’ya tıklayın (Gruplama Değişkeniniz danışman olduğundan, t-testi için yaptığımız gibi, iki grup için kodları belirtmeniz gerekir).
5 Grup 1’e 1 değerini (John için) ve Grup 2’ye 2 değerini (Jane için) girin.
6 Devam’ı tıklayın.
7 Tam testler diyalog kutusunu açmak için Tam sekmesine tıklayın ve Tam’ın yanındaki düğmeye tıklayın (Tam test daha küçük numuneler için daha uygundur). Devam’ı tıklayın.
8 Mann-Whitney U testinin seçildiğinden emin olun (olmalıdır).
9 Tamam’ı tıklayın.

İlk tablo, memnuniyet derecelendirmelerinin nasıl sıralandığı hakkında bilgi sağlar. Mann-Whitney U istatistiğini hesaplama prosedürü, her iki gruptaki tüm puanların büyüklük sırasına göre sıralanmasını ve ardından iki grubun her biri için ortalama derecenin hesaplanmasını içerir. Dolayısıyla, John için seansının ortalama sıralamasının 20.61 olduğunu görebiliriz, ancak Jane için 11.03’te çok daha düşüktür.

İkinci tabloda ilgilendiğimiz iki değer Mann-Whitney U (40.5) ve p = 0.002 olan Kesin Anlam düzeyidir (Tam sig. (2-kuyruklu)). Bu sonucun tesadüfen oluşma olasılığı (p değeri) bizim geleneksel anlamlılık düzeyimiz olan 0,05’ten düşük olduğundan, iki danışmanın gerçekleştirdiği seans sayılarında anlamlı bir farklılık olduğu sonucuna varılmıştır.

Bu analizin sonuçlarını, ilk olarak, iki danışman tarafından yürütülen ortanca danışma seansı sayısına atıfta bulunarak yazacaktık – çünkü medyan, Bölüm 1’de öğrendiğimiz gibi, verilerin normal dağılmadığı durumlarda daha uygundur. 3 Daha sonra Mann-Whitney U Testinden ilgili istatistikleri aktarmaya devam edeceğiz. Örneğin:

İki danışman tarafından yürütülen oturum sayıları incelendiğinde, John’un yürüttüğü ortalama oturum sayısının 8,5, Jane’in ise 6,0 olduğu bulunmuştur. Mann-Whitney Testi bu farkı istatistiksel olarak anlamlı buldu: U = 40.5, p = .002.

Bu sonuç, o zaman John için daha yüksek memnuniyet dereceleriyle, başka bir deyişle, hastalarıyla gerçekleştirdiği daha fazla seans sayısıyla ilgili daha yüksek memnuniyet dereceleriyle ilgili olabilir mi?

Kruskal Wallis testi
Mann Whitney U testi
Mann Whitney U testi SPSS
Mann-Whitney U testi örnek
Mann Whitney U testi nasıl yapılır
Mann-Whitney U testi Excel
mann-whitney u testi pdf
Mann-Whitney U testi ne için kullanılır

İlgili örneklerden alınan iki puan setinin karşılaştırılması

Danışmanlık verilerimizde, bağımsız örneklerden alınan iki puan grubunu karşılaştırmak için ilgili testleri kullandık: parametrik veriler için bağımsız örnekler t testi ve parametrik olmayan veriler için Mann-Whitney testi. Ancak, doktorun bize danışmadan önce ve sonra kaygı düzeylerini kaydeden tüm hastalardan veri sağladığını hayal edin.

Örneğin, doktor, ilk danışma seansından önce ve ardından üç ay sonra hastalardan kaygı düzeylerini (1-100 arası bir aralık ölçeğinde) derecelendirmelerini istemiş olabilir. Danışmanlık öncesi ve sonrası veriler aynı kişilerden geldiği için, ilgili örneklemlerden iki set puan alırdık.

Veriler bir parametrik test için koşulları karşılıyorsa, ekranın üst kısmındaki menüye gidip Analiz Et / Ortalamaları Karşılaştır / Eşleştirilmiş Örnekleri tıklatarak eşleştirilmiş örnekler t-testini (Şekil 6.1’de gösterildiği gibi) gerçekleştirmelisiniz. T Testi. Ardından, her iki değişkeni de vurgulamanız ve bunları Eşleştirilmiş Değişkenler kutusuna taşımanız ve testi çalıştırmak için Tamam’ı tıklamanız gerekir.

Veriler bir parametrik test için gerekli koşulları karşılamıyorsa, ekranın üst kısmındaki menüye gidip Analiz / Parametrik Olmayan Testler / 2 İlgili Örnekler’e tıklayarak Wilcoxon testini gerçekleştirmelisiniz. Ardından, yukarıda yaptığınız gibi, her iki değişkeni de vurgulayın ve bunları Test Çifti/Çiftleri Listesine taşıyın. Wilcoxon’un yanında bir onay işareti olduğundan emin olun ve testi çalıştırmak için Tamam’a tıklayın.

Özet

Bu bölümde şunları öğrendiniz:

• Bağımsız ve bağımlı değişkenler.
• Hipotez testi (deneysel ve sıfır hipotezler) ve kafa karıştırıcı değişkenleri dikkate almanın önemi.
• İki puan grubu arasındaki farkları karşılaştırmak için uygun istatistiksel test nasıl seçilir.
• Bağımsız örnekler ve ilgili örnekler arasındaki ve parametrik ve parametrik olmayan veriler arasındaki fark.
• Normal dağılımları ve istatistiksel ‘normallik testleri’ni kontrol etmek için histogramların nasıl üretileceği.
• Bağımsız numuneler t-testi nasıl üretilir ve sonuçlar nasıl yorumlanır (güven aralıkları dahil).
• Parametrik olmayan veriler için Mann-Whitney U testi nasıl üretilir. Aşağıdaki alıştırmalarda ayrıca öğreneceksiniz:
• Mevcut değişkenlerden yeni bir değişken nasıl hesaplanır.

Diğer önemli farklılıkları kontrol etme

Bu bölümde, iki danışman için memnuniyet dereceleri ve seans sayısındaki farklılıklara odaklandık. Şimdi, şu konularda önemli farklılıklar olup olmadığını görmek isteyebilirsiniz:

(a) iki danışman tarafından görülen hastaların yaşı;
(b) erkek ve kadın hastalardan memnuniyet derecelendirmeleri;
(c) erkek ve kadın hastalar için gerçekleştirilen seans sayısı;
(d) erkek ve kadın hastaların yaşı.

Uygun analizi (yani parametrik t-testi veya parametrik olmayan Mann-Whitney U testi) çalıştırmak için verilerin dağılımını kontrol etmeyi unutmayın.

Cinsel memnuniyet derecelendirmelerini analiz etmek için yeni bir değişken oluşturun

Ççapraz tablo, erkek hastaların çoğunluğunun (%71) John’u, kadın hastaların çoğunluğunun (%75) Jane’i gördüğünü ortaya koydu. Bunun doktor için önemli bir bilgi olabileceğini belirttik, çünkü bu, hasta tercihlerini, yani aynı cinsiyetten hasta ve danışman tercihini karşılamak için bir erkek ve bir kadın danışmanın hazır bulunmasının gerekli olduğunu düşündürebilir.

Şimdi, aranızdaki merak edenler bunun danışma ilişkisi üzerinde herhangi bir etkisi olup olmadığını merak edebilir, örneğin: Farklı cinsiyetten hasta-danışman oturumlarına kıyasla eşcinsel hasta-danışman oturumlarında memnuniyet oranları daha yüksek miydi?

Peki bunu nasıl araştıracaksınız? İşte bir ipucu: İlk önce, hastanın aynı cinsiyetten bir danışman görüp görmediğini kaydeden (Dönüştür/Hesapla’yı kullanarak) yeni bir değişken oluşturmanız gerekecek. Ardından, iki grup arasındaki ortalama memnuniyet derecelendirmelerini karşılaştırmak için bu yeni değişkeni bağımsız (gruplandırma) bir değişken olarak kullanabilirsiniz.

Notlar

Daha az yaygın olarak, ilgili örnekler, ilgili kriterlere göre eşleştirilmiş veya eşleştirilmiş kişiler olabilir. Ve SPSS aslında t testleri için “ilgili numuneler” yerine “eşleştirilmiş numuneler” terimini kullanır. İlgili numuneler için diğer terimler arasında “tekrarlanan ölçümler” ve “bağımlı numuneler” bulunur.

Bu varsayımlara yönelmek önemli olmakla birlikte, çalışmalar parametrik testlerin aslında bu koşullardan “ılımlı sapmalar” için oldukça sağlam olduğunu göstermiştir.

Medyan değerlerini şuraya giderek elde edebilirsiniz: Analiz et, sonra Ortalamaları Karşılaştır, sonra Means. Araçlar kutusunda, oturumları Bağımlı Listeye ve danışmanı Bağımsız Listeye koyun. Ardından, mevcut istatistiklerin bir listesini göreceğiniz Seçenekler’e tıklayın; medyanı seçin ve Hücre İstatistikleri kutusuna taşıyın, Devam’ı ve ardından Tamam’ı tıklayın.

The post U 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).