Bu oturumda aşağıdakileri yapmayı öğreneceksiniz:

• Karşılaştırma için bir Mann-Whitney U testi yapın ve yorumlayın
iki bağımsız örnek
• Şunlar için bir Wilcoxon Signed Ranks testi yapın ve yorumlayın:
ilgili iki örneğin karşılaştırılması
• Karşılaştırma için bir Kruskal-Wallis H testi yapın ve yorumlayın
iki veya daha fazla bağımsız örnek
• Bir Spearman’s Rank Order korelasyonunu gerçekleştirin ve yorumlayın

Önceki oturumların çoğu, μ gibi popülasyon parametrelerini içeren ve genellikle popülasyon dağılımları (örneğin, normallik ve varyans homojenliği) hakkında varsayımlar gerektiren istatistiksel testleri göstermiştir. Bazen normalliği varsayamayız ve bazen sahip olduğumuz veriler bir ortalama hesaplamaya uygun değildir (örneğin, veriler yalnızca sıralı olduğunda).

Bu oturumda yer alan teknikler parametrik olmayan yöntemler olarak bilinir ve tam da bu gibi durumlarda uygulanabilir. Özellikle, numunemizin normal bir popülasyondan alındığını varsayamadığımızda bunları öncelikle kullanacağız.

Genel bir kural olarak, parametrik testler daha ayırt edici ve güçlü olma eğiliminde olduğundan, parametrik olmayan bir test yerine parametrik bir test kullanmak tercih edilir. Ancak, örnek verilerimiz parametrik istatistiksel prosedürün altında yatan temel varsayımları karşılamadığında (örneğin normallik veya varyansın homojenliği) parametrik olmayan yöntemleri kullanmamız önerilir.

Çok çeşitli parametrik olmayan prosedürler mevcuttur ve SPSS bunların çoğunu içerir, ancak bu oturum daha yaygın birkaç temel teknik üzerinde odaklanacaktır.

Mann-Whitney U Testi

Mann-Whitney U testi, bağımsız örnekler t testinin parametrik olmayan versiyonudur. Daha spesifik olarak, iki bağımsız örneğiniz olduğunda ve bunların normal olmasa da aynı şekle sahip popülasyonlardan alındığını varsaydığımızda bu testi kullanırız. Mann-Whitney U testi sıra, aralık veya oran verileriyle kullanılabilir.

Bu testin arkasındaki temel prosedür, her iki gruptan alınan tüm puanları birleştirmeyi ve bunları sıralamayı içerir. İki grup arasında gerçek bir fark varsa, bir örnekten alınan değerler veya puanlar tüm sıralama düzeninin bir ucunda kümelenecek ve diğer örnekten alınan puanlar diğer uçta kümelenmelidir.

Alternatif olarak, gruplar arasında bir fark yoksa, her iki örnekten alınan puanlar tüm sıralama düzeni içinde karıştırılacaktır. Sıfır hipotezi, iki gruptan alınan puanların sistematik olarak kümelenmediği ve bu nedenle gruplar arasında bir fark olmadığıdır.

Salem Cadılık Denemelerinden gelen verileri hatırlayın. Bu veri setinde Salem Köyü’ndeki her bireyin ödediği vergiler hakkında bilgimiz var. Köy bakanı Peder Parris’in destekçileri olanlarla olmayanları ayırt edebiliriz. Bu testte, destekçilerin ve destekçi olmayanların karşılaştırılabilir vergiler ödediğini varsayacağız.

Mann-Whitney U testi örnek
Mann Whitney U testi SPSS
Mann-Whitney U testi ne zaman kullanılır
mann-whitney u testi pdf
Mann-Whitney U testi U değeri nedir
Mann Whitney U testi nasıl yapılır
Mann Whitney U Testi raporlama
Mann-Whitney U testi p değeri

Testi gerçekleştirmeden önce bu dağılımların normalliğini kontrol edelim. Salem adlı veri dosyasını açın.

Grafik Grafik Oluşturucu… Histogram’ı seçin ve ilk histogram simgesini (basit) önizleme alanına çizin. Ardından Ödenen Vergi’yi yatay eksene sürükleyin. Gruplar/Noktalar Kimliği sekmesine tıklayın ve Sütun Paneli Değişkeni’ni seçin. Ardından ProParris’i panel kutusuna sürükleyin. Öğe özellikleri altında, Normal eğriyi görüntüle’yi seçin. Başlıklar/Dipnotlar sekmesini kullanarak başlık ve adınızı histogramınıza yazın.

Histogramlarımız karşı sayfadadır. Burada, açıkça normal olmayan, karşılaştırılabilir şekle sahip iki çarpık dağılım görüyoruz.

Bu veriler, parametrik bağımsız örnekler t testinden ziyade parametrik olmayan Mann-Whitney U testi kullanılarak daha uygun bir şekilde analiz edilir. Şimdi aşağıdakileri yaparak Mann-Whitney U testine devam edelim:

Analiz Edin Parametrik Olmayan Testler Eski Diyaloglar 2 Bağımsız Örnekler… Test Değişkeni Listesi Vergi ödenir ve Gruplandırma Değişkeni proparri’dir. Bu iletişim kutusunda seçilebilecek birkaç test türü vardır, ancak biz varsayılan test olan Mann-Whitney U ile kalacağız.
Define Groups…’a tıklayın ve hangi grubun 1 ve hangisinin 2 olduğunu belirlememizi isteyen aşağıdaki iletişim kutusu belirir.
Desteklemeyenlere Grup 1 diyeceğiz (veri dosyasında 0 kodlular) ve destekçilere Grup 2 diyeceğiz (1 kodlular).

Bu çıktının ilk kısmı, iki grup hakkında bazı özet bilgileri gösterir; Her grup için sıraların toplamına dikkat edin. Mann-Whitney U istatistiği, .045’e eşit bir anlamlılık (P-değeri) ile 924.5’e eşittir. Bu nedenle, Paris yanlısı ve karşıtı sakinlerin ödediği vergi miktarında önemli bir fark olduğu sonucuna varıyoruz. Hangi grup daha fazla vergi ödedi? Nereden biliyorsunuz?

Wilcoxon İşaretli Sıralar Testi

Wilcoxon Signed Ranks testi, eşleştirilmiş örnekler t testinin parametrik olmayan versiyonudur. Özellikle, bir örnekten alınan ölçümleri tekrarladığımızda bu testi kullanırız, ancak ana popülasyonun şeklinin mutlaka normal olması gerekmez. Mann-Whitney U testi gibi, Wilcoxon Signed Ranks testi de sıra, aralık veya oran verileriyle kullanılabilir.

Bu testin verileri, tekrarlanan ölçümlerden elde edilen fark puanlarından oluşur. Bu farklılıklar daha sonra mutlak değerlerine göre (yani işaretlerine bakılmaksızın) küçükten büyüğe sıralanır.

İki önlem veya tedavi arasında gerçek bir fark varsa, fark puanları sürekli olarak pozitif veya sürekli olarak negatif olacaktır. Öte yandan, tedaviler arasında fark yoksa, fark puanları eşit olarak karıştırılacaktır. Boş hipotez, fark puanlarının sistematik olmadığı ve dolayısıyla tedaviler arasında bir fark olmadığıdır.

Normalde, parametrik olmayan bir test, bir parametrik test varsayımı, genellikle normallik varsayımı ihlal edildiğinde gerçekleştirilir. Örnek olması açısından, BP veri dosyasındaki bazı kalp atış hızı verileri üzerinde bir Wilcoxon Signed Ranks testi gerçekleştireceğiz. Spesifik olarak, soğuk suya daldırma görevi sırasında kalp atış hızını ve zihinsel aritmetik bir görev sırasında kalp atış hızını karşılaştıracağız. Lütfen bu verilerin normalliği ihlal etmediğini, ancak gösterim amacıyla kullanıldığını unutmayın.

BP veri dosyasını açın.

Parametrik Olmayan Testleri Analiz Edin Eski Diyaloglar 2 İlgili Örnekler… Değişkenler listesinde üzerlerine tıklayarak kalp atış hızı soğuk presor [hrcp] ve kalp atış hızı mental aritmetiği [hrma]’yı seçin.

Bu iletişim kutusunda seçilebilecek birkaç test var ama biz varsayılan test olan Wilcoxon Signed Ranks’a bağlı kalacağız.

Çıktının ilk kısmı sonuçları özetlemektedir. Negatif sıralar, zihinsel aritmetik sırasında kalp atış hızı, soğuk suya daldırma görevi sırasında kalp atış hızından daha düşük olan deneklere atıfta bulunur. Pozitif sıralar, mental aritmetik sırasında kalp atış hızı iki görevden daha yüksek olan deneklerdir. Bu durumda, bu görevlerde kalp atışları aynı olan üç denek vardı.

Pozitif Sıralara kıyasla Negatif Sıraların sıralarının toplamına dikkat edin. Bir z puanına dönüştürülen Wilcoxon Signed Ranks istatistiği -3.447’ye eşittir ve anlamlılık (P-değeri) .001’e eşittir. Bu nedenle, soğuk suya daldırma görevi sırasında kalp atış hızının zihinsel aritmetik göreve kıyasla önemli ölçüde değiştiği sonucuna varıyoruz. 

The post Mann-Whitney 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).

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).

Mann-Whitney U testi, bağımsız t testinin parametrik olmayan eşdeğeridir. İki bağımsız örneğin aynı dağılımdan olup olmadığını test eder. Mann Whitney U testi, bağımsız t testinden daha zayıftır ve varsayımlarını karşılayabiliyorsanız t testi kullanılmalıdır.

Varsayımlar
Mann-Whitney U testi daIa’nın sıralamalarını kullanır.Öncelikle, iki numune için daIa en azından sıralı olmalıdır. DO a s g~ dağılımının şekli vardır.

SPSS Veri Formatı
Bu komut, grup üyeliğini gösteren ikinci bir değişkeni temsil eden tek bir değişken gerektirir.

Komutu çalıştırmak için 4nalyze, ardından Parametrik Olmayan Testler ve ardından 2. Bağımsız Örnekler’e tıklayın. Bu, ana iletişim kutusunu getirecektir.

En az Değişken Listesi boşluğuna bağımlı değişkeni (bu örnek için LONG) girin. Bağımsız değişkeni (DENEYİM) Gruplama Değişkeni olarak girin. Mann- Whitney U’nun işaretli olduğundan emin olun.
Hangi iki grubu karşılaştıracağınızı seçmek için Grupları Tanımla’ya tıklayın. Bu örnek için, hiç tecrübesi olmayan (0) koşucuları, çok tecrübesi olan (2) koşucularla karşılaştıralım. Analizi çalıştırmak için Tamam’a tıklayın.

Çizim sonuçları
Önemli bir Mann-Whitney U sonucu, iki örneğin farklı olduğunu gösterir.

Önemli Olan İfade Sonuçları
Yukarıdaki örneğimiz önemlidir, bu nedenle aşağıdakileri belirtebiliriz:

Koşucunun bulunduğu yer incelenerek Mann-Whitney U testi hesaplandı.; ~Uzun mesafeli bir yarışta değişen deneyim seviyelerine sahipti. Tecrübesiz sporcular (m yer = 6.50), çok fazla tecrübeye sahip koşuculardan (m yer = 2.50; U = O.OO,p < .05) önemli ölçüde daha kötü sonuç verdi.

Wilcoxon Testi yorumlama
Mann Whitney U testi
Wilcoxon testi örnek
Wilcoxon testi nasıl yapılır
Wilcoxon testi ne için kullanılır
Kruskal Wallis testi örnek
Mann-Whitney U testi örnek
Wilcoxon testi SPSS

Önemli Olmayan İfade Sonuçları
Analizi uzun mesafe yarışı yerine kısa mesafe yarışı üzerinden yaparsak, önemli olmayan aşağıdaki sonuçları elde ederiz.

Kısa mesafeli bir yarışta deneyimi olmayan koşucular ile çok deneyime sahip koşucuların yarış performanslarındaki farkı incelemek için bir Mann-Whitney U testi kullanıldı. Yarışın sonuçlarında anlamlı bir fark bulunmadı (U = 7.50, P > .05). Tecrübesiz koşucular ortalama 4,63 puan aldı. Çok fazla deneyime sahip koşucular ortalama 4,38 puan aldı.

Alıştırma Egzersizi
Alıştırma 1’deki (Ek B) matematik puanlarının sıralı bir ölçekte ölçüldüğünü varsayın. Daha genç deneklerin « 26) yaşlı deneklerden önemli ölçüde daha düşük matematik puanlarına sahip olup olmadığını belirleyin.

Wilcoxon Testi

Açıklama
Wilcoxon testi, eşleştirilmiş örnekler (bağımlı) t testinin parametrik olmayan eşdeğeridir. İlgili iki örneğin aynı dağılımdan olup olmadığını test eder. Wilcoxon testi bağımsız t testinden daha zayıftır, bu nedenle varsayımlarını karşılayabiliyorsanız t testi kullanılmalıdır.

Varsayımlar
Wilcoxon testi, sıralamalardaki farklılığa dayanmaktadır. İki numune için veriler en azından sıralı olmalıdır. Dağılımın şekli hakkında herhangi bir varsayım yoktur.

SPSS Veri Formatı
Test iki değişken gerektirir. Bir değişken, bağımsız değişkenin bir düzeyindeki bağımlı değişkeni temsil eder. Diğer değişken, bağımsız değişkenin ikinci düzeyindeki bağımlı değişkeni temsil eder.

Komutu Çalıştırmak
Komut, 4.analiz et, ardından Parametrik Olmayan Testler, ardından 2 İlgili Örnek’e tıklanarak bulunur. Bu örnek, RACE.SAV veri kümesini kullanır.

Bu, Wilcoxon testi için iletişim kutusunu getirecektir. Bağımlı t testi için onunla iletişim kutusu arasındaki benzerliğe dikkat edin. Sorun yaşarsanız, bağımlı (eşleştirilmiş) ile ilgili bölüme bakın.
örnekler) Bölüm 6’daki t testi.

LONG ve MEDIUM değişkenlerini bir çift olarak aktarın ve testi çalıştırmak için Tamam’a tıklayın. Bu, koşucuların uzun ve orta mesafeli yarışlarda eşit performans gösterip göstermediğini belirleyecektir.

Çıktıyı Okumak
Çıktı iki bölümden oluşmaktadır. İlk kısım, iki değişken için özet istatistikler verir. İkinci bölüm Wilcoxon testinin sonucunu içerir (Z olarak verilir).

Buradaki örnek, uzun mesafe ve orta mesafe yarışlarının sonuçları arasında önemli bir fark bulunmadığını göstermektedir.

Önemli Olan İfade Sonuçları
Anlamlı bir sonuç, iki ölçüm arasında bir değişiklik olduğu anlamına gelir. Böyle bir şey olursa şunları söyleyebiliriz:

Bir Wilcoxon testi, kısa mesafe ve uzun mesafe yarışlarının sonuçlarını inceledi. Sonuçlarda anlamlı bir fark bulundu (Z = 3.40, p < .05). Kısa mesafe sonuçları, uzun mesafe sonuçlarından daha iyiydi. Bu sonuçların hayali olduğunu unutmayın.

Önemli Olmayan İfade Sonuçları
Aslında, yukarıdaki örnekteki sonuçlar önemli değildi, bu yüzden şunları söyleyebiliriz:

Bir Wilcoxon testi, orta mesafe ve uzun mesafe yarışlarının sonuçlarını inceledi. Sonuçlarda anlamlı bir fark bulunmadı (Z = -0.121, p > .05). Orta mesafe sonuçları, uzun mesafe sonuçlarından önemli ölçüde farklı değildi.

Uygulama Egzersizi
Kısa mesafe yarışlarının sonucunun orta mesafe yarışlarından farklı olup olmadığını belirlemek için RACE.SAV veri dosyasını kullanın. Sonuçlarınızı ifade edin.

Kruskal-Wallis H Testi Açıklaması

Kruskal-Wallis H testi, tek yönlü ANOVA’nın parametrik olmayan eşdeğeridir. Aynı popülasyondan birkaç bağımsız örneğin gelip gelmediğini test eder.

Varsayımlar
Parametrik olmayan bir test olduğu için çok az varsayım vardır. Ancak, test sıralı bir ölçüm düzeyi varsaymaktadır.

SPSS Veri Formatı
SPSS, bağımlı değişkeni temsil etmek için bir değişken ve bağımsız değişkenin seviyelerini temsil etmek için başka bir değişken gerektirir.

Komutu Çalıştırmak
Bu örnek, RACE.SAV veri dosyasını kullanır. Komutu çalıştırmak için, A.analiz Et’i, ardından Parametrik Olmayan Testler’i ve ardından K Bağımsız Örnekler’i tıklayın. Bu, ana iletişim kutusunu getirecektir.

Bağımsız değişkeni (deneyimi) Gruplama Değişkeni olarak girin ve en düşük (0) ve en yüksek (2) değerleri tanımlamak için Aralık Tanımla’ya tıklayın. En az Değişken Listesine bağımlı değişkeni (UZUN) girin ve Tamam’a tıklayın.

Çıktıyı Okumak
Çıktı iki bölümden oluşmaktadır. İlk kısım, gruplama (bağımsız) değişkeni tarafından tanımlanan grupların her biri için özet istatistikler verir.

Çıktının ikinci kısmı Kruskal-Wallis testinin sonuçlarını verir (ki-kare değeri olarak verilir, ancak bunu H olarak tanımlayacağız). Buradaki örnek, 9.846’nın önemli bir değeridir.

The post Wilcoxon 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).