Bir popülasyon normal kabul edilemiyorsa, 21. Oturumda sunulanlar gibi büyük örnekler veya parametrik olmayan teknikler kullanmalıyız. Ancak, ana popülasyonun normal olduğunu varsayabilirsek, o zaman küçük örnekler t dağılımı kullanılarak işlenebilir. Normal olan bir popülasyondan küçük bir örnek alalım: Gelen üniversite birinci sınıf öğrencilerinin SAT puanları.

Dosya Açık Veriler… Kolejleri Seçin.

Tanımlayıcı İstatistikleri Analiz Et Keşfet… Bağımlı Listedeki tek değişken olarak Ort Kombine SAT [combsat] değişkenini seçin. Tamam’ı tıklatmadan önce, Görüntüle altında, İkisinin de seçili olduğundan emin olun. Ardından, aşağıda gösterilen iletişim kutusunu açmak için Plots… düğmesine tıklayın. Gösterildiği gibi tamamlayın ve ardından Devam ve Tamam’a tıklayın.

Görüntüleyici penceresinde, önce önemli sayıda eksik gözlemi not ederiz; bu veri setinde, birçok okul ortalama SAT puanlarını bildirmedi. Aralık tahminlerine bakmadan önce, önce aşağı kaydırın ve değişken için histograma bakın. Temeldeki değişkenin normal dağıldığını kuvvetle önerir. Bu çıktıdan ortalama ve standart sapmayı da bulabiliriz.

Bu veri kümesini ABD kolejleri ve üniversitelerinden oluşan bir nüfus olarak ele alalım ve küçük örnek bir prosedürü göstermek için kullanalım. Bu popülasyonda, μ = 967.98 ve σ = 123.58 olduğunu biliyoruz ve popülasyon en azından kabaca normaldir.

Küçük bir örneği nasıl analiz edeceğimizi göstermek için, ondan küçük bir rastgele örnek seçelim. μ için bir güven aralığı oluşturmak için örnek ortalamayı kullanacağız. Veri Düzenleyiciye geçin.

Veri Seçme Vakalar… Rastgele vaka örnekleri’ni seçin ve Örnek… işaretli düğmeyi tıklayın. Aşağıda gösterildiği gibi, ilk 1.302 vakadan tam olarak 30 vaka istediğimizi belirtin. Okulların yaklaşık %60’ı ortalama SAT puanları bildirdiğinden, bu bize örneğimizde üzerinde çalışabileceğimiz yaklaşık 18 vaka vermelidir.

Tanımlayıcı İstatistikleri Analiz Edin Keşfedin… Görüntüleyici pencerenizdeki sonuç aralığına bakın (çıktımızın bir kısmı burada görünür). Gerçek μ değerini içeriyor mu? Hepimiz benzersiz bir rastgele sayı çekirdeği kullansaydık, sınıftaki herkes μ içeren bir aralık görür mü? 

Kolejler2007

Bu dosya, US News tarafından Amerika Birleşik Devletleri’ndeki kolej ve üniversitelerden toplanan son verileri içerir.

1. Tam veri seti ile ABD kolejlerindeki ortalama öğrenci-öğretim üyesi oranı için %95 güven aralığı tahmini oluşturun.
2. Bu aralık, ABD’deki tüm kolejlerin %95’inin bu aralıkta oranlara sahip olduğunu mu gösteriyor? Düşünceni açıkla.

F500 2005

Bu dosya, Fortune dergisi tarafından bildirildiği üzere, 2005 yılında en yüksek piyasa değerine sahip 500 ABD firmasının finansal performans rakamlarını içermektedir.

3. Gelir yüzdesi olarak ortalama Kar için %95’lik bir güven aralığı oluşturun. Bu aralık bize ne anlatıyor?
4. 2005 Fortune 500’ü rastgele bir örneklem olarak kabul edebilir miyiz? Ebeveyn popülasyonu ne olurdu?
5. Bu değişken normal bir popülasyondan alınmış gibi mi görünüyor? Bunu belirlemek için hangi kanıtları düşünürdünüz?

Bu dosya, çeşitli etkinliklerde bir lise yüzücü takımının zamanlarını içerir. Her öğrenci en az bir etkinlikte iki “eleme” veya deneme kaydetti.

6. 100 metre serbest stilde ilk zamanların ortalaması için %90’lık bir güven aralığı oluşturun. (İpucu: Bir faktör olarak eventrep kullanın; bu sorunun cevabını bulmak için çıktıyı seçici olarak okumanız gerekecek).
7. Aynı işlemi 100 metre serbestte ikinci kez yapın.
8. Yeni oluşturduğunuz iki aralığın karşılaştırmasını yorumlayın. Karşılaştırmaların altında yatan gerçek dünya nedenleri önerin.

Popülasyon örnekleri
Popülasyon Nedir
Toplanmış varyans nedir
Popülasyon özellikleri
Popülasyon örnekleri istatistik
Popülasyon yoğunluğunu artıran faktörler
Anakutle ortalaması formülü
Örneklem ortalaması formülü

İhracat

Bu dosya, 1948-1996 yılları için ABD ihracat ve ithalatının dolar değeri hakkında aylık verileri içerir. 

9. Askeri yardım gönderileri hariç ABD’ye yapılan ihracatın ortalama değerini tahmin edin. %95’lik bir güven düzeyi kullanın.
10. Genel İthalatın ortalama değerini de %95 güven düzeyini kullanarak tahmin edin.
11. Ortalama olarak, ABD’nin ihraç ettiğinden daha fazlasını ithal etme eğiliminde olduğunu söyleyebilir misiniz (askeri yardım gönderileri hariç)? #9 ve #10’a verdiğiniz yanıtlara bakarak açıklayın.
12. Bu dosyada kapsanan dönem için ithal otomobil ve parçalarının ortalama değerini yine %95 güven seviyesini kullanarak tahmin edin.

MFT

Bu veriler, Binbaşı Alan Testi (doğa bilimlerinden birinde MFT) alan öğrencilerden toplanır. Öğrencilerin SAT puanları da dahildir.

13. Hem sözel hem de matematik SAT puanları için %95 güven aralıkları oluşturun. Bulduklarınızı yorumlayın. Ulusal olarak SAT puanlarının ortalama teorik puanının 500 olduğunu bilerek, bu aralıklar görmeyi bekleyebileceğiniz şeyler mi? Bu aralıklara dayanarak, bu öğrencilerin sözel becerilerden daha güçlü matematiksel becerilere sahip oldukları sonucuna varmak mantıklı mıdır? Nedenini açıkla.
14. Toplam MFT’nin ortalama puanı için %95’lik bir güven aralığı oluşturun. Bulgularınız hakkında yorum yapın.

Uyku

Bu veriler, memelilerin uyku alışkanlıklarının bir koleksiyonudur. Ayrıca her hayvan için yaşam beklentilerini de içerir. İnsanların günde ortalama 8 saat uyuduğunu ve maksimum insan ömrünün 100 yıl olduğunu unutmayın.

15. Hem toplam uyku hem de yaşam süresi için %95 güven aralıkları oluşturun. Dikkatinizi çeken ilginç bir şey hakkında yorum yapın. Yaşam süresi ve toplam uyku birbiriyle nasıl ilişkili olabilir?

Tek Örnek Hipotez Testleri

Bu oturumda aşağıdakileri yapmayı öğreneceksiniz:

• Bir popülasyon ortalamasına ilişkin hipotez testleri gerçekleştirin
• Küçük numune testi için koşulları doğrulayın

Hipotez Testinin Mantığı

Önceki oturumda, ana sorular bir popülasyon parametresinin tahmin edilmesini içeriyordu – “μ’nin değeri nedir?” gibi sorular. Çoğu durumda, bir parametreyi tahmin etmekle, onu belirli bir değerle karşılaştırmaktan daha az ilgileniriz—yani, “μ 7’den büyük mü?” gibi sorular. Bu oturum, bu ikinci tür soruyu araştırıyor.

Bu iki tür soru arasındaki ayrımın altını çizmek için adalet sisteminden bir analoji düşünün. Bir suç işlendiğinde polisin sorduğu soru “Bunu kim yaptı?” Bir şüpheli tutuklanıp mahkemeye çıkarıldıktan sonra jüriye sorulacak soru şudur: “Sanık bunu yaptı mı?” Sorular açıkça ilişkili olsa da farklıdır ve mevcut kanıtları yorumlama yöntemleri de farklıdır.

Rastgele örnekler bir popülasyon hakkında eksik kanıt sağlar. Bir hipotez testinde, tıpkı mahkemede bir davalının olması gibi, genellikle nüfus hakkında bir ilk varsayıma sahibiz. Hipotez testi yöntemleri, bu tür kanıtların tartılmasında temkinli bir yaklaşım benimsemek üzere tasarlanmıştır.

Testler, başlangıçtaki inanca önemli bir avantaj sağlamak için kurulur ve yalnızca örnek veriler çok zorlayıcıysa, ilk konumumuzu terk ederiz. Kısacası, hipotez testi yöntemleri, ikna edici kanıtın çalışan bir tanımını sağlar.

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

Bu bölüm iki popülasyonun karşılaştırılmasına odaklanmaktadır. Bu tür karşılaştırma, aşağıdaki gibi soruları yanıtlamak için kullanılır:

Ortalama olarak, kadın ve erkeklerin vücut sıcaklıkları aynı mı?
Her sabah bir aspirin tableti alan kişilerde kalp krizi riski daha mı düşük?
Bir diş macunu, çürüklerle savaşmada genellikle diğerinden üstün müdür?
Ortalama olarak, yüksek lisans öğrencileri istatistikleri beğenen öğrencilerden daha fazla mı gösteriyor?

Bu soruları cevaplamak için, her popülasyondan (örneğin, erkekler ve kadınlar) bir örnek alınır ve örneklerin ortalamaları (veya oranları veya medyanları) karşılaştırılır. Örnekleme hatası sonucu örnekler arasındaki fark beklenenden büyükse, popülasyonların farklı olduğu sonucuna varırız. Bölüm 10’daki hipotez testinde olduğu gibi, prosedürler popülasyon standart sapmalarının bilinip bilinmemesine bağlı olarak farklılık gösterir. Bu kitapta, popülasyon standart sapmalarının bilinmediği daha olası bir örneği ele alıyoruz.

İKİ BAĞIMSIZ ORTAMIN KARŞILAŞTIRILMASI

Popülasyon ortalamalarını karşılaştırırken, iki dağılımın popülasyon standart sapmalarını nadiren biliyoruz. Bununla birlikte, ortalamalar arasındaki farkın standart hatasını belirlemek için tahmin edilebilirler. Test prosedürleri, iki standart sapmanın eşit olduğunun kabul edilip edilemeyeceğine bağlı olarak biraz farklıdır. SPSS, testi her iki koşul türü için de gerçekleştirir. Bu bölüm, standart sapmaların eşit olarak ele alındığı daha yaygın durumu tartışır.

“bodytemp.sav” veri dosyası, 130 erkek ve kadın yetişkin için vücut ısısı ve nabız hızı hakkında bilgi içerir. Normal vücut sıcaklığında ortalama olarak erkek ve dişilerin farklılık gösterip göstermediğini belirlemek istediğimizi varsayalım. Boş ve alternatif hipotezler H0: μfemale = μmale ve H1: μfemale μmale’dir. Hipotezi %5 düzeyinde test edeceğiz.

Artık testi aşağıdaki gibi yapmak için SPSS kullanabiliriz. Veri dosyasını açtıktan sonra:

1. Menü çubuğundan Analiz Et’e tıklayın.
2. Açılır menüden Ortalamaları Karşılaştır’a tıklayın.
3. Açmak için açılır menüden Bağımsız Örnekler T-Testini tıklayın.
Bağımsız Örnekler T Testi iletişim kutusu.
4. Tıklayın ve sağ üst ok düğmesini kullanarak Test Değişken(ler)i kutusunun “temp” değişkenini hareket ettirin.
5. Sağ alt ok düğmesini kullanarak “sex” değişkenini Gruplama Değişkeni kutusuna tıklayın ve taşıyın.
6. “sex” değişkeninden sonra parantez içinde iki soru işaretinin göründüğüne dikkat edin. Bu, ortalama farklarını hesaplamak istediğiniz sınıf değişkeninin iki değerini belirtmeniz gerektiği anlamına gelir. Bunu yapmak için, Grupları Tanımla iletişim kutusunu açmak için Grupları Tanımla’ya tıklayın.
7. Örneğimizde dişiler 0, erkekler 1 olarak kodlanmıştır. Bu nedenle bu sayıları Grup 1 ve Grup 2 kutularına giriniz. (Gruplandırma değişkeninin ikiden fazla değeri varsa kesme noktası seçeneği kullanılır.)
8. İletişim kutusunu kapatmak için Devam’a tıklayın.
9. Prosedürü çalıştırmak için Tamam’a tıklayın.

Popülasyon özellikleri
Popülasyon Nedir
Tür ve popülasyon arasındaki fark
Hardy-Weinberg Dengesi
Aynı popülasyonda bulunan iki birey hangi özelliklere sahiptir
Popülasyon örnekleri
Popülasyon yoğunluğu
Populasyon Genetiği Ders Notları

Listenin üst kısmı numunelerin her biri için özet bilgileri (n’ler, ortalamalar, standart sapmalar ve standart hatalar) görüntüler. Bu durumda, dişilerin ortalama sıcaklığı 98.394°F ve erkeklerin ortalama sıcaklığı 98.105°F’dir. Fark 98.394 – 98.105 = .289°F. Şekil, “Ortalama Fark” sütunundaki alt tabloda listelenmiştir.

Bu tablo ayrıca, biri eşit varyans varsayımına dayalı, diğeri eşit olmayan varyans varsayımına dayanan iki farklı t-istatistik gösterir. Sadece eşit varyans durumunu ele alacağız. Test istatistiği t = 2.285’tir.

t-istatistiği, 130 – 2 = 128 serbestlik derecesi ile t-dağılımından elde edilen önem noktaları ile karşılaştırılır. Bu, SPSS tarafından yapılır ve yazdırılan P değeriyle sonuçlanır (Sig. (2-kuyruklu) sütununda). P = .024, .05’ten küçük olduğundan, sıfır hipotezi reddedilir ve ortalama olarak kadınların erkeklerden daha yüksek vücut ısısına sahip olmadığı sonucuna varırız.

Çıktı ayrıca ortalama fark için %95’lik bir güven aralığı içerir. Yani erkekler ve kadınlar için ortalama sıcaklık farkı %95 güvenle 0,04 ile 0,54 derece arasındadır. 0 (kadınlar ve erkekler arasında ortalama sıcaklıkta hiçbir farkı temsil etmez) aralık içinde olmadığı için, anlamlılık testinin sonuçları doğrulanır.

Tek Kuyruklu Testler

Tek kuyruklu bir testin yürütülmesi için SPSS prosedürü, iki kuyruklu bir testinkiyle aynıdır; sadece P değerinin nasıl kullanıldığına göre farklılık gösterir. Bildirilen P değeri iki uçlu bir test için olduğundan, P/2 ile ‘yi karşılaştırmalı ve ayrıca örnek ortalamanın alternatif hipotez tarafından desteklenen yönde farklı olduğunu doğrulamalıyız. Örnekte, .012 < .05 ve erkekler için örnek ortalaması, kadınlar için örnek ortalamasından daha azdır. Bu nedenle, %5 anlamlılık düzeyinde H0: μfemale μmale’i H1: μfemale > μmale lehine reddederiz.

Kategorik Verilere İlişkin Çıkarım

Kategorik değişkenlerin önem testleri, bir dizi gözlemlenen frekansın varsayımsal bir dağılımla belirtilen frekanslarla karşılaştırılmasını içerir. Örneğin şunları sorabiliriz:

İnsanların doğdukları ayda ölme olasılığı diğer aylarla aynı mı?
Irk/etnik köken ile siyasi mensubiyet arasında bir ilişki var mı?
Meslek seçimi cinsiyetle mi ilgili?

Bu bölüm, eşit ve eşit olmayan olasılıklarla uyum iyiliğini hesaplamak, ki-kare bağımsızlık testi yapmak ve phi katsayısı, lambda katsayısı ve katsayı gibi kategorik değişkenler arasındaki ilişki ölçümlerini hesaplamak için SPSS’nin nasıl kullanılacağını açıklar.

TESTLER

Veriler bir kategorik değişkenden oluştuğunda, kategorilerdeki yanıtların oranlarının belirli bir kalıba uyup uymadığını sormak genellikle bilgilendiricidir. Bu tür soruları ele alma prosedürüne uygunluk testi denir.

Eşit Olasılıklar

Bu çizimde, kişinin doğum ayında veya yılın herhangi bir ayında meydana gelme olasılığının eşit olduğu hipotezini test etmek için “death.sav” veri dosyasındaki verileri kullanacağız. Boş hipotez H0: p1 = p2 = … = p12 = 1/12.

Veri dosyasındaki her giriş, kişinin doğum ayına göre ölüm ayını gösteren bir sayıdır; örneğin, –6, ölüm ayının doğum ayından 6 ay önce olduğunu gösterir, 0, her iki ayın da aynı olduğunu gösterir, vb. Bunu .01 seviyesinde test edeceğiz. Varsayılan olarak SPSS, eşit oranlar hipotezini test etmek için ki-kare istatistiğini hesaplar.

Veri dosyasını açtıktan sonra:

1. Menü çubuğundan Analiz Et’e tıklayın.
2. Açılır menüden Parametrik olmayan testler seçeneğine tıklayın.
3. Ki-Kare Testi iletişim kutusunu açmak için Ki-Kare’ye tıklayın.
4. Değişken adına (“ay”) ve onu Test Değişken Listesi kutusuna taşımak için sağ ok düğmesine tıklayın.
5. Tamam’a tıklayın.

Herhangi bir ayda ölme şansının orantılı olarak eşit olduğunu varsaydığımız için, 12 ayın her birinde beklenen ölen birey sayısının 348/12 = 29 olduğunu görüyoruz. Test istatistiği 22.07 ve 11 serbestlik derecesi. .024 olan P değeri, H0’ı %1 düzeyinde kabul etmemize ve insanların diğer herhangi bir ayda olduğu gibi doğdukları ayda ölme olasılığının eşit olduğu sonucuna varmamıza yol açar.

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