SPSS’yi Tek Yön prosedürünü gerçekleştirmeye yönlendirmek için:

(1) Menü çubuğundan İstatistikler’e tıklayın.
(2) Açılır menüden Ortalamaları Karşılaştır’a tıklayın.
(3) Tek Yönlü ANOVA iletişim kutusunu açmak için açılır menüden Tek Yönlü ANOVA’ya tıklayın.
(4) Sağ üst ok düğmesini kullanarak “kelimeler” değişkenini Bağımlı Liste kutusuna tıklayın ve taşıyın.
(5) Sağ alt ok düğmesini kullanarak “info_set” değişkenini Faktör kutusuna tıklayın ve taşıyın.
(6) Tek Yönlü ANOVA: Aralık Tanımla iletişim kutusunu açmak için Derme Range düğmesine tıklayın.
(7) “info_set” faktörü için değer aralığı 1 ila 3’tür. Minimum kutusuna 1 ve Maksimum kutusuna 3 değerini girin.
(8) İletişim kutusunu kapatmak için Devam’a tıklayın.
(9) Tek Yönlü ANOV A iletişim kutusunun sağ alt köşesindeki Seçenekler düğmesine tıklayın.
(10)İstatistiklerkutusununTanımlayıcıseçeneğinetıklayın.(Bu seçenekher bilgi kategorisi için ayrı ayrı ortalama,standart sapma, güven aralığı, standart hata ve minimum ve maksimum değerleri sağlar.)
(11) Etiketleri Görüntüle seçeneğine tıklayın.
(12) İletişim kutusunu kapatmak için Devam’a tıklayın. (13) Prosedürü çalıştırmak için Tamam’a tıklayın.

ANOVA çıktısı gösterilmektedir. Bu listedeki varyans tablosunun analizine benzer. F Prob. (.0000), 2 ve 15 serbestlik dereceli 22,5 F-Oranına karşılık gelen P değerini temsil eder. Popülasyon ortalamalarının eşit olduğu sıfır hipotezi, .00005’e eşit veya daha büyük herhangi bir ex için reddedilir. Böylece, bilgi setine dayalı olarak ezberlenen ortalama kelime sayılarında üç grup arasında farklılıklar olduğu sonucuna varılmıştır.

Bu listenin orta ve alt kısımları, Tanımlayıcılar seçeneği aracılığıyla açıklayıcı istatistikler talep etmemizin sonucudur. Buradan, bilgisiz grubun hatırladığı ortalama kelime sayısının 4 olduğunu; üç kategori grubuna göre 9’du; ve altı kategori grubuna göre 5’ti. SPSS ayrıca her grup için hatırlanan kelime aralığını listeler ve her bir ortalama için %95’lik bir güven aralığı hesaplar. Toplam etiketli satır, 18 gözlemin tamamı için aynı sonuçları verir.

Eşit Olmayan Örneklem Boyutlarına Sahip Bir Örnek

SPSS ile eşit olmayan hücre boyutlarıyla varyans analizi gerçekleştirme yöntemi, eşit örnek boyutları için olanla aynıdır. “final.sav” veri dosyasını ve yukarıdaki  prosedürü kullanarak, anadili İngilizce olan öğrenciler ve diğer öğrenciler arasında ortalama ders notlarında bir fark olmadığı hipotezini test etmek için bir ANOVA gerçekleştirebiliriz. “Dil” faktörünü “info_set” faktörü için iki seviye ve “kelimeler” için “derece” değişkeni ile değiştirerek 1-13 arasındaki adımları takip edeceğiz. Sonuçlar listelenir.

Bu çıktı, biçim olarak Şekil 16.3 ile aynıdır. Örneklemde ana dili İngilizce olmayan 15 öğrenci, ancak ana dili İngilizce olan 53 öğrenci olduğuna dikkat edin. F oranı büyüktür (7.4715) ve P değeri .0080’dir. Buradan, dil bazında final ders notlarında farklılıklar olduğu sonucuna varıyoruz. Aslında, bu analizde karşılaştırılacak sadece iki grup olduğundan, anadili İngilizce olan kişilerin ortalama olarak daha iyi performans gösterdiği sonucuna varabiliriz. Anadili İngilizce olanlar için örnek ortalaması 136.00 ve anadili İngilizce olmayanlar için 119.73’tür.

Post-hoc test çeşitleri
Dunnet testi
Çoklu karşılaştırma testleri nelerdir
Post hoc analiz
Games-Howell testi
Scheffe testi
Duncan testi yorumlama
Post hoc testi neden yapılır

Varyans Analizi Hakkında Daha Fazla Bilgi

Diğer istatistiksel prosedürlerde olduğu gibi, verilerin ANOV A’nın altında yatan varsayımları karşılayıp karşılamadığını değerlendirmek önemlidir. Bu varsayımlar, (1) gözlemlerin bağımsızlığını, (2) alt grup ortalamalarının normal dağılımını ve (3) popülasyon varyanslarının homojenliğini içerir. 

(2) ve (3) koşullarının ihlaline ilişkin olarak varyans analizi oldukça sağlam olsa da, özellikle örneklem büyüklükleri küçük ila orta düzeydeyse, bu varsayımlar rutin olarak incelenmelidir. Örneğin, gösterildiği gibi normallikten sapmaları değerlendirmek için bağımlı değişkenin histogramlarını inceleyebilirsiniz. İki grubun varyanslarının eşit olup olmadığını belirlemek için resmi bir test verir. İkiden fazla popülasyon söz konusu olduğunda, benzer olup olmadıklarını görmek için örnek varyansları incelenmelidir. Örneğin üç grubun standart sapması aynı genel aralıktadır.

Hangi Gruplar Hangilerinden Ne Kadar Farklı?

İki Aracın Karşılaştırılması

Popülasyon farklı olduğunda, farkın derecesini tahmin etmek bilgilendiricidir. Değişkenin ölçeği iyi biliniyorsa, ham ortalama farkı, farkın büyüklüğünü tanımlamanın anlamlı bir yolu olabilir. Ölçek tanıdık değilse, ortalama bir farkın büyüklüğünün tahmin edilmesi, genellikle standart sapma birimlerinde ifade edilen ortalama fark olan bir etki büyüklüğü hesaplanarak gerçekleştirilir.

SPSS, Tek Yönlü ANOVA prosedüründe etki büyüklüklerini hesaplamaz, bu nedenle bunların elle hesaplanması gerekir. Çoğu çalışmada, uygun standart sapma, hücre içi ortak standart sapmadır; bu, gruplar içindeki ortalama karenin karekökü. Nihai istatistik notu örneğinde (Şekil 16.3), yerli ve yerli olmayan arasındaki farkın etki büyüklüğü
İngilizce konuşanlar (136.00 – 119.73)IV414.04 = 0.80. Ortalama olarak, anadili İngilizce olan kişiler, anadili İngilizce olmayanların üzerinde 0.80 standart sapma olan istatistik notları aldı.

Ayrıca  verilen yaklaşımı kullanarak iki ortalamanın farkı için bir güven aralığı hesaplayabiliriz. Nihai istatistik notu örneğinde, %95 güven aralığı için t değeri ~(.025)’tir. Ders kitabındaki Ek III’ten, t değeri yaklaşık olarak 2.000’e eşittir. Ortalama fark 136.00 – 119.73 = 16.27’dir ve farkların standart hatası V414.04 x (1115 + 1/53) = 5.95’tir. Güven aralığının alt sınırı 16.27 – (2.00 x 5.95) = 4.37 ve üst sınır 16.27 + (2.00 x 5.95) = 27.17’dir. Anadili İngilizce olan ve olmayanlar arasındaki ortalama final notları arasındaki fark için %95 güven aralığı (4.37, 28.17)’dir. Ortalama fark için tüm makul değerler, anadili İngilizce olan kişilerin lehinedir.

Spesifik Farklılıkların İkiden Fazla Anlam Testi

Varyans analizine dahil olan ikiden fazla popülasyon olduğunda, genel F oranından, ortalamaların birbirinden önemli ölçüde farklı olduğunu basitçe inceleme yoluyla söylemek imkansızdır. Karşılaştırmak istediğiniz belirli araç çiftleri için bireysel testler yapmalısınız. Bununla birlikte, birden fazla test yapmak, tip I hata olasılığını artırır, böylece Bonferroni prosedürü gibi bir tür ayarlama yapılması gerekir.

SPSS ANOVA prosedürünün Bonferroni karşılaştırmalarını hesaplama seçeneği vardır, ancak “değiştirilmiş” bir yaklaşım kullanır; bu nedenle testleri elle hesaplayacağız. Standart ANOVA çıktısı, t istatistiğini hesaplamak için gereken tüm değerleri içerir. Üç grup örneğinde (Şekil 16.3) yapılabilecek üç olası ikili karşılaştırma vardır. “Üç kategori” grubuna kıyasla “bilgi yok” testi için test istatistiği t = (4 – 9) şeklindedir.  [J1.87 x (116 + 116)] = -6.34. Benzer şekilde, üç kategoriye kıyasla altı kategori için t-istatistiği t = -5.07’dir ve altı kategori için hiçbir bilgi ile karşılaştırıldığında t = 1.27’dir.

Aile bazında .03’lük bir a düzeyi seçersek, bireysel karşılaştırmalar için a değeri a* = .03/3 = .01 olur. 15 serbestlik derecesine sahip t dağılımından iki kuyruklu bir test için anlamlılık noktaları ±2.947’dir. Bu nedenle, üç kategorili yöntemin hem bilgisiz hem de altı kategorili yönteme göre daha üstün olduğu sonucuna varıyoruz. Bununla birlikte, bilgisiz ve altı kategorili yaklaşımlar arasında ortalama performans açısından bir fark yoktur.

The post Eşit Olmayan Örneklem – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri first appeared on Akademi Delisi (Tez Yaptırma).