Tahmin Değişkenini Merkezleme – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

info@akademidelisi.com * 0 (312) 276 75 93 * Her bölümden, Ödev Yazdırma, Proje Yaptırma, Tez Yazdırma, Rapor Yazdırma, Makale Yazdırma, Araştırma Yazdırma, Tez Önerisi Yazdırma talepleriniz için iletişim adreslerini kullanın. Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum

Tahmin Değişkenini Merkezleme – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

28 Ocak 2022 Regresyon Analiz makale Regresyon Analizi Varsayımları Regresyon analizi yorumları 0
“Verimsiz” Kod Nedir? – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

Basit Doğrusal Regresyonda Tahmin Değişkenini Merkezleme

A z puanı, ortalanmış bir puanın ayrıntılı bir biçimidir; ortalama üzerinde ortalanır ve herhangi bir z puanı, bir puan ile dağılımın ortalaması arasındaki mesafeyi temsil eder. Basit bir sapma puanından daha ayrıntılıdır çünkü puanın ortalamadan uzaklığı standart sapmaya bölünerek her bir veri noktası ile ortalama arasındaki mesafe standart sapma birimlerinde ifade edilir.
Merkezleme, regresyondaki etkileşim etkileriyle uğraşırken ve çok düzeyli modellemeyi içeren bir analiz gerçekleştirirken yaygın olarak uygulanan bir stratejidir.

Basit doğrusal regresyon bağlamında, merkezleme için iki basit seçenek vardır:

• Ortalama merkezleme (çok seviyeli modelleme bağlamında daha kesin olarak genel ortalama merkezleme olarak adlandırılır), bir değişkenin ham puanlarını, o değişkenin genel ortalamasından sapmalara (mesafelere) dönüştürür. Böyle bir merkezlemede ortalama,

•Dönüştürülmüş dağılımın merkezi ve yeni sıfır değeri olur. Bu bölümde gösterdiğimiz strateji budur. Referans puanı merkezleme, araştırmacılar için muhtemelen özel bir anlamı olan belirli bir puanı referans değeri olarak seçmemizi gerektirir.

Buna örnek olarak, elektrikçi ehliyeti almak için başvuranların yazılı sınavda aldıkları puan; böyle bir sınav puanının, test puanı dağılımının ortalaması olması pek olası değildir, ancak lisanslama sınavı performansına dayalı iş başında performansı öngören bir regresyon çalışmasında referans puan olarak bir eyalet ruhsatlandırma kurumu için aslında daha fazla kullanılabilir. Böyle bir merkezleme, ham puanları bu referans değerinden sapmalara (mesafelere) dönüştürür. Böyle bir merkezlemede, referans puanı dönüştürülmüş dağılımın merkezidir ve yeni sıfır değeri olur.

SAYISAL ÖRNEK

Tıbbi bir çalışmadan elde edilen kurgusal verileri içeren BMI ve nabız hızı adlı veri dosyasını kullanıyoruz. Vücut kitle indeksi, birinin fazla kilolu olup olmadığına karar vermek için kullanılabilir. Adolphe Quetelet bu indeksi ilk olarak 1832’de Quetelet İndeksi olarak geliştirdi ve 1972’de Ancel Keys tarafından vücut kitle indeksi olarak adlandırıldı. Quetelet, ortalama bir insanı tanımlama arayışında, normal eğrinin insan özelliklerine uygulanıp uygulanamayacağını belirlemek istedi.

Vücut kitle indeksi, kilogram cinsinden ağırlığın, metre cinsinden boyun karesine veya eşdeğer olarak, pound cinsinden ağırlığın 703 ile inç cinsinden boyun karesine oranıdır.

Vücut kitle indeksi kategorileri; zayıf olanlar 18,5’ten az, normal olanlar 18,5 ile 24,9 arası, fazla kilolu olanlar 25 ile 29,9 arası, obez olanlar 30 ile 39,9 arası ve morbid obezler 40 ve üzeridir.

Daha yüksek vücut kitle indeksi seviyeleri potansiyel olarak daha büyük bir sağlık riski oluşturur. Sağlık durumunun standart bir göstergesi kalp hızıdır ve vücut kitle indeksi bu sağlık faktörüyle ilişkili olabilir (yani tahmin edebilir). Veri dosyasında, nabız hızı değişkeni altında kalp atış hızını ve 40 medikal hasta için BMI değişkeni altında vücut kitle indeksini kaydettik.


Regresyon hesaplayıcı
Regresyon analizi yorumlama
Basit doğrusal regresyon Analizi
Regresyon denklemi
Regresyon Analizi ders notları
Regresyon analizi makale
Regresyon analizi Varsayımları
Regresyon örnekleri


ANALİZ STRATEJİSİ

Analiz stratejimiz aşağıdaki gibidir:

• Merkezleme işlemini yapabilmemiz için BMI ortalamasını belirlemek için tanımlayıcı bir istatistik prosedürü uyguluyoruz.
• Veri dosyasına yeni bir ortalanmış değişken oluşturmak (ve kaydetmek) için bir Hesaplama prosedürü kullanarak BMI puanlarını ortalarız (her vaka için BMI ortalamasını BMI puanından çıkararak).
• Basit bir lineer regresyon analizinde nabız hızını tahmin etmek için orijinal BMI değişkenini kullanırız, böylece bu sonuçları merkezli analizin sonuçlarıyla karşılaştırabiliriz.
• Basit bir doğrusal regresyonda nabız hızını tahmin etmek için merkezlenmiş BMI değişkenini kullanırız.
merkezli bir prosedürde farkın ne olduğunu göstermek için sion analizi.

ÖNGÖRÜCİ DEĞİŞKEN ÜZERİNE AÇIKLAYICI İSTATİSTİKLER ELDE ETMEK

BMI ve nabız hızı adlı veri dosyasını açıyoruz ve ana menüden Analiz ➔ Tanımlayıcı İstatistikler ➔ Tanımlayıcılar’ı seçiyoruz. BMI’yi gösterildiği gibi Değişken(ler) paneline taşıyoruz. Üretilen varsayılan istatistikler ortalamayı içerdiğinden, analizi gerçekleştirmek için Tamam’a tıklıyoruz.

Analiz sonuçları gösterilir. Buradaki ilgimiz ortalama, yani 25.31. Merkezleme hesaplamamızda, bu değeri her BMI skorundan çıkaracağız.

MERKEZLİ ÖNGÖRÜ DEĞİŞKENİNİN HESAPLANMASI

Bölüm 16’da açıklandığı gibi, ana menüden Transform ➔ Compute Variable’ı seçin. Bu, gösterilen Hesaplama Değişkeni iletişim penceresini açar. Yeni değişkeni Hedef Değişken panelinde BMI_centered olarak adlandırdık. Ardından BMI değişkenini Sayısal İfade paneline taşıdık, eksi işaretine (ikinci sıra, en soldaki tuş) tıkladık ve ardından Sayısal İfade panelinde 25.31 yazdık. Bu ifade, her BMI skorundan 25.31 değerini çıkaracaktır. Prosedürü gerçekleştirmek için Tamam’a tıklayın.

Yeni hesaplanan BMI_merkezli değişkenin yerinde olduğu veri dosyasının bir bölümünün ekran görüntüsü Şekil 25.4’te gösterilmektedir. Örneğin 3 numaralı hasta, -6,31’lik bir BMI_centered değerine sahiptir. Bu değer, hasta 3’ün 19.00 (19,00−25,31 = -6,31) VKİ skorundan 25,31 VKİ ortalaması çıkarılarak elde edildi. Negatif değer skorun ortalamanın altında olduğunu, 6.31 değeri ise skorun ortalamadan 6.31 vücut kitle birimi olduğunu bildirir.

Bir değişkenin dağılımı üzerinde bir merkezleme işleminin etkilerini göstermek için, Tanımlayıcılar prosedüründe (varsayılan istatistiklerden daha fazlasını talep ettiğimiz) hem BMI hem de BMI_centered’ı analiz ettik. Bu analizin sonuçları Şekil 25.5’te gösterilmektedir. Ortalama, BMI için 25.31’den BMI_merkezli için .0000’e kaymıştır ve beraberindeki minimum ve maksimum değerler de değişmiştir (BMI_merkezli değerleri artık ortalamadan sapmalar olduğundan).

Daha da önemlisi, dağılımın temel değişkenlik nitelikleri (standart sapma, çarpıklık ve basıklık), bu merkezleme dönüşümünün bir sonucu olarak orijinal değişkenden değişmez; bu nedenle, ortalanmış dağılım, orijinal ortalamanın etrafındaki orijinal konumundan sıfır merkezli yeni bir konuma sağlam bir şekilde yatay olarak kaydırılır, ancak bunun dışında aynıdır.

ANALİZ KURULUMU: ÖNGÖRÜCÜ OLARAK BMI KULLANILAN BASİT DOĞRUSAL REGRESYON

Ana menüden Analiz ➔ Regresyon ➔ Doğrusal’ı seçiyoruz. Bu, gösterildiği gibi ana Lineer Regresyon penceresini açar. pulse_rate’i Bağımlı panele ve BMI’yi Bağımsız(lar) paneline taşıyoruz.

İstatistikler penceresinde Tahminler, Model uyumu, R kare değişimi, Tanımlayıcılar ve Kısmi ve kısmi korelasyonları kontrol ederiz. Ana iletişim penceresine dönmek için Devam’a tıklayın ve analizi gerçekleştirmek için Tamam’a tıklayın.

ANALİZ KURULUMU: ÖNGÖRÜCÜ OLARAK BMI_CENTERED KULLANARAK BASİT DOĞRUSAL REGRESYON

Analizi tam olarak daha önce açıklandığı gibi kurduk, ancak bir istisna dışında. Bu analizde bağımsız değişken olarak BMI_centered kullanıyoruz.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir