Tanımlayıcı İstatistikler – 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

Tanımlayıcı İstatistikler – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

9 Şubat 2022 TANIMLAYICI istatistik örnekleri TANIMLAYICI istatistik PDF Tanımlayıcı istatistik Soruları 0
Değişim Oranı – Swot Analizi Ödevi Yaptırma – Swot Analizi Analizi Yaptırma Fiyatları – Swot Analizi Örnekleri – Ücretli Swot Analizi Yaptırma – Swot Analizi Yaptırma Ücretleri

ANALİZ ÇIKIŞI

Tanımlayıcı İstatistikler ve örnek boyutları gösterilir. Çok büyük örneklem büyüklüğümüzün bize grup farklılıklarının analizi için normalden daha fazla istatistiksel güç sağladığını belirtmekte fayda var. Bu nedenle, istatistiksel olarak anlamlı olması için bir etkinin özellikle güçlü olması gerekmez.

Box testinin ve Bartlett testinin sonuçlarını gösterir. Box’ın Kovaryans Matrislerinin Eşitliği Testinden elde edilen sonuçlar, eşit bağımlı değişken kovaryans matrislerinin varsayımının açıkça karşılanmadığını göstermektedir (Box’s M = 154.479, p < .001).

Bununla birlikte, Box’s M istatistiği, örneklem boyutu büyük olduğunda oldukça fazla istatistiksel güce sahiptir ve bu nedenle sonuçlarımızı yine de değerlendireceğiz (Pillai’s Trace kullanarak), ancak dikkatli olacağız. Barlett’in Küresellik Testinin istatistiksel olarak anlamlı sonucu, korelasyonların analizimiz için yeterli olduğunu göstermektedir (yaklaşık ki-kare = 240.982, p < .001).

Dört çok değişkenli istatistiksel anlamlılık testinin sonuçlarını görüntüler; Pillai’s Trace (ve diğer çok değişkenli testler) üç çok değişkenli etkinin tümünü istatistiksel olarak anlamlı olarak verdi (p < .001). Wilks’ lambda, etki tarafından açıklanmayan çok değişkenli varyans miktarını temsil eder ve bu değerin 1.00’den çıkarılması, her çok değişkenli etkinin gücü hakkında bir fikir verir.

İş_döngüsü, kuruluş_yapısı ve iş_döngüsü*organizasyon_yapısı için çıkarma sırasıyla .614, .104 ve .078 verir. Business_cycle’ın güçlü etkisine rağmen, business_cycle’ın ana etkisi daha zengin bir bilgi düzeyinde hala belirgin olacağından, etkileşimi değerlendirmeye hala değer.

Levene’nin sunulan varyans homojenliği testi, üç bağımlı değişkenin tümü için istatistiksel olarak anlamlı sonuçlar verdi. Böylece, tek değişkenli etkileri değerlendirirken revize edilmiş alfa seviyemizin katılığını Bonferroni seviyesinin üzerine çıkaracağız.

Tam model çözümünü gösteren tek değişkenli ANOVA’lar için özet tablo görülebilir. Genel Doğrusal Model modülünü kullandığımız için, tam genel doğrusal modelin sonuçlarını elde ederiz. İndirgenmiş modelle ilgileniyoruz ve bu nedenle iş_döngüsü, kuruluş_yapısı, iş_döngüsü*organizasyon_yapısı, Hata ve Düzeltilmiş Toplam satırlarına odaklanıyoruz. Her bağımlı değişkene, özet tablosunun bu bölümlerinin her birinde, üç ayrı tek değişkenli ANOVA’nın sonuçlarını temsil eden kendi satırı verilir.


TANIMLAYICI istatistik PDF
Tanimlayici istatistik tablosu
TANIMLAYICI istatistik tablosu YORUMLAMA
TANIMLAYICI istatistik örnekleri
Tanımlayıcı istatistik konuları
Tanımlayıcı istatistik Soruları
SPSS TANIMLAYICI İstatistikler
Tanımlayıcı veri nedir


Nominal .05 alfa seviyemize Bonferroni düzeltmesini uygulamayı seçiyoruz. .05’i 3’e (bağımlı değişken sayısı) bölmek, düzeltilmiş alfa seviyemizi .017’ye getirir. Her üç bağımlı değişken de homojenlik varsayımını ihlal ettiğinden, alfa seviyesini daha da katı hale getirmeliyiz; bu örnekte .005’lik bir alfa seviyesi kullanacağız.

Sıkı .005 alfa seviyemize karşı tek değişkenli etkileşim etkilerini ilk incelediğimizde, bu durumun istatistiksel olarak anlamlı olduğunu (p < .001) ancak neoextra ve neoopen’in olmadığını belirledik (sırasıyla p = .012 ve .034). Bu nedenle, olay örgüsünü ve basit etkileri göz önünde bulundurarak inceliyoruz ve ardından neoextra ve neoopen için ana etkileri inceliyoruz. Eta kare değerleri, Düzeltilmiş Toplam referans alınarak hesaplanır. Bununla ilgili olarak, etkileşim karelerinin toplamını (1166.410) Düzeltilmiş Toplamına (86421.142) bölüyoruz. Sonuç .014’tür.

Etkileşimin grafiği gösterilir. Özsaygı, iflastan çok durağan durum için daha büyük ve hızlı genişleme için de durağan durumdan daha büyük görünüyor (bu, iş döngüsünün gösterilmesinin ana etkisidir), ancak işleri daha yüksek özsaygıya sahip görünen hiyerarşik organizasyonların çalışanları iflas veya istikrarlı durum döngüsünde olanlar, hızlı genişlemede olan işletmelerde bu avantajı kaybediyor gibi görünmektedir (bu geçiş, etkileşim etkisini açıklar).

Basit efekt testleri, görsel incelememize ince ayar yapabilir ve bunlar çıktının iki ayrı bölümünde bulunur. İkili Karşılaştırmaları sunar.

Buradaki tahmini marjinal ortalama farklar, toplanabilen gözlemlenen ortalama farklara eşittir. Örneğin, İkili Karşılaştırmalar tablosunda gösterilen ilk ortalama fark değeri -13.429’dur ve hiyerarşik yapılar için iflas ve durağan durum arasındaki farkı temsil eder. Bu iki grup için sırasıyla 40.12 ve 53.55’tir ve ikinciyi birinciden çıkarmak bize -13.43 değerini verir.

Bu İkili Karşılaştırmalardan, her iki organizasyon yapısı türü için üç iş döngüsü grubunun tümü arasında istatistiksel olarak önemli farklılıklar olduğunu öğreniyoruz. Olay örgüsüne çevrildiğinde, hem hiyerarşik (düz çizgi) hem de eşitlikçi (kesik noktalı çizgi) organizasyonlardaki çalışanlar, hızlı genişleme döngüsünde en yüksek özsaygı düzeyini, istikrarlı durum döngüsünde bir sonraki en yüksek özsaygı düzeyini sergilediler ve iflas döngüsündeki en düşük özsaygı düzeyi.

Basit efekt sonuçlarının diğer yarısı gösterilir. Burada, her bir iş_döngüsü türü için iki organizasyon_yapı düzeyi için İkili Karşılaştırmalara sahibiz. Olasılık (Sig.) seviyelerinin raporlanmasında Bonferroni düzeltmesi dikkate alınsa da, varyanslar homojen değildir ve muhtemelen alfa seviyesini daha da sıkı hale getirmeliyiz. Değerlendirmemiz için .01 kullanacağız.

Bu İkili Karşılaştırmalardan, iflas ve durağan durumda hiyerarşik ve eşitlikçi organizasyonlar arasında istatistiksel olarak önemli farklılıklar olduğunu, ancak hızlı genişleme döngüleri altında olmadığını öğreniyoruz. Konuya çevrilecek olursak, hem hiyerarşik (düz çizgi) organizasyonlardaki çalışanlar, iflas ve istikrarlı durum döngüleri altında daha yüksek düzeyde özsaygı sergilediler, ancak (eşitlikçi çalışanların daha yüksek bir ortalama puana sahip gibi görünseler de) kendi duygulanımlarında önemli ölçüde farklı değildi. hızlı genişleme altında olan işletmelerde özsaygı.

İlgili etkileşim etkisini bitirdikten sonra, diğer iki bağımlı değişken için ana etkilere bakabiliriz (gösterilen özet tablosunda). 0,005’lik katı alfa seviyemize karşı, yalnızca neoextra, iş döngüsünün istatistiksel olarak anlamlı bir ana etkisini verir. Bu etkiyle ilişkili eta karesi, kareler toplamının (5272.344) Düzeltilmiş Toplamına (100119.778) bölünmesiyle hesaplanır, bu da .053’tür. neoextra için R-E-G-W-Q post hoc testlerinin sonuçları sunulmaktadır. Tüm gruplar birbirinden önemli ölçüde farklı görünmektedir.

Organizasyon_yapısının ana etkisi için, etkileşime dahil edilmeyen iki bağımlı değişkenden sadece biri (neoextra) istatistiksel olarak anlamlı bir etki verdi. Yalnızca iki organizasyon_yapı düzeyi ile ortalama farkı doğrudan yorumlayabiliriz.

Gösterilen Tanımlayıcı İstatistikler tablosu, tablonun neoextra’sında (üstteki üçüncü) Toplam etiketli dördüncü ana satırda bu iki aracı sağlar. Ortalama olarak, hiyerarşik yapılardaki (Ort. = 57.2991, SS = 10.47856) çalışanlar, eşitlikçi yapılardakilerden (Ort. = 52.8115, SS = 12.63648) daha yüksek düzeyde özsaygı sergilediler.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir