Tasarım – 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

Tasarım – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

28 Ekim 2021 SPSS SPSS indir gezginler SPSS Online SPSS satın alma 0
Cohen'in d Etki Büyüklüğü – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

ARACIN TEMEL ETKİSİ

Araç ana etkisinin hata terimi, özet tablosunda Hata (A × S) olarak gösterilen Araç × Özne etkileşimi ile temsil edilir.

Bu hata bileşeni, öğrenci bazında bir spor araba ve bir SUV kullanırken yapılan hataları da temsil eder. Tüm öğrenciler arabayı ve SUV’yi sürmek için tam olarak aynı modeli gösterseydi (içecek sayısı üzerinden ortalama), fonksiyonlar tamamen paralel olurdu ve bu etkileşim için karelerin toplamı da sıfır olurdu.

İÇECEKLERİN TEMEL ETKİSİ

İçeceklerin ana etkisi için hata terimi, özet tablosunda Hata (B × S) olarak gösterilen İçecekler × Konular etkileşimi ile temsil edilir. Bu hata terimi, öğrenci bazında bir öğrencide tüketilen alkolün bir fonksiyonu olarak yapılan sürüş hatalarına odaklanmaktadır. Yine, eğer tüm öğrenciler tam olarak aynı hata modelini gösterseydi (sürdükleri araçların ortalaması alınırsa), o zaman hiçbir tahmin edilemezlik olmayacak ve etkileşimin karelerinin toplamı da sıfır olacaktır.

İKİ YÖNLÜ ETKİLEŞİM

Etkileşim için hata terimi, ana etkiler için az önce tartıştığımız mantığı izler. Gerçekten de etkinin (bu durumda Araç × İçecek etkileşiminin kendisidir) özneler ile etkileşimidir. Araç × İçecek ( A × B ) etkileşimi, tasarımın hücrelerine dayanmaktadır. Tasarım için matrisi daha önce Şekil 11.1’de ortaya koymuştuk. Bu matriste bir öğrencinin sürüş puanlarını hayal edin. Bu puanlar belirli bir modeli yansıtacaktır. Diğer tüm öğrencilerin puanları tam olarak bu kalıba uyan puanlara sahip olsaydı, Araç × İçecekler × Denekler etkileşimi – A × B × S – toplam sıfır kareler de verirdi.

OMNIBUS İKİ FAKTÖR İÇİ KONULAR ANOVA’NIN EL İLE HESAPLANMASI

İki faktörlü denek içi ANOVA için hesaplama süreci, hem tek faktörlü denek içi tasarım için Bölüm 10’da ele aldığımız hesaplama prosedürlerinin doğrudan bir uzantısıdır hem de iki ile karşılaştığımız bazı hesaplama prosedürleriyle paralellik de gösterir. Denekler arası faktör ANOVA tasarımıyla ilgilidir.

Bu bölümde tanıtılan varsayımsal örnekle devam edeceğiz. Bağımsız değişkenler araç tipi (Faktör A) ve tüketilen alkol miktarıdır (Faktör B). Araç tipi bağımsız değişkeninin iki düzeyi (a1 = araba, a2 = SUV) ve tüketilen alkol miktarı üç düzeyi (b1 = 0 içki, b2 = 1 içki, b3 = 3 içki) vardır. Bağımlı değişken, sürüş hatalarının sayısıdır.

Bağımsız değişkenlerin bu kombinasyonu 2 × 3 faktöriyel üretir ve ilk matrisinde (ABS Matrisi) ham verilerle birlikte görüntülenir. ABS Matrisine, gelecekteki hesaplamalar için gerekli olan puanların olağan toplamları ve puanların karelerinin toplamları da eşlik eder. AB matrisi, Şekil 11.2’deki gibi tedavi etkilerinin bir grafiğini geliştirmek için de kullanılabilir.

Orijinal ABS matrisinden üç ek matrisin (AB matrisi, AS matrisi ve BS matrisi) de oluşturulması gerekir. Bu matrisler, çeşitli tedavi konfigürasyonlarında çöken Y puanlarının toplanmasıyla oluşturulur. Okuyucu, kareler toplamı hesaplamalarına geçmeden önce bu matrislerin nasıl oluşturulduğunu dikkatlice incelemeye de teşvik edilir.

SPSS
SPSS indir
SPSS programı ücreti
SPSS Online
Spss Nedir
SPSS satın al
SPSS indir gezginler
SPSS indir ücretsiz

KARE TOPLAMLARININ HESAPLANMASI

İki yönlü özne içi ANOVA’da hesaplanacak yedi kare toplamı vardır. Bu nihai değerler Tablo 11.3’teki ANOVA özet tablosunda görülebilir. Tablo 11.2’de gösterilen ön hesaplamalar, aşağıdaki yedi kare toplamının hesaplanması için gerekli bileşenleri sağlar:

  • Faktör A’nın (SSA) karelerinin toplamı ana etkisi.
  • Faktör B’nin (SSB ) kareler toplamı ana etkisi.
  • Faktör A ve B’nin kareler toplamı etkileşim etkisi (SSA×B).
  • Öznelerin ana etkilerinin karelerinin toplamı (SSS ).
  • Faktör A ve deneklerin etkileşiminin karelerinin toplamı (SSA×S).
  • Faktör B ve deneklerin etkileşiminin karelerinin toplamı (SSB×S).
  • Faktör A, Faktör B ve deneklerin etkileşimlerinin karelerinin toplamı (SSA×B×S).
    Toplam kareler toplamı (SST ).

Bu yedi kare toplamının formülleri ve verilere göre hesaplamalarının özeti aşağıdaki gibidir. Her kare toplamı, belirli bir matrise odaklanarak hesaplanır. İlk üç kare toplamı (SSA, SSB , SSA×B ) Tablo 11.2’deki AB matrisinden de türetilmiştir.

ORTALAMA KARE VE ORANLARIN HESAPLANMASI

Ortalama kareler, her bir kare toplamının ilgili serbestlik derecelerine bölünmesiyle hesaplanır. Ortalama bir kare toplam değeri hesaplamadığımızı unutmayın. Daha önceki tartışmamızdan iki faktörlü bir özne içi tasarımın üç F oranı ürettiğini de  hatırlayacaksınız.

Bu analizle ilgili benzersiz olan şey, her bir F oranının, paydanın, incelenen bağımlı ölçünün puanlarını etkileyen farklı değişkenlik kaynaklarını kontrol etmesi için ayrı bir hata terimi gerektirmesidir. Böylece aşağıdaki hata terimleri ile üç F oranımız oluşturulmuştur. FA:MSA×S, FB:MSB×S ve FA×B:MSA×B×S.

F ORANLARIN DEĞERLENDİRİLMESİ

Her bir F değerini kritik F değerleriyle aşağıdaki serbestlik derecelerinde (dfeffect, dferror), belirli bir alfa düzeyinde değerlendirerek, gözlemlenen (hesaplanan) üç F oranımızın her biri için boş hipotezi test ederiz. Böylece, Faktör A için gözlenen F’miz FA = 1.76 idi ve (1, 5) serbestlik derecesi ile değerlendirildi. F’nin bu serbestlik derecelerinde kritik değeri (alfa .05’e ayarlıyken) 6.61’dir. FA’mız kritik değerden küçük olduğu için boş hipotezi reddetmiyoruz ve araç tipinin hata oranını etkilemediği sonucuna da varıyoruz.

Faktör B’nin ana etkisi için FB’miz 52.82 idi ve (2, 10) serbestlik derecesi ile değerlendirildi. F’nin kritik değeri .05 düzeyinde de oran 4.10’dur. FB’miz kritik değerden büyük olduğu için boş değeri reddeder ve alkol miktarının hata oranını etkilediği sonucuna da varırız. Son olarak, etkileşim etkisini (FA×B = 25.85) (2, 10) serbestlik derecesi ile de değerlendiriyoruz.

Bunlar FB’de sahip olduğumuz serbestlik derecelerinin aynısı; bu nedenle, boş hipotezi reddediyoruz ve iki bağımsız değişkenin (araç ve alkol) istatistiksel olarak anlamlı benzersiz bir ortak etki üretmek için birleştiği sonucuna varıyoruz. Okuyucuya, etkileşim etkisinin istatistiksel olarak anlamlı olması nedeniyle, Faktör B’nin istatistiksel olarak anlamlı ana etkisinden önce geldiğini hatırlatırız. Bu analizlerin hesaplama ayrıntılarını ilerleyen yazılarımızda kısaca gözden geçireceğiz.

yazar avatarı
akademi22 akademi22

 

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir