Tek Değişkenli İstatistik – 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

Tek Değişkenli İstatistik – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

10 Aralık 2021 Çok Değişkenli Analiz ders notları Çok değişkenli İstatistiksel Analiz pdf spss uygulamalı çok değişkenli istatistik teknikleri - Tek Değişkenli Analiz Ders notları Tek değişkenli analiz Nedir Tek değişkenli analiz SPSS 0
Yazılım Değerlendirme Raporları

Tek Değişkenli İstatistik

Bu panel, tamamlanmamış veriler açısından değişken değişken ilk bakışınızı sağlar. Mevcut değerlerin sayısı ikinci sütunda rapor edilir; beşinci sütunda eksik olan sayı; ve altıncı sütundaki eksik yüzde. Kaloriler için 75 ülke (vaka) bir değer bildirir ve 34’ü vermez. Yani, vakaların %31.2’sinde kalori eksiktir. Kadın ve erkek okuryazarlık oranları (lit_fema ve lit_male) vakaların %22’sinde eksik. On değişkende eksik değer yoktur ve diğer dokuz değişkende %0,9 ila %2,8 arasında eksik değer vardır.

Ortalamalar ve standart sapmalar, her değişken için mevcut tüm veriler kullanılarak hesaplandığından, örnek boyutları değişkenden değişkene değişir. Kategorik değişkenler olarak belirlendiğinden bölge2, din ve iklim için istatistikler hesaplanmaz.

Her değişken için, uç değerleri tanımlamak için Tukey’nin “dış değerler” için sağlam kutu grafiği kriteri kullanılır. (Daha büyük dosyalar için kriter, numune ortalaması artı veya eksi iki standart sapmadır.) Uç değerler son iki sütunda tablo halinde verilmiştir. Olası aykırı değerleri ve/veya çarpık dağılımları belirlemek için bu sayıları kullanın.

Simetri, bir kişinin amacı ortalamaları, standart sapmaları, kovaryansları veya korelasyonları tahmin etmekse önemlidir. Nüfusun %10’undan fazlası, yoğunluk ve kişi başına düşen GSYİH değerleri yüksek (sayılar 11, 13 ve 13’tür) ve hiçbiri düşük değil. Bu dağılımların kutu grafikleri bunların sağa çarpık olduğunu göstermektedir; bu nedenle, tahmin ve isnat için onları log-dönüştürürüz.

İlk üç kutu grafiği, verileri kaydedildiği şekilde kullanır. Son üç kutu grafiğinde, her değişken log-dönüştürülür. Altı dağılımı tek bir çerçevede görüntülemek için, değişkenler çizimden önce z puanlarına dönüştürülür. Her dağılımın şekli vurgulanmıştır çünkü maksimum değer 4.0 olarak ayarlanmıştır, ilk üç kutu grafiğinde nüfus için Çin ve Hindistan ve yoğunluk için Hong Kong ve Singapur hariç tutulmuştur.

Eksik Verinin Örnek Durum Kalıpları

Görüntü Veri Modelleri (tüm durumlar), eksik gözlemlerin ve uç değerlerin konumunu vurgulayan veri dosyasının bir resmidir. Ekrandaki her sütun, bir değişkenin değerlerini temsil eder; her satır bir ülke veya konu için verileri temsil eder. (Yerden tasarruf etmek için Doğu Avrupa, Afrika ve Latin Amerika ülkeleri atlanmıştır.) Bölge2, Sıralama değişkeni olarak belirtildiğinden, ülkeler coğrafi bölgelere göre sıralanmıştır. Kanada ve ABD için bölge2 değerleri eksik, bu nedenle ilk sırada listeleniyorlar.

Her değişken için tek bir yazdırma karakterine izin verilir: değer mevcut olduğunda ve aşırı olmadığında bir boşluk, çok büyük bir değer için bir artı işareti (+), çok küçük bir değer için bir eksi işareti (–), eksik sistem için bir S (örneğin, verilerde bir boşluk) ve A, B ve C ile gösterilen üç adede kadar kullanıcı tanımlı eksik kod. Bu ekran, belirli durumların ve/veya değişkenlerin kullanmak için çok az tam veriye sahip olup olmadığını görmek için kullanılır. ve ayrıca değişkenlerin (veya değişken gruplarının) rastgele olmayan bir şekilde eksik değerlere sahip olup olmadığını görmek içindir.


Tek değişkenli analiz Nedir
Tek Değişkenli Analiz Ders notları
Tek değişkenli analiz SPSS
Çok Değişkenli Analiz ders notları
Çok değişkenli analiz yöntemleri
Çok değişkenli İstatistiksel Analiz pdf
Çok Değişkenli İstatistiksel analiz Vize Soruları
spss uygulamalı çok değişkenli istatistik teknikleri –


S’ler, kadın okuryazarlığı eksik olduğunda, erkek okuryazarlığının da eksik olduğunu gösteriyor. Lit_male ve lit_fema Avrupa ülkeleri için sıklıkla eksiktir, ancak Orta Doğu ülkeleri için kaloriler daha sık eksiktir. Tam örnekte, Tayvan verilerinin %36.4’ü eksik, Bosna verilerinin %22.7’si eksik (gösterilmemiştir) vb. “+” işareti, örneğin Çin ve Hindistan’ın nüfusunun son derece büyük olduğunu gösterir. Bazı analistler, aşırı uç değer olan (ve kayıt hatası olmayan) bir değeri eksik değer olarak değerlendirmeyi önerir.

Kullanıcı, desenlerle değişkenlerin değerlerini görüntülemeyi seçebilir. Burada, bölge2 ve din kategorik değişkenlerinin değerleri, okuryazarlık, bebek ölümü (bebek ölümü) ve GSYİH nicel değişkenlerinin değerleriyle birlikte görüntülenir. Avrupa ülkeleri için, okuryazarlık ve kişi başına düşen GSYİH değerleri diğer ülkelerin çoğundan daha yüksek görünürken bebek ölümleri (babymort) daha düşüktür. Değişkenlik en çok Pasifik/Asya bölgesinde görülmektedir.

Sıralanmış büyük/küçük harf desenleri

Eksik Modellerde (eksik değerlere sahip durumlar), durumlar ve değişkenler eksik verilerin modellerine göre sıralanır. Son üç sütun lit_male, lit_fema ve kalorilerdir ve son iki durum, eksik değerlerin çoğuna sahip oldukları için Bosna ve Tayvan’dır. Komple vakalar dahil değildir. Çıktıyı kısaltmak için, bir eksik değeri olan ve uç değerleri olmayan ülkeleri atlıyoruz (ihmal edilen vakaların çoğu için kaloriler eksik).

Kaloriler eksik olduğunda, okuryazarlık oranlarının mevcut olma eğiliminde olduğunu görmek kolaydır. Daha büyük veri dosyaları için en yaygın modeller daha az belirgin olabilir; bu nedenle, bir sonraki ekranda ortak kalıplar tablolaştırılmıştır.

Eksik verilerin ortak kalıpları

Tablolu Modeller ekranında, değişkenler Eksik Model ekranındaki sırayla listelenir ve ortak modeller tablo haline getirilir. İlk 10 değişken için sütunları boş oldukları için sakladık. Ekrandaki ilk satır 58 vaka için modeli temsil eder ve 22 değişkenin tümü için boşluklar içerir; yani 58 vakada eksik değer yoktur.

24 vaka için tek eksik değer kaloridir; diğer 14 için, erkek ve kadın okuryazarlık oranları eksik; ve 4 durumda, üç değişkenin tümü eksik. 58, 24, 14 ve 4’ün toplamı toplam örnek boyutuna (109) eşit değildir çünkü tek bir vakaya özgü modeller görüntülenmez. Varsayılan olarak, vakaların %1’inden daha azında varsa desen atlanır, ancak yüzdeyi değiştirebilirsiniz.

Şu durumda tamamla… etiketli sütun, o modelde X ile işaretlenen değişken(ler) atlanırsa tamamlanmış durumların sayısını bildirir. Böylece, kaloriler elimine edilirse, tam vaka sayısı 58’den 82’ye yükselir; sadece erkek ve kadın okuryazarlık oranları çıkarıldığında sayı 72’dir; ve üç değişkenin tümü kaldırılırsa 100’e atlar.

Her model için, kullanıcı kategorik değişkenlerin sıklık sayımlarını ve/veya nicel değişkenlerin araçlarını talep edebilir. Bölge2 tablosuna göre, en az 13 (11 + 2) Avrupa ülkesinde okuryazarlık oranları eksikken, en az 10 (8 + 2) Doğu Avrupa ülkesinde kalori eksiktir.

Bebek ölümü, 58 tam vaka için (bebeklik döneminde her 1000 canlı doğum için ortalama 58.6 ölüm), erkek ve kadın okuryazarlığının eksik olduğu ülkelere göre (ortalama 7.5 ve 8.0) çok daha yüksektir. lit_fema ve lit_male’in eksik olduğu 14 ülke için ortalama gdp_cap 16.315 $ iken, eksik verisi olmayan 58 ülke için sadece 2.757 $’dır. Değerlerin rastgele kaybolduğuna inanmak zordur.

 

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir