Tek Örnek Binom – 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 Örnek Binom – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

15 Şubat 2022 Binom Açılımı binom açılımı baştan n. terim Binom Dağılımı 0
Doğal Frekansları Hesaplama – MATLAB Ödevi Yaptırma – MATLAB Analizi Yaptırma Fiyatları – MATLAB Örnekleri – Ücretli MATLAB Analizi Yaptırma – MATLAB Analizi Yaptırma Ücretleri

ANALİZ KURULUMU: TEK YÖNLÜ ANOVA

Ana menüden Analiz Et ➔ Tek Yönlü ANOVA Ortalamalarını Karşılaştır öğesini seçin. Bu, gösterilen ana iletişim penceresini açar. Selfcon’u Dependent List paneline ve QCL_1’i Factor paneline taşıyoruz.

Sunulan Seçenekler iletişim penceresinde, Tanımlayıcı (bağımlı değişken için çeşitli tanımlayıcı istatistikler elde etmek için) ve Varyansların Homojenliği testini (Levene’nin testini elde etmek için) işaretliyoruz. Varyansın homojenliği varsayımı karşılanmadıysa, denekler arası etkinin istatistiksel anlamlılık testlerini elde etmek için Brown-Forsythe ve Welch’i de kontrol ederiz. Ana iletişim penceresine dönmek için Devam’ı tıklayın.

İstatistiksel olarak anlamlı bir çok amaçlı grup farkını iyimser bir şekilde tahmin edeceğiz ve Post Hoc iletişim penceresinde REGWQ testi (varyans homojenliği varsa kullanılacak) ve Tamhane’nin T2 testini (varyansın homojenliği varsayımını ihlal ettiysek kullanılacak) talep edeceğiz. . Ana iletişim penceresine dönmek için Devam’a tıklayın ve analizi gerçekleştirmek için Tamam’a tıklayın.

ANALİZ ÇIKTI: TEK YÖNLÜ ANOVA

En üstteki tabloda gösterilen tanımlayıcı istatistikler, her bir grubu tanımlayan nispeten eksiksiz bilgiler sağlar. Standart hatalara göre ortalamalardaki farklılıkların görsel incelemesine dayanarak, analizin istatistiksel olarak anlamlı bir çok yönlü etki vermesi muhtemel görünmektedir.

Alttaki tablo Levene testinin sonuçlarını gösterir. 3 ve 416 serbestlik derecesi ile test istatistiğinin değeri (1.205) istatistiksel olarak anlamlı değildir (p = .307). Bu sonuç, eşit grup varyansları varsayımını ihlal etmediğimizi ve genel etki için istatistiksel anlamlılık testimiz olarak sıradan F oranını kullanabileceğimizi gösterir.

ANOVA özet tablosu, Şekil 60.17’nin üst tablosunda sunulmaktadır. Bağımsız değişkenin (tablodaki Gruplar Arası) omnibus etkisi 54.490’lık bir F oranı vermiştir. 3 ve 416 serbestlik derecesi ile etki istatistiksel olarak anlamlıdır (p<.001). Eta kare değeri Gruplar Arası Kareler Toplamının Kareler Toplamı’na oranı olarak hesaplanır; burada 30.685/108.772 veya .282’dir. Böylece, selfcon’un toplam varyansının yaklaşık %28’i QCL_1 (küme grubu üyeliği) ile açıklanır.

Şekil 60.17’nin alt tablosu, Araçlar Eşitliği Sağlam Testlerinin sonuçlarını göstermektedir. Eşit varyans varsayımını ihlal etmiş olsaydık, çok yönlü etkisinin istatistiksel önemini değerlendirmek için bu testlerden birini kullanırdık.

Omnibus F oranı istatistiksel olarak anlamlıyken, post hoc testlerimizin sonuçlarını inceleyebiliriz. Dört grubumuz arasında karşılaştırılabilir varyanslar gözlemlediğimiz için R-E-G-W-Q testine odaklandık ve bu sonuçlar sunuldu.


Binom Açılımı
binom açılımı baştan n. terim
Binom formülü
Binom Dağılımı
Binom Dağılımı örnek soru çözümü
istatistik : binom dağılımı soruları
Poisson Dağılımı
Negatif Binom Dağılımı


Bu çıktının nasıl okunacağını Bölüm 47.5’te anlatmıştık; kısaca, bir alt küme içindeki ortalamalar istatistiksel olarak farklılık göstermezken, farklı alt kümelerdeki ortalamalar önemli ölçüde farklılık gösterir. Bu nedenle, Küme 2’deki (nispeten daha umutsuz ve ortalamadan daha kayıp) vakalar en düşük özdenetim seviyesini bildirdiler, Küme 1’dekiler (ortalamadan nispeten daha dikkatsiz ve sorumsuz) ve 4’tekiler (biraz vicdanlı ama ortalamadan daha fazla kara kara kara düşünme) ikinci en yüksek öz denetim derecesini bildirdiler ve Küme 3’tekiler (ortalamadan nispeten daha psikolojik olarak daha sağlıklı) ilk en yüksek öz denetim düzeyini bildirdiler.

Etki büyüklüğünü Cohen’in d istatistiğini kullanarak da değerlendirebiliriz. Örneğin, en büyük ortalama fark Küme 3 ile Küme 2 arasındaydı. Tanımlayıcı istatistik çıktısından, bu iki grubun (ağırlıklı) ortalama standart sapmasını ((119 * .41563) + (66 * . 43524))/(119 + 66) = 78.1858/185 = .423. Cohen’s d, ortalama farkın ortalama standart sapmaya oranıdır; Küme 3 ve Küme 2 arasındaki fark için 4.4458 − 3.6366/.423 = .8092/.423 = 1.913 olarak hesaplanabilir.

Bu, büyük bir etki büyüklüğü olarak yorumlanacaktır. Bununla birlikte, bu gruplamalar, kümeleri en azından kümeleme değişkenleri üzerinde ayırmaya yönelik bir algoritma ile istatistiksel olarak oluşturulduğundan ve kendi kendine güven, kümeleme değişkenleriyle belirli bir ölçüde ilişkili olduğundan, bu örnekte Cohen’in d etki büyüklüğü indeksini kullanırdık. 

FREKANS VERİLERİNİN ANALİZ EDİLMESİ İÇİN PARAMETRİK OLMAYAN PROSEDÜRLER

Tek Örnek Binom ve Ki-Kare Testleri: İkili Kategoriler

Bu kitabın çoğu bölümünde tanımladığımız prosedürler, nicel ölçüm ölçeklerinde değerlendirilen değişkenlerle çalışırken uygulanabilir, ancak araştırmacıların sıklık verilerini de toplaması alışılmadık bir durum değildir. Sıklık verileri, nitel bir değişkenin birbirini dışlayan her bir kategorisi için gözlemlenen oluşum sayısını saydığımız nominal veya kategorik değişkenler üzerinde toplanabilir.

Bu tür kategorik değişkenlere örnek olarak, belirli bir üniversiteye kayıtlı olan ve mali yardım alan ya da almayan öğrencilerin sayısı; belirli bir günde bir kafe ́ latte veya bir kafe ́ mocha satın alan yerel kahvehanenin müşteri sayısı; belirli bir servis istasyonunda benzin almak için yanaşan kırmızı, gümüş veya siyah araçların sayısı; ve belirli bir sağlık kuruluşunda geçen Ekim ayında grip aşısı yapılan hasta sayısıdır.

En genel anlamda, bu tür nitel araştırmalardaki araştırmamız, gözlemlenen frekansların örüntüsünün beklentilerimizi karşılayıp karşılamadığı üzerinedir. Bu odağı ele almak için, Karl Pearson (1900b) tarafından geliştirilen binom testi veya tek örnekli ki-kare testi olan tek örnekli parametrik olmayan bir test uyguluyoruz.

Binom testi, binom dağılımına dayanır ve yalnızca ikili (tam olarak iki) kategoriye sahip değişkenlere uygulanır; gözlenen ve beklenen frekansları karşılaştırmak için bir z istatistiği kullanıyoruz. Tek örnekli ki-kare iki veya daha fazla kategoriye uygulanabilir; bir ikili değişken için binom testiyle aynı sonucu sağlayacaktır.

Tek örnekli bir tasarım olarak nitelendirmek için, vakalarla ilgili yalnızca bir parça bilgiyi işliyoruz—her vakanın sınıflandırıldığı kategori. İkili veya ikili kategorik değişkenler kullanılarak, durumlar ya bir rastgele sayısal kodla (örn., “evet”i temsil eden 1) ya da başka bir kodla yapılır.

Her durumda, bir öğrenci mali yardımda bulunur veya değildir, bir müşteri bir kafe ́ latte veya bir kafe ́ mocha satın aldı vb. Üç veya daha fazla kategoriye sahip bir değişken üzerinde frekans verilerini toplamış olsaydık, vakalar hala keyfi olarak atanan çoklu kodlardan yalnızca biriyle ilişkilendirilir (örneğin, sırasıyla 1, 2 ve 3, sırasıyla kırmızı, gümüş ve siyah araçları temsil eder), ancak bu şema bir ikili kategorik değişken gereksinimini karşılamıyor; bu tür değişkenlerin nasıl ele alınacağı ele alınır.

Çalışmada gözlemlemeyi umduğumuz frekanslar, bu parametrik olmayan testleri kurarken açıkça belirtilmelidir. Çoğu zaman, beklentilerimiz tamamen şansa, yani ikili değişkenler için 50-50’lik bir bölünmeye dayalı olacaktır. Örneğin, örneklenen öğrencilerin yarısının maddi yardım aldığını, yarısının almayacağını veya iki içecekten birini alan müşterilerin yarısının bir kafe ́ latte satın alacağını ve diğer yarısının da yardım alacağını düşünebiliriz. bir kafe ́ mocha satın alın.

Diğer durumlarda, teorik veya aktüeryal bazda, farklı bir kırılma bekleyebiliriz. Örneğin, ulusal bazda, tüm üniversite öğrencilerinin yaklaşık %67’sinin önceki yıl içinde bir miktar mali yardım aldığını biliyor olabiliriz ve bu nedenle, belirli kampüsteki sıklıklarda üçte iki ile üçte bir arasında bir sıklıkta gösterilmesini bekleyebiliriz. 

SAYISAL ÖRNEK

Financial_aid değişkenini içeren mali yardım adlı veri dosyasını kullanıyoruz. Bu, örneklenen öğrencinin mali yardım alıp almadığını değerlendiren bir Nominal değişkendir (Değişken Görünümünün Ölçü sütununda bu şekilde tanımlanır). Financial_aid, Hayır (veri dosyasında 0 olarak kodlanmıştır) ve Evet (veri dosyasında 1 olarak kodlanmıştır) olmak üzere iki kategoriye sahip bir ikili değişkendir. Tek örnekli bir tasarımın veri yapısını göstermek için veri dosyasının bir bölümünün ekran görüntüsü sunulur.

 

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir