Test-Tekrar Güvenilirliği – 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

Test-Tekrar Güvenilirliği – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

24 Eylül 2021 Eşdeğer Yarılar Yöntemi Güvenirlik belirleme Yöntemleri Paralel Formlar güvenirliği Test güvenirliği nedir Test tekrar test güvenirliği SPSS Test tekrar Test yöntemi Test Tekrar Test Yöntemi örnekleri Test-tekrar test güvenirliği nasıl hesaplanır 0
Kovaryans Analizi – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

Test-Tekrar Güvenilirliği

Açıklama

Test-tekrar test güvenilirliği, zamansal kararlılığın bir ölçüsüdür. Bu nedenle, bir güvenilirlik ölçüsüdür. Bir ölçeği oluşturan tüm soruların aynı yapıyı ne ölçüde ölçtüğünü söyleyen iç tutarlılık ölçülerinden farklı olarak, zamansal kararlılık ölçüleri size aracın zaman içinde ve/veya birden çok uygulama üzerinde tutarlı olup olmadığını söyler.

Varsayımlar
Ölçeğin toplam puanı bir aralık veya oran ölçeği olmalıdır. Ölçek puanları normal dağılmalıdır.

SPSS Veri Yazı Tipi
SPSS, ilk uygulama sırasında ölçeğin toplam puanını temsil eden bir değişken gerektirir. Aynı denekler için farklı bir zamanda (normalde iki hafta sonra) toplam puanı temsil eden ikinci bir değişken de gereklidir.

Komutu Çalıştırmak
Test-tekrar test güvenirlik katsayısı, iki uygulama için toplam puanlar arasındaki ilişki için basitçe bir Pearson korelasyon katsayısıdır. Katsayıyı hesaplamak için Pearson korelasyon katsayısını hesaplama yönergelerini izleyin (Bölüm 5.1). Testin iki uygulamasını temsil eden iki değişkeni kullanın.

Çıktıyı Okumak
İki puan arasındaki korelasyon test-tekrar test güvenirlik katsayısıdır. Olumlu olmalı. Güçlü güvenilirlik, 1,00’e yakın değerlerle gösterilir. Zayıf güvenilirlik, 0,00’a yakın değerlerle gösterilir.

Kritere Bağlı Geçerlik

Açıklama
Ölçütle ilgili geçerlilik, test ettiğiniz ölçeğin bir ölçütle ne ölçüde ilişkili olduğunu belirler. Örneğin, ACT puanları GPA ile yüksek oranda ilişkili olmalıdır. Eğer yaparlarsa, bu ACT puanları için bir geçerlilik ölçüsüdür. Olmazlarsa, bu ACT puanlarının amaçlanan amaç için geçerli olmayabileceğini gösterir.

Varsayımlar
Pearson korelasyon katsayısı için aynı varsayımların tümü, ölçütle ilgili geçerlilik ölçümleri için geçerlidir (aralık veya oran ölçekleri, normal dağılım, vb.).

SPSS Veri Formatı
İki değişken gereklidir. Bir değişken, test ettiğiniz ölçeğin toplam puanını temsil eder. Diğeri, test ettiğiniz kriteri temsil eder.

Komutu Çalıştırmak
Ölçüt bağıntılı geçerliliğin hesaplanması, ölçek ile ölçüt arasındaki Pearson korelasyon değerinin belirlenmesini içerir. 

Çıktıyı Okumak
İki puan arasındaki korelasyon, ölçüt ilişkili geçerlik katsayısıdır. Olumlu olmalı. Güçlü geçerlilik 1,00’e yakın değerlerle gösterilir. Zayıf geçerlilik, 0,00’a yakın değerlerle gösterilir.

Test tekrar Test yöntemi
Test-tekrar test güvenirliği nasıl hesaplanır
Test tekrar test güvenirliği SPSS
Güvenirlik belirleme Yöntemleri
Test güvenirliği nedir
Test Tekrar Test Yöntemi örnekleri
Eşdeğer Yarılar Yöntemi
Paralel Formlar güvenirliği

Efekt Boyutu

Birçok disiplin, etki boyutunu raporlamaya daha fazla önem vermektedir. İstatistiksel hipotez testi, farklılıkların gerçek olma ihtimalini söylemenin bir yolunu sağlarken, etki büyüklükleri bu farklılıkların göreceli önemini yargılamanın bir yolunu sağlar. Yani, bize farkın veya ilişkinin boyutunu söylerler.

Ayrıca, gerekli örnek boyutlarını tahmin etmek, bir güç analizi yapmak veya bir meta-analiz yapmak istiyorsanız da önemlidir. Birçok profesyonel kuruluş (örneğin Amerikan Psikoloji Derneği) şimdi, hipotez testlerinin sonuçlarına ek olarak etki büyüklüklerinin rapor edilmesini talep ediyor veya şiddetle öneriyor.

Her biri biraz farklı özelliklere sahip en az 41 farklı etki büyüklüğü türü olduğundan, bu Ek’in amacı etki büyüklüğü hakkında kapsamlı bir kaynak olmak değil, size en yaygın etki ölçülerinden bazılarını nasıl hesaplayacağınızı göstermektir. 

Cohen’in d’si

Etki büyüklüğünün en basit ve en popüler ölçülerinden biri Cohen’s d’dir. Cohen’in d’si, “standartlaştırılmış ortalama farklar” adı verilen bir ölçüm sınıfının üyesidir. Özünde d, iki ortalama arasındaki farkın toplam standart sapmaya bölümüdür.
Sadece popüler bir etki büyüklüğü ölçüsü değil, aynı zamanda Cohen de elde edilen değeri yorumlamak için basit bir temel önermiştir. Cohen2, .2’nin küçük, .5’in orta ve .8’in büyük olduğunu öne sürdü.

Cohen’in d’sini t testleri için tercih edilen etki büyüklüğü ölçüsü olarak tartışacağız. Ne yazık ki, SPSS Cohen’in d’sini hesaplamaz. Ancak bu, SPSS’nin ürettiği çıktıdan nasıl hesaplanacağını kapsayacaktır.

Tek Örnek t Testleri için Etki Boyutu

SPSS, tek örnekli t testi için etki Boyutunu hesaplamaz; ancak Cohen’in d’sini hesaplamak basit bir meseledir.

Tek örnekli bir t testi için Cohen’in d’si, standart sapma üzerindeki ortalama farka eşit olan T·Test’tir. SPSS bize aşağıdaki çıktıyı veriyorsa d’yi burada belirtildiği gibi hesaplıyoruz.

Bu örnekte, etki büyüklüğünü yargılamak için Cohen’in yönergelerini kullanarak, orta ile büyük arasında bir etki büyüklüğü elde ederiz.

Bağımsız Örneklemler için Etki Boyutu t Testleri

Bağımsız t testi çıktısından etki büyüklüğünü hesaplamak biraz daha karmaşıktır çünkü SPSS bize havuzlanmış standart sapma sağlamaz. Bununla birlikte, çıktının üst kısmı, bize onu hesaplamamız için ihtiyaç duyduğumuz bilgiyi sağlar. Burada sunulan çıktı, çalıştığımız çıktının aynısıdır.

Bu örnekte, d’nin yorumlanması için Cohen’in yönergelerini kullanarak, büyük bir etki büyüklüğü de elde etmiş olurduk.

Eşleştirilmiş Örnekler için Etki Boyutu t Testleri

İstatistik sınıfınızda muhtemelen öğrenmiş olduğunuz gibi, eşleştirilmiş örnekler t testi gerçekten tek örnek t testinin özel bir durumudur. Bu nedenle, Cohen’in d’sini hesaplama prosedürü de aynıdır. Ancak SPSS çıktısı biraz farklı görünüyor, bu nedenle değerlerinizi farklı alanlardan da alacaksınız.

Bu örnekte, etki boyutunu (d) negatif olmasına rağmen pozitif bir sayı olarak gösterdiğimize dikkat edin. Efekt boyutları her zaman pozitif sayılardır. Bu örnekte, d’nin yorumlanması için Cohen’in yönergelerini kullanarak, çok büyük bir etki büyüklüğü bulduk.

r2 (Belirleme Katsayısı)

Cohen’s d, t testleri için uygun etki büyüklüğü ölçüsü iken, korelasyon katsayısının karesi alınarak korelasyon ve regresyon etki büyüklükleri belirlenmelidir. Bu kare korelasyona belirleme katsayısı da denir.

Cohen burada .5, .3 ve .1 korelasyonlarının büyük, orta ve küçük ilişkilere karşılık geldiğini öne sürdü. Bu değerlerin karesi, sırasıyla.25, .09 ve .0I belirleme katsayılarını verir. Bu nedenle, Cohen’in değişkenliğin %25’inin büyük bir etkiyi, %9’unu orta düzeyde bir etkiyi ve %1’ini ise küçük bir etkiyi temsil ettiğini öne sürdüğü de görülmektedir.

akademdelisi.net ailesi olarak, Test tekrar Test yöntemi,Test-tekrar test güvenirliği nasıl hesaplanır,Test tekrar test güvenirliği SPSS,Güvenirlik belirleme Yöntemleri,Test güvenirliği nedir,Test Tekrar Test Yöntemi örnekleri,Eşdeğer Yarılar Yöntemi,Paralel Formlar güvenirliği gibi pek çok alanda sizlere destek vermekteyiz.

Siz de bu aileyle tanışmak istiyorsanız iletişim adreslerimizden bizlere ulaşabilirsiniz.

 

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir