UYUM ANALİZİ  – 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

UYUM ANALİZİ  – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

21 Mart 2022 Çoklu Uyum analiz İsim uyum Analizi Uyum Analizi 0
Cohen'in d Etki Büyüklüğü – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

Yazışma Analizi

Bu bölüm, Yazışma Analizi ve Çoklu Yazışma Analizi (MCA) olmak üzere iki yeni konuyu tanıtırken, Bölüm 6 ve 17’deki teknikleri de içeren bir vaka çalışması sunması bakımından diğerlerinden biraz farklıdır. Her iki tekniğin de Kategorileri gerektirdiğini unutmayın. modül. Grafik Üretim Dili (GPL) ve Çıktı Yönetim Sistemi (OMS), iki yeni tekniğin tartışılacağı çözümde yeterince önemli bir rol oynamaktadır (ancak burada, yalnızca onlara ayrılmış bir bölümde olacağından biraz daha az derinlikte).

Yazışma Analizi ve MCA aslında adlarının önerdiğinden daha büyük ölçüde farklıdır. Brigitte LeRoux ve Henry Rouanet, MCA’yı “kendi başına bir yöntem” olarak ele alan ve Yazışma Analizi hakkında ne tartışan ne de bilgi üstlenen, çok beğenilen bir kitap olan Çoklu Yazışma Analizi yazdı.

Kesinlikle ve bu kitaptaki diğer bölümlerle tutarlı olarak kararlarında ima edilen şey, bu iki tekniğin her birinin kendi bölümlerine, hatta kendi kitaplarına layık olabileceğidir. Bu tekniklerin nihai sonucu olan bir algı haritası bu bölümün odak noktası olsa da; Bu tekniklerin arkasındaki teoriyi ayrıntılı olarak incelemeyeceğiz.

İstatistiksel analizin, güçlü grafiklerin ve OMS’nin bir arada kullanımına odaklanmak, özür dilemeden yapılır, çünkü SPSS İstatistikleri içindeki araçları birleştirmek kitabın çok önemli bir temasıdır. SPSS Statistics kullanıcıları bazen grafik çözümlerini başka yerde aramaya yönelebilir, diğer, belki de daha tanıdık, grafik çözümlerin hazır olduğunu hissedebilirler.

Excel birçok kişinin favorisidir. Unutulan şey, güçlü bir “sayı sıkıştırmanın” oldukça basit grafiklerle ve biraz da otomasyonla nasıl birleştirilebileceğidir – bunların hepsini SPSS sağlar. Üçünün kombinasyonu anahtardır. Bu size tamamen SPSS İstatistikleri olan ve bu kitabın ruhuna uygun benzersiz bir çözüm sunar. OMS’den yararlanılmıştır, ancak Bölüm 17’de sunulduğu şekilde genel bir teknikler dizisi olarak tartışılmamıştır. İdeal olarak, bu bölümün tamamlayıcısı olarak görülür ve aynı şekilde GPL’yi ele alır. 

Bu yaklaşıma aşina olmanın en iyi yolu, sonuca, etkili bir algı haritası olan, sonunda atlamaktır. Andrew Miles ve Alice Sullivan, Birleşik Krallık Kültür Medya ve Spor Departmanı’na yönelik hükümet raporlarında, “Kültür ve sporda beğeni ve değer arasındaki ilişkiyi anlamak” başlıklı raporlarında, çok sayıda demografi ve etkinlik arasındaki karmaşık etkileşimleri ortaya koyan güçlü bir görselleştirme üretiyorlar.  Başlıkta “tat” kelimesini kullanmaları tesadüf değil. Bu yaklaşımın öncüsü olan sosyolog Pierre Bourdieu’nun çalışmasına atıfta bulunuyorlar.

Raporlarında görünen, düşünmek için bir dakikanızı ayırın. Diğer birçok etkili karmaşık görselleştirme türü gibi, dikkatli çalışmayı ödüllendirir. İyi tasarlanmış bir yol haritası veya metro haritası gibi, iyi bir algısal harita, birden çok modelini ortaya çıkarmadan önce birkaç dakika dikkat alabilir. Daha genç yanıtlayanlar için harita konumlarının en üstte, daha eskilerin ise altta bulunduğunu fark ettik.

Çalışmanın yazarlarının belirttiği gibi, katılmama, “katılmamanın norm olduğu gerçeğini yansıtan” ortalara doğru bulunma eğilimindedir. Cinsiyet, kadınların “bilgisayar oyunu olmaması” ile daha yakından ilişkili olduğunu ve erkeklerin “sanat ve zanaat olmaması” ile daha yakından ilişkili olduğunu ortaya koyuyor gibi görünüyor. Faktör analizi, küme analizi ve diğer keşif teknikleri gibi, Eksen 1 ve Eksen 2’nin resmi bir tanımı yoktur. Anlamlarının deşifre edilmesi gerekir, tartışmaya açıktır ve biraz özneldir. Temel kavram, göreceğimiz gibi, haritadaki yakınlığın bir ilişkiyi ima ettiğidir.


Uyum Analizi
Çoklu Uyum analizi
Uyum Analizi Burç
Doğum tarihine göre aşk uyumu
İsim uyum Analizi
İsim Uyumu


Çapraz Tablolarla Başlamak

Şimdi SPSS Statistics üzerinde çalışmaya başlayalım. LeRoux ve Rouanet veri setinin değiştirilmiş bir versiyonunu kullanacağız. Versiyonumuz, bulabileceğiniz diğer versiyonlardan iki yönden farklıdır: Eksik Gelir değerlerini değiştirmek için SPSS İstatistiklerinin Çoklu İmputasyon özelliği, dizi değerlerini sayısal değerler ve etiketlerle değiştirmek için Otomatik Yeniden Kodlama özelliği kullanılmıştır. Kullanacağımız verinin sürümüne, kitabın web sitesinde bulunan Taste_Imputed.sav adı verilir.

Yazışma Analizi ile başlayacağız. Bu teknik için uygun değişkenleri seçmenin püf noktası, birkaç kilit noktayı hatırlamaktır. İlk olarak, Uyum Analizi sadece iki değişkene izin verir: bir satır değişkeni ve bir sütun değişkeni. İkincisi, tekniğin bütün amacı, aksi takdirde iki boyutta görüntülenmesi zor olacak bilgileri iki boyutta görüntülemektir.

Dolayısıyla, yalnızca 2×2 çapraz tablolama matrisiniz varsa buna ihtiyacınız yoktur. Ayrıca, iki sıralı değişken arasında güçlü doğrusal bağlantılarınız varsa, muhtemelen bunu daha az çabayla görselleştirebilirsiniz. En uygun değişkenler, birkaç kategoriye sahip bir çift nominal değişken olacaktır. Demografik bir değişkeni davranışsal bir değişkenle eşleştirmemiz gerektiğine dair bir kural olmasa da oldukça yaygın bir yaklaşımdır.

Örneğin, bir film stüdyosuysanız, hangi demografik kalıpların filme katılımla ilişkili olduğunu bilmek isteyebilirsiniz. Film tercihini konsere katılımla ilişkilendirmek oldukça ilginç olsa da, demografi kadar hemen eyleme geçirilebilir olmayabilir. Bunu akılda tutarak, Çapraz Tablolar menüsünü TV, Film, Sanat ve Yemek satırlarında ve Gelir ve Yaş sütunlarında olacak şekilde ayarlayacağız.

Satır ve sütun seçimi isteğe bağlıdır. Ayrıca, Cinsiyet dışarıda bırakılacaktır çünkü sadece iki kategoriyle, kalıbı deşifre etmek için Yazışma Analizinin gücüne gerçekten ihtiyacımız yok. Basit bir tablo da aynı derecede faydalı olacaktır. Hangi değişken çiftinin en güçlü ilişkiye sahip olduğunu bulmak için bazı özelliklerini kullanabileceğimiz için Çapraz Tablo ile başlıyoruz. İstatistikler alt menüsünde çeşitli ilişkilendirme ölçüleri desteklenir. Seçimimiz özellikle kritik değil. Phi ve Cramer’s V’yi kullanacağız. Bu şekilde, Uyum Analizini denemek için en güçlü ilişkiye sahip değişken çiftini bulabiliriz.

UYUM ANALİZİ 

Yazışma Analizi ve Çoklu Yazışma Analizi hakkındaki neredeyse tüm tartışmalar, tekniğin mucidi Pierre Bourdieu’ya saygılarını sunar. Belki de tekniğin diğer bazı istatistiksel tekniklerle karşılaştırıldığında oldukça genç olması, Bourdieu’s Distinction’ın Fransızca yayınlanması ve 80’lerde İngilizce’ye çevrilmesiyle yalnızca 1970’lere kadar uzanması, hala tek bir bireye sıkı sıkıya bağlı olmasıdır. Etkisi o kadar eksiksizdir ki, yalnızca onunla ilişkilendirilen teknik değil, aynı zamanda Distinction’da bildirdiği çalışma türü de öyledir.

Kitabın alt başlığı Zevk Yargısının Sosyal Eleştirisi’dir ve tekniğin birçok uygulayıcısı onun yaklaşımını olduğu kadar verilerini de taklit etmiştir. Hem kitap hem de daha önce bahsedilen rapor bunu yapıyor. Burada “zevk” kültürel beğeniyi ifade etmektedir. 

İşçi sınıfı hangi dergileri okuyor? Bu tür kalıplar yemek masasının etrafında gelişigüzel bir şekilde ortaya çıkıyor, ancak Bourdieu onları ölçmeye ve tanımlamaya çalıştı. Temel fikri tek bir kelimeyle yakalamaya çalışılırsa, London Review of Books’tan Jon Elster’ın Fransızca baskı ilk yayınlandığında Bourdieu hakkındaki incelemesinin başlığını seçtiği aynı kelimeyi seçebilir: “Snobs”. Başka bir deyişle, opera müdavimleri pop kültürünü sevmeme eğilimindedir ve bunun tersi de geçerlidir.

İngilizce baskının önsözünde, Bourdieu’nun kendisi “Brigitte Bardot Marilyn Monroe gibi mi? Jean Gabin Fransız John Wayne mi, Humphrey Bogart mı yoksa Spencer Tracy mi?” Bunların hepsi biraz fazla akademik görünüyorsa, bir marka tanımlamaya çalıştığınızı hayal edin.

Bunun neden pazarlama araştırması tarafından benimsendiğini hemen anlayabiliriz. Züppelik özellikle gurur verici olmasa da, bazı markalar bunu benimsiyor ve diğer markalar bundan kaçınıyor. Tek bir görselleştirmede çok sayıda kültürel tercihle birlikte birkaç demografik faktörü inceleyebilmek gerçekten de güçlüdür.

Miles ve Sullivan raporuna daha fazla atıfta bulunmayacak olsak da, gösterilen kadar karmaşık birkaç rakama sahip oldukları için araştırmaya değer. Bourdieu’nün kendi çalışmasının R topluluğunda popüler hale gelmesinden yıllar sonra LeRoux ve Rouanet tarafından derlenen “Taste” veri seti, Bourdieu’nun topladığı veri türünün klasik bir örneğini oluşturur. Bu veri setini tekniğin ilk keşfi için kullanacağız.

 

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir