Varyasyon Katsayısı – 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

Varyasyon Katsayısı – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

23 Şubat 2022 Varyasyon katsayısı hesaplama Varyasyon katsayısı hesaplama programı Varyasyon katsayısı nerede kullanılır 0
Testler Arasındaki Dengeler

Varyasyon Katsayısı

Önceki müşteri yaşı örneğimiz, ortalama gibi standart sapmanın da bir birimi olduğunu gösteriyor – anket örneğimizde, yaş. Fakat farklı birimlerde ölçülen dağılımları nasıl karşılaştırırız? Şekil 3.19, beş çocuğun boyunu santimetre ve inç cinsinden göstermektedir. Vücut yüksekliği ortalamanın etrafında Semp 1⁄4 5,1 cm – veya Semp 1⁄4 2,0 ​​inç – dağılmıştır.

İnç birimi için standart sapmanın santimetre birimi için standart sapmadan daha küçük olması, dağılımın daha az olduğu anlamına gelmez. İki satır farklı birimlerle ölçülürse, standart sapma değerleri dağılım için karşılaştırma ölçüsü olarak kullanılamaz. Bu gibi durumlarda, varyasyon katsayısı kullanılır. (ampirik veya tarafsız) standart sapmanın bölümüne ve ortalamanın mutlak değerine eşittir.

Varyasyon katsayısının birimi yoktur ve dağılımı ortalamanın yüzdesi olarak ifade eder. Şekil 3.19, vücut yüksekliğinin inç veya santimetre cinsinden ölçülmesine bakılmaksızın, varyasyon katsayısının – 0.04 – aynı değere sahip olduğunu göstermektedir.

Şimdi, standart sapmanın karşılaştırma için bir parametre olarak kullanılabilmesi için neden numuneleri tek bir birime (örneğin santimetre) dönüştürmüyorsunuz diye sorabilirsiniz. Sorun şu ki, dönüştürmenin imkansız olduğu veya büyük çaba gerektirdiği gerçek yaşam durumları her zaman vardır. Ölçüm yaparken dağılımdaki farklılıkları göz önünde bulundurun.

• …farklı vidaların tüketimi, eğer bir ölçü
kullanılan vidalar ve diğer toplam ağırlık gram cinsinden;
• . . .bir ürünün farklı para birimlerine sahip ülkelerdeki satışlarının değeri. Ortalama döviz kuru mevcut olsa bile, dönüşüm her zaman yaklaşıktır. Bu tür – kuşkusuz nadir – durumlarda, varyasyon katsayısı kullanılmalıdır.

Çarpıklık ve Basıklık

Kutu grafiği sadece merkezi eğilim ve dağılım hakkında bilgi vermekle kalmaz, aynı zamanda dağılımın simetrisini de tanımlar. Bir an için, öğrenci partisinin sağa çarpık bir dağılım ürettiğini (zirve solda) ve huzurevi doğum günü partisinin sola çarpık (sağda tepe noktası) bir dağılım ürettiğini hatırlayın.

Skewness, dağılım asimetrisinin bir ölçüsüdür. Yule & Pearson’dan alınan basit bir parametre, asimetrik dağılımlarda medyan ve ortalama arasındaki farkı kullanır. Örneklere tekrar bakın: Sağa çarpık dağılımda solda çok sayıda, sağda ise az sayıda gözlem var. Öğrenci partisinde birçok genç öğrenci (20, 21, 22, 23, 24 yaşlarında) ve ayrıca bazı büyük öğrenciler ve genç profesörler (41 ve 45 yaşlarında) var.

Sağa çarpık dağılımın ayırt edici özelliği, ortalamanın her zaman medyanın sağında olmasıdır, bu nedenle x > x~. Birkaç yaşlı konuk ortalamayı yukarı çeker, ancak medyanı etkilenmeden bırakır. Sola çarpık dağılımda ise durum tam tersidir. Huzurevi doğum günü partisinde birçok yaşlı insan var, aynı zamanda birkaç genç bakıcı ve gönüllü var. İkincisi, ortalamayı aşağı doğru çekerek medyanın soluna hareket ettirir ðx < x~Þ. Yule & Pearson, medyan ve ortalama arasındaki farkı simetriden sapma derecesi olarak ifade eder.

0’dan büyük değerler sağa çarpık dağılımı, 0’dan küçük değerler sola çarpık dağılımı ve 0 değerleri simetrik dağılımı gösterir. Bir dağılımın çarpıklığını hesaplamak için en yaygın parametre üçüncü merkezi momenttir.


Varyasyon katsayısı hesaplama
Standart Sapma hesaplama
Varyasyon katsayısı hesaplama programı
Varyasyon katsayısı nerede kullanılır
Varyasyon katsayısı nasıl yorumlanır
Değişim katsayısı nedir
Varyasyon katsayısı örnek
Değişim katsayısı formülü


Bu kavramı anlamak için, içinde huzurevi doğum günü partisinin sola çarpık dağılımını tekrar düşünün. Ortalama, genç bakıcılar tarafından düşürülerek, yaklaşık 91 yıldan 72 yıla çıkarılıyor. Bununla birlikte, sol ve sağdaki sapmaların toplamı aynı olmalıdır. Huzurevi sakinleri, ortalamanın sağ tarafında (16, 17, 19, 22, 23) birçok küçük yukarı doğru sapmalar yaratırlar. Bu sapmaların toplamı – 97 yıl – genç bakıcıların (47 ve 50 yaş) neden olduğu ortalamanın sol tarafındaki birkaç büyük sapmaya tam olarak karşılık gelir.

228.823 ve 38.683 yerleşik yaş için bir değer. Temel sapmaların toplamları aynıyken, küp sapmaların toplamları farklıdır. Birçok küçük sapmanın olduğu taraftaki toplam, birkaç büyük sapmanın olduğu taraftaki toplamdan daha küçüktür. Bu eşitsizlik, üs almanın matematiksel özelliğinden kaynaklanır: göreceli olarak, daha yüksek bir güce yükseltilmiş daha büyük sayılar, daha yüksek bir güce yükseltilmiş küçük sayılardan daha fazla artar. Buna bir örnek, parabolik bir eğrinin yoludur.

Sol ve sağ taraftaki değerlerin toplamı, sola çarpık dağılım için 190.140 (1⁄4 228.823 × 38.683) negatif bir değerle sonuçlanır. Sağa çarpık dağılım için sonuç pozitiftir ve simetrik dağılımlar için sonuç 0’a yakındır. Çarpıklığın mutlak değeri çarpıklığın standart hatasının iki katından büyük olduğunda bir değer 0’dan farklı kabul edilir. .

Bu, 0’dan farklı olarak 0,01’lik bir çarpıklığın gerekli olmadığı anlamına gelir. Standart hata her zaman istatistik programlarında belirtilir ve burada daha fazla tartışılmasına gerek yoktur.

Yukarıda tek parametreli bir dağılımın simetrisini tanımlamıştık. Yine de eksik olan, bir dağılımın şişkinliğini (sivri veya düz) tanımlayan bir dizindir. Örnekleri kullanarak, çok kuşaklı bir partinin geniş dağılımı ile tek kuşak bir partinin dar dağılımı arasındaki karşıtlık açıkça görülmektedir. Basıklık, hangi formun mevcut olduğunu belirlemeye yardımcı olmak için kullanılır. Dördüncü merkezi moment olarak tanımlanan basıklık aşağıdaki formülle tanımlanır.

Gösterildiği gibi tek modlu bir normal dağılım, üç basıklık değerine sahiptir. Buna mezokurtik dağılım denir. Üçten büyük değerlerle, kenar değerlerinin aynı kalması koşuluyla, dağılımın zirvesi daha dik hale gelir. Buna leptokurtik dağılım denir. Değerler üçten küçük olduğunda, platykurtik dağılım olarak da bilinen düz bir tepe oluşur.

Leptokurtik, mezokurtik ve platykurtik dağılımların eğrilerini görüntüler. Excel veya SPSS gibi yazılımları kullanırken, benzer parametreler bazen fazla olarak hesaplanır ve görüntülenir. Ancak 3 yerine 0 değerine normalleşirler. Kullanıcı basıklığı hesaplarken hangi formülün kullanıldığını bilmelidir.

Parametrelerin Sağlamlığı

Daha önce aykırı değerlerin etkilerini tartışmıştık. Ortalama veya varyans gibi bazı parametreler aykırı değerlere karşı hassas tepki verir; diğerleri, daha büyük bir örnekteki medyan gibi, hiç tepki vermiyor. İkinci grup, sağlam parametreler olarak adlandırılır. Veriler yalnızca sağlam parametreler içeriyorsa, aykırı değerleri aramaya gerek yoktur. Her parametre ve sağlamlığı için izin verilen ölçeklerin bir özetini sağlar.

 

Bir yanıt yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir