z-Değeri – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri
Olasılık Dağılımları
Bu bölüm, olasılık dağılımları oluşturmak için Windows için SPSS’nin nasıl kullanılacağını gösterir. Olayların olasılıkları, Bölüm 7’de gösterildiği gibi kategorik değişkenler için (örneğin, yazı tura atışının tura olma olasılığı) veya bu bölümde açıklandığı gibi sayısal olarak (örneğin, bir kişinin düzenli olarak 50 şeker yeme olasılığı) tanımlanabilir. yıllık çubuklar). Standart normal dağılımın özelliklerine odaklanacağız, ancak SPSS aynı görevleri diğer olasılık dağılımları için de yapabilir. SPSS kullanarak şunların nasıl yapıldığını gösteriyoruz:
standart bir normal değişkenin belirli bir değeriyle ilişkili olasılığı bulun; belirli bir olasılık ile ilişkili standart bir normal değişkenin değerini bulun.
STANDART NORMAL DAĞILIM AİLESİ
Pek çok sayısal değişkenin benzer görünen dağılımları vardır – çan şeklinde düzgün bir eğri. Bu şekil, normal dağılım olarak bilinen bir olasılık dağılımına dayanmaktadır. Merkezi Limit Teoremi bize, bir değişken, her biri iki veya daha fazla değere sahip olabilen birçok ayrı “bileşenden” oluştuğunda, ortaya çıkan değişkenin yaklaşık olarak normal bir olasılık dağılımına sahip olacağını söyler.
Bileşenlerin sayısı ne kadar fazlaysa, değişken için olasılık dağılımı o kadar mükemmel normal olacaktır. Ortalama 0 ve standart sapma 1 olan normal şekilli bir dağılıma standart normal dağılım denir.
Verilen Bir z-Değeri İçin Olasılığı Bulma
Olasılık dağılımlarını incelerken, belirli bir aralıkta yer alan dağılımın yüzdesini belirleyebilmek önemlidir. Örneğin, standart normal eğrinin altındaki alanın %50’sinin 0 noktasının altında olduğunu biliyoruz. Başka bir deyişle, standart bir normal dağılımdan çizilen rastgele bir değişkenin 0’dan küçük olma olasılığı .50’dir. Windows için SPSS’deki kümülatif dağıtım işlevi bu olasılıkları hesaplayacaktır.
Bu hesaplamaları elde etme prosedürü aşağıda detaylandırılmıştır:
1. Menü çubuğundan Dosya’ya tıklayın.
2. Açılır menüden Yeni’ye tıklayın.
3. Açılır menüden Veri’ye tıklayın.
4. SPSS, aktif bir veri seti olmadan yeni bir değişken hesaplamanıza izin vermez. Bu nedenle, veri dosyasının ilk sütununun ilk hücresine bir sayı (örn., 999) yazarak Veri penceresini “etkinleştirin”.
5. Menü çubuğundan Dönüştür’e tıklayın.
6. Açılır menüden Hesapla’ya tıklayın.
7. Hedef Değişken kutusuna yeni değişkenin adını (örneğin, “probilty”) yazın.
8. Function grup kutusunda CDF & Noncentral CDF’ye tıklayın ve Functions and Special Variables kutusunda Cdf.Normal’e çift tıklayın.
9. Sayısal İfade kutusundaki işleve dikkat edin. İlk soru işareti (“q” parametresi), dağılım üzerinde kümülatif bir olasılık tahmini elde etmek istediğiniz noktayı temsil eder. İlk örnek için, 0 için kümülatif olasılık dağılımını bulacağız. Bu nedenle, ifadeyi “CDF.NORMAL(0,0,1)” olarak değiştirin.
10. Prosedürü çalıştırmak için Tamam’a tıklayın.
Z değeri hesaplama
Z değeri tablosu
Z değeri nedir
Z değeri hesaplama online
Kritik z değeri hesaplama
Z skoru nedir
Z skoru yorumlama
Ortalaması 50, standart sapması 10 olan bir dağılımda 38 e karşılık
SPSS, “probilty” değişkeninin değeri olarak 0,5 değerini döndürür. Bu prosedürü bu sefer 1 değeri için tekrarlayın. Adım (5)’ten başlayıp “q değerini” 0’dan 1’e değiştirerek bunu yapabilirsiniz. “Mevcut Değişkeni Değiştirmek istemiyor musunuz?”) Ardından prosedürü çalıştırmak için Tamam’a tıklayın. “Probilty” değişkeninin değeri .84 olarak değişmelidir, bu da dağılımın %84’ünün ortalamanın üzerinde 1 standart sapmanın altında olduğunu gösterir.
Verilen Bir Olasılık için bir z-Değeri Bulma
Belirli bir kümülatif olasılık ile ilişkili bir olasılık dağılımı üzerindeki noktayı belirlemek istediğiniz durumlar da olabilir. Örneğin, standart normal dağılımın %50’sinin altındaki z değeri 0, altında standart normal dağılımın %95’i olan z değeri 1,64’tür. SPSS’de verilen olasılıklar için z değerlerini döndürecek fonksiyon ters dağılım fonksiyonudur.
Bu sonucu elde etme prosedürü, daha önce özetlenene benzer. Yukarıdaki 1-6 arasındaki adımları izleyin ve ardından:
1. Hedef Değişken kutusuna yeni değişkenin adını (ör. “değer”) yazın.
2. Function grup kutusunda Inverse DF’ye tıklayın ve Functions and Special Variables kutusunda Idf.Normal’e çift tıklayın.
3. Standart normal dağılımda, altındaki değerlerin %95’i olan değeri bulmak için, olasılık parametresi için .95 değerini, ortalama parametresi için 0 değerini girerek Sayısal İfade kutusundaki işlevi değiştirin. ve stddev parametresi için 1 değeri.
4. Prosedürü çalıştırmak için Tamam’a tıklayın. 1.64 değerini almalısınız.
Örnekleme Dağılımları
İstatistiksel çıkarım, rastgele bir örnekten (istatistik) hesaplanan bir değere dayalı olarak bir popülasyon değeri (bir parametre) hakkında sonuçlar çıkarma sürecidir. Bununla birlikte, popülasyondan alınan her örnek farklı bir istatistik verebilir. Örnekleme dağılımı, belirli bir istatistiğin her biri ilişkili olasılığa sahip tüm olası değerlerinin dağılımıdır.
Bu bölümde, bir popülasyondan rastgele örnekler çizmeyi, belirli bir istatistiği hesaplamayı ve örnekleme dağılımını oluşturmayı simüle etmek için SPSS kullanıyoruz. Özellikle, standart bir normal nüfus dağılımından alınan tek bir gözlemin örnekleme dağılımını, rastgele çizilmiş iki gözlemin toplamının dağılımını ve bir popülasyondan alınan 100 gözlemin ortalamasının dağılımını simüle edeceğiz.
BİR NÜFUSTAN NUMUNE ALMA
Belirli bir büyüklükteki rastgele bir örneklem, seçilen popülasyonun üyelerinden oluşan bir gruptur, böylece bu büyüklükteki tüm grupların örnekte görünme olasılığı eşit olur. Rastgeleleştirme, olası her alt küme için eşit bir seçim şansı sağlar. Numunenin her bir üyesi için değerlendirilen (rastgele bir süreçle seçilen) bir değişkene rastgele değişken denir.
Rastgele Örnekler
SPSS’yi 10 kez yazı tura attığımızda, aslında bir Bernoulli (iki değerli) olasılık dağılımından rastgele bir örnek alıyoruz. Şimdi bu prosedürü tekrarlayacağız, ancak standart bir normal dağılımdan 50 gözlemlik rastgele bir örnek çekeceğiz. Prosedür açıklananlara çok benzer olduğundan, aşağıdaki talimatlar kısaltılmıştır.
1. Yeni bir Veri penceresi açın.
2. İlk sütunun ilk 50 durumu için “999” girin.
3. Menü çubuğundan Dönüştür’e tıklayın.
4. Açılır menüden Hesapla’ya tıklayın.
5. Hesapla iletişim kutusunda, Hedef Değişkeni “örnek” olarak adlandırın.
6. İşlev Grubu kutusundan “Rastgele Sayılar”ı ve “RV.Normal” öğesini vurgulayın.
Fonksiyonlar ve Özel Değişkenler kutusundan yukarı ok butonunu tıklayarak Sayısal İfade kutusuna taşıyın.
7. Birinci ve ikinci soru işaretlerini sırasıyla 0 ve 1 ile değiştirerek standart bir normal dağılım seçin.
8. Tamam’a tıklayın.
Şimdi “örnek” değişkenin bir histogramını oluşturun (histogram oluşturmaya ilişkin ayrıntılar için Bölüm 2.2’ye bakın). Standart bir normal dağılıma benzemelidir, ancak bir örnek olduğu için biraz farklılık gösterecektir. Olası bir histogramı göstermektedir. Daha fazla sayıda örnek almış olsaydık, bu histogram daha normal görünürdü.
Rastgele örneğiniz farklı olduğu için histogramınız biraz değişecektir. Örneğin, bu örnek için ortalamanın 0’ın ortalamasına yakın olan –.11 olduğuna ve bu rastgele örneğin (0.90) standart sapmasının standart bir normal dağılıma, 1’e yakın olduğuna dikkat edin.
Kritik z değeri hesaplama Ortalaması 50 standart sapması 10 olan bir dağılımda 38 e karşılık Z değeri hesaplama Z değeri hesaplama online Z değeri nedir Z değeri tablosu Z skoru nedir Z skoru yorumlama