tag:blogger.com,1999:blog-15824541151238502272024-03-29T15:34:27.868+03:00Volkan'ın Yerivolkanhttp://www.blogger.com/profile/03502838365467119080noreply@blogger.comBlogger11125tag:blogger.com,1999:blog-1582454115123850227.post-46699643725752432772014-05-18T13:08:00.002+03:002014-05-18T13:08:50.686+03:00Yeni İçerik Fikirleri<span style="background-color: white; color: #222222; font-family: Arial, Tahoma, Helvetica, FreeSans, sans-serif; font-size: 12px; line-height: 16.799999237060547px;">Uzun bir süredir yeni yazı yazmıyordum. Yeniden yazmaya başladım. Bundan sonra SPSS ile ilgili birkaç yazı ekledikten sonra veri madenciliği, R , SQL, Orange, Weka gibi konular üzerine yazmayı düşünüyorum. Eğer varsa sizlerin önerilerini de duymayı çok isterim. <i>(Yorumlarla yada doğrudan bana mail atarak önerilerinizi bana ulaştırabilirsiniz.)</i></span>volkanhttp://www.blogger.com/profile/03502838365467119080noreply@blogger.com5tag:blogger.com,1999:blog-1582454115123850227.post-31058766553563811072014-05-18T12:42:00.000+03:002014-05-18T12:52:56.267+03:00Virgülle Ayrılmış Veri Setini(CSV) SPSS ile Açma<br />
<br />
Virgülle ayrılmış veri(Comma Seperated Values - CSV) formatı veri analizi çalışmalarında en yaygın olarak kullanılan dosya tipidir. Bu kadar yaygın olmasının sebebi neredeyse mevcut bütün veri analizi programları tarafından desteklenmesidir. Ayrıca farklı programlar arasında da kolay veri aktarımını sağlar. Örneğin veri tabanlarından dışarı veri aktarma aşamasında(exporting) yada açık kaynak kodlu R, Weka, Orange gibi programlardan SPSS, Excel gibi daha yaygın programlara veri aktarımında kullanılabilir.. Bu bölümde bu dosya tipinin SPSS'e nasıl aktarılacağına bakacağız. Örnek dosyayı <a href="https://www.dropbox.com/s/u5oiq9r5is1nx6x/BodyFat.csv">buradan</a> indirebilirsiniz.<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiiCXnAQTT-OlBsa-sL1B8u1WcV9AnBO39kd-aWIPVK48vlXo_5zfME4UwHDfAyAu4KXpkSvLNy9D1uzTD1Iefv5YpdZmgJxmnibAUWMCseywl_5wgFeNsJtwxQ8VrhZx22RLX5us-91yw/s1600/1.png" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiiCXnAQTT-OlBsa-sL1B8u1WcV9AnBO39kd-aWIPVK48vlXo_5zfME4UwHDfAyAu4KXpkSvLNy9D1uzTD1Iefv5YpdZmgJxmnibAUWMCseywl_5wgFeNsJtwxQ8VrhZx22RLX5us-91yw/s1600/1.png" height="400" width="331" /></a></div>
<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
</div>
<br />
Bu tip dosya tipleri "Virgülle Ayrılmış Veri" olarak çağrılsa da aslında genellikle değişkenler noktalı virgülle(;) ile ayrılır. Bunun sebebi ondalıklı sayıların virgüllü kısmının programlar tarafından ayrı bir değişken olarak algılanmasını engellemektir.<br />
<br />
SPSS' de bu tip dosyaları açarken "File > Open > Data" bölümünden yada doğrudan ilgili dosyayı SPSS'in data editörünün üstüne sürükleyerek SPSS'in text okuma sihirbazını çalıştırabilirsiniz.<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiT2Zv61Ey0HB8yRDjJ2dSD2Tg-Pl5OGJBkKPRl_n13E_oANz-hr7uAtm_4SGEzE4NX65YEwUwbdjVdf0ZoY5EEnJqtDMQODh_O1lT23F-fhth7Y8igcHYr3uU_XNaT1vNZKj5Puc9CzN0/s1600/2.png" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiT2Zv61Ey0HB8yRDjJ2dSD2Tg-Pl5OGJBkKPRl_n13E_oANz-hr7uAtm_4SGEzE4NX65YEwUwbdjVdf0ZoY5EEnJqtDMQODh_O1lT23F-fhth7Y8igcHYr3uU_XNaT1vNZKj5Puc9CzN0/s1600/2.png" height="320" width="258" /></a></div>
<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
</div>
<br />
Bundan sonra açılan pencerede SPSS bilgisayarınızdan ilgili dosyayı bulmanız gerekiyor. Aşağıdaki bölümde gösterilen dosya tiplerini değiştirmeyi unutmayın. Aksi takdirde SPSS sadece kendi dosyalarını(.sav uzantılı) <br />
gösterecektir.<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhRHFnMfTkLszBwLa33DnOUJMWCw7IlI5TRXjI0PGwU1WokU5DDFHV0i8Vh7KeHzKoCLfbqV8cwB7qaJ5gigvD2DlV4VfSm_lRJS787HInD6Ag3ZSF5bWprWAj89Ke73c-9e5k2XTnHj1E/s1600/3.png" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhRHFnMfTkLszBwLa33DnOUJMWCw7IlI5TRXjI0PGwU1WokU5DDFHV0i8Vh7KeHzKoCLfbqV8cwB7qaJ5gigvD2DlV4VfSm_lRJS787HInD6Ag3ZSF5bWprWAj89Ke73c-9e5k2XTnHj1E/s1600/3.png" height="278" width="400" /></a></div>
<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
</div>
Dosya seçme işlemi başladıktan sonra "Text Import Wizard" çalışacaktır.<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgKHKK0EFiTyQpqtw7Dkvw4HT2YQJ8-Jx8SxUmNfNe2dAHLHZC_n6dvQZ5JAkU8RhwWgkj5tspLN3N0Dz496LjlDVvIQJ4uFymFKjzEHiNX7cwAE0pRstCim38uKLRCXTw74_6-Fud1seY/s1600/4.png" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgKHKK0EFiTyQpqtw7Dkvw4HT2YQJ8-Jx8SxUmNfNe2dAHLHZC_n6dvQZ5JAkU8RhwWgkj5tspLN3N0Dz496LjlDVvIQJ4uFymFKjzEHiNX7cwAE0pRstCim38uKLRCXTw74_6-Fud1seY/s1600/4.png" height="277" width="320" /></a></div>
<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
</div>
Bu ilk pencerede SPSS size bu dosya tipinin daha önce tanımlanmış bir dosya tipiyle uyuşup uyuşmadığını bize sorar. Bu örnekte tanımlı olmadığı için "No" yu seçip devam ediyoruz.<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
</div>
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhntXvs5DqRuDPLC9ocSPcqrCVOoUndi_5noD-Dwt0PYzwp2kO-Q5faW7FBOmy2NEwwEz07od3q1IFdcDSXGKyM-yo3g4eJACTwUSyjpg1iCVHjYloWBtkfDTwu2WJ-Ybc561ZBBz_8nTQ/s1600/5.png" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhntXvs5DqRuDPLC9ocSPcqrCVOoUndi_5noD-Dwt0PYzwp2kO-Q5faW7FBOmy2NEwwEz07od3q1IFdcDSXGKyM-yo3g4eJACTwUSyjpg1iCVHjYloWBtkfDTwu2WJ-Ybc561ZBBz_8nTQ/s1600/5.png" height="277" width="320" /></a></div>
<br />
Bu pencerenin ilk kısmında verilerin belirli bir ayraçlamı yoksa bir hizaya göre mi ayrıldığını soruyor. Bu veri seti bir ayraçla(noktalı virgül) ayrıldığı için "Delimited" seçeneği seçilir. İkinci bölümde ise veri setinin en üst satırında veri isimlerinin olup olmadığını soruyor. Bu veri setinde veri isimleri en üst satırda olduğu için "Yes" i seçip ilerleyebilirsiniz.<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
</div>
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEggc49y378T7FjSqFcTpq96xNQNkufUdq0QKDAWTYAjxxvJUMudJ1VuI1Oci_hJ9I_xQWrZLET-VB8ZMHavs6liLG2bHsmOSW9gbd02SNqTw28tH1uKwaCtmN__es-hhgMmMebEMvkWc7E/s1600/6.png" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEggc49y378T7FjSqFcTpq96xNQNkufUdq0QKDAWTYAjxxvJUMudJ1VuI1Oci_hJ9I_xQWrZLET-VB8ZMHavs6liLG2bHsmOSW9gbd02SNqTw28tH1uKwaCtmN__es-hhgMmMebEMvkWc7E/s1600/6.png" height="277" width="320" /></a></div>
<br />
Bir önceki pencerede veri isimleri en üst satırda olduğu için verilerin başladığı satır numarası kendiliğinden 2 olarak ayarlanıyor. Bu pencerede aynı zamanda örneklemede yapılabilir. Verilerin tamamını, ilk x tane veriyi yada rastgele olarak belirli bir yüzdesini seçebilirsiniz.<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjWWJP1VfzLXvpKJQDu7Lsqd9DfPv75cy06YQ-nnC9Nf-KrXr7AQnNnSMKrINe00KP_9B9laEpLYoajf2PPpUnNFn9_K6i4baREhlEKPvVH2bV4la6viqkYBmlYcqSfVlcpUl1vQypZ57Y/s1600/7.png" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjWWJP1VfzLXvpKJQDu7Lsqd9DfPv75cy06YQ-nnC9Nf-KrXr7AQnNnSMKrINe00KP_9B9laEpLYoajf2PPpUnNFn9_K6i4baREhlEKPvVH2bV4la6viqkYBmlYcqSfVlcpUl1vQypZ57Y/s1600/7.png" height="277" width="320" /></a></div>
<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
</div>
<br />
Bu bölümde ise verilerin ne tür bir ayraç ile ayrıldığı seçilir. Burada "Semicolon(noktalı virgül)" seçeneğini işaretlendiğinde verilerin bir düzene girdiği görülebilir.<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjADyN1UUmUCegsh9t5qxKimni-EJUyz-k4lW6mp5mYhX0EB1BBuaOOVDd96fkcRCAYsyJtT2LxK9jP7jTvWEr3QebzjmpO1DmBQjDhFY0Gl2v4fl9yb9Np8XTSFByrXM8tMWgBj9xVARM/s1600/8.png" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjADyN1UUmUCegsh9t5qxKimni-EJUyz-k4lW6mp5mYhX0EB1BBuaOOVDd96fkcRCAYsyJtT2LxK9jP7jTvWEr3QebzjmpO1DmBQjDhFY0Gl2v4fl9yb9Np8XTSFByrXM8tMWgBj9xVARM/s1600/8.png" height="277" width="320" /></a></div>
<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
</div>
Bu bölümde ise veri isimleri ve tipleri düzenlenebilir. Bu veri setinde bütün değişkenler nümerik olduğu için "Numeric" seçeneği seçilir.<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhuRGmgC-rrNy6e8ByjMWU7yDv5JBdkaULPLIGzhyphenhyphenjuzmfxC-RXT0TUHXPMNA_Gv7WAdTXQKpEZP9YDnRiO4TkiwOpvgApqF1DiXso0zz14iGC2BzjBb_ovGlB7nlbutwNEaZM4twO_YMo/s1600/9.png" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhuRGmgC-rrNy6e8ByjMWU7yDv5JBdkaULPLIGzhyphenhyphenjuzmfxC-RXT0TUHXPMNA_Gv7WAdTXQKpEZP9YDnRiO4TkiwOpvgApqF1DiXso0zz14iGC2BzjBb_ovGlB7nlbutwNEaZM4twO_YMo/s1600/9.png" height="277" width="320" /></a></div>
<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
</div>
Bu pencerenin üst bölümünde SPSS "bu dosya tipini ilerde kullanmak için kaydetmek ister misiniz?" diye soruyor. İsteğe göre kaydelilebilir. Ben kaydetmedim. "Finish" tuşuna basarak Text Import Wizard sonlandırılır. Veri seti aşağıdaki gibi olacaktır.<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhaB-KhwvtGLdZ1Fc4O6vba3iFfkCJ8iw5Vcclp6ji2hnh2cHriL-8Lf2mdZJ_Rg4ct7Ba8ykwdruy6fUaMSTAMzlsLo2pP-7s5clZTzC3CIcyXCJ37_mygDD70tYg0jkpoAor3hZz5lng/s1600/10.png" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhaB-KhwvtGLdZ1Fc4O6vba3iFfkCJ8iw5Vcclp6ji2hnh2cHriL-8Lf2mdZJ_Rg4ct7Ba8ykwdruy6fUaMSTAMzlsLo2pP-7s5clZTzC3CIcyXCJ37_mygDD70tYg0jkpoAor3hZz5lng/s1600/10.png" height="320" width="234" /></a></div>
<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
</div>
Bunun ardından ilgili analizler veri setine uygulanabilir.<br />
<blockquote>
</blockquote>
volkanhttp://www.blogger.com/profile/03502838365467119080noreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-1582454115123850227.post-85591828880863308692012-11-17T14:18:00.001+02:002013-01-04T13:46:49.899+02:00SPSS:Lİneer Regresyon<div class="separator" style="clear: both; text-align: left;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjCqBviR3svabie4pYv8Cpsoy8ubLbF3MN4w84UTHcfZJEmRKhsTyxJbNrtUflCIVSsNbPoJ1QGNSV1tw_O7Rfp5t0GJin8Ei1Fn9NF6HhGFMZ9S2cP1xsiWoLJTADGwjz7ADT0JeTTqZI/s1600/1.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="79" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjCqBviR3svabie4pYv8Cpsoy8ubLbF3MN4w84UTHcfZJEmRKhsTyxJbNrtUflCIVSsNbPoJ1QGNSV1tw_O7Rfp5t0GJin8Ei1Fn9NF6HhGFMZ9S2cP1xsiWoLJTADGwjz7ADT0JeTTqZI/s320/1.jpg" width="320" /></a></div>
Regresyon analizi, bir yada birden daha fazla bağımsız değişkenin, bağımlı bir değişkenle arasındaki ilişkiyi matematiksel bir denklem olarak orataya koymak için kullanılır. Burada;<br />
Y : Bağımlı değişken<br />
X: Bağımsız değişken<br />
B: Katsayılar <br />
E: Artıklar<br />
olmak üzere Y=B<span style="font-size: xx-small;">0</span>+<span style="font-size: xx-small;"><span style="font-size: small;">B</span>1</span>+B<span style="font-size: xx-small;">2</span>X<span style="font-size: xx-small;">2</span>+…+B<span style="font-size: xx-small;">k</span>X<span style="font-size: xx-small;">k</span>+ei şeklinde bir denklem elde edilir. Böylece "şu "X" verisi için "Y" değeri bu olacaktır." şeklinde tahminler yapılabilir. ( Örnekte incelenecek veri setini <a href="http://people.cst.cmich.edu/lee1c/spss/V16_materials/DataSets_v16/BodyFat.sav" target="_blank">buradan </a>indirebilirsiniz... )<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEilfGYeNgwSnmqVl2wINcXKBuEted7T4ox35rwZD0mZayhr0KYfIX1gCdGu5Y4jOmVoHVek8PJPj7I7q8zabsMmhNR18ZT8A0U5mWs4b-UzaibD0PMedN7p2bsyToWuHBmJgs5178ljoJ0/s1600/2.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="320" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEilfGYeNgwSnmqVl2wINcXKBuEted7T4ox35rwZD0mZayhr0KYfIX1gCdGu5Y4jOmVoHVek8PJPj7I7q8zabsMmhNR18ZT8A0U5mWs4b-UzaibD0PMedN7p2bsyToWuHBmJgs5178ljoJ0/s320/2.jpg" width="228" /></a></div>
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjXiokYDcKS-yDBkvA6jGOAPF_dFie6Nru3QqJRjxG9c-hA-2rsQOGRWQ2YBuF6DvRS3X28o6AluHPCsKXcejHmI9x7zcBKQVqKtqkEFWw03OEOc08MbVd0meE-VPAdglTr-AStn1xfCbM/s1600/3.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="71" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjXiokYDcKS-yDBkvA6jGOAPF_dFie6Nru3QqJRjxG9c-hA-2rsQOGRWQ2YBuF6DvRS3X28o6AluHPCsKXcejHmI9x7zcBKQVqKtqkEFWw03OEOc08MbVd0meE-VPAdglTr-AStn1xfCbM/s320/3.jpg" width="320" /></a></div>
Burada "y"(Vücut ağırlığı)" değişkeni bağımlı veri, "x"(Vucudun farklı bölümlerinin ölçüleri) değişkenleri ise bağımsız verilerdir.<br />
SPSS' de " Analyze > Regression > Linear "<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhMLYfM35DjrmwtVlHbxo9ixmldGBUXZ2vQLi4arGe0300gXWm22LlOc8m2Hs8SDbQY0QxfDFXrBiQTEUCDNFbdE7xixkaCqhU_sGa0uTBr8gKa0SNUBiDLRiIUKfr5oKhOXcgtz6R1U6o/s1600/4.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="261" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhMLYfM35DjrmwtVlHbxo9ixmldGBUXZ2vQLi4arGe0300gXWm22LlOc8m2Hs8SDbQY0QxfDFXrBiQTEUCDNFbdE7xixkaCqhU_sGa0uTBr8gKa0SNUBiDLRiIUKfr5oKhOXcgtz6R1U6o/s320/4.jpg" width="320" /></a></div>
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEinkRlT_XIo-kL7avrT3J1QTmow2PKUuu8GvL-FM1zlpj9Z9UrskyGITVOSQcX7lhiKUDmJnHnxHqvgWrb65ES2kn47INqDIrSDXrq5ht4JRQasGt7lAx-F9BeADyXZ4MvOoRpKvT8DPGE/s1600/5.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="286" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEinkRlT_XIo-kL7avrT3J1QTmow2PKUuu8GvL-FM1zlpj9Z9UrskyGITVOSQcX7lhiKUDmJnHnxHqvgWrb65ES2kn47INqDIrSDXrq5ht4JRQasGt7lAx-F9BeADyXZ4MvOoRpKvT8DPGE/s320/5.jpg" width="320" /></a></div>
Bu seçimler yapıldıktan sonra sonuçlar aşağıdaki gibi olacaktır.<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEie9FSqWYFZWgAeO6M-c_yv-77LYb5sYiB4ROtxKn4BfkNbMuO7SXuZqtu_eorql1i0g51DYVdUFMqOHsIboVjrOE1fWdgghjMJChf4txHxJ-Ub-hcalU2RnoaMjD22fjOvrPxFUEgO7Po/s1600/6.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="125" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEie9FSqWYFZWgAeO6M-c_yv-77LYb5sYiB4ROtxKn4BfkNbMuO7SXuZqtu_eorql1i0g51DYVdUFMqOHsIboVjrOE1fWdgghjMJChf4txHxJ-Ub-hcalU2RnoaMjD22fjOvrPxFUEgO7Po/s320/6.jpg" width="320" /></a></div>
Bu tablodaki "Adjusted R Square" değeri oluşturulan denklemin tahmin gücünü göstermektedir. Bu modelin tahmin gücü %99.9' dur.<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgwxjLTIDMursypkb1WcQUjhiAMC84kPEtZe6JH-dmYrC8Pqo2requG0cv4mJ7TAJHxeRMfbE1FZnTivRMUm183qOaxb-PKmhyZSB72inZ7725LYeQMpM1rqlLfeDrOJeOwMSy2R2PCk-A/s1600/7.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="109" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgwxjLTIDMursypkb1WcQUjhiAMC84kPEtZe6JH-dmYrC8Pqo2requG0cv4mJ7TAJHxeRMfbE1FZnTivRMUm183qOaxb-PKmhyZSB72inZ7725LYeQMpM1rqlLfeDrOJeOwMSy2R2PCk-A/s320/7.jpg" width="320" /></a></div>
Bu tabloda "Sig." değer 0.000<0.05 olduğu için oluşturulan modelin anlamlı bir model olduğu yorumu yapılabilir.<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhaasCimoVqPzQ4LPA0zFOzfKjizOAo28BqK1wLl8TtNsAicMYYGoA2JIA4zLiHnCjaatRrxEqUloDk63JvAtC8rePS_xUHW7L2Lt5D_NKNEQjQbxOCgfEk-3FFD3M9gbBjMV3-ziQBIuo/s1600/8.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="176" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhaasCimoVqPzQ4LPA0zFOzfKjizOAo28BqK1wLl8TtNsAicMYYGoA2JIA4zLiHnCjaatRrxEqUloDk63JvAtC8rePS_xUHW7L2Lt5D_NKNEQjQbxOCgfEk-3FFD3M9gbBjMV3-ziQBIuo/s640/8.jpg" width="640" /></a></div>
Bu tablodan modelin matematiksel hali oluşturulabilir ve katsayıların bağımlı değişken üzerinde anlamlı bir etkiye sahip olup olmadıkları yorumu yapılabilir. Burada "Midarm Circumference" değişkeninin "Sig." değeri 0.170>0.05 olduğu için bu değişkenin bağımlı değişken üzerinde anlamlı bir etkisi yoktur. Böyle bir durumda "Stepwise Regression" yöntemi kullanılır.Unknownnoreply@blogger.com0tag:blogger.com,1999:blog-1582454115123850227.post-78533927585101460682012-11-15T14:28:00.000+02:002012-11-15T14:31:13.903+02:00SPSS:Correlation<div class="separator" style="clear: both; text-align: left;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgmhKvMXLR2euQWE4l2wWOU4VHNN1euRgJGNXgRSQoBa8WCT6kR7CzcT8Yxj_Pu1EopjKI2D-6oOeWDjNOXPbm8b3Sf22r4r3KzbfGmufrbzAS97idcS0MjdGHM_POMa7PVziF28FCPy1w/s1600/2.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgmhKvMXLR2euQWE4l2wWOU4VHNN1euRgJGNXgRSQoBa8WCT6kR7CzcT8Yxj_Pu1EopjKI2D-6oOeWDjNOXPbm8b3Sf22r4r3KzbfGmufrbzAS97idcS0MjdGHM_POMa7PVziF28FCPy1w/s1600/2.jpg" /></a></div>
Korelasyon katsayısı, iki değişkenin arasındaki lineer ilişkinin yönünü ve miktarını ifade eden bir niceliktir. -1 ile +1 arasında değer alır. "r" korelasyon katsayısı olmak üzere;<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhmQuS13lhE9WWXRfYj7ixGAsZCpZzoVUupXh_l-RcaVkD9SQwpV_oMLyXzKb-LNhh6ABgXvk3ksnzHnMRSBamnucOa0jKut-YpqDxsC86xhBCRzMaGYY_dTA8xPxIsLelhENAmhPS2BtM/s1600/6.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhmQuS13lhE9WWXRfYj7ixGAsZCpZzoVUupXh_l-RcaVkD9SQwpV_oMLyXzKb-LNhh6ABgXvk3ksnzHnMRSBamnucOa0jKut-YpqDxsC86xhBCRzMaGYY_dTA8xPxIsLelhENAmhPS2BtM/s1600/6.jpg" /></a></div>
<br />
<span style="color: #3d85c6;"><b>Bivariate:</b></span> İki değişken arasındaki korelasyon katsayısını bulmak için kullanılır.<br />
<b><span style="color: #3d85c6;">Partial:</span></b> İncelenen iki değişkenle ilişkisi olduğu düşünülen bir yada birden fazla değişkenin göz önünde bulundurularak iligili iki değişkenin arasındaki korelasyon katsayısını hesaplamak için kullanılır.<br />
(Örnekte incelenecek veri setini <a href="http://people.cst.cmich.edu/lee1c/spss/V16_materials/DataSets_v16/BodyFat.sav" target="_blank">buradan</a> indirebilirsiniz.)<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhSk731LJwd-4-Ot8ybM9VYZIeiZ2ebGEvblOfjQ2d6Xcr2OJlgVxQPFf_M1ZtzAhizyKkyA27PiQ1aKJqLoP_4V_SKrwdPpk7Gbm_hJAdP5Y8DVfSaD_sKBFJYN-yb90_w2P-uXhFyrt8/s1600/1.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="320" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhSk731LJwd-4-Ot8ybM9VYZIeiZ2ebGEvblOfjQ2d6Xcr2OJlgVxQPFf_M1ZtzAhizyKkyA27PiQ1aKJqLoP_4V_SKrwdPpk7Gbm_hJAdP5Y8DVfSaD_sKBFJYN-yb90_w2P-uXhFyrt8/s320/1.jpg" width="228" /></a></div>
y=Body Fat x1=Triceps skinfold thickness x2=Thigh circumference x3=Midarm circumference<br />
Bu veris setinde "y" değişkeni bağımlı değişken ve x1, x2, x3 değişkenleri ise bağımsız değişkenlerdir. Bunlar kişilere ait vucut ağırlıkları(y) ve bu kişilere ait farklı vucut ölçüleridir(x1,x2,x3). İlk olarak bağımsız değişkenler arasındaki korelasyon katsayılarını inceleyelim.<br />
<br />
SPSS' de " Analyze > Correlation > Bivariate "<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhBfH35m0h1fgoStdEQAEYmioXRRdmy1xi5zRvdDpCrx7i5XKZ31XVbLe2nb8CQTMdbYeEsKIYKJbDUSu_tx2i4YyT52vN0LFj9unbr8-dTRMDTMuOlx-1McFr7Kn6Ewxg4wQuMPwbWt4Q/s1600/3.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="281" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhBfH35m0h1fgoStdEQAEYmioXRRdmy1xi5zRvdDpCrx7i5XKZ31XVbLe2nb8CQTMdbYeEsKIYKJbDUSu_tx2i4YyT52vN0LFj9unbr8-dTRMDTMuOlx-1McFr7Kn6Ewxg4wQuMPwbWt4Q/s320/3.jpg" width="320" /></a></div>
Bu diyalog kutusunda hangi değişkenlerin aralarındaki korelasyon katsayıları hesaplanmak isteniyorsa o değişkenler "Variables" bölümüne atılır. "Options" seçeneğinden ise isteğe bağlı olarak bazı tanımlayıcı istatistikler hesaplatılabilir. "Correlation Coefficients" bölümü ile ilgili; eğer araştırılmak istenen değişkenler normal dağılım gösteriyorsa "Pearson" seçeneği, normal dağılım göstermiyorsa "Spearman" seçeneği seçilir. (Normallik testi ile ilgili ayrıntılı bilgiyi <a href="http://volkaniset.blogspot.com/p/spsstest-of-normality-normallik-testi.html" target="_blank">buradan</a> bulabilirsiniz. )<br />
Bu seçimler yapıldıktan sonra sonuçlar aşağıdakilere benzer şekilde olacaktır.<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEikdFAn04DQbm9OjpTHhdfEgyFPBPCo48RouWCp54IMQAUMn0ghK3OYU8EwhFpMjqa2AH8qY4q8R7URN6-KneKI2nXyf0ohYmt8q3wnW0niC9WjZ4KZvM0udmceGFuiVeUjGbOSE4asW5M/s1600/4.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEikdFAn04DQbm9OjpTHhdfEgyFPBPCo48RouWCp54IMQAUMn0ghK3OYU8EwhFpMjqa2AH8qY4q8R7URN6-KneKI2nXyf0ohYmt8q3wnW0niC9WjZ4KZvM0udmceGFuiVeUjGbOSE4asW5M/s1600/4.jpg" /></a></div>
Tabloda görüldüğü gibi "Triceps skinfold thickness" ve "Midarm circumference" değişkenlerinin arsında pozitif yönlü, orta seviye (neredeyse güçlü) bir korelasyon(r = 0.878) vardır. Diğer ikililer arasındaki korelasyonların zayıf olduğu görülür.<br />
Şimdi "Body Fat" değişkenini göz önünde bulundurarak aynı değişkenler arasındaki korelasyonu(kısmi korelasyon) hesaplayalım.<br />
SPSS' de " Analyze > Correlation > Partial "<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjS6X677_rEWtL9xuTuFTHJPkkdIjMGK-ifxwxFyx_u6aQnptu7kUJhB9lmRCd7yIBZ3glC6-CvqgQWiCWcqfD8zMVueBcFlRCoztccQaDgrhypS-9i1RfRCjmH_8uaJ6mGTpDGONQx3yo/s1600/7.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="235" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjS6X677_rEWtL9xuTuFTHJPkkdIjMGK-ifxwxFyx_u6aQnptu7kUJhB9lmRCd7yIBZ3glC6-CvqgQWiCWcqfD8zMVueBcFlRCoztccQaDgrhypS-9i1RfRCjmH_8uaJ6mGTpDGONQx3yo/s320/7.jpg" width="320" /></a></div>
Bu seçimler yapıldıktan sonra sonuçlar aşağıdaki gibi olacaktır. (Tabloyu büyütmek için üzerine tıklayınız.)<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEh1qW7SOVvqTncTe9k6gSBG5dlucbfPdVm64Ps9RNN0E0Xr5yc4lxUgFHGXo-OkzNZUNaeXM_fccbgGxy-4K2DcTNYaUaXlitJ25bvETK5pCLM84sieR5SFenbgMmzuhB9RQMYeJ1nPifc/s1600/5.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="151" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEh1qW7SOVvqTncTe9k6gSBG5dlucbfPdVm64Ps9RNN0E0Xr5yc4lxUgFHGXo-OkzNZUNaeXM_fccbgGxy-4K2DcTNYaUaXlitJ25bvETK5pCLM84sieR5SFenbgMmzuhB9RQMYeJ1nPifc/s400/5.jpg" width="400" /></a></div>
"Body fat" değişkeni göz önünde bulundurulduğunda "Triceps skinfold thickness" ve "Thigh circumference"değişkenleri arasında negatif yönlü güçlü bir korelasyonun olduğu görülür( r = -0.994). Halbuki ilk tabloda bu iki değişken arasındaki korelasyon zayıf bir korelasyodu.Unknownnoreply@blogger.com9tag:blogger.com,1999:blog-1582454115123850227.post-62795940129055801632012-11-13T13:21:00.000+02:002012-11-14T16:19:33.940+02:00SPSS:MANOVA<div class="separator" style="clear: both; text-align: left;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEg_ko5COfkEf0MVKn5dH6yPul0eY45QPZhZKJ5S6IVCCoLQRc9sxSrwI4YE3nzLHwPXqc7rICbuklWkhb7RjwOmfbiIoIPegpIUm_OkJbKsuuHwR7SIsesLJ9dIMGjlgSNdNmmS-T8yO_I/s1600/2.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEg_ko5COfkEf0MVKn5dH6yPul0eY45QPZhZKJ5S6IVCCoLQRc9sxSrwI4YE3nzLHwPXqc7rICbuklWkhb7RjwOmfbiIoIPegpIUm_OkJbKsuuHwR7SIsesLJ9dIMGjlgSNdNmmS-T8yO_I/s1600/2.jpg" /></a></div>
MANOVA, birden fazla bağımlı değişkenin bulunduğu deneylerde varyans analizi yapmak için kullanılan bir tekniktir. <a href="http://volkaniset.blogspot.com/p/spssunivariate-anova.html" target="_blank">Univariate ANOVA</a>' dan tek farkı, birden fazla bağımlı değişkenin olmasıdır. Ayrıca "Multivariate", yine birden fazla bağımlı değişkenin bulunduğu Çoklu Regresyon Analizinde de kullanılır. Gerekli varsayımlar yine normal dağılım ve homojen varyans varsayımlarıdır. (Hipotezlerin kurulması ve ortalamaların karşılaştırılmasıyla ilgili ayrıntılı bilgiyi <a href="http://volkaniset.blogspot.com/p/spssunivariate-anova.html" target="_blank">Univariate ANOVA</a> bölümünden bulabilirsiniz.)<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgygSDYL-YS40Qq4YO9ak3Kj9yYY5tzo8YhrwufpPuzucRe082RHqxWg4JGw-jH89NR46To-LRdA8C6MwLQwvIDW3fr6wyAyStCkbBubGYCKIp2Nzro7ok-YiE4PxswkfGC1bj5WrehPUs/s1600/1.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="232" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgygSDYL-YS40Qq4YO9ak3Kj9yYY5tzo8YhrwufpPuzucRe082RHqxWg4JGw-jH89NR46To-LRdA8C6MwLQwvIDW3fr6wyAyStCkbBubGYCKIp2Nzro7ok-YiE4PxswkfGC1bj5WrehPUs/s320/1.jpg" width="320" /></a></div>
Bu veri seti bir plastik fabrikasının ürettiği ürünlerle ilgilidir. Burada "Resistance(Dayanıklılık)", "Gloss(Parlaklık)" ve "Opacity(Saydamlık)" değişkenleri bağımlı değişkenlerdir. Faktörler ise "Extrusion_rate" ve "Additive" sütunlarıdır. Burada her faktörün "0" ve "1" olmak üzere iki düzeyi vardır. Dolayısıyla "Post Hoc" testleri uygulanamaz.(Post Hoc testleri için en az üç düzey gerekir.)<br />
<br />
SPSS' de " Analyze > General Linear Model > Multivariate "<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEg20PhhqBcslQQFARQC7OLs7po550UKC_JaUwBJBizmHFQlPU8V6v4l03dV6j7SloB-mXIYZHOBhTOga84vJmuUL1fJlP9ELZHdEgAeeHtHFLxIa1tz1CP-Pu8GryZ_WFm9IJNCjq-9Q7o/s1600/3.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="245" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEg20PhhqBcslQQFARQC7OLs7po550UKC_JaUwBJBizmHFQlPU8V6v4l03dV6j7SloB-mXIYZHOBhTOga84vJmuUL1fJlP9ELZHdEgAeeHtHFLxIa1tz1CP-Pu8GryZ_WFm9IJNCjq-9Q7o/s320/3.jpg" width="320" /></a></div>
Burada, eğer fakör düzeyleri rastgele eşleştirilmiş olsaydı ilgili
faktör yada faktörler "Random Factor" bölümüne atılırdı.Eğer faktörlerin
değişkenleri kantitativ(nicel, sayısal) olsaydı bu sefer ilgili faktör
yada faktörler "Covariate" bölümüne atılırdı.<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEj7GujzTKWwUylaoEwJ3O6VjjKKtS09aGyGHBZXcfRnRitPzG64aSUPacHv3nK_k0oVmgX9n7RZxRyDIbRbSsgTY6_1Vucv0GXw_GoeBgl-k0IHqMBFtb0-S4CuaRcIKySCAwC8F7HAI1I/s1600/4.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="224" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEj7GujzTKWwUylaoEwJ3O6VjjKKtS09aGyGHBZXcfRnRitPzG64aSUPacHv3nK_k0oVmgX9n7RZxRyDIbRbSsgTY6_1Vucv0GXw_GoeBgl-k0IHqMBFtb0-S4CuaRcIKySCAwC8F7HAI1I/s320/4.jpg" width="320" /></a></div>
"Model" bölümünde, hangi faktörlerin yada bu faktörlerin
etkileşimlerinin, bağımlı değişken üzerinde etkisi olup olmadığı
araştırılıyorsa onlar seçilir. "Full factorial" bölümü işaretli olduğu
zaman, SPSS tüm faktörleri ve bu faktörlerin olası bütün etkileşimlerini
modele koyar. "Custom" bölümünden ise isteğe göre bir model
oluşturulabilir. "Sum of squares" bölümünde, eğer kayıp gözlemler varsa "Type IV" , eğer kayıp gözlem yoksa "Type III" seçilir.<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiOxx-_kCrjwTQe1lxhZ0lZlpeOcIVGX5NjQwbTDqGtgY-72RL7P6Aod_jtxAJXc81VkJwDYIOoQbRu8hbcspWRDtq4ux1mEsgG_QT6dhHCoXxOHJ0fc5mWlKoiryMlKkgNwpxDLnxIz0k/s1600/5.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="320" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiOxx-_kCrjwTQe1lxhZ0lZlpeOcIVGX5NjQwbTDqGtgY-72RL7P6Aod_jtxAJXc81VkJwDYIOoQbRu8hbcspWRDtq4ux1mEsgG_QT6dhHCoXxOHJ0fc5mWlKoiryMlKkgNwpxDLnxIz0k/s320/5.jpg" width="261" /></a></div>
"Options" bölümünde, istenilen faktör yada faktör etkileşimlerinin marjinal ortalamaları hesaplatılabilir ve testin güvenilirliği belirlenir. Ayrıca gerekli varsayımlardan birisi olan varyansların homojenliği testi için "Homogeneity tests" bölümü seçilir. Bu seçimler yapıldıktan sonra sonuçlar aşağıdakilere benzer şekilde olacaktır.<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjPv8R3ny-bUEp7fB8dyrp9Y4UhZenZsb-ajb6IO9dCSlIZC7PxTLpM6wwKB2h9fFTi_zqNFK7OhXKECnwu7yAeWdJglOf5xqZsbDJKpzrv9SzXdcXcRKN5c75gUKwakEIuTTR3oT-ac1A/s1600/7.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="113" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjPv8R3ny-bUEp7fB8dyrp9Y4UhZenZsb-ajb6IO9dCSlIZC7PxTLpM6wwKB2h9fFTi_zqNFK7OhXKECnwu7yAeWdJglOf5xqZsbDJKpzrv9SzXdcXcRKN5c75gUKwakEIuTTR3oT-ac1A/s400/7.jpg" width="400" /></a></div>
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgRTYQGGSz_IkxdvfPqpRZZEWRyvzLbc8vFUOk1iJ0oOKo9rV7N5lVQtf7HmgxPjfOnikMQiq1_fXLYOzjSz8wOlfvmTmPyt11gYZtb6-1Og2CYvQWSpZGduEOOP6jkogPUcR20npNmbRI/s1600/6.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><br /></a></div>
Homojenlik testinde bütün bağımlı değişkenlerin "Sig." değerleri 0.05 den büyük olduğu için "%95 güvenle tüm bağımlı değişkenler için varyanslar homojendir." yorumu yapılabilir.<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgRTYQGGSz_IkxdvfPqpRZZEWRyvzLbc8vFUOk1iJ0oOKo9rV7N5lVQtf7HmgxPjfOnikMQiq1_fXLYOzjSz8wOlfvmTmPyt11gYZtb6-1Og2CYvQWSpZGduEOOP6jkogPUcR20npNmbRI/s1600/6.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgRTYQGGSz_IkxdvfPqpRZZEWRyvzLbc8vFUOk1iJ0oOKo9rV7N5lVQtf7HmgxPjfOnikMQiq1_fXLYOzjSz8wOlfvmTmPyt11gYZtb6-1Og2CYvQWSpZGduEOOP6jkogPUcR20npNmbRI/s1600/6.jpg" /></a></div>
MANOVA tablosu(Multivariate Tests) tablosu incelenciğinde birden fazla test olduğu görülür. Bu testlerden genellikle "Pillai' s Trace" ve "Wilks' Lambda" testleri dikkate alınır. Faktörlerin "Sig." değerleri inceleniğinde, "Extrusion_rate" ve "Additive" faktörlerinin "Sig." değerlerinin 0.05 den küçük oldudğu görülür. Yani <i><b>" %95 güvenle, "Extrusion_rate" ve "Additive" faktörlerinin bağımlı değişkenler üzerinde istatistiksel olarak anlamlı bir etkisi vardır."</b></i> yorumu yapılabilir. "Extrusion_rate*Additive" etkileşiminin ise bağımlı değişkenler üzerinde bir etkisi yoktur.("Sig."=0.302>0.05)<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjShE3k_h4bRQG5eI5MKVnnnmGt-V4W9tzGktqJV-Bslf86b0cd1nlJstwt0VwjD5eze7dIawlIhDQjdk_RXrmf0GSqOrPiIuPoE8GCA56c8Zng4vPXliuiaeNZsVnzeWRVMwsda8nNWc4/s1600/8.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="193" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjShE3k_h4bRQG5eI5MKVnnnmGt-V4W9tzGktqJV-Bslf86b0cd1nlJstwt0VwjD5eze7dIawlIhDQjdk_RXrmf0GSqOrPiIuPoE8GCA56c8Zng4vPXliuiaeNZsVnzeWRVMwsda8nNWc4/s320/8.jpg" width="320" /></a></div>
Ayrıca SPSS bütün bağımlı değişkenler için ayrı ayrı <a href="http://volkaniset.blogspot.com/p/spssunivariate-anova.html" target="_blank">Univariate ANOVA</a> testini de yapar. Böylece bütün faktör ve faktör etkileşimlerinin, bağımlı değişkenler üzerindeki marjinal etkileri incelenebilir.Unknownnoreply@blogger.com22tag:blogger.com,1999:blog-1582454115123850227.post-32435873849486819162012-11-12T13:47:00.001+02:002012-11-12T13:47:28.180+02:00SPSS:Univariate ANOVA<div class="separator" style="clear: both; text-align: left;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEj0h6Hrt4mKNsbar-N_ZOFVi3YJSKrUMKOf_vITuhPptHidfU5Kv0_oON7jag6taSaU1qKr_kxR7n_G5YNF9JnJxGrskEe74OSsOy0fucMU43QP4ZaWieLkI0uN2_60SToD7u9Y4Z20rfk/s1600/1.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="83" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEj0h6Hrt4mKNsbar-N_ZOFVi3YJSKrUMKOf_vITuhPptHidfU5Kv0_oON7jag6taSaU1qKr_kxR7n_G5YNF9JnJxGrskEe74OSsOy0fucMU43QP4ZaWieLkI0uN2_60SToD7u9Y4Z20rfk/s320/1.jpg" width="320" /></a></div>
<br />
Univariate ANOVA, iki yada ikiden daha fazla faktöre ait değişkenlerin ortalamalarını karşılaştırmak için kullanıllır. <a href="http://volkaniset.blogspot.com/p/spssone-way-anovatek-yonlu-varyans.html" target="_blank">One-Way ANOVA</a>' dan farkı iki yada ikiden daha fazla faktörün olmasıdır. ANOVA testiyle hangi faktörün bağımlı değişken üzerinde anlamlı bir etkisi olup olmadığı tespit edilir. Post Hoc testleriyle ise eğer faktör düzeyleri arasında bir farklılık var ise bu faklılığın hangi düzeyler arasında olduğu bulunur. Varsamyımlar One-Way ANOVA ile aynıdır. Nomallik ve varyansların homojenliği. (Örnekte incelencek veri setini <a href="http://people.cst.cmich.edu/lee1c/spss/V16_materials/DataSets_v16/supermarket.sav" target="_blank">buradan</a> indirebilirsiniz.)<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhKM2WnUIB2wfdXflCfkNiCF3QcDYnwUqd0FJ1LPVdNYEAP7qrGoNxwc6mH2AQgY9uNFGxyvjxVBBF31JDofSYJV84AwJLuSXwF_FMcwaghtA-M_fs3T6LuZFSVdoSSYXnKEqoXkwVYRr4/s1600/2.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="320" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhKM2WnUIB2wfdXflCfkNiCF3QcDYnwUqd0FJ1LPVdNYEAP7qrGoNxwc6mH2AQgY9uNFGxyvjxVBBF31JDofSYJV84AwJLuSXwF_FMcwaghtA-M_fs3T6LuZFSVdoSSYXnKEqoXkwVYRr4/s320/2.jpg" width="236" /></a></div>
Burada fakörler "Shelf" ve "Store" sütunları, bağımlı değişken ise "Sales" sütunudur. Bu veri seti, bir süpermarketin iki farklı şubesindeki(Store), üç farklı raftaki(Shelf) ürünlerin satış miktarını(Sales) gösteriyor. Teste başlamadan önce <a href="http://volkaniset.blogspot.com/p/spsstest-of-normality-normallik-testi.html" target="_blank">normallik testi</a> yapılmalıdır. Burada veriler normal dağılımlıdır. Ortalamaları karşılaştırmak için öncelikle hipotezler kurulmalıdır.<br />
<br />
H<span style="font-size: xx-small;">0</span>: %95 güvenle, faktör düzeylerinin ortalamaları arasında istatistiksel olarak anlamlı bir farklılk yoktur.<br />
H<span style="font-size: xx-small;">1</span>: %95 güvenle, faktör düzeylerinin ortalamaları arasında istatistiksel olarak anlamlı bir farklılk vardır<br />
<br />
SPSS' de " Analyze > General Linear Models > Univariate " (Resimleri büyütmek için üzerine tıklayın...)<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiDrHRfNUhdy0HRXsiPZh60YEvu7dgM1UAbR3KqXO5r6VDI8i6_SWtwSKyPxf0UsOEDmhHMWMOuiyk0kTmsvSAIal84qYvuoQvM3VbPdXYTiLLIHYcwKmmnH15Q-5MKAZVfNpiFMe8bJn0/s1600/3.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="273" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiDrHRfNUhdy0HRXsiPZh60YEvu7dgM1UAbR3KqXO5r6VDI8i6_SWtwSKyPxf0UsOEDmhHMWMOuiyk0kTmsvSAIal84qYvuoQvM3VbPdXYTiLLIHYcwKmmnH15Q-5MKAZVfNpiFMe8bJn0/s320/3.jpg" width="320" /></a></div>
Burada, eğer fakör düzeyleri rastgele eşleştirilmiş olsaydı ilgili faktör yada faktörler "Random Factor" bölümüne atılırdı.Eğer faktörlerin değişkenleri kantitativ(nicel, sayısal) olsaydı bu sefer ilgili faktör yada faktörler "Covariate" bölümüne atılırdı.<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEi1J9HFKqqeQaj5GpAwRCP_O40-VpVzP-x3wyBdtI7nACeq0_gaASOVWrqy2jMjlAa2kQsZ8zHdiHZdsqqTHOpg-_Ilbfm7O_dkI97zjL6uhtYHFAVDD1jW6b0_dQeN27tOWhlPrRy-_lo/s1600/4.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="223" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEi1J9HFKqqeQaj5GpAwRCP_O40-VpVzP-x3wyBdtI7nACeq0_gaASOVWrqy2jMjlAa2kQsZ8zHdiHZdsqqTHOpg-_Ilbfm7O_dkI97zjL6uhtYHFAVDD1jW6b0_dQeN27tOWhlPrRy-_lo/s320/4.jpg" width="320" /></a></div>
"Model" bölümünde, hangi faktörlerin yada bu faktörlerin etkileşimlerinin, bağımlı değişken üzerinde etkisi olup olmadığı araştırılıyorsa onlar seçilir. "Full factorial" bölümü işaretli olduğu zaman, SPSS tüm faktörleri ve bu faktörlerin olası bütün etkileşimlerini modele koyar. "Custom" bölümünden ise isteğe göre bir model oluşturulabilir.<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjvPMl12bTrd1QvIWYZFY09_XCGdUWBOcv1iG0r4J5_xQBym2jf9JG0QA5Z_3stGA9PoD33U-vXvPhAaphQiwYiPb9EJVszA1eyRHznZgbwjKI82Qv3oy5CEfpqUKeSoysOS5H2WHnB4Ck/s1600/5.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="300" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjvPMl12bTrd1QvIWYZFY09_XCGdUWBOcv1iG0r4J5_xQBym2jf9JG0QA5Z_3stGA9PoD33U-vXvPhAaphQiwYiPb9EJVszA1eyRHznZgbwjKI82Qv3oy5CEfpqUKeSoysOS5H2WHnB4Ck/s320/5.jpg" width="320" /></a></div>
"Post Hoc" bölümünde, faktör düzeyleri arasındaki olası farklılıklara karşın, bu farklılıkların hangi düzeyler arasında olduğunu tespit etmek için ilgili testler seçilir. Varyansların homojen olması durumunda genellikle<br />
"Tukey" testi tercih edilir. Varyansların homojen olmaması durumunda ise genellikle " Tamhane' s T2" testi tercih edilir.<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhqDVYi3MLBRO6nh1K9Qh1KeFwjMlaJUepZCvznsfsSLc0kpcnddHFY31NHfjSgcU0RUsoPiHkxZsQsDxFZ5P7GjZgDljumsI4_sPB17x7dJ2urOiPMchbNiLggt5l7PzaS2Z7zUUO79Sw/s1600/6.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="320" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhqDVYi3MLBRO6nh1K9Qh1KeFwjMlaJUepZCvznsfsSLc0kpcnddHFY31NHfjSgcU0RUsoPiHkxZsQsDxFZ5P7GjZgDljumsI4_sPB17x7dJ2urOiPMchbNiLggt5l7PzaS2Z7zUUO79Sw/s320/6.jpg" width="310" /></a></div>
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
</div>
"Options" bölümünde, testin güvenilirliği belirlenir, homojenlik testi seçilir ve istenilen faktörler için tanımlayıcı istatistikler hesaplatılabilir. Bu seçimler yapıldıktan sonra sonuçla aşağıdaki gibi olacaktır.<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiD9o0EgDcgkwQcdQsQLXB8M_eNTrC4SIrdh3zoQFrjllXvxaZrMyCEoPSaJBm-fT2i9n9UvE_kFadY6KvoOTKy7NrT4aiwWAzyqsRqO-SZSIqYnwOtiNnPRiDnSR5N2b2X3ywf7KwarXI/s1600/10.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="141" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiD9o0EgDcgkwQcdQsQLXB8M_eNTrC4SIrdh3zoQFrjllXvxaZrMyCEoPSaJBm-fT2i9n9UvE_kFadY6KvoOTKy7NrT4aiwWAzyqsRqO-SZSIqYnwOtiNnPRiDnSR5N2b2X3ywf7KwarXI/s200/10.jpg" width="200" /></a></div>
"Sig" değeri 0.315 > 0.05 olduğu için faktörlerin varyansları homojendir.<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiRB-T4JX1q8GgNaSuPDyZstzJYjAmm4ow1rG0mcIw61WBUKRoOsvbhbbVqCIhWTq7FBKUHIOgPaSZxRvPSo8xNFcZ0XFQF-cuKQEFzJvN5cKi5lsf7z71DPf3n3fb8gkL-CPRJh0ik4RA/s1600/7.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="177" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiRB-T4JX1q8GgNaSuPDyZstzJYjAmm4ow1rG0mcIw61WBUKRoOsvbhbbVqCIhWTq7FBKUHIOgPaSZxRvPSo8xNFcZ0XFQF-cuKQEFzJvN5cKi5lsf7z71DPf3n3fb8gkL-CPRJh0ik4RA/s320/7.jpg" width="320" /></a></div>
Bu tabloda "Store" ve "Store*Shelf" faktörlerinin "Sig" değerleri 0.550 > 0.05 ve 0.467 > 0.05 olduğu için bu faktörler için H<span style="font-size: xx-small;">0</span> hipotezleri kabul edilir. Yani<b><i> " %95 güvenle, bu faktör düzeylerinin ortalamaları arasında, istatistiksel olarak anlamlı bir farklılık yoktur."</i></b> denilebilir. Dolayısıyla bu faktörlerin satışlar üzerinde anlamlı bir etkisi yoktur. Ancak "Shelf" fakörünün "Sig" değeri 0.001 < 0.05 olduğu için H<span style="font-size: xx-small;">0</span> hipotezi reddedilir. Yani <i><b>"%95 güvenle,"Shelf" faktörünün düzeylerinin ortalamaları arasında, istatistiksel olarak anlamlı bir farklılık vardır." </b></i>denilebilir. Bu farklılıkların hangi düzeyler arasında olduğunu tespit etmek için "Tukey" testinin sonuçları incelenmelidir.<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgyOHMcLykB_qiqLRD9vWdY5HIeX5zEf4eX1mESx2zK0BRqtH3gg3_EZ9jHsujM6lJtzVChFwPiXAsPzVcLXNDz3G7zJj-Zm52Si_x9zRu1QIoTxQgmJ6lGhxLGaNJ0Jft4O7OxE7DRPJg/s1600/9.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="171" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgyOHMcLykB_qiqLRD9vWdY5HIeX5zEf4eX1mESx2zK0BRqtH3gg3_EZ9jHsujM6lJtzVChFwPiXAsPzVcLXNDz3G7zJj-Zm52Si_x9zRu1QIoTxQgmJ6lGhxLGaNJ0Jft4O7OxE7DRPJg/s320/9.jpg" width="320" /></a></div>
Bu tabloda faktör düzeyleri ve bu faktör düzeylerinin ortalamaları arasındaki farklar sayısal olarak verilmiştir. Tablodaki bu sayısal farklılıkların yanındaki yıldız(*) işereti, bu farklılıkların anlamlı bir farklılık olduğunu göstermektedir. Dolayısıla tablo incelendiğinde 3. faktör düzyeinin ortalamasının diğer iki düzeyin ortalamasından farklı olduğu görülür.<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgSHiX2cNe8x45Qe9EJJ1uRXxb1rmtZYfX1PAsMqDLoTBXJd3PL8VG2R-qLt5AF6lTDPleO2OY_1hRyAdIcPYq25ALCFaQHSQ3E5bvznPeShVTYcfHW_9srm5OVLvkwwJyEDdDXP_JJOX4/s1600/8.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="273" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgSHiX2cNe8x45Qe9EJJ1uRXxb1rmtZYfX1PAsMqDLoTBXJd3PL8VG2R-qLt5AF6lTDPleO2OY_1hRyAdIcPYq25ALCFaQHSQ3E5bvznPeShVTYcfHW_9srm5OVLvkwwJyEDdDXP_JJOX4/s320/8.jpg" width="320" /></a></div>
Son olarak "Shelf" faktörünün ortalama tablosu incelendiğinde, 3.düzeyin(3. raf çeşidinin) ortalamasının diğerlerinden daha büyük olduğu görülür. Yani "3. raftaki satışlar diğerlerinden daha fazladır." yorumu yapılabilir.Unknownnoreply@blogger.com2tag:blogger.com,1999:blog-1582454115123850227.post-84194436486102680732012-11-06T17:43:00.000+02:002012-11-11T11:35:40.632+02:00SPSS:One Way ANOVA(Tek Yönlü Varyans Analizi)<div class="separator" style="clear: both; text-align: left;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgCoIesTgwOo6PcyOJ2X0YA-pqsYDnvrJNgZQwguauK3wjlDwEDRrmsyHBprtUYt8ZxJLN3w9U2FJl2DNBCnskeFkr7JxIZDYZRiWmrNzQyKuLpv80C7MW7r8MXMyTS6AprMohOmD57ZkI/s1600/1.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="116" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgCoIesTgwOo6PcyOJ2X0YA-pqsYDnvrJNgZQwguauK3wjlDwEDRrmsyHBprtUYt8ZxJLN3w9U2FJl2DNBCnskeFkr7JxIZDYZRiWmrNzQyKuLpv80C7MW7r8MXMyTS6AprMohOmD57ZkI/s400/1.jpg" width="400" /></a></div>
Tek yönlü varyans analizi, bir faktör çatısı altında, iki yada ikiden daha fazla bağımsız grubun ortalamalarını karşılaştırmak için kullanılır. <span style="font-family: Times, "Times New Roman", serif;">Tek yönlü</span> varyans analizinde iki temel varsayım vardır. Her grup normal dağılımlıdır ve göreceli olarak grupların varyansları homojendir. (Örnekte kullanılacak veri setini <a href="http://people.cst.cmich.edu/lee1c/spss/V16_materials/DataSets_v16/FoodCompany.sav">buradan</a> indirebilirsiniz...)<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhVA4Nf75Nvzkt0MGu6Jh00eaRnT-hs7__ZWThnhotW4TFrQLZWciDDX1iQXyzUmTbiCc8Of9pwuRDrsw7G1rdrc74y-RjF7pIo1CeK0ijC-_8SgzbxzG5GO-edHwWK6VLTHVO4yAeXzL0/s1600/2.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="320" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhVA4Nf75Nvzkt0MGu6Jh00eaRnT-hs7__ZWThnhotW4TFrQLZWciDDX1iQXyzUmTbiCc8Of9pwuRDrsw7G1rdrc74y-RjF7pIo1CeK0ijC-_8SgzbxzG5GO-edHwWK6VLTHVO4yAeXzL0/s320/2.jpg" width="178" /></a></div>
Bu veri seti, bir yemek şirketine ait ürün çeşitlerinin satış miktarlarını göstermektedir. Burada "sales" değişkeni(Bağımlı değişken) satış miktarını, "design"(Faktör) değişkeni ise ürün çeşitlerini ifade etmektedir. Burada ürün çeşitlerinin satış miktarları birbirinden bağımsızdır ve normal dağılıma sahiptir. (Normallik testinin nasıl yapıldığına <a href="http://volkaniset.blogspot.com/p/spsstest-of-normality-normallik-testi.html" target="_blank">buradan</a> bakabilirsiniz.) Dolayısıyla bu grupların satış miktarlarının ortalamalarını karşılaştırmak için en uygun test tek yönlü varyans analizi olur. Öncelikle hipotezler kurulmalıdır.<br />
<br />
Varyansların homojenliği testi için hipotezler;<br />
H<span style="font-size: xx-small;">0</span>: %95 güvenle grup varyanslar homojendir.<br />
H<span style="font-size: xx-small;">1</span>: %95 güvenle grup varyansları homojen değildir. <br />
<br />
Tek yönlü varyans analizi için hipotezler;<br />
H<span style="font-size: xx-small;">0</span>: %95 güvenle, grupların ortalamaları arasında istatistiksel olarak anlamlı bir farklılık yoktur.<br />
H<span style="font-size: xx-small;">1</span>:%95 güvenle, grupların ortalamaları arasında istatistiksel olarak anlamlı bir farklılık vardır.<br />
<br />
SPSS' de "Analyze > Compare Means > One-Way ANOVA"<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiBtAFXUU1DujNoTzPWk9Ce2z-BPbP3x-HApG5JqGaFs110TqU2Hq6GxKjJzou3fztUihc-uwM6BEfxaNnvkvP9Ar_HeHj4_SkEbbDvdlKK_796sZTqNYokTjXfVn5AZG0qX6Ug1nHNn_M/s1600/3.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="182" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiBtAFXUU1DujNoTzPWk9Ce2z-BPbP3x-HApG5JqGaFs110TqU2Hq6GxKjJzou3fztUihc-uwM6BEfxaNnvkvP9Ar_HeHj4_SkEbbDvdlKK_796sZTqNYokTjXfVn5AZG0qX6Ug1nHNn_M/s320/3.jpg" width="320" /></a></div>
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiERa9fNTvrlr760sgN2dUmpFTvKlbJM2_NZIarfgS3uqtflEYBSSYCsTisSYz_iYXvnXhQ0_GV_IEeBQUGXWSfVtz3J7QRwunWpVaz0GQurzDnsEYuWdhW9Js4Y9sQ39WbNksTZ9xcD0w/s1600/4.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><br /></a></div>
Burada homojenlik testi için, "Options" bölümünden "Homogeneity of variance test" bölümü seçilir. İsteğe bağlı olarak "Descriptives" seçeneği işaretlenerek tanımlayıcı istatistikler de hesaplatılabilir.<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiERa9fNTvrlr760sgN2dUmpFTvKlbJM2_NZIarfgS3uqtflEYBSSYCsTisSYz_iYXvnXhQ0_GV_IEeBQUGXWSfVtz3J7QRwunWpVaz0GQurzDnsEYuWdhW9Js4Y9sQ39WbNksTZ9xcD0w/s1600/4.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="320" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiERa9fNTvrlr760sgN2dUmpFTvKlbJM2_NZIarfgS3uqtflEYBSSYCsTisSYz_iYXvnXhQ0_GV_IEeBQUGXWSfVtz3J7QRwunWpVaz0GQurzDnsEYuWdhW9Js4Y9sQ39WbNksTZ9xcD0w/s320/4.jpg" width="250" /></a></div>
"Post Hoc" bölümünden ise varyansın homojen olup olmamasına göre yapılması istenen test yada testler seçilir.<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEh9muR5TIMOYtV87JI5zreEOJhO8ll34TW7bdCRrzUWRxQ9N8TXLiO3WunIMrBXr0Fgz4l1q-m0U1uUYHOQHrMBORhd4cVsuAbzWIa-6D-IgE6pB6e1UgYYxpGrfvyUR0cIGdfagjiXXcc/s1600/5.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="262" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEh9muR5TIMOYtV87JI5zreEOJhO8ll34TW7bdCRrzUWRxQ9N8TXLiO3WunIMrBXr0Fgz4l1q-m0U1uUYHOQHrMBORhd4cVsuAbzWIa-6D-IgE6pB6e1UgYYxpGrfvyUR0cIGdfagjiXXcc/s400/5.jpg" width="400" /></a></div>
Burada varyansların homojen olması halinde(Equal variances Assumed) yapılacak testlerden, genellikle "Tukey" testi tercih edilir. Veri sayısının az olduğu zamanlarda "Bonferroni" testi de seçilebilir. Varyansların homojen olmaması halinde(Equal Variances Not Assumed) yapılacak testlerden ise genellikle "Tamhane's T2" testi tercih edilir.<br />
Bu seçimler yapıldıtan sonra sonuçlar aşağıdaki gibi olacaktır.<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjEptjTF0YqlrAtiBDiLWLvTMY4wxvLuyQdS5BfIMT1SKQWT_Yx9TdCLKhFQQ20wbQij2iyI0EwVf-U1L8j06jZ2Tsy4P5RY-DS4NCbvBY5dG_6owD-X0hkMef52ynZZw91S5tLVtd4b7U/s1600/6.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjEptjTF0YqlrAtiBDiLWLvTMY4wxvLuyQdS5BfIMT1SKQWT_Yx9TdCLKhFQQ20wbQij2iyI0EwVf-U1L8j06jZ2Tsy4P5RY-DS4NCbvBY5dG_6owD-X0hkMef52ynZZw91S5tLVtd4b7U/s1600/6.jpg" /></a></div>
Burada "Sig." değeri 0.729>0.05 olduğu için homojenlik testi için olan H<span style="font-size: xx-small;">0</span> hipotezi kabul edilir. Yani "<i><b> %95 güvenle grupların varyansları homojendir."</b></i> denilebilir.<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiwqpOZaA7kWUzurUwbTDg80yydcQCy0sPPTNxrdNMFzW0lsXtzvaXSoovlMYnoZGAqWNP74N1p-bMRN6MLXzYeRuBWTRz5-sLgCDwq-ACvvTvgRoD9LjGETda8MtDydbCxMHQPipP9Rvc/s1600/7.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="120" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiwqpOZaA7kWUzurUwbTDg80yydcQCy0sPPTNxrdNMFzW0lsXtzvaXSoovlMYnoZGAqWNP74N1p-bMRN6MLXzYeRuBWTRz5-sLgCDwq-ACvvTvgRoD9LjGETda8MtDydbCxMHQPipP9Rvc/s400/7.jpg" width="400" /></a></div>
ANOVA tablosu incelendiğinde, "Sig." değeri 0.000<0.05 olduğu için tek yönlü varyans analizi için olan H<span style="font-size: xx-small;">0</span> hipotezi reddedilir. Yani <i><b>" %95 güvenle, grupların ortalamaları arasında istatistiksel olarak anlamlı bir farklılık vardır."</b></i> denilebilir.<b> </b><br />
Hangi grupların ortalamaları arasında farklılıklar olduğunu görmek için bir sonraki tablo incelenir. (Tabloyu büyütmek için üzerine tıklayınız.)<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgIBF6WRcdV7qIPS5lLBaTGR0-5UajxTfAGbRfkbfKqPIniMdTzOF9ylDefs-uC7_EAjdNDZrnNcoXf7Sy58vIu3km6YV8HU8turmS2_-3eHMFDIEdeFBTX7gAaYzPzdDHI5eJkynLbgT0/s1600/8.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="357" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgIBF6WRcdV7qIPS5lLBaTGR0-5UajxTfAGbRfkbfKqPIniMdTzOF9ylDefs-uC7_EAjdNDZrnNcoXf7Sy58vIu3km6YV8HU8turmS2_-3eHMFDIEdeFBTX7gAaYzPzdDHI5eJkynLbgT0/s400/8.jpg" width="400" /></a></div>
Burada grupların varyansları homojen olduğu için "Tukey" testi incelenir(Eğer homojen olmasaydı "Tamhane" testi incelenirdi). Bu tabloda her grubun ikişerli karşılaştırmaları yapılmış ve bu karşılaştırılan grupların ortalamaları arasındaki farklar(Mean Difference) sayısal olarak verilmiştir. Bu sayısal değerlerin yanında bir yıldız (*) işaretinin bulunması bu ikilinin ortalamaları arasında anlamlı bir farklılık olduğunu göstermektedir. Tablo incelendiğinde 1-4, 2-4 ve 3-4 ikililerinin yanında bir yıldız(*) işareti olduğu görülür. Yani bu ikililerin ortalamaları arasında anlamlı bir farklılık vardır. <br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiCfA8XwWITsPJljGqySdkVH6Ck7CEtnXB_zfXUa7kaOkvr4ajebCann1kH1QMv8l2F6UFK4HJ9MR_6YuYxQIJi7uRYpgelkSdILQJzCKkrlBdNn6ZDDkbk-wTJ-Wpq0vMDRmm7PilK19M/s1600/6.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="125" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiCfA8XwWITsPJljGqySdkVH6Ck7CEtnXB_zfXUa7kaOkvr4ajebCann1kH1QMv8l2F6UFK4HJ9MR_6YuYxQIJi7uRYpgelkSdILQJzCKkrlBdNn6ZDDkbk-wTJ-Wpq0vMDRmm7PilK19M/s400/6.jpg" width="400" /></a></div>
Son olarak "Descriptive" tablosu incelendiğinde 4. grubun ortalamasının diğer gruplardan daha büyük olduğu görülür. Yani 4. ürün çeşidin satış miktarının, diğer grupların satış miktarlarından<b> </b>daha fazla olduğu söylenebilir.Unknownnoreply@blogger.com8tag:blogger.com,1999:blog-1582454115123850227.post-51203167517171356342012-11-05T15:32:00.001+02:002012-11-05T15:34:50.360+02:00SPSS:Test of Normality (Normallik Testi)İstatistiksel testler, kabaca "parametrik testler" ve "parametrik olmayan testler" olmak üzere ikiye ayrılabilir. Eldeki bir veri setine, bu testlerden hangisinin uygun olduğunu belirlemek için normallik testi yapılmalıdır. Eğer veriler normal dağılıma sahip ise parametrik testler, veriler normal dağılıma sahip değil ise parametrik olmayan testler uygun olacaktır. (Örnekte kullanılacak veri setini <a href="http://people.cst.cmich.edu/lee1c/spss/V16_materials/DataSets_v16/FoodCompany.sav">buradan</a> indirebilirsiniz...)<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjV9CsUizodARsHfxU2gbYDB1i-N-m0IIxk8XmQZoH4Nsv_OeO0D8mN74FgT-p1uLYs7os7fzMyUB5DDZcjS5HM1NKJcOTD1pRQNrRXy9wRFdTv9PnzNnvSzRdPnwhPRRB9q_6LyK6Dp-4/s1600/2.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="320" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjV9CsUizodARsHfxU2gbYDB1i-N-m0IIxk8XmQZoH4Nsv_OeO0D8mN74FgT-p1uLYs7os7fzMyUB5DDZcjS5HM1NKJcOTD1pRQNrRXy9wRFdTv9PnzNnvSzRdPnwhPRRB9q_6LyK6Dp-4/s320/2.jpg" width="178" /></a></div>
Bu veri setinde, bir şirketin 4 farklı dizaynının(design) satış miktarları(sales) verlilmiştir. Bu 4 farklı grubun satış miktarlarının normalliğini test etmek için öncelikle hipotezler kurulmalıdır.<br />
<br />
1. dizayn için hipotezler;<br />
H<span style="font-size: xx-small;">0</span>: %95 güvenle veriler normal dağılımlıdır.<br />
H<span style="font-size: xx-small;">1</span>:%95 güvenle veriler normal dağılımlı değildir.<br />
<br />
2. dizayn için hipotezler;<br />
H<span style="font-size: xx-small;">0</span>: %95 güvenle veriler normal dağılımlıdır.<br />
H<span style="font-size: xx-small;">1</span>:%95 güvenle veriler normal dağılımlı değildir.<br />
<br />
3. dizayn için hipotezler;<br />
H<span style="font-size: xx-small;">0</span>: %95 güvenle veriler normal dağılımlıdır.<br />
H<span style="font-size: xx-small;">1</span>:%95 güvenle veriler normal dağılımlı değildir.<br />
<br />
4. dizayn için hipotezler;<br />
H<span style="font-size: xx-small;">0</span>: %95 güvenle veriler normal dağılımlıdır.<br />
H<span style="font-size: xx-small;">1</span>:%95 güvenle veriler normal dağılımlı değildir.<br />
<br />
" Analyze > Descriptive Statistics > Explore "<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjNfmLqCp9k5lk-TIr5SmCfmIdO5affagI7lD3Z1mdTZmMlBZRz1kOVGv7Ae61-0veBFoDZmVnixnrc0hTLIjeNssTLv30by64mASNPQc-SWP5J6dOMPnqAL8Ib54FZtvTMkmTnhdHk5xI/s1600/2.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="227" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjNfmLqCp9k5lk-TIr5SmCfmIdO5affagI7lD3Z1mdTZmMlBZRz1kOVGv7Ae61-0veBFoDZmVnixnrc0hTLIjeNssTLv30by64mASNPQc-SWP5J6dOMPnqAL8Ib54FZtvTMkmTnhdHk5xI/s320/2.jpg" width="320" /></a></div>
<span id="goog_1376441673"></span><span id="goog_1376441674"></span>"Statistics" bölümünden testin güvenilirliği belirlenir. "Plots" bölünden ise normallik testi seçilir.<span id="goog_1376441681"></span><span id="goog_1376441682"></span><br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiLuNlwk6JOQpPP36nCNszyHfKybT8V-7aGfxhKIMGh3gO8mSrksUAxqA1lNp_D1eioK3GfPnxjC-SV1_7Md4FvdqJCxrizs2qEwpY1oq0PufXyCPwwvwmSpA_2oacc3hZDOkD6NKFUUsk/s1600/4.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="140" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiLuNlwk6JOQpPP36nCNszyHfKybT8V-7aGfxhKIMGh3gO8mSrksUAxqA1lNp_D1eioK3GfPnxjC-SV1_7Md4FvdqJCxrizs2qEwpY1oq0PufXyCPwwvwmSpA_2oacc3hZDOkD6NKFUUsk/s200/4.jpg" width="200" /></a></div>
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEikaBSlb_W0UVRLuvoz2uZQg7yXK90e0xpJiHZ7kmElzYl96zajIgzRclw20bI6yCQrGEEXWLHJgs50rbRmj5hJh7hd0-YDpKXV2aGrHQ37bedzxaUzSHLufaezoPJoxtAtUp1uTGF2RT4/s1600/3.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="320" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEikaBSlb_W0UVRLuvoz2uZQg7yXK90e0xpJiHZ7kmElzYl96zajIgzRclw20bI6yCQrGEEXWLHJgs50rbRmj5hJh7hd0-YDpKXV2aGrHQ37bedzxaUzSHLufaezoPJoxtAtUp1uTGF2RT4/s320/3.jpg" width="293" /></a></div>
Bu seçimler yapıldıktan sonra sonuçlar aşağıdaki gibi olacaktır.<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEirq7Xn3vfSxL3risqc14h_SShrsh0UcktujCXmeWy1Yxfk17zLPN2nxoFNAHJ0xlaul1ZJ1sqWayUoH1gHQU6sPQPEJJFJFI8PTB8KApb3iHIe1SpqN6pwBi7UZK8VGV6lCOomq9TG8cc/s1600/5.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="152" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEirq7Xn3vfSxL3risqc14h_SShrsh0UcktujCXmeWy1Yxfk17zLPN2nxoFNAHJ0xlaul1ZJ1sqWayUoH1gHQU6sPQPEJJFJFI8PTB8KApb3iHIe1SpqN6pwBi7UZK8VGV6lCOomq9TG8cc/s400/5.jpg" width="400" /></a></div>
Görüldüğü gibi burada iki farklı test vardır. Bunlardan biri "Kolmogorov-Smirnov", diğeri ise "Shapiro-Wilk" testidir. "Shapiro-Wilk" testi daha çok tercih edilir ve kullanılır. Burada "Shapiro-Wilk" testinin "Sig." değerleri 0.05' den büyük olduğu için tüm gruplar için H<span style="font-size: xx-small;">0</span> hipotezleri kabul edilir. Yani tüm gruplar için <i><b>"%95 güvenle veriler normal dağılımlıdır." </b></i>denilebilir.<br />
<br />
(Kolmogorov-Smirnov testinin sonuçları, veri sayısının az olduğu durumlarda dikkate alınabilir.)Unknownnoreply@blogger.com11tag:blogger.com,1999:blog-1582454115123850227.post-26087528673481668882012-11-02T15:31:00.001+02:002012-11-06T16:25:44.300+02:00SPSS: Paired Sample t-Test (Bağımlı Örneklem t-Testi)<div class="separator" style="clear: both; text-align: left;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjlfiW4oI44h5iu3au1_q2_gyLuBtzOay4r0C3qjQ59z1jn5TNcDWX53r6pwfLjY5E6F4cZ0MTRAbUK1_AfAXV-37nhUFnUe83YfgHStXxI3OqKKnRNJvjX6zpopEejdGQ2gzbjZokiMIk/s1600/2.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="93" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjlfiW4oI44h5iu3au1_q2_gyLuBtzOay4r0C3qjQ59z1jn5TNcDWX53r6pwfLjY5E6F4cZ0MTRAbUK1_AfAXV-37nhUFnUe83YfgHStXxI3OqKKnRNJvjX6zpopEejdGQ2gzbjZokiMIk/s320/2.jpg" width="320" /></a></div>
<div style="text-align: left;">
Bağımlı örneklem t-testi, bir değişkenin, iki farklı durumda gözlemlenen değerlerinin ortalamalarını karşılaştırır. Bu iki durum genellikle uygulanacak bir yöntemin öncesi ve sonrası şeklinde olur. (Örnekte kullanılan veri setini <a href="http://people.cst.cmich.edu/lee1c/spss/V16_materials/DataSets_v16/NewDrug.sav">buradan</a> indirebilirsiniz...)</div>
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhkyRLDz4aRplA33eAYfnEXQBTiUamqOB277W8QnBSZV9rWpVuiOhrCt8KFRCzt0RXi_Tmm0KaxqaGG1JiePC9RHvXlOscoQd_F71QCf3MbRMbC2kpI9nWK8tHIajnES0wfocZK9GTSFPo/s1600/1.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="289" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhkyRLDz4aRplA33eAYfnEXQBTiUamqOB277W8QnBSZV9rWpVuiOhrCt8KFRCzt0RXi_Tmm0KaxqaGG1JiePC9RHvXlOscoQd_F71QCf3MbRMbC2kpI9nWK8tHIajnES0wfocZK9GTSFPo/s320/1.jpg" width="320" /></a></div>
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
</div>
<div style="text-align: left;">
Bu veri setinde yeni bir ilacın kan basıncı üzerindeki etkisi araştırılmaktadır. Hastaların ilacı kullanmadan önceki kan basınçları (Before_exp_BP) ve ilacı kullandıktan sonraki kan basınçları (After_exp_BP) ölçülmüştür. Bunlar aynı kişilere ait ve bir uygulamadan önceki ve sonraki değerler olduğu için bağımlı değişkenlerdir. Dolayısıyla bu iki değişkenin ortalamasını karşılaştırmak için en uygun test Bağımlı Örneklem t_testi olacaktır. Öncelikle hipotezler kurulmalıdır.</div>
<div style="text-align: left;">
<br /></div>
<div style="text-align: left;">
Bağımlı Örneklem t-Testi için hipotezler;</div>
<div style="text-align: left;">
<br /></div>
<div style="text-align: left;">
H<span style="font-size: xx-small;">0</span>: %95 güvenle, deneyden önceki ve sonraki kan basıncı ortalamaları arasında, istatistiksel olarak anlamlı bir farklılık yoktur. (M<span style="font-size: xx-small;">1</span>=M<span style="font-size: xx-small;">2</span>)</div>
<div style="text-align: left;">
H<span style="font-size: xx-small;">1</span>:%95 güvenle, deneyden önceki ve sonraki kan basıncı ortalamaları arasında, istatistiksel olarak anlamlı bir farklılık vardır. (M<span style="font-size: xx-small;">1</span><>M<span style="font-size: xx-small;">2</span>)</div>
<div style="text-align: left;">
<br /></div>
<div style="text-align: left;">
"Analyze > Compare Means > Paired Sapmle t-test"</div>
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhCPku3E0TAncbWQehggEMedKCQ03COMBtKWqWgX-pcJLKkm5v0Mh8aTFHO4Lid_9o2iNf6l-Iq487B-NLL8BGlErhqaOheCEUA2M5rTs7pMDQqaneswycWcybSzW5FYvY19dpNc9wqFHg/s1600/3.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="169" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhCPku3E0TAncbWQehggEMedKCQ03COMBtKWqWgX-pcJLKkm5v0Mh8aTFHO4Lid_9o2iNf6l-Iq487B-NLL8BGlErhqaOheCEUA2M5rTs7pMDQqaneswycWcybSzW5FYvY19dpNc9wqFHg/s320/3.jpg" width="320" /></a></div>
<div style="text-align: left;">
İlgili bağımlı değişkenler şekildeki gibi seçilir. Daha sonra "Options" bölümünden testin güvenilirlik yüzdesi belirlenebilir. Ayrıca burada birden fazla veri çifti de analiz edilebilir.</div>
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEh_t4mC1Mhj6SbvKcIuiyK00sp2clQseK9fiDZ_lZiqghs1Gh3rAOzExO4kieEQ-GtFprsaXDeHtg2REAF8zAFoXNZkIeN9evk_QRHHIi4YCMU6vts1zkGfzHYowJXZquNdNW7_8ln0JEs/s1600/4.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="136" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEh_t4mC1Mhj6SbvKcIuiyK00sp2clQseK9fiDZ_lZiqghs1Gh3rAOzExO4kieEQ-GtFprsaXDeHtg2REAF8zAFoXNZkIeN9evk_QRHHIi4YCMU6vts1zkGfzHYowJXZquNdNW7_8ln0JEs/s200/4.jpg" width="200" /></a></div>
<div style="text-align: left;">
Bu seçimler yapıldıktan sonra sonuçlar aşağıdaki gibi olacaktır.</div>
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiCDei5YyDYlI2glOzpoJUjabzo_wevcts_13MJulzYxOFNfNPvXpx6C1nLLV8DI9E0I5QOfFEyeJGLCZ_zX0A6nLiqQQMHk-md-ykHBuaATzFYkXECT8drJGqqELTufJQ6jOJmXsDabtE/s1600/5.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="69" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiCDei5YyDYlI2glOzpoJUjabzo_wevcts_13MJulzYxOFNfNPvXpx6C1nLLV8DI9E0I5QOfFEyeJGLCZ_zX0A6nLiqQQMHk-md-ykHBuaATzFYkXECT8drJGqqELTufJQ6jOJmXsDabtE/s320/5.jpg" width="320" /></a></div>
<div style="text-align: left;">
Görüldüğü gibi bu tabloda değişkenlerin ortalamaları birbirinden farklıdır. Ancak sadece bu tabloya bakılarak bu farklılığın anlamlı yada anlamsız olduğu sonucuna varılamaz. Karar için bir sonraki tablo dikkate alınmalıdır.</div>
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEi6Y5jKzOL60LdKcirLJAIMpwE9oXhur0bAyLkbJzvVbaq21mMYV3LIulZBA-eV0yaJXNfQjJDAT1UUdqfepucQxALeGrt6_nNCtJYruIwFrept3HK-rKSKDZ0RUd3Z3rYpOdMdXVONtWg/s1600/6.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="100" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEi6Y5jKzOL60LdKcirLJAIMpwE9oXhur0bAyLkbJzvVbaq21mMYV3LIulZBA-eV0yaJXNfQjJDAT1UUdqfepucQxALeGrt6_nNCtJYruIwFrept3HK-rKSKDZ0RUd3Z3rYpOdMdXVONtWg/s640/6.jpg" width="640" /></a></div>
<div style="text-align: left;">
Karar için bu tabloda dikkate alınması gereken değer, "Sig.(2-tailed)" değeridir. 0.000<0.05 olduğu için H<span style="font-size: xx-small;">0 </span>hipotezi reddedilir. Yani " <i><b>%95 güvenle, deneyden önceki ve sonraki kan basıncı ortalamaları arasında, istatistiksel olarak anlamlı bir farklılık vardır.</b></i> " diyebiliriz. Birinci tablo incelendiğinde, deneyden sonraki kan basıncı ortalamasının, deneyden önceki kan basıncı ortalamasından daha küçük olduğu görülür. Yani kullanılan bu ilaç kan basıncının düşmesinde etkili olmuştur.</div>
Unknownnoreply@blogger.com17tag:blogger.com,1999:blog-1582454115123850227.post-61810870951064555112012-11-01T12:58:00.001+02:002012-11-01T13:01:10.025+02:00SPSS: Independent Sapmle t-Test(Bağımsız Örneklem t-Testi)<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEh6sC2J29NsADvODT2HIwEgblY-ZKpIZPhKJf-UEIX78QREnCbK9kYFPlvH4g94uvKksXzmO4sA6y-I0JuixsZc_5otyNIuvrZp5rm_WLUYwlYrkGoKRo55Hu-z8QU9IRO_g_HFyMC_yxc/s1600/1.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="94" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEh6sC2J29NsADvODT2HIwEgblY-ZKpIZPhKJf-UEIX78QREnCbK9kYFPlvH4g94uvKksXzmO4sA6y-I0JuixsZc_5otyNIuvrZp5rm_WLUYwlYrkGoKRo55Hu-z8QU9IRO_g_HFyMC_yxc/s320/1.jpg" width="320" /></a></div>
Bağımsız örneklem t-testi, iki bağımsız grubun ortalamalarını karşılaştırmak için kullanılır. Bu testin yapılabilmesi için gerekli iki varsayım vardır. Bunlardan birincisi değişkenlerin normal dağılımlı olduğudur. (Eğer değişkenler normal dağılımlı değil ise ileride anlatacağım "Nonparametric Tests" bölümünden iligili analiz yapılır.) İkinci varsayım ise, grup varyanslarının homojenliğidir. Grup varyanslarının homojen olup olmamasına göre son tabloda vereceğimiz kararlar değişim gösterebilir. (Örnekte kullanılacak veri setini <a href="http://people.cst.cmich.edu/lee1c/spss/V16_materials/DataSets_v16/Cancer.sav">buradan</a> indirebilirsinz...)<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgcLo4zC6O4d-Y6dy3DJiKsFjh4x6foiRDI4q-yow6aO0YP-hQ9Js3nPRKubpPpdoZdGqcSugz52oOh9jI6Lzi6pe7oN7G1yjA7PiO9Ect5D_e3ojXApz1LD9JVoYtleQ6YsrQdjLnpg0k/s1600/2.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="279" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgcLo4zC6O4d-Y6dy3DJiKsFjh4x6foiRDI4q-yow6aO0YP-hQ9Js3nPRKubpPpdoZdGqcSugz52oOh9jI6Lzi6pe7oN7G1yjA7PiO9Ect5D_e3ojXApz1LD9JVoYtleQ6YsrQdjLnpg0k/s320/2.jpg" width="320" /></a></div>
Bu veri seti, kanser tedavisinde kullanılan iki farklı tedavi yöntemini karşılaştırmak ve bu tedavi yöntemleri sonucu ilgili kanserli hücre sayısının haftalara göre değişimini gözlemlemek için oluşturulmuştur. "TREATMENT"(tedavi yöntemi) yöntemleri "0" ve "1" olarak kodlanmıştır. Bu örnekte, iki farklı tedevi yöntemine tabi tutulan hastaların yaş ortalamalarını karşılaştıracağız. Öncelikle hipotezler kurulmalı ve normallik testi yapılmalıdır.<br />
Normallik testi için hipotezler;<br />
<br />
H<span style="font-size: xx-small;">0</span>: %95 güvenle veriler normal dağılıma sahiptir.<br />
H<span style="font-size: xx-small;">1</span>: %95 güvenle veriler normal dağılıma sahip değildir. (Bu hipotez iki tedavi yöntemi için de kurulur.)<br />
<br />
Normallik testi için ;"Analyze > Descriptive Statistics > Explore"<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiRAn13jG7Ha7dHO1cquN7D7Ruw9GAaclht5_2W1zZmH6sl_vFStih3e2X5dK-n19NXILCxbnYJBbxnqWDxjHXEsgLAP2pELSQPB-7OJWTvg7ZiRrGjVvy_k1LFo1OJf0d3ruyIJdAvdLs/s1600/normality1.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="227" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiRAn13jG7Ha7dHO1cquN7D7Ruw9GAaclht5_2W1zZmH6sl_vFStih3e2X5dK-n19NXILCxbnYJBbxnqWDxjHXEsgLAP2pELSQPB-7OJWTvg7ZiRrGjVvy_k1LFo1OJf0d3ruyIJdAvdLs/s320/normality1.jpg" width="320" /></a></div>
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhg5fgBlgbUQu3OAaalRfH-I-vpOmGCpEUzHOn4yBNXnU3FKe_idrbiyrf54qE8nsHEv-HZmHDhBxTLFql_6bmx_7Ee1YQUfAOrdAHCwTNO-ikmXs8SuP4GitUpGKPVf4p-L50C9sepffY/s1600/normality4.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="320" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhg5fgBlgbUQu3OAaalRfH-I-vpOmGCpEUzHOn4yBNXnU3FKe_idrbiyrf54qE8nsHEv-HZmHDhBxTLFql_6bmx_7Ee1YQUfAOrdAHCwTNO-ikmXs8SuP4GitUpGKPVf4p-L50C9sepffY/s320/normality4.jpg" width="293" /></a></div>
Bu seçimler yapıldıktan sonra sonuçlar aşağıdaki gibi olacaktır.<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjBW_99XpjqqwBlFF_pIL07bHg4lQCCBLs6fh6tNzzy0H0lWYi3A7DlE1nQqOUPjghT3cELCr3TXgLhHdmd6TK1nvnV1zCxz8CmMg0WMBaBI-BE34EOAS_a_XcRr1uEAdEAYaTGX2xTS64/s1600/normality5.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="92" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjBW_99XpjqqwBlFF_pIL07bHg4lQCCBLs6fh6tNzzy0H0lWYi3A7DlE1nQqOUPjghT3cELCr3TXgLhHdmd6TK1nvnV1zCxz8CmMg0WMBaBI-BE34EOAS_a_XcRr1uEAdEAYaTGX2xTS64/s320/normality5.jpg" width="320" /></a></div>
Burada iki grup içinde "Sig." değerleri 0.05' den büyük olduğu için H<span style="font-size: xx-small;">0</span> hipotezi kabul edilir. Yani " <i><b>%95 güvenle veriler normal dağılama sahiptir.</b></i> " diyebiliriz.<br />
<br />
Bundan sonra ikinci varsayım olan varyansların homojenliği için hipotezler kurulur. <br />
<br />
H<span style="font-size: xx-small;">0</span>: %95 güvenle grupların varyansları homojendir.<br />
H<span style="font-size: xx-small;">1</span>: %95 güvenle grupların varyansları homojen değildir.<br />
<br />
Son olarak Bağımsız Örneklem t-Testine geçilebilir. Yine öncelikle hipotezler kurulmalıdır.<br />
Bağımsız Örneklem t-Testi için hipotezler;<br />
<br />
H<span style="font-size: xx-small;">0</span>: %95 güvenle iki grubun ortalamaları birbirine benzerdir. (M<span style="font-size: xx-small;">0</span>=M<span style="font-size: xx-small;">1</span>)<br />
H<span style="font-size: xx-small;">1</span>: %95 güvenle iki grubun ortalamaları birbirine benzer değildir. (M<span style="font-size: xx-small;">0</span><>M<span style="font-size: xx-small;">1</span>)<br />
<br />
"Analyze > Compare Means > Independent Sapmle t-Test"<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiJ1faf4FTTlKqH_WhzJ0ViX0QvhYipvpCvT6NqiQQtO9lSL29T0BnX8fIaZOHm3juZUMJ7uq8DQwn7a3ILeVmDqm2E9QVkrF6yHKOkfB8iwS20UH7EEylwaP6suo9DnOSdezovhB6bOgk/s1600/3.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="198" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEiJ1faf4FTTlKqH_WhzJ0ViX0QvhYipvpCvT6NqiQQtO9lSL29T0BnX8fIaZOHm3juZUMJ7uq8DQwn7a3ILeVmDqm2E9QVkrF6yHKOkfB8iwS20UH7EEylwaP6suo9DnOSdezovhB6bOgk/s320/3.jpg" width="320" /></a></div>
Burada "Options" bölümünden testin güvenilirliği "Define Groups" bölümünde ise "AGE" değişkenini ayıracak gruplar belirlenir.<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEi94OscSwvzdBuqpD_luYDFM0MflzROpFsGg53TYGqBNi4o2_b48Zky5vWsUBs1P2EFOIepvwLRL0CCeZz_U-n7ox0K_Mq_svbaqQM6XRSUYFCV3Zh8aLWAKwgblFmJV2PLj3b1gz2-_d0/s1600/4.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="164" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEi94OscSwvzdBuqpD_luYDFM0MflzROpFsGg53TYGqBNi4o2_b48Zky5vWsUBs1P2EFOIepvwLRL0CCeZz_U-n7ox0K_Mq_svbaqQM6XRSUYFCV3Zh8aLWAKwgblFmJV2PLj3b1gz2-_d0/s200/4.jpg" width="200" /></a></div>
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhs8x2OF3JkqxRJ2ET8fNjjR4diPnBQTDDZm2bW78zxsgqiCFGju1YbY1gb4gn9PXYlihyYX5QwEofsMOuSG_3G56HM7oorPJcsVz0iU3pBgJFhqTxQpX97jAmyM5B8q4MeAsapMxvAOyg/s1600/5.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="136" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhs8x2OF3JkqxRJ2ET8fNjjR4diPnBQTDDZm2bW78zxsgqiCFGju1YbY1gb4gn9PXYlihyYX5QwEofsMOuSG_3G56HM7oorPJcsVz0iU3pBgJFhqTxQpX97jAmyM5B8q4MeAsapMxvAOyg/s200/5.jpg" width="200" /></a></div>
Bu seçimler yapıldıktan sonra sonuçlar aşağıdaki gibi olacaktır.<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgo_WhDNmIaQsAia9OwmGlcI3wMx3Vx1fQVKY6MAPyzsWeTNjDzwBOsvEjZHYDje2x7lHhHM353hhxk_8qZFGfmVW5z6tMh0jwiBvcaMOENyDr9mQJlgiGH7x4Qur2Vd0KI6L2zy2t_Xp4/s1600/Son.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="121" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgo_WhDNmIaQsAia9OwmGlcI3wMx3Vx1fQVKY6MAPyzsWeTNjDzwBOsvEjZHYDje2x7lHhHM353hhxk_8qZFGfmVW5z6tMh0jwiBvcaMOENyDr9mQJlgiGH7x4Qur2Vd0KI6L2zy2t_Xp4/s640/Son.jpg" width="640" /></a></div>
Görüldüğü gibi burada iki farklı test vardır. Bunlardan biri "Lavene" testi diğeri ise t-testi' dir.<br />
<ul>
<li>Lavene testi iki yada daha fazla grubun varyanslarının homojenliğini test eder. "Sig." değeri 0.043<0.05 olduğu için H<span style="font-size: xx-small;">0</span> reddedilir. Yani " <i><b>%95 güvenle grupların varyansları homojen değildir.</b></i> " diyebiliriz.</li>
</ul>
<ul>
<li>Varyanslar homojen olmadığı için t-testine karar verirken ikinci satırdaki değerler dikkate alınır. Görüldüği gibi t-testinin "Sig.(2-tailed)" değeri 0.955>0.05 olduğu için H<span style="font-size: xx-small;">0</span> hipotezi kabul edilir. Yani "<i><b>%95 güvenle iki farklı tedavi yöntemi uygulanan hastaların yaş ortalamaları arasında istatistiksel olarak anlamlı bir farklılık yoktur.</b></i> " diyebiliriz.</li>
</ul>
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
</div>
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
</div>
Unknownnoreply@blogger.com8tag:blogger.com,1999:blog-1582454115123850227.post-12704704451550055082012-10-31T12:20:00.000+02:002012-11-01T12:59:34.244+02:00SPSS: One Sample t-Test(Tek Örneklem t-Testi)<div class="separator" style="clear: both; text-align: left;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEg-VaFBpUi4GBJ0Hs0xVwsaO08MIeBTLU-qTHFhKRItdmvGTnCSd-m3EfcCsLYyQ9j-N5usFGvqla-tOehqPfTnpk6codjGxjs0991ra_e-hObx2J-NHADi-2k4mFzf_GlYODdifsEGZVg/s1600/1.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEg-VaFBpUi4GBJ0Hs0xVwsaO08MIeBTLU-qTHFhKRItdmvGTnCSd-m3EfcCsLYyQ9j-N5usFGvqla-tOehqPfTnpk6codjGxjs0991ra_e-hObx2J-NHADi-2k4mFzf_GlYODdifsEGZVg/s1600/1.jpg" /></a></div>
<br />
<br />
Tek örneklem t-testi, bir değişkenin ortalamasının, belirlenmiş bir sabit
sayıya göre farklılık gösterip göstermediğini bulmak için kullanılır. (Örnekte inceleyeceğimiz veri setini <a href="http://people.cst.cmich.edu/lee1c/spss/V16_materials/DataSets_v16/NewDrug.sav">buradan</a> indirebilirsiniz...)<br />
<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEg4YKqEMBoIbOhodV8dq9d56W4Yh9d5wqvu1ijQBVJZmd5242W6aLj-r1KZTRdWoXdw1FknBm2wnQgTKqliJ9pDK0fWFy0liLgfdBEh-IxS2aBcXpGNS3t_n0bk-hkWnE5uwi9upTroXvM/s1600/2.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="252" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEg4YKqEMBoIbOhodV8dq9d56W4Yh9d5wqvu1ijQBVJZmd5242W6aLj-r1KZTRdWoXdw1FknBm2wnQgTKqliJ9pDK0fWFy0liLgfdBEh-IxS2aBcXpGNS3t_n0bk-hkWnE5uwi9upTroXvM/s320/2.jpg" width="320" /></a></div>
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
İndirdiğiniz veri seti yukardaki gibi olacaktır. Burada "Age"(Yaş) değişkeninin ortalamasının kendi belirlediğimiz bir sabit sayıya göre farklılık gösterip göstermediğini bulalım. Test değerimiz 63 olsun. Öncelikle hipotezleri kurmalıyız<br />
.<br />
"M"="Ortalama" olmak üzere;<br />
H<span style="font-size: xx-small;">0</span>: M<strike>=</strike>63 (%5 hatayla ortalama 63' e benzerdir.)<br />
H<span style="font-size: xx-small;">1</span>: M<>63 (%5 hatayla ortalama 63' den farklıdır.)<br />
<br />
Şimdi SPSS "Compare Means > One Samle t-Teset" diyalog kutusundan aşağıdaki seçimler yapılır.<br />
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhHtv3wt4-zOpwKj5mnO9hHUErJAtLkB-zbjsIPE7k4cthIWVCLkVQ8DBBjLs_hIJ-yjRESZ6XSyNe7CtqjbWoxMFIrKuEEYme1H9MRIbcweDw1S0vLqe7m0JyNwhSETEJegn65d4INAQU/s1600/3.jpg" imageanchor="1" style="clear: left; float: left; margin-bottom: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" height="182" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEhHtv3wt4-zOpwKj5mnO9hHUErJAtLkB-zbjsIPE7k4cthIWVCLkVQ8DBBjLs_hIJ-yjRESZ6XSyNe7CtqjbWoxMFIrKuEEYme1H9MRIbcweDw1S0vLqe7m0JyNwhSETEJegn65d4INAQU/s320/3.jpg" width="320" /></a> <br />
<br />
<div style="text-align: justify;">
Test değişkenini ilgili kısma attıktan ve test değerini belirledikten sonra "Options" bölümünden testin güvenilirlik yüzdesini belirleyebiliriz.</div>
<div style="text-align: right;">
<br /></div>
<br />
<div style="text-align: left;">
<br /></div>
<br />
<br />
<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgt0zTF0J1o1bjgsozv3qmrGCO-AQVhEekzFSxP595UBmCLZNm4OQ3v7GNlzXWEBGtUwo-VCXkI0t5USbqOs8ke1O_F3xcBL5JYAY0-xwRPcWnQLKHCvUnQ8EP8RQCPyORTU97OinUYBAU/s1600/4.jpg" imageanchor="1" style="clear: left; float: left; margin-bottom: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgt0zTF0J1o1bjgsozv3qmrGCO-AQVhEekzFSxP595UBmCLZNm4OQ3v7GNlzXWEBGtUwo-VCXkI0t5USbqOs8ke1O_F3xcBL5JYAY0-xwRPcWnQLKHCvUnQ8EP8RQCPyORTU97OinUYBAU/s1600/4.jpg" /></a></div>
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
Seçimler yapıldıktan sonra sonuçlar aşağıdaki gibi olacaktır.<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
<a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgpOVE8z1apUI0_gFMEgFpp7nC_mPfXA49wzNlwLFlzbJG0aOmw7m05f9a3ODpk1jRw8ZCCde9JL5zGxOKjcPLtEzQEZAgVJxM8B5hRMlT_S46QvecjFSgIEDhZRBekZoxKQdcpQ_PDCIY/s1600/5.jpg" imageanchor="1" style="margin-left: 1em; margin-right: 1em;"><img border="0" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEgpOVE8z1apUI0_gFMEgFpp7nC_mPfXA49wzNlwLFlzbJG0aOmw7m05f9a3ODpk1jRw8ZCCde9JL5zGxOKjcPLtEzQEZAgVJxM8B5hRMlT_S46QvecjFSgIEDhZRBekZoxKQdcpQ_PDCIY/s1600/5.jpg" /></a></div>
Burada elde edilen ilk tablo test değişkeninin birkaç tanımlayıcı istatistiğini gösterirken ikinci tablo test sonuçlarını gösteriyor. Burada karar vermemizi sağlayacak değer "Sig." değeridir. 0.05 < 0.105 olduğu için H<span style="font-size: xx-small;">0</span> hipotezi kabul edilir. Yani "<i><b>%95 güvenle "Age" değişkeninin ortalamsı 63 değerine benzerdir.</b></i>" diyebiliriz.<br />
<div class="separator" style="clear: both; text-align: center;">
</div>
Unknownnoreply@blogger.com2