Yüksek Etkiler – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri
Yüksek Etkiler
İlk ana satır, tüm tablo için sağlananla aynı adı taşır ve üç satırlık bir diziye bölünür. Tablonun üst yarısında iletilen mesaj şudur: Bu etkiler ve tüm yüksek dereceli etkiler modelden çıkarılırsa, işte sonuçlar.
Örneğin, 1 olarak etiketlenen ilk satır, tüm ana etkilerin ve tüm yüksek dereceli etkilerin (yani her şeyin) modelden çıkarılmasının sonuçlarını gösterir; df tarafından görüldüğü gibi, 7 etkinin kaldırılmasından bahsediyoruz (üç ana etki + üç iki yönlü etkileşim + bir üç yönlü etkileşim). Şaşırtıcı olmayan bir şekilde, sonuçların istatistiksel olarak anlamlı bir ki-kare (745.313) olması, hücre frekanslarını tahmin etme derecesinin doymuş modeldekinden önemli ölçüde daha kötü olduğunu bize bildirir. Bu, bu yedi etkiden en az birinin, modele dahil edilmesi için yeterince önemli olduğunu göstermektedir.
Tablodan da görebileceğimiz gibi, K = 2 için de aynı sonucu çıkarırdık; modelden tüm iki yönlü etkileşimlerin ve üç yönlü etkileşimin (4 etkinin kaldırılması) çıkarılması da tahmin yeteneğimizi önemli ölçüde bozar. Bu nedenle, tahmin için bu dört etkiden en az birine ihtiyaç vardır.
Son olarak, 3. satır için sonuçlar, modelden tekli üç yollu etkileşimin çıkarılmasının önemsiz bir ki-kare (p = .684) verdiğini gösterir; bu nedenle, bu tek etkinin ortadan kaldırılması, hücre frekansları tahminimizi önemli ölçüde düşürmez ve dolayısıyla harcanabilir hale gelir. Bu nedenle, iki yönlü etkileşimlerden en az birinin sonuçları K = 2’de yönlendirdiği sonucunu çıkarabiliriz, çünkü artık üç yönlü etkinin önemsiz olduğu açıktır.
K-Way ve Higher-Sıradan Etkiler tablosunun ikinci ana satırı, aynı küresel senaryoları inceler, ancak daha yüksek dereceli etkileri paketlemeden. Böylece, K = 1 satırı yalnızca ana etkilerin kaldırılmasıyla ilgilidir, K = 2 için satır yalnızca iki yönlü etkileşim etkilerinin kaldırılmasıyla ilgilidir ve K = 3 için satır tekli üç yollu etkileşim etkisinin ortadan kaldırılmasıyla ilgilidir. modeli. Buradaki sonuçlar ilk satırdakilere benzer.
Spesifik olarak, ana etkilerin ve iki yönlü etkileşimlerin modelden çıkarılması, tahmin yeteneğimizi önemli ölçüde azaltır, ancak üç yönlü etkileşimin kaldırılması, tahmini önemli ölçüde azaltmaz (bu üçüncü bulgu, ilk ana satırda elde ettiğimiz bilgileri çoğaltır, çünkü üç- etkileşim, modeldeki en yüksek dereceli etkidir).
Dünya yüksek teknoloji ihracatı sıralaması
L Tipi Matris risk analizi örneği
Risk Matrisi
5×5 Matris risk analizi
Analiz metotlarından hangisi riskler arasında karşılaştırma yapma imkânı verir
Teknoloji panel veri
Olasılık etki Matrisi
Risk değerlendirme adımları
Küresel sonuçların artık anlaşılmasıyla, belirli etkileri ortadan kaldırmanın sonuçlarını inceleyebilecek durumdayız. Üç yönlü etkileşim kaldırılabilse bile, bu hiyerarşik yaklaşımda bir veya daha fazla iki yönlü etkileşimin korunması, bunlarla ilişkili ana etkileri de otomatik olarak koruyacaktır. Bununla ilgili ayrıntılı analiz, Şekil 66.8’deki Adım Özeti tablosunda gösterilmektedir. Her adımda Oluşturma Sınıfı, silinmesi düşünülen efektler kümesidir.
Doymuş model için Uyum İyiliği Testlerini gösterir. Kalıntı olmadığından, Olabilirlik Oranı ve ki-kare değeri (Pearson olarak gösterilir) sıfırdır; ikisi de istatistiksel anlamlılık açısından anlamlı olarak değerlendirilemez.
K-Way ve Higher-Sıradan Etkiler tablosu gösterilir ve analiz sonuçlarının genel bir görünümünü sağlar. Tablonun satırlarındaki K değeri ana etkileri (1 ile gösterilmiştir), iki yönlü etkileşimleri (2 ile gösterilmiştir) ve üç yönlü etkileşimleri (3 ile gösterilmiştir) temsil eder ve serbestlik dereceleri (df) bir ilgili etkilerin sayısıdır.
Sürecin başlangıcında (Adım 0) sadece üç yönlü etkileşimi dikkate alıyoruz. Daha önce gördüğümüz gibi, bu etkinin modelden kaldırılması, tahmini önemli ölçüde azaltmaz (p = .684) ve bu nedenle silinir.
Bir sonraki adım için Oluşturma Sınıfı (Adım 1), iki yönlü etkileşimler kümesidir. Bu adıma, modelde (Adım 1 satırının üst kısmında Sınıf Oluşturma) ve Sig’de hepsiyle başlıyoruz. sütun sadece üstündeki satırdaki bilgileri tekrar eder, böylece tahminin önemli ölçüde azalmadığını bize bildirir (p = .684). Şimdi her bir bireysel iki yönlü etki değerlendirilir. Görülebileceği gibi, bunlardan herhangi birinin çıkarılması, istatistiksel olarak anlamlı bir ki-kare ile sonuçlanır (p<.001), bu da hepsinin istatistiksel olarak anlamlı bir katkı yaptığını gösterir.
Bu nedenle, onları modelden çıkarmanın bir temeli yoktur. 2. Adım, normal olarak, önemli etkileşimlerde kapsanmayan ana etkileri dikkate alacaktır. Ancak modeldeki tüm iki yönlü etkiler ve model hiyerarşik bir şekilde yapılandırıldığından, ana etkilerin tümü etkileşimlerde kapsanır ve bu nedenle kaldırılmaya uygun değildir. Bu nedenle, geriye doğru eleme işlemi, yalnızca üç yönlü etkinin kaldırılmasıyla sona erer.
Özetle, nihai model tüm ana etkileri ve tüm iki yönlü etkileşimleri içerir. Bu, (a) fiziksel olarak aktif ve obezite, (b) fiziksel olarak aktif ve miyokard enfarktüsü ve (c) obezite ve miyokard enfarktüsü kombinasyonlarının, sıklıkların önemli belirleyicileri olduğu anlamına gelir.
Yakınsama Bilgilerini görüntüler. Bu, üç iki yönlü etkileşim etkisinden oluşan Oluşturucu Sınıfın bir özetidir.
Hücre Sayıları ve Kalıntıları gösterilir. Artık, gözlemlenen ve beklenen frekanslar arasındaki farktır. Tabloda, model verilere uyduğu için artıklar nispeten küçüktür.
e Beklenen ve gözlenen frekanslar arasında önemli farklılıklar. IBM SPSS®, hem Olabilirlik Oranını hem de Pearson’ı oluşturur. Model verilere uyuyorsa, Uyum İyiliği Testleri önemsiz olacaktır. Model uyumunun değerlendirilmesiyle ilgili karmaşık hesaplamalar nedeniyle, araştırmacılar genellikle geleneksel Pearson ki-karesinden ziyade Olabilirlik Oranını bildirmeyi tercih ederler. Örneğimizde, her iki test de anlamsızlık gösterdi (p = .684), bu da nihai modelin verilere yeterince uyduğunu gösteriyor.
SONRAKİ ADIMLAR
Üç yönlü etkileşim tahmine önemli ölçüde katkıda bulunursa, gösterilen frekans tablosu nihai çözümü temsil eder. Bununla birlikte, üç yönlü etkileşimin gereksiz olduğu, ancak tüm iki yönlü etkileşimlerin anlamlı öngörücüler olduğu düşünüldüğünde, her bir etkileşim etkisi üzerinde bir dizi iki yönlü ki-kare analizi yapmak mantıklı bir sonraki adım olacaktır. Bunlar, açıklanan analizleri yansıtacaktır. Ayrıca, iki yönlü etkileşimlerden herhangi biri 2×2 dizisini temsil ediyorsa ve araştırma bağlamı ve değişkenler garanti ediliyorsa, o zaman açıklandığı gibi bir risk analizi de yapılmalıdır.
5x5 Matris risk analizi Analiz metotlarından hangisi riskler arasında karşılaştırma yapma imkânı verir Dünya yüksek teknoloji ihracatı sıralaması L Tipi Matris risk analizi örneği Olasılık etki Matrisi Risk değerlendirme adımları Risk Matrisi Teknoloji panel veri