Boyut Yorumlamaya Öznel Yaklaşım – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri
Boyut Yorumlamaya Öznel Yaklaşım
Hastalık şiddeti yorumunu kullanarak, sosyal psikolojinin alt disiplini ağır olmayan hastalıklarla uğraşıyor olarak görülürken, nöropsikolojinin alt disiplini ağır hasta popülasyonlarla uğraşıyor olarak düşünülebilir. Dallanma yorumunu kullanarak, sosyal psikolojinin alt disiplininin genel olarak toplum için dalları olduğu görülürken, nöropsikolojinin alt disiplininin belirli bireyler için dalları olduğu düşünülebilir (boyut yorumu fikrine geri döneceğiz).
Not: Bunlar fikir verebilirken, istatistiksel kanıtlar değil, öznel yorumlardır.
1. Dönüşüm Grafiğine ilerleyin.
2. Anahat bölmesinde “Boyutluluk 2” etiketli Dönüşüm Grafikleri grafiği simgesini tıklayın.
İçindeki çizim, yakınlıklara uygulanan dönüşüm işlevi hakkında bilgi sağlar. Dikey eksen, dönüşüm (burada bir sıralı dönüşüm) uygulandıktan sonraki yakınlıkları temsil eder ve yatay eksen, verilerdeki gerçek yakınlıkları temsil eder.
Arsa belirgin bir adım işlevine sahiptir. Bu çizim düzgün ve doğrusala yakın olsaydı, verileri sığdırmak için bir metrik çok boyutlu ölçekleme modeli kullanılabilirdi. Bizim durumumuzda bu veri için metrik olmayan bir model kullanmak iyi bir seçimdi çünkü bu çizim açıkça ne düzgün ne de doğrusaldır.
3. Anahat bölmesinde “Boyutluluk 2” etiketli Kalıntı Grafikleri grafiği simgesini tıklayın.
Şekil 10-20, gerçek yakınlıklarla (dönüştürülmüş) ilişkili olarak model tarafından tahmin edilen mesafeleri gösterir. Noktalar (bir alt disiplin çiftini temsil eder) hayali bir 45 derecelik çizgi etrafında sıkıca kümelenmiştir. Noktaların bu hayali 45 derecelik çizgi etrafında kümelenmesi, düşük gerilim ve yüksek uyum ölçüleriyle tutarlıdır. Çizginin dışındaki noktalar, modelin hatalarını (artıklar) temsil eder ve çizgiden uzaktaki noktalar daha ayrıntılı olarak incelenebilir (yani, modelin başarısız olmasına neden olabilecek belirli bir nesne eşleştirmesi nedir), tıpkı sizin gibi regresyon analizinde olacaktır.
Not: MDS ve TURF analizi arasında ilginç bir bağlantı vardır. TURF, bir paketin tüketicilerin beğendiği en az bir öğe içerme olasılığını en üst düzeye çıkaran öğe/nesne paketlerini bulur. Hem TURF hem de MDS yaparsanız, optimal paketin özellikleri hakkında daha fazla bilgi edinirsiniz.
Dondurma verileri ve üç aromalı bir paket ile TURF, en iyi kombinasyonların hepsi çok yakın olmasına rağmen hindistan cevizi, kayalık yol ve vanilya veya tereyağı ceviz, hindistancevizi ve vanilyayı (kravat) seçer. MDS ile, bu örnektekiyle aynı seçenekleri kullanarak, bu tatların geniş bir şekilde ayrıldığını görürsünüz, bu da erişim hesaplamasında (bireysel popülerlik ile birlikte) önemli bir faktördür.
Boyut Yorumlamada İstatistiksel Yaklaşım
Önceki bölümde, altta yatan örüntüleri keşfetmeye çalışmak için nesnelerin grafiksel temsilini incelediğimiz, boyut yorumlamaya yönelik öznel yaklaşımı kullandık. Boyut yorumlama için doğrusal regresyon veya korelasyonlar da kullanılabilir. Bu yöntemle, nesnelerin konfigürasyondaki konumuyla ilgili olacağına inanılan ek değişkenler hakkında veriler toplanır (bu veriler, farklılık verileri toplandığında veya daha sonraki bir zaman noktasında toplanabilir).
Bu ek değişkenlerin ortalama derecelendirmeleri daha sonra regresyon denklemlerinde bağımlı değişkenler olarak kullanılırken, konfigürasyondan elde edilen koordinatlar tahmin değişkenleri olarak kullanılır. Koordinatlar, nesneler arasında algılanan ilişki modelini yakaladığından, korelasyonlar, bir boyutun koordinatlarının olası bir yoruma ne kadar iyi uyduğunun ölçüleridir ve bu nedenle, öznel boyut yorumlama yöntemi kullanılarak bulunan yorumların onaylanmasına veya reddedilmesine yardımcı olabilir.
Sanat Kuramları nedir kısaca
Objektiflik Nedir
Objektiflik ilkesi Nedir
Mimetik sanat kuramı
Biçimci sanat kuramı
Sanatçı Merkezli anlayış öncüsü kimdir
Yansıtmacı sanat Kuramı
Sanat Kuramları pdf
Veri kümemizde, her boyuttaki her bir psikoloji alt disiplini için koordinatlara ve ayrıca aşağıdaki değişkenlere ilişkin toplu araçlara sahibiz: araştırma yönelimi (yani, hiç araştırma yönelimli değil, çok araştırma yönelimli), araştırma türü ( temel araştırma ve uygulamalı araştırma), toplanan veri türü (nitel ve nicel), araştırmanın sonuçları (belirli bireylere karşı genel olarak toplum) ve normalde karşılaşılan hastalıkların ciddiyeti (hiç ciddi değil veya çok şiddetli).
Boyutlar ve derecelendirme ölçekleri arasındaki ilişkiyi değerlendirmek için korelasyonlar yapacağız:
1. Analiz Et ➪ Korelasyon ➪ İki Değişkenli’yi tıklayın.
2.Moveresearch_orientation,type_of_research,type_of_data,social_ramifications, Disease_severity, dim_1 ve dim_2 Değişkenler kutusuna. Yalnızca boyut değişkenleri ile derecelendirme ölçeği değişkenleri arasındaki korelasyonları önemsediğimiz için sözdizimi kullanacağız.
3. Yapıştır’a tıklayın.
Yapıştır düğmesi, sözdizimi düzenleyicisini açar ve artık menüler ve pencereler aracılığıyla kullanılabilenlerden daha fazla seçeneğimiz vardır.
4. Hastalık şiddeti ve dim_1 değişkenleri arasındaki kelimeyi yazın. Bu durumda, gösterildiği gibi, anahtar kelime SPSS’ye, anahtar kelimenin solundaki tüm değişkenleri (derecelendirme ölçeği değişkenleri) anahtar kelimenin sağındaki tüm değişkenlerle (boyut değişkenleri) ilişkilendirmemiz gerektiğini söyler.
5. Çalıştır’a tıklayın.
6. Korelasyon tablosuna ilerleyin.
Sonuçlar, birinci boyut için, değişken veri türünün (r = .969) bu boyutu diğer değişkenlerin herhangi birinden daha iyi açıkladığını göstermektedir. İkinci boyut için, değişken hastalık şiddeti (r = -.800), varyasyonu daha iyi açıklamıştır. Bu istatistiksel teknik, öznel yorumlama yaklaşımıyla elde edilen sonuçları doğruladı ve olası ek yorumları ortadan kaldırdı.
Tahmine Dayalı Analitik
Tahmine dayalı analitik büyük bir konudur, ancak zamanında bir konudur. İstatistiksel olarak eğilimli olan hemen hemen hepimiz, tahmine dayalı analitik araç takımımızda Bilgisayar Bilimi, Bilgi Keşfi ve Makine Öğrenimi meslektaşlarımızdan ödünç alınan bazı tekniklere ihtiyaç duyarız. Ancak bu, tahmine dayalı analitik yapmak için özel bir araca ihtiyacımız olduğu anlamına gelmez.
SPSS Modeler gibi özel veri madenciliği araçları son derece güçlüdür ve onların yeri ve avantajları vardır, ancak SPSS Statistics’te yapılabilecek çok şey vardır. Bu beş bölümlük kısım, kitabın tamamının motive edici temalarından birini geliştiriyor: SPSS İstatistiklerinin hangi özellikleri, SPSS İstatistiklerini kullanma şeklimizi potansiyel olarak değiştirebilecek, kullanılmayan kaynakları oluşturur?
Spesifik olarak, yazının bu bölümünde, veri madenciliği yapmak için SPSS İstatistiklerinin nasıl kullanılabileceğini öğreneceksiniz. Kısım III’teki tekniklere kesinlikle herkesin ihtiyacı olmasa da, giderek artan sayıda analistin ihtiyacı var. Makine öğrenimi, 10 yıl önce bile olmadığı bir şekilde ana akımdır. Günlük istatistik çalışması daha geleneksel olsa bile aşinalık akıllıcadır.