İstatistiksel Varsayımlar – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri
Çalışmanın Temaları
İstatistiksel varsayımlar karşılanmadığında alternatif stratejiler ve p değerlerini çevreleyen devam eden tartışmalar
Sık kullananlar ve Bayesçiler, gelenekçiler ve veri madencileri, p değerlerinin savunucuları ve etki büyüklüklerinin savunucuları arasındaki tartışmalar büyüleyici olabilir, ama aynı zamanda sinir bozucu da olabilir. Bir yaklaşımda ustalaştıysanız, ancak alternatifte ustalaşmadıysanız, sinir bozucu olabilir. Diğer seçenekleri araştırıyorsanız, ancak meslektaşlarınız cesaret verici değilse, bu da sinir bozucu olabilir.
Bu çalışma bu tartışmalarla ilgili değil, seçeneklerle ilgili. Seçenekler hakkındaki tartışmalar bazen mücadeleye girdiğimizi gösterecek. Ancak çoğunlukla, SPSS’nin henüz hakim olmadığınız alternatifler sunabileceğini size göstermek istiyoruz. Spesifik olarak, varsayımları karşılamadığınız için geleneksel yaklaşımın başarısız olabileceğini düşündüğümüzde, keşfedilecek en az üç seçenek daha vardır:
■ Farklı varsayımlara sahip bir teknik kullanın.
■ Klasik varsayımları olmayan bir teknik kullanın.
■ Ek veya alternatif raporlama kriterleri kullanın.
Geleneksel yaklaşımları o kadar fazla incelemeyeceğiz ve büyük ölçüde onları varsayıyoruz. Tamamen yeni yollar açmaya çalışıyoruz. Örneğin Bayesci yaklaşımları tartışmıyorken Bootstrapping ve Monte Carlo Simülasyonunu tanıtarak yeni yaklaşımlara kapı açmaya çalışıyoruz.
Ayrıca, Predictive Analytics bölümü, sizi hipotez testi yaptığımızda ne yaptığımızı bir dereceye kadar yeniden incelemeye zorlayacaktır. Bu tartışmalar etrafında koca bir literatür var ve bu konuları daha da ilerletmek için metindeki kitaplardan zaman zaman bahsedeceğiz.
SPSS İstatistiklerinde veri görselleştirme araç setini genişletmek, etkili görselleştirmenin ne olduğu fikrini genişletmek
SPSS kullanıcıları, SPSS’de “analiz” yapmakla, ancak daha sonra başka yerlerde, genellikle Excel’de raporlama ve grafik oluşturma konusunda biraz ünlüdür. Her gün SPSS kullananlarımız açıkçası bu konuda biraz şaşkınız. SPSS her sürümde daha da iyiye gidiyor ve 90’larda bu tür patchwork yaklaşımından vazgeçtik.
Ancak bizler de eğitmeniz. Çok sayıda son kullanıcı görüyoruz ve bunun neden iyi bir fikir gibi göründüğünü anlıyoruz ve daha nadiren SPSS’deki bir şeyin bir müşteri için gerçekten yolunda gitmediği durumları görüyoruz. SPSS’nin daha kapsamlı kullanımını teşvik etmek bizim tarafımızdan yerinden edilmiş sadakat değildir. Sıklıkla kesip yapıştırarak sürekli ileri geri hareket etmenin boşa harcanan çabasının dehşetini gördük.
ANOVA tablosu oluşturma
ANOVA testi
ANOVA testi örnekleri
Tek yönlü varyans analizinde nitel değişken
ANOVA açılımı
Varyans analizi örnek
Anova Nasıl hesaplanır
TEK YÖNLÜ varyans analizi örnek
Bu, yazı dizisinin bu kadar büyük bir bölümünü görselleştirmeye ayırmak için büyük bir motivasyondu. SPSS, birçoğunun henüz keşfetmediği muazzam bir güce sahiptir. Ayrıca, görselleştirmenin sadece renkler ve şekillerle ilgili olmadığına kesinlikle inanıyoruz. Verilerin görselleştirmeyi destekleyecek şekilde hazırlanması gerekir ve bu genellikle görselleştirilebilmesi için kalıpların özlerine kadar damıtılmasını gerektirir.
Bu nedenle, görselleştirmeyi destekleyen tüm güçlü analiz örneklerinin bu kitaba ve özellikle görselleştirme bölümüne ait olduğuna inanıyoruz. Uyumluluk Analizi, Çok Boyutlu Ölçekleme, Uzamsal-Zamansal Tahmin ve Genelleştirilmiş Uzamsal Birliktelik Kuralları (tümü bu üç bölümde ele alınmıştır) zorlayıcı görselleştirmeler üretir, ancak bunu girdi verilerini güçlü yollarla parçalayarak yaparlar.
SPSS Statistics’te tahmine dayalı analitiği keşfetme ve tahmine dayalı analitik görevlerini gerçekleştirme
Veri madenciliği, bir tabir olarak, bu günlerde biraz modası geçmiş görünüyor, ancak deyimin temsil ettiği tekniklerin toplanması artıyor. Bununla birlikte, “veri madenciliği” muhtemelen kendisi ile geleneksel istatistik teknikleri arasındaki potansiyel karşıtlığı en belirgin kılan ifadedir. Benzerlikler oldukça açıktır ve bazıları için farklılıklar endişe yaratabilir.
Veri madenciliği ile neyi “kanıtlıyoruz”? sorabilirler. Bu küçük bir soru değil. Beş bölümden oluşan “Tahmini Analitik” bölümünün tamamını bu temaya ayırdık. Ayrıca, bölümün girişi tartışmanın bir parçasıdır. Birlikte ele alındığında, bu bölümler bir çalışma içinde bir kitap oluşturmaya en yakın olanlardır.
SPSS İstatistiklerinin mekaniği ile artan karmaşıklık
SPSS’nin ileri düzey kullanıcılarının tümü, en azından ara sıra SPSS Sözdizimini kullanır. 90’lı yıllarda, baş yazarlar gerçekten SPSS’ye başlarken, Sözdizimi kullananlar ile yalnızca GUI kullananlar arasında biraz gerilim vardı. Jason Verlen’in bu kitaba yazdığı önsözde belirttiği gibi, 1995, SPSS için kritik ve heyecan verici bir geçiş dönemiydi. GUI, her zamankinden daha zengin özelliklere sahip hale geliyordu.
Bununla birlikte, zaten çok fazla deneyime sahip olanlar, GUI’nin yalnızca yetiştiğini, bazen onlara değerinden daha fazla sorun olduğunu ve kısaca SPSS topluluğunun iki topluluk haline geleceği gibi göründüğünü fark etti. Bu hiç olmadı. Herkes GUI’yi kullanır ve haklı olarak öyle. Güçlü ve zariftir. Kullanmadığını hayal etmek zor. Peki ya Sözdizimi? Eh, SPSS artık bu alanda yetkinliği eskisi kadar zorlamıyor. Ancak uzman kullanıcı için, bunun kesinlikle en iyi seçim olduğu zamanlar vardır.
SPSS’nin bazı yeni veya yeterince takdir edilmeyen tekniklerini deneyimlemek
Modül (ve paket) özellikler sistemi, yalnızca SPSS Base’e odaklanan geniş bir üçüncü taraf SPSS eğitim kılavuzları koleksiyonu oluşturma eğiliminde olmuştur. Tahmin ettiğimiz gibi korku, bu kitapların yazarlarının bazı okuyucuların erişemeyeceği herhangi bir şeyi ele almak istememeleridir.
Gerçekten çokturlar ve çok sayıda kitap temelleri kapsar. SPSS topluluğunun kariyer boyu süren üyeleri ve SPSS eğitmenleri olarak, daha gelişmiş tekniklere ilişkin kaynakların azaldığını ve ilgili kursların nadiren sunulduğunu gördük. Bunlar gerçekten güçlü teknikler ve daha geniş bir kitleyi hak ediyorlar. Daha ileri düzey kullanıcıların da bir destek sistemine ihtiyacı olduğunu düşünüyoruz.
Bu eğilimi, bir kitabın başarabileceği küçük bir dereceye kadar tersine çevirmek istiyoruz. Paket sistemi, bu modüllerin çoğunu daha kolay erişilebilir hale getirir. Öyle ki, sahip olduklarını bilmedikleri modüllere sahip müşterilerle sık sık karşılaşıyoruz.
Bölümlerin beşi, SPSS Base’den başka bir şey gerektirmeyen materyal içerir. Ancak çoğu öyle. Bölümlerin, modüllerin, demetlerin ve tekniklerin hizalanması bir sonraki bölümde özetlenmiştir. Bu nedenle okuyucu, evde ve ofiste neye erişebileceklerini araştırmak konusunda uyarılmalıysa da, daha geniş bir kullanıcı kitlesini SPSS’nin yapabileceklerinin tüm yelpazesine aşina olmaya çağırıyoruz.