Etki Büyüklüğü Hesaplama 2 (Eta Kare; Partial Eta Squared) (ANOVA ve MANOVA testleri) SPSS

[@Sjomeath]

İstatistiksel Analiz desteği almak için [e-mail]'a mail atarak bana ulaşabilirsiniz.

[@PerformanceTezek]

Çok işime yaradı, teşekkür ederim.

[@karahisar3603]

emeğine sağlık kardeşim. çok anlaşılır olmuş. çok saolasın..... Alttaki müzik de güzel:)

[@EMRE-YILMAZ]

Peki Hocam tekrarlı ölçümler ANCOVA için SPSS çıktısında elde edilen kısmi eta kare de eta kare değeriyle aynı mıdır?

[@hulyaandre6030]

Hocam tekrarlı ölçümlerde anova da 2 bağımlı değişkenim olduğu için yine partial eta squared mı kullanmalıyım

[@fenerbahchekezman13]

Etki büyüklüğünün makalelerde nasıl rapor ederiz?

[@jiffylimborks]

teşekkürler

[@filizkaradag3529]

Videonuzdan çok yararlandım, kanalınıza abone oldum, elinize sağlık. Fakat bir konu aklıma takıldı. 5.41 sn de dependent variable (sonuç değişkeni) neden kategorik (veya nominal) görünüyor? Anova yapmak için dependent variable scale olması gerek miyor mu?

[@esrakaracam6353]

Hocam small medium large sayısal verilerinin verildiği kaynağa nerden ulaşabilirim ?

[@Sjomeath]

Merhaba; Asıl Kaynak: Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioural sciences (2nd ed.). New York: Academic Press Ben de buradan aldım: Richardson, J. T. (2011). Eta squared and partial eta squared as measures of effect size in educational research. Educational Research Review, 6(2), 135-147.

[@esrakaracam6353]

@@Sjomeath Cohen (1988, pp. 280-287) had suggested values of .01, .06, and .14 to indicate small, medium, or large effects for any measure of the proportion of variance explained. This is doubly inaccurate: first, because the figures are rounded to two decimal places (presumably to reduce the impression of spurious precision); and, second, because Cohen was clearly referring only to partial 2 in offering such figures. (He provided different benchmarks for other measures of proportion of explained variance.) Hocam bu belge içinde olan bu cümleyi kullanabilirim değil i?

[@esrakaracam6353]

@@Sjomeath çok teşekkür ederim hocam

[@hulusiboke8853]

Sayın hocam ilk olarak ellerinize sağlık demek istiyorum. Parametrik testlerden Anovalar için bu şekilde bir etki büyüklüğünü hesaplayabiliyoruz. Peki Kruskal Wallis Testinin etki büyüklüğünü hesaplayabilmek için nasıl bir yol izlemeliyiz. Şimdiden teşekkürler...

[@Uzmdrcaglarturan]

diyelim ki 3 grubunuz var. A-B-C olsun. A/B A/C B/C şeklinde Mann whitney u uygulayın. p değerini 3 grup için 3 post hoc eşleşme olduğu için 0.0167 almanız gerekir. 4 grup için 6 eşleşme , 5 grup için 10 post hoc eşleşme olur. ona göre de p yi kaç eşleşme oluştuysa o sayıya böleriz. bonferroni düzeltmesi deniyor. yanlış yazmadıysam. sonra bakın hangisi anlamlı diye. bunu yapmanızın nedeni hesaplamada size mann whitney'den gelecek z değeri lazım. formül şu: z/ karekök örneklem sayısı... örneklem sayısına dikkat A/B için yapıyorsanız a ve b örneklem sayısını alacaksınız.