SPSS ile Kendal Tau-b Korelasyon Analizi

[@OfisLab]

Bu videoda anlattıklarımı beğendiysen, *SPSS Dersleri* isimli video serimi de izlemeni tavsiye ederim kzbin.info/aero/PL9dwBqqedrdzg5Ord9MA7kiR0B7eyhecp Gelecekteki videolarımı kaçırmamak için kanalıma abone olmayı unutma 😊kzbin.info Ayrıca, bu videoyu beğendiysen BEĞEN tuşuna da basarsan daha fazla kişinin bu videoyu görmesini sağlayıp onların da faydalanmasını sağlayabilirsin!

[@alperen9206]

güzel video olmuş elinize sağlık

[@OfisLab]

Teşekkürler

[@entelektuel.aktuel.otodidakt]

Teşekkür ederiz coo kapsamlı

[@OfisLab]

rica ederim ;)

[@hamiyethekimciozdemir1595]

Elinize emeğinize sağlık, çok güzel bir video olmuş. Sormak istediğim Kendal Tau-b bir nonparametrik test ise biz neden mean ve std değerlerini alıyoruz. Bu test sıralamaya karşılık gelen değerlerin aynılığını test ediyorsa, sanki median_ mean rank gibi düşünerek median değerlerini kullanmak gerekmiyor mu? Cevabınız için şimdiden teşekkürler.

[@OfisLab]

Merhabalar. Sorunuzda haklisiniz, ben galiba aliskanlik olarak, daha önceki analizlerde de yaptıgım gibi, direk ortalamayı tabloya koymusum ancak bu bir non parametrik test olduğu icin median in tabloda raporlanmasi daha doğru olur ;)

[@Lacriie]

Faydalı ve detaylı bir video olmuş. Peki Kendall değeri 0,86** ve sig 0,05'i nasıl değerlendirebiliriz?

[@OfisLab]

Merhaba ve videoyu faydalı bulduğunuz için teşekkür ederim! Korelasyon katsayısı yüksek olduğunda genellikle p-değerinin düşük çıkması beklenir, çünkü bu, gözlemlenen ilişkinin rastgele bir şans ürünü olmadığını gösterir. Ancak, p-değeri aynı zamanda örneklem büyüklüğüne, veri dağılımına ve diğer faktörlere bağlı olarak değişebilir. Eğer örneklem büyüklüğü küçükse, korelasyon katsayısı yüksek olsa bile, p-değeri beklenenden yüksek çıkabilir. Örneklem büyüklüğü, istatistiksel testlerin gücünü önemli ölçüde etkiler. Veri setinizin dağılımı ve varyansı da p-değerini etkileyebilir. Eğer veri seti belirli varsayımları karşılamıyorsa veya verilerde önemli ölçüde varyans varsa, bu da p-değerini etkileyebilir. Bu nedenle, yüksek bir Kendall Tau-b korelasyon katsayısına rağmen beklenenden yüksek bir p-değeri ile karşılaşmanız, örneklem büyüklüğü, veri dağılımı ve diğer metodolojik faktörlerden kaynaklanıyor olabilir. Bu tür durumlarda, analizinizi ve veri setinizi dikkatli bir şekilde gözden geçirmeniz önemlidir. Eğer bu konuda veya başka bir konuda daha fazla yardıma ihtiyacınız olursa, lütfen sormaktan çekinmeyin ;)

[@yusufaydemir8163]

Hocam merhabalar, Müsadenizle size bir sorum olacak. Bilgi, tutum davranış ve algı alt boyutlarından oluşan bir ölçek kullanıyorum. Bu ölçek aracılığıyla çevre okuryazarlığı denilen bir beceri düzeyini belirlemeye çalışıyorum, bu 4 becerinin birleşimi çevre okuryazarlığını meydana getiriyor. Normallik testi yaparken bu alt boyutlara yönelik verileri ayrı ayrı mı test etmem gerekiyor, bilgi alt boyutu için ayrı, davranış alt boyutu için ayrı normallik testleri gibi? Birde çevre okuryazarlığı denilen bu 4 alt boyuttan oluşan beceriye ilişkin öğrenci düzeylerini hesaplarken 4 alt boyuttan elde ettiğim puanları nasıl tek bir puana çevirebilirim ? Teşekkür ederim.

[@OfisLab]

Merhaba hocam. Eğer parametrik analizlerde bu alt boyutları kullanacaksanız o zaman her birininin normallik dağılımını test etmelisiniz. Tek puana çevirmek için aynen diğer alt boyutları oluşturduğunuz gibi maddelerin hepsini toplayın be madde sayısına bölün yani bütün maddelerin ortalamasını alın.

[@yusufaydemir8163]

@@OfisLab Hocam tarif ettiğiniz gibi bütün maddelerin toplanıp madde sayısına bölerek tek puanın oluşturulduğu ve yalnızca bu puanla hesaplama yapıldığı durumlarda , yalnızca oluşturulan bu tek puanın normalliğine bakmak yeterli oluyor o zaman hocam ?

[@OfisLab]

Eğer sonraki analizlerde o bütün maddelerin ortalamasından oluşan puanla devam edecekseniz, yeterli oluyor hocam.

[@yusufaydemir8163]

@@OfisLab Teşekkürler hocam

[@OfisLab]

Rica ederim hocam

[@tugceuysal6056]

Merhaba, X ve Y Kuşağı Akademisyenlerinin ifşa niyeti üzerine bir araştırma yapıyorum. Yaş değişkenine göre kuşak ayrımını yapacağım. Ankette 5 seçenek vardı yaşla ilgili. 1. Seçenek 22-30 yaş 2. Seçenek 31-39, 3. Seçenek 40-48, 4. Seçenek 49-57 , 5. Seçenek 58 ve üzeri. Şimdi ben ilk iki seçeneği X Kuşağı , 3. Ve 4. Seçeneği Y kuşağı olarak gruplamak istiyorum. 5. Seçenek ise Babyboomersları temsil ediyor ve 5 seçeneği analizlere dahil etmek istemiyorum. 1. Sorum bu X ve Y gruplamasını nasıl yapabilim? 2. Sorum 58 yaş ve üzerindekileri nasıl analiz dışında tutabilirim 3. Sorum güvenilirlik analizi faktör analizi falan yaparken de 58 yaş ve üzeri grubu çıkarmam mı gerekiyor? 4. Ben bu X ve Y gruplarının ifşa niyetlerni (16) ve ifşa niyeti nedenlerini (15) karşılaştırmak istiyorum, elimde iki ölçek var toplam 31 soru. Hangi analizleri yapmak gerekiyor ? yardım alabileceğim hiç kimse yok yardım ederseniz çok sevinirim.

[@OfisLab]

Merhaba. Elimden geldiğince yanıt vermeye çalışayım ama bu soruların cevabını yorumla vermek baya zor onu baştan söylemeliyim: 1. Bu gruplamayı Transform menüsünde Recode into different variables seçeneğini seçerek yapabilirsiniz. Orada mesela 22-30 yaşgurubu sizin data view bölümünde 1 ile işaretliyse onu tekrar 1 ile işaretleyin. 31-39 da eğer 2 ile işaretliyse data viewde bu sefer yine 1 olacak olarak girin böylece bu 2 grup 1 nolu gruba dönüşecek. Diğerlerini de bu şekilde yapın. 2.58 yaşı analiz dışında bırakmak için eğer t-test yapıyorsanız orada grup numaralarını seçmeniz gerekiyor analiz yaparken, orada mesela 1 ve 2 numrayı seçin sadece böylece 58 yaş analize girmez. Eğer başka anzliz yapıyorsanız o zaman da select cases menüsünden If condition is satisfied seçeneğinden ilgili grupları seçerek yapabilirsiniz. 3. güvenilirlik ya da faktör analizi bu değişkene uygulanamaz 4. bağımsız örneklemler t-testi yapmanız gerekiyor: kzbin.info/www/bejne/aaSpk5drmbB0d5Y bilmiyorum ne kadar açıklayıcı oldu, eğer anlaşılmayan yerler varsa yine yorum yazabilirsiniz, kolaylıklar.

[@tugceuysal6056]

@@OfisLab öncelikle 1. Sorunun cevabını derhal uyguladım ve baya yardımcı oldu çok teşekkür ederim. Lakin bu ölçeklerde güvenilirlik analizi ve faktör analizi yapmamı söylemişti hoca, ama ben bu 58 yaş ve üzeri olanları analizden çıkarıp yapamadım bir türlü. Nasıl yapabilirim ilk yaptığımda 3 faktörlü bir yapı çıkmıştı ama 58 yaş ve üzeri grupta bu verilere dahil olmuştu. Ve size başka nereden ulaşabilirim bilmiyorum 🤷🏼‍♀️ facebooktan yazdım ama otomatik mesaj gelmişti ve Twitter danda mesaj atılmanız kapalı🤷🏼‍♀️ yorumlardan zor oluyor farkındayım ama her yol kapalı🤷🏼‍♀️

[@OfisLab]

İfşa niyeti ve ifşa niyeti nedenlerini ölçeklerini faktörinizi ve güvenilirlik analizi yapabilirsiniz ben yaş değişkenini yapamazsınız demek istemiştim aslında

[@OfisLab]

Select cases menüsünü kullanarak 58 yaş ve üzerini dışarda tutabilirsiniz ancak bu konuda benim bir videom yok KZbin’dan select cases spss yazıp aratıp bu konuda videoları bulabilirsiniz

[@tugceuysal6056]

@@OfisLab anladım tamam süper yani bu güvenilirlik ve faktör analizlerinin yaşla bir ilgisi yok 58 ve üzerini dışarıda tutmama gerekte yok mu demek bu? Çünkü benim araştırmam X ve Y kuşağı ile ilgili örneklemim içinde 58 ve üzeri olan kişiler yok aslında