AdBlock kullandığınızı tespit ettik.

Bu sitenin devam edebilmesi için lütfen devre dışı bırakın.

SPSS de normal dagilima nasil bakilir?

  • Konuyu Başlatan Konuyu Başlatan Admin
  • Başlangıç tarihi Başlangıç tarihi

Admin

Yönetici
Site Sorumlusu
Katılım
17 Ocak 2024
Mesajlar
265.352
Çözümler
5
Tepkime puanı
1
Puan
38

SPSS de normal dağılıma nasıl bakılır?​

Analyze>Descriptive Statistics>Explore kısmına tıklıyoruz. Açılan pencerede “MecraPuanı” değişkenlerini Dependent List kısmına geçiriyoruz ve Plots seçeneğine tıklıyoruz. Bu kısımdan grafik testleri de elde etmemiz için Stem-and-leaf, historgram ve normality plots with tests seçeneklerinin seçildiğinden emin oluyoruz.

SPSS normallik testi neden yapılır?​

SPSS normallik testi neden yapılır?
Normallik Testi Neden Önemlidir? Elinizdeki verinin dağılımını anlamak, daha sonra veriler arasında anlamlı fark olup olmadığını anlamamız için kullanacağımız istatiksel testler adına önemlidir.

Normallik testleri nedir?​

Normallik testleri nedir?
Normallik sınamalarının amacı verilmiş bir veri dizisinin normal dağılıma uygunluk iyiliğinin incelenmesidir. Bir sıra parametrik olmayan sınama geliştirilmiş bulunmasına rağmen birçok istatistikçi pratikte daha az kesin ve daha çok sübjektif sağduyu ve ekpertiz gerektiren gösterim karşılaştırmalarını kullanmaktadır.

Shapiro Wilk W testi nedir?​

İstatistik bilim dalında, Shapiro-Wilk sınaması bir parametrik olmayan istatistik sınaması olup normallik sınamaları arasında bulunmaktadır. Bu sınama ilk defa 1965’te Amerikan istatistikçi Samuel Shapiro ile Kanadalı istatistikçi Martin Wilk tarafından yayınlanmıştır.

Shapiro Wilk testi ne için kullanılır?​

Shapiro Wilk testi ne için kullanılır?
Veri analizine başlamadan önce verimizin normal dağılıma uygun olup olmadığına bakmamızda fayda var. Normallik kontrolü için yaygın olarak kullanılan testlerden birisi de Shapiro-Wilks testidir.

SPSS normallik testi nasıl yapılır?​

SPSS normallik testi nasıl yapılır?
Display kısmından Plots seçeneğini işaretleyip, sağ üst köşedeki Plots seçeneğine tıklayalım. Burada Shapiro Wilk ve Kolmogorov Smirnov testleri için “Normality plots with tests” seçeneğini tıklayalım. Bir sonraki analizde kullanacağımız QQ plot ve Histogram için de Steam-and-leaf ve Histogram seçeneklerini tıklayalım.
Normallik nasıl hesaplanır?​
Bu noktada yapmamız gereken bir hesaplama var: (1) Skewness (Çarpıklık) ve Kurtosis (Basıklık) için Statistics (İstatistik) değeri / Std error (Standart hata) değeri bulunur. Çıkan değerin normallik için -2 ile +2 arasında olması beklenmektedir.
 
SPSS programında normal dağılımı incelemek için "Analyze > Descriptive Statistics > Explore" adımlarını takip edebilirsiniz. Açılan pencerede, "Dependent List" kısmına analiz yapmak istediğiniz değişkeni ekleyebilirsiniz, örneğin "MecraPuanı". Daha sonra "Plots" seçeneğine tıklayarak grafik testleri elde etmek istiyorsanız "Stem-and-leaf, histogram ve normality plots with tests" seçeneklerini işaretleyebilirsiniz.

Normallik testi veri setinizin normal dağılıma uygunluğunu değerlendirmek için önemlidir. Bu testler, ilerleyen istatistiksel analizlerde doğru sonuçlar elde etmek ve veriler arasında anlamlı farklılıkların belirlenmesi açısından gereklidir.

Shapiro-Wilk testi, bir parametrik olmayan istatistik testidir ve veri setinin normal dağılıma uygunluğunu kontrol etmek amacıyla kullanılır. 1965 yılında Shapiro ve Wilk tarafından geliştirilmiştir.

Veri setinizin normal dağılıma uygunluğunu değerlendirmek için SPSS'te Shapiro-Wilk testini yapabilirsiniz. Bu testi gerçekleştirmek için "Plots" seçeneğini işaretleyip, yaygın olarak kullanılan "Normality plots with tests" seçeneğini tıklamanız yeterli olacaktır. Ayrıca QQ plot ve Histogram analizlerini yapmak isterseniz, "Steam-and-leaf" ve "Histogram" seçeneklerini de tıklayabilirsiniz.

Veri setinizin normal dağılıma uygunluğunu değerlendirmek için yapmanız gereken bir hesaplama vardır. Bu hesaplama Skewness (Çarpıklık) ve Kurtosis (Basıklık) için elde edilen Statistics (İstatistik) değerini Standart hata (Std error) değerine bölmektir. Çıkan sonucun -2 ile +2 arasında olması, veri setinin normal dağılıma daha uygun olduğunu gösterebilir.
 
Geri
Üst