SPSS 15.0 Kullanma Kılavuzu

İlişkili Örneklem Tek Yönlü Varyans Analizi

İçindekiler

İlişkili Örneklem Tek Yönlü Varyans Analizi

Eşleştirilmiş örneklem t-testini kullanarak; belirli bir değişkene ait deney öncesi ve sonrası değerlerini karşılaştırılmıştık. Ayrıca yine bu yöntemi, bir grubun ilişkili fakat farklı iki konuya ilişkin görüşlerini karşılaştırmak için kullanmıştık. Ölçüm sayısının ikiden fazla olduğu durumlar ile ikiden fazla konuya ilişkin görüşlerin karşılaştırılmasında ise bu bölümde açıklayacağımız İlişkili Örneklem Tek Yönlü Varyans Analizi yöntemini kullanabiliriz.

Örneğin bir ilacın etkilerini ölçmek için ikişer hafta arayla yapılan dört farklı testin sonuçlarının ya da öğretmenlerin A, B, C eğitim yöntemlerine ilişkin görüşlerini İlişkili Örneklem Tek Yönlü Varyans Analizi yöntemini kullanarak karşılaştırabiliriz.

Şimdi İlişkili Örneklem Tek Yönlü Varyans Analizinin nasıl uygulandığını bir örnek üzerinde inceleyelim.

Örnek: İstanbul Levent Bölgesindeki İlköğretim Okullarında görev yapan öğretmenlerin yapılandırmacı öğrenme, eleştirel öğrenme ve geleneksel öğrenme yöntemlerine ilişkin görüşleri arasında fark var mıdır.

Bu örnek için H0 ve H1 hipotezleri ise şu şekilde formüle edilebilir.

H0 = İstanbul Levent Bölgesindeki İlköğretim Okullarında görev yapan öğretmenlerin yapılandırmacı öğrenme, eleştirel öğrenme ve geleneksel öğrenme yöntemlerine ilişkin görüşleri arasında fark yoktur.

H1 = İstanbul Levent Bölgesindeki İlköğretim Okullarında görev yapan öğretmenlerin yapılandırmacı öğrenme, eleştirel öğrenme ve geleneksel öğrenme yöntemlerine ilişkin görüşleri arasında fark vardır.

İlişkili Örneklem Tek Yönlü Varyans Analizi için aşağıdaki mönüleri kullanın:

ANALYZE » GENERAL LINEAR MODEL » REPEATED MEASURES

Karşınıza yukarıdaki Repeated Measures Define Factor(s) iletişim penceresi gelecektir.

Bu iletişim kutusuna karşılaştıracağınız değişken miktarını (Örneğimizde, 3) giriniz daha sonra sırasıyla Add ve Define tuşlarını tıklayınız. Karşınıza aşağıdaki Repeated Measures iletişim kutusu gelecektir. Karşılaştıracağınız değişkenleri aradaki oku kullanarak Within-Subjects Variables kutucuğuna gönderin.

Daha sonra Options tuşuna basın. Karşınıza Repeated Measures: Options iletişim kutusu çıkacaktır. Bu iletişim kutusunda daha önce tanımladığınız ve üzerinde işlem yapacağınız faktörü aradaki oku kullanarak Display Means for kutucuğuna gönderin.

Daha sonra Confidence interval adjustment aşağı açılır mönüsünü kullanarak Bonferroni testini seçin ve Diplay bölümündeki Descriptive seçeneğini işaretleyin.

Şimdi sırasıyla Continue ve OK tuşlarını tıklayın karşınıza aşağıdakilerin benzeri tablolar çıkacaktır.

Descriptive Statistics tablosunda öğretmenlerin farklı öğrenme yöntemlerine ilişkin görüşlerine ait ortalama ve standart sapma değerleri görülmektedir. Bu tablodan örneğimizdeki yapılandırmacı öğrenme yaklaşımının en yüksek ortalamaya sahip olduğunu, bunu eleştirel öğrenme yaklaşımının izlediği, geleneksel öğrenme yaklaşımının ise en düşük ortalamaya sahip olduğu görülmektedir.

Ancak bu karşılaştırmalar sonucu gözlenen farklılıkların anlamlı olup olmadığını belirlemek içinse Tests of Within-Subjects Effects tablosunu incelememiz gerekir.

Tablonun anlamlılık sütunundaki değerlerden (p = 0,00, p < 0,01), söz konusu değişkenlerin ortalamaları arasındaki farkın istatistiksel olarak anlamlı olduğu görülmektedir.

Ancak söz konusu farklı değişkenlerden kaynaklandığını belirlemek, diğer bir ifade ile değişkenler arasındaki farklılıkları ikişerli gruplara halinde karşılaştırmak için Bonferroni testi sonuçları incelenmiştir.

Tablonun Anlamlılık sütunundaki değerlerden değerlerden (p = 0,00, p < 0,01) her üç değişken arasındaki farklılıkların istatistiksel olarak anlamlı olduğu anlaşılmaktadır.

Bu bulgulardan hareketle H0 hipotezi reddedilmiş ve İstanbul Beşiktaş bölgesindeki ilköğretim okullarında görev yapan öğretmenlerin yapılandırmacı öğrenme, eleştirel öğrenme ve geleneksel öğrenme yöntemlerine ilişkin görüşleri arasında fark bulunduğu sonucuna varılmıştır.

You may also like...

Bir yanıt yazın