SPSS 15.0 Kullanma Kılavuzu

SPSS 15.0 Kullanma Kılavuzu

15 Mayıs 2010 0 Yazar: Alıntı
1 Star2 Stars3 Stars4 Stars5 Stars (Oy verilmemiş. İlk oy veren olur musun?)
Loading...

İlişkili Örneklem İki Yönlü Varyans Analizi

İlişkili Örneklem İki Yönlü Varyans Analizi

Bir ilacın etkilerini ölçmek için ikişer ay arayla yapılan dört farklı testin sonuçlarını ya da öğretmenlerin A, B, C eğitim yöntemlerine ilişkin görüşlerini İlişkili Örneklem Tek Yönlü Varyans Analizi yöntemini kullanarak karşılaştırdık. Peki bu ilaçların etkilerinin deneklerin cinsiyetlerine göre farklılık gösterip göstermediğini ya da öğretmenlerin farklı eğitim yöntemlerine ilişkin görüşlerinin kıdemlerine göre farklılık gösterip göstermediğini bulmak isterseniz? Bu durumda İlişkili Örneklem İki Yönlü Varyans Analizi yöntemini kullanmak mümkün.

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

Örnek: Bir işletmede çalışanların tatmin düzeyleri işletmede başlatılan “kalite çemberi” uygulamaları öncesi, bu uygulama tamamlanır tamamlanmaz ve uygulamadan bir ay sonra ölçülüyor. Çalışanların uygulama öncesi ve uygulama sonrasındaki iş tatmin düzeyleri cinsiyetlerine göre farklılık gösterir mi?

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

H0 = Çalışanların kalite çemberi uygulamaları öncesi ve sonrasındaki tatmin düzeyleri cinsiyetlerine göre farklılık göstermez.

H1 = Çalışanların kalite çemberi uygulamaları öncesi ve sonrasındaki tatmin düzeyleri cinsiyetlerine göre farklılık gösterir.

İlişkili Örneklem İki Yönlü Varyans Analizi için aşağıdaki mönüleri kullanın:

ANALYZE » GENERAL LINEAR MODEL » REPEATED MEASURES

Karşınıza aşağıdaki 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 Measure iletişim kutusu gelecektir.

Karşılaştıracağınız değişkenleri aradaki oku kullanarak Within- Subjects Variables kutucuğuna gönderin. Daha sonra grupşama için kullanacağınız değişkeni yine aradaki ou kullanarak Between-Subjects Factor(s) kutucuğuna gönderiniz.

Şimdi Opltions tuşunu tıklayın ve karşınıza gelen aşağıdaki iletişim kutusundan Descriptive statistics seçeneğini işaretleyin.

Sırasıyla Continue ve OK tuşlarını tıklayın. Karşınıza aşağıdakilere benzer tablolar gelecektir.

Descriptive Statistics tablosunda ise tatmin düzeyinin farklı dönemlerde cinsiyete bağlı olarak değişimi sunulmuştur. Bu tablodan Bay ve Bayanların tatmin düzeylerinin cinsiyetlerine bağlı olarak değişimi görülmektedir. Ayrıca bu tabloyu kullanarak belirli bir dönemde bayanların tatmin düzeylerini erkelerin tatmin düzeyi ile karşılaştırmak mümkündür.

Ancak bu karşılaştırmalar sonucu gözlenen farklılıkların anlamlı olup olmadığını belirlemek içinse Multivarite Tests tablosunu incelememiz gerekir.

Tablonun factor 1 bölümündeki ilişkilerin anlamlı olması (p = 0,00, p < 0,01) farklı dönemlerde yapılan ölçümler arasındaki farklılıkların istatistiksel olarak anlamlı olduğunu ortaya koymaktadır.

Ancak uygulama öncesi ve uygulama sonrası tatmin puanlarının cinsiyete göre farklılaşma durumunu gösteren factor1 * Cinsiyet bölümündeki ilişkiler incelendiğinde söz konusu ilişkinin anlamlı olmadığı ( p = 0,149, p > 0,05) anlaşılmaktadır.

Bu bulgulardan hareketle H0 hipotezi reddedilememiş ve çalışanların kalite çemberi uygulamaları öncesi ve sonrasındaki tatmin düzeylerinin cinsiyetlerine göre farklılık göstermediği sonucuna varılmıştır.

İçindekiler

Sayfalar: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 Tümü