Yapay zekadan makale özeti
- Kısa
- Ayrıntılı
- Bu video, bir konuşmacının SPSS programında normal dağılım analizi yapma yöntemlerini anlattığı eğitim içeriğidir.
- Video, normal dağılımın beş ana parametre üzerinden değerlendirilmesini adım adım göstermektedir: histogram grafiği, varyasyon katsayısı, çarpıklık (skewness), basıklık (kurtosis) değerleri, Q-Q plot grafiği ve normallik testleri. Konuşmacı, SPSS'te bu analizlerin nasıl yapılacağını detaylı olarak anlatmakta ve normal dağılıma uygun ve uygun olmayan veri örnekleri üzerinden konuyu pekiştirmektedir.
- Videoda ayrıca, veri setinin normal dağılıma uymadığı tespit edildiğinde non-parametrik analiz yapılması gerektiği vurgulanmakta ve analiz menüsünden descript statistics explore seçeneğinin nasıl kullanılacağı gösterilmektedir.
- 00:01SPSS'te Normal Dağılıma Karar Verme
- Nicel verilerin analizinde normal dağılım bilgisi çok önemlidir ve parametrik test yöntemleri kullanmak için gerekli bir koşuldur.
- Normal dağılımı sadece normallik testleri veya görsel içeriğe bakarak belirleyemeyiz, daha detaylı bir araştırma yapmak gerekir.
- Normal dağılım, ortalama değerde bir yığılma ve bu ortalamadan uzaklaştıkça verilerin frekansında azalma gösteren bir dağılımdır.
- 01:44SPSS'te Normallik Analizi Yapma
- Normallik analizi için SPSS'te "Analiz" > "Deskriptif İstatistik" > "Explore" yolunu izleyerek veri setini listeye eklemeliyiz.
- "Display" kısmında "İstatistik" ve "Görsel" seçeneklerini işaretlemeli, "Plots" kısmında "Histogram" ve "Normality Plot with Tests" seçeneklerini işaretlemeliyiz.
- Bu ayarlar yapıldıktan sonra "OK" tuşuna basarak analizi başlatabiliriz.
- 02:46Normal Dağılım Değerlendirme Parametreleri
- İlk olarak histogram grafiğini değerlendiririz; ortalama değerde bir yığılma ve giderek azalma gösteriyorsa normal dağılıma uygun demektir.
- İkinci olarak varyasyon katsayısını (standart sapma/ortalama) değerlendiririz; iyi bir normal dağılımda varyasyon katsayısının %30'dan daha az olması gerekir.
- Üçüncü olarak çarpıklık (Skewness) ve basıklık (Kurtosis) değerlerini değerlendiririz; standart hatalarının iki katı bu değerlerin mutlak değerinden büyükse normal dağılım yönündedir.
- 07:23Diğer Değerlendirme Yöntemleri
- Dördüncü olarak dağılım grafiğini (Dewey plot) değerlendiririz; verilerin rastgele saçılıp saçılmadığını ve normal dağılıma uygun bir patern gösterip göstermediğini inceleriz.
- Beşinci olarak normallik testlerini (Shapiro-Wilk ve Kolmogorov-Smirnov) değerlendiririz; veri sayısı 50'den az ise Shapiro-Wilk, 50'den fazlaysa Kolmogorov-Smirnov testi kullanılır.
- Normal dağılıma uygunluk için en az üç parametre artı puan almalıdır, yani beş parametreden üçünde artı puan alırsa normal dağılıma uygun kabul edilir.
- 11:48Normal Dağılım Değerlendirmesi
- Varyasyon katsayısı hesaplanırken standart sapma (9,22) ortalama (9,38) ile bölündüğünde 1 çıkıyor, bu da yüksek standart sapma ile ortalama arasında yüksek fark olduğunu gösteriyor.
- Varyasyon katsayısı %30'dan küçük olmadığı için ikinci varyasyon katsayısı değerine uymuyor.
- Scales katsayısı hesaplanırken standart hata değerleri 2 ile çarpılıyor ve sonuç 6'dan büyükse normal dağılıma uygundur.
- 13:12Diğer Değerlendirme Yöntemleri
- Dered plos'u değerlendirildiğinde grafikte beklenen bir patern bulunamadığı için bu değerlendirme boş bırakılıyor.
- Normallik testleri yapıldığında 49 veri olduğu için Shapiro-Wilk testi kullanılıyor ve her iki testte de normal dağılmıyor lehine sonuç var.
- Sadece Scales ve Kurtasis testlerinde artı puan alındığı için veri seti normal dağılıma uymuyor ve non-parametrik analiz yapılması gerekiyor.
- 14:33Normal Dağılım Değerlendirmesi Hakkında Sonuç
- Normal dağılım değerlendirmesi sadece normal testleri yapılarak yapılamaz, bu konuda literatürde hata veren bilgiler bulunabilir.
- Normallik değerlendirmesi analiz menüsünden "Descript Statistics" ve "Explore" seçenekleri ile kısa sürede yapılabilir.
- Sadece normal teste bakmayıp her şeyi değerlendirip bakıldığında doğru veriler elde edilir ve çalışma yayınlatıldığında istatistiksel başarı sağlanır.