Çok Değişkenli Normal Dağılım Spss

SPSS ANALİZLERİ NASIL YAPILIR?

SPSS NORMALLİK ANALİZİ
 

Normal dağılım ya da normal olmayan dağılım istatistik açısından çok önemlidir. Belki de anketlerinizi uyguladıktan sonra hemen ya da acilen normal dağılım da mı verilerim çarpık dağılımda mı diye sormanız gerekmektedir. Normallik sınamalarını bizler KONYA TEZ İSTATİSTİK MERKEZİ olarak çok önemsiyoruz. Neden mi TİP I ve TİP II hatadan dolayı. Normallik için Ki-kare uygunluk, Kolmogorov Simirnov (K-S) ve Shapiro-Wilks (W) testleri normallik varsayım için kullandığımız analitik testlerden bazılarıdır. Bunun yanı sıra basıklık ve çarpıklık kriterleri de çok önemlidir. Bizler çarpıklık ve basıklık değerini ±1,96 olarak alıyoruz. Ancak kimi istatistik kitaplarında +-3 olan alanlarda vardır. Bu değerlerin dışında kaldığında verileri dönüştürerek parametrik analizlere uygun hale getirmeye çalışıyor. Ancak uygun hale gelmediğinde parametrik olmayan analiz tekniklerini kullanmaktayız. Doğrusallık için Q-Q ve P-P vs. ile grafik analizlerini kullanmaktayız. Normalliğin yanı sıra çok değişkenli istatistikleri kullandığımızda; Eşit Varyans sınaması için Levene testi ve Box’s M testlerine, Çoklu Doğrusal Bağlantı sorunları için V.I.F, Tolerans, Korelasyon testlerine, Bağımsızlık ve Otokorelasyon için Durbin Watson test istatistiğine başvurmaktayız. Durbin Watson kritik değeri olarak 1,5 ile 2,5 arası kabul etmekteyiz.
 

AMOS Analizi

ANOVA Analizi

Betimsel Analiz

Çapraz Tablo Analizi

Faktör Analizi

Güvenirlik Analizi

Korelasyon Analizi

Kovaryans (ANCOVA) Analizi

Kruskal Wallis H Testi Analizi

Mann Whitney U Testi Analizi

MANOVA Analizi

Normallik Analizleri

Regresyon Analizleri

T-Testi Analizleri

BİLGİSAYAR ORTAMINDA NORMALLİK ANALİZLERİ

Verilerin normal dağılıma uygun olup olmadığını ortaya koymak amacıyla çeşitli normallik testlerinden yararlanmak mümkündür. Bu testler arasında en bilinenleri Ki-Kare, Kolmogorow-Smirnov, Lilliefors ve Shapiro &#; Wilk normallik testleridir. Sözkonusu testlerde hipotezi ile verilerin normal dağılımlı bir anakütleden geldiği ifade edilirken, hipotezi ile anakütlenin dağılımının normale uymadığı ileri sürülmektedir.

SHAPIRO WILK-W TESTİ

Shapiro-Wilk-W testi normallik varsayımını sınayan en güçlü testtir. Shapiro-Wilk sınaması şu şekilde gerçekleştirilir:

ADIM Analyze &#; Descriptive statistics &#; Explore süreci takip edilir.

ADIM Açılan pencerede, normallik sınamasına tabi tutulacak değişken/ler “Dependent List” hücresine aktarılır. Ardından aşağıdaki resimde kırmızı daire içinde gösterilen “Plots” menüsü açılır.

ADIM Açılan Plots penceresinde, aşağıdaki resimde kırmızı daire içinde gösterilen “Normality Plots wirh tests” seçeneği işaretlenir. “Continue” seçeneği ile bir önceki pencereye dönülür ve “OK” komutu ile işlem gerçekleştirlir.

ADIM Oluşan “Output” dosyası bir dizi tablo ve grafik sunacaktır. Bunlar arasından aşağıda örneği verilen “Test of Normality” isimli tablonun sağ sütunu Shapiro Wilk değerini sunar.

Kırmızı daire içinde gösterilen anlamlılık düzeyi p< düzeyinde anlamlı ise hipotezi reddedilir ve dağılımın normal olmadığı kararı verilir. Şayet p> değeri elde edilmişse hipotezi kabul edilir ve dağılımın normal dağılımdan anlamlı bir farklılık sergilemediği yorumu yapılır.

KOLMOGOROV SMIRNOV TESTİ

One-sample Kolmogorov Smirnov testi normallik varsayımını sınayan hipotez testlerinin belki en çok bilinen ve kullanılanıdır. Kolmogorov Smirnov normallik sınaması şu şekilde gerçekleştirilir:

ADIM Analyze – Nonparametric Tests – 1-Sample K-S süreci takip edilir.

ADIM Açılan pencerede, normallik sınamasına tabi tutulacak değişken/ler “Test Variable List” hücresine aktarılır. Bu menü sadece istenen bir dağılımı başka dağılımlarla da karşılaştırabilir. Bu dağılımlar açılan pencerenin sol altında sunulur. Normallik sınamasında “normal” seçeneğinin işaretlenmiş olması gerekir.

ADIM ADIM Oluşan “Output” dosyası bir tablo sunacaktır.

Kırmızı daire içinde gösterilen z değeri ve buna bağlı anlamlılık düzeyi (asymp. Sig.) p< düzeyinde anlamlı ise hipotezi reddedilir ve dağılımın normal olmadığı kararı verilir. Şayet p> değeri elde edilmişse hipotezi kabul edilir ve dağılımın normal dağılımdan anlamlı bir farklılık sergilemediği yorumu yapılır.