Etki Büyüklüğü Hesaplama 2 (Eta Kare; Partial Eta Squared) (ANOVA ve MANOVA testleri) SPSS

Поделиться
HTML-код
  • Опубликовано: 8 сен 2024
  • Etki büyüklüğü (effect size), gruplara ait sonuçlar arası farkın önemli olup olmadığını gösteren bir ölçüttür. Bu videoda ANOVA, MANOVA vb.varyans analizlerinde etki büyüklüğünün (effect size) nasıl hesaplandığını SPSS üzerinde anlatıyorum. Eta kare (η2) ve partial eta kare'den (ηp2) bahsediyorum.

Комментарии • 13

  • @Sjomeath
    @Sjomeath  4 года назад +1

    İstatistiksel Analiz desteği almak için sjomeath@gmail.com'a mail atarak bana ulaşabilirsiniz.

  • @PerformanceTezek
    @PerformanceTezek Месяц назад

    Çok işime yaradı, teşekkür ederim.

  • @karahisar3603
    @karahisar3603 3 года назад

    emeğine sağlık kardeşim. çok anlaşılır olmuş. çok saolasın..... Alttaki müzik de güzel:)

  • @filizkaradag3529
    @filizkaradag3529 2 года назад

    Videonuzdan çok yararlandım, kanalınıza abone oldum, elinize sağlık. Fakat bir konu aklıma takıldı. 5.41 sn de dependent variable (sonuç değişkeni) neden kategorik (veya nominal) görünüyor? Anova yapmak için dependent variable scale olması gerek miyor mu?

  • @hulyaandre6030
    @hulyaandre6030 3 года назад +1

    Hocam tekrarlı ölçümlerde anova da 2 bağımlı değişkenim olduğu için yine partial eta squared mı kullanmalıyım

  • @EMRE-YILMAZ
    @EMRE-YILMAZ 3 года назад +1

    Peki Hocam tekrarlı ölçümler ANCOVA için SPSS çıktısında elde edilen kısmi eta kare de eta kare değeriyle aynı mıdır?

  • @fenerbahchekezman13
    @fenerbahchekezman13 4 года назад +1

    Etki büyüklüğünün makalelerde nasıl rapor ederiz?

  • @hulusiboke8853
    @hulusiboke8853 4 года назад

    Sayın hocam ilk olarak ellerinize sağlık demek istiyorum. Parametrik testlerden Anovalar için bu şekilde bir etki büyüklüğünü hesaplayabiliyoruz. Peki Kruskal Wallis Testinin etki büyüklüğünü hesaplayabilmek için nasıl bir yol izlemeliyiz.
    Şimdiden teşekkürler...

    • @Catumis
      @Catumis 3 года назад +1

      diyelim ki 3 grubunuz var. A-B-C olsun. A/B A/C B/C şeklinde Mann whitney u uygulayın. p değerini 3 grup için 3 post hoc eşleşme olduğu için 0.0167 almanız gerekir. 4 grup için 6 eşleşme , 5 grup için 10 post hoc eşleşme olur. ona göre de p yi kaç eşleşme oluştuysa o sayıya böleriz. bonferroni düzeltmesi deniyor. yanlış yazmadıysam. sonra bakın hangisi anlamlı diye. bunu yapmanızın nedeni hesaplamada size mann whitney'den gelecek z değeri lazım. formül şu: z/ karekök örneklem sayısı... örneklem sayısına dikkat A/B için yapıyorsanız a ve b örneklem sayısını alacaksınız.

  • @esrakaracam6353
    @esrakaracam6353 4 года назад

    Hocam small medium large sayısal verilerinin verildiği kaynağa nerden ulaşabilirim ?

    • @Sjomeath
      @Sjomeath  4 года назад

      Merhaba;
      Asıl Kaynak: Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioural sciences (2nd ed.). New York: Academic Press
      Ben de buradan aldım: Richardson, J. T. (2011). Eta squared and partial eta squared as measures of effect size in educational research. Educational Research Review, 6(2), 135-147.

    • @esrakaracam6353
      @esrakaracam6353 4 года назад

      @@Sjomeath Cohen (1988, pp. 280-287) had suggested values of
      .01, .06, and .14 to indicate small, medium, or large effects for any measure of the proportion of variance explained. This
      is doubly inaccurate: first, because the figures are rounded to two decimal places (presumably to reduce the impression of
      spurious precision); and, second, because Cohen was clearly referring only to partial 2 in offering such figures. (He provided
      different benchmarks for other measures of proportion of explained variance.) Hocam bu belge içinde olan bu cümleyi kullanabilirim değil i?

    • @esrakaracam6353
      @esrakaracam6353 4 года назад

      @@Sjomeath çok teşekkür ederim hocam