Olasılık fonksiyonlarının çoğu, güzel görünüşlü olasılık yoğunluğu fonksiyonları biçiminde olmasına rağmen, olasılık yoğunluğu fonksiyonlarının kendileri bize çok az şey söyler. Bunun nedeni, olasılık teorisi ile gösterilebileceği gibi, sürekli bir olasılık yoğunluğu fonksiyonu için verilen herhangi bir değerin olasılığının sıfır olmasıdır. Olasılık fonksiyonlarını kullanmada en pratik amaçlar için, belirli değerler alınırken gerçek sayıları verebildiklerinden kümülatif olasılıklar kullanılır. SPSS'de kümülatif bir olasılık hesaplamak, bir olasılık yoğunluk fonksiyonunu temel alarak bir hesaplama yapmanızı gerektirir.
Dönüştür menüsünü tıklayın ve "Hesapla" yı seçin.
Verilerinizden bir değişken veya "Hedef Değişken" kutusuna bir sayı girin.
“İşlev Grubu” seçim kutusunda “CDF” yi seçin. Birikimli dağılım işlevi (CDF), toplamsal dağıtımı hesaplayan işlevdir.
Dağıtımı seçin. Bir kümülatif olasılığın, belirli bir dağılımdan rastgele seçilen bir sayının verilen bir değişkenden daha küçük olma olasılığını temsil ettiğini hatırlayın. Verileriniz açısından anlamlı bir dağıtım seçin. Örneğin, bir sayfadaki yazım hatası sayısını analiz ediyorsanız, bir Poisson dağılımı seçin; Bir popülasyondaki bireysel farklılıklara bakıyorsanız, Gauss dağılımını seçin.
Dağıtımın parametrelerini girin. Her dağılımın kendine ait parametreleri vardır. Örneğin, Gauss dağılımı, ortalama ve standart bir sapma girmenizi gerektirir. Seçtiğiniz dağılım için doğru parametrelere sahip değilseniz, tahminleri kullanın.
Fonksiyonu çalıştırın. Sonuç, kümülatif dağılım olacaktır. Matematiksel terimlerle “P (x <a)” hesapladınız, burada “a” girdiğiniz değişken veya sayıdır.