SPSS ile Çoklu Regresyon (Forward Metodu)

SPSS ile Çoklu Regresyon (Forward Metodu)

Bu yazıda, SPSS’te çoklu regresyon analizi yaparken kullanılan ileri doğru seçim (forward) metodunu ele alacağız. İleri doğru seçim metodu, bağımsız değişkenler arasından en anlamlı olanlarını seçerek modele dahil etmeyi amaçlar. Bu yöntem, istatistiksel olarak anlamlı sonuçlar elde etmek ve model performansını artırmak için etkili bir yöntemdir. İleri doğru seçim metodunu kullanarak nasıl çoklu regresyon analizi yapabileceğinizi bu yazıda adım adım öğrenebilirsiniz.

SPSS Eğitim

spss tez analizi istatistik ödev yaptırma ücretli spss veri analizi danışmanlık

Çoklu Regresyon “İleri Doğru Seçim” Metodu Nedir?

SPSS’te çoklu regresyon yaparken ileri doğru seçim metodu, analizde kullanılan değişkenlerin hangi sırayla modele eklenmesi gerektiğini belirleyen bir istatistiksel yöntemdir. Bu yöntem, hangi değişkenlerin modelin açıklama gücüne en fazla katkı yapabileceğini tahmin etmeye çalışır.

İleri doğru seçim metodu, özellikle bağımsız değişkenlerin çok sayıda olduğu durumlarda kullanışlıdır. Çünkü tüm değişkenleri aynı anda modele eklemek, gereksiz karmaşıklığa neden olabilir ve sonuçların yorumlanmasını zorlaştırabilir. Bu nedenle, ileri doğru seçim metoduyla değişkenleri sırayla modele eklemek, daha anlamlı sonuçlar elde etmeyi sağlar.

İleri doğru seçim metodu, adım adım bir yaklaşım benimser. İlk adımda, tüm değişkenlerin tek tek modelle ilişkisini inceler ve en yüksek ilişkiye sahip olan değişkeni seçer. Bu değişken, modelin açıklama gücüne en fazla katkı yapabilecek değişkendir. Sonraki adımlarda, bu değişkenle birlikte diğer değişkenlerin de modelle ilişkisi incelenir ve en çok katkı yapabilecek değişkenler sırayla eklenir.

spss tez analizi istatistik ödev yaptırma ücretli spss veri analizi danışmanlık

SPSS ile İleri Doğru Seçim Metoduyla Çoklu Regresyon Nasıl Yapılır?

İleri doğru seçim metoduyla çoklu regresyon analizi yapmak için SPSS programını açın ve verilerinizi yükleyin. Ardından, “Analyze” menüsünden “Regression” seçeneğini seçin ve “Linear” seçeneğini tıklayın. Açılan pencerede bağımlı değişkeni seçin ve “Independent(s)” bölümüne (birden fazla olmak şartıyla) bağımsız değişkenleri ekleyin. Daha sonra, “Method” bölümünde “Enter” yerine “Forward” seçeneğini işaretleyin.

  • 1. Adım: Tüm bağımsız değişkenlerin modele dahil edildiği başlangıç modeli oluşturulur.
  • 2. Adım: Modeldeki bağımsız değişkenler arasından en anlamlı olanı seçilir ve modele eklenir.
  • 3. Adım: Eklenen bağımsız değişkenin model üzerindeki etkisi değerlendirilir ve modelin doğruluğu test edilir.
  • 4. Adım: Diğer bağımsız değişkenler arasından en anlamlı olanı seçerek modele eklemeye devam edilir.
  • 5. Adım: Bu adımlar tekrarlanarak en anlamlı bağımsız değişkenler modelde yer alırken, istenmeyen değişkenler çıkarılabilir.
Adım Seçilen Bağımsız Değişken
1 Yaş
2 Cinsiyet
3 Eğitim Düzeyi
4 Gelir
5 Medeni Durum

spss tez analizi istatistik ödev yaptırma ücretli spss veri analizi danışmanlık

İleri Doğru Seçim Metodu Sonuç Yorumlama

Aşağıdaki adımları takip ederek, her adımda eklenen bağımsız değişkenlerin modelin performansına olan etkisini değerlendirebilir ve en anlamlı değişkenleri seçebilirsiniz. Ayrıca, katsayılar ve p-value değerleri üzerinden her bir değişkenin modeldeki rolünü anlamaya çalışabilirsiniz.

  1. Model İstatistikleri:
    • Modelin genel performansını değerlendirmek için “R Square” değerine bakabilirsiniz. Bu değer, bağımlı değişkenin varyansının bağımsız değişkenler tarafından ne kadar açıklandığını gösterir. Yüksek bir R Square değeri, modelin iyi uyum sağladığını gösterir.
  2. İleri Doğru Seçim Tablosu:
    • SPSS çıktısında, her adımda eklenen bağımsız değişkenlerin istatistiksel anlamlılıklarını değerlendiren bir tablo bulunacaktır. Bu tabloyu kullanarak her adımda eklenen değişkenin modelin açıklama gücüne katkısını gözlemleyebilirsiniz.
    • “Sig.” sütunu p-value’yi temsil eder. Bu değer, bağımsız değişkenin modeldeki etkisinin anlamlı olup olmadığını belirler. Genellikle 0.05’ten küçük bir p-value, bağımsız değişkenin anlamlı olduğunu gösterir.
  3. Katsayılar (Coefficients) Tablosu:
    • Katsayılar tablosu, her bir bağımsız değişkenin regresyon denklemine olan katkısını gösterir. Katsayılar, her bir bağımsız değişkenin bir birim değişikliğinin bağımlı değişken üzerindeki etkisini ifade eder.
    • Her bir katsayının yanında, standardize edilmiş katsayılar da bulunabilir. Bu değerler, bağımsız değişkenlerin ölçeklerine bağlı kalmadan etkilerini karşılaştırmanıza olanak tanır.
  4. Durbin-Watson İstatistiği:
    • Durbin-Watson istatistiği, regresyon modelinin bağımsız değişkenler arasında otokorelasyon içerip içermediğini değerlendirir. Değer 2’ye yakınsa otokorelasyon yoktur.
  5. Anova Tablosu:
    • Anova tablosu, eklenen her değişkenin modelin genel performansına etkisini değerlendirir. “Sig.” değeri, ilgili değişkenin modelin genel açıklama gücüne katkısının anlamlı olup olmadığını gösterir.

 

spss tez analizi istatistik ödev yaptırma ücretli spss veri analizi danışmanlık

Deniz Şavkay hakkında 168 makale
Lisans eğitimimi Boğaziçi Üniversitesi Moleküler Biyoloji ve Genetik bölümünde, Yüksek Lisans eğitimimi Polonya'daki SWPS Üniversitesi Psikoloji bölümünde tamamladım. Davranış bilimlerine ilgi duyuyorum ve eğitim hayatımı bunun üzerine şekillendirdim. SPSS ile istatistik analizi yapmayı çok seviyorum. SPSS analizleriyle insan davranışındaki kalıpları keşfetmek ve insan davranışı hakkında iç görü sahibi olmak beni heyecanlandırıyor.

İlk yorum yapan olun

Bir yanıt bırakın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.


*