SPSS ile Çoklu Regresyon (Stepwise Metodu)

SPSS ile Çoklu Regresyon (Stepwise Metodu)

SPSS kullanarak çoklu regresyon analizi yaparken kullanılan aşamalı (stepwise) regresyon metodu, analiz yorumlama sürecindeki en önemli adımlardan biridir. Bu blog yazısında, SPSS ile aşamalı regresyon metodunun çoklu regresyon analizi için nasıl kullanıldığını anlatacağız. Bu sayede, bu metodun doğru bir şekilde nasıl uygulanabileceğini öğrenerek analiz sonuçlarının daha güvenilir ve geçerli olmasını sağlayabileceksiniz.

SPSS Eğitim

spss tez analizi istatistik ödev yaptırma ücretli spss veri analizi danışmanlık

Çoklu Regresyon “Stepwise” Metodu Nedir?

Çoklu regresyon, bir bağımlı değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi incelemek için kullanılır. Regresyonda “stepwise metodu” yani aşamalı regresyon metodu ise önemli olan bağımsız değişkenlerin hangileri olduğunun belirlenmesine yardımcı olur. Bu süreçte, istatistiksel olarak anlamlı olan değişkenler birer birer modele eklenir veya çıkartılır ve her adımda modelin performansı değerlendirilir. Bu değerlendirme sonucunda, modele katılmayacak değişkenler elenir ve en iyi performansı gösteren değişkenler modelde kalır.

Stepwise metodu, SPSS’te gerçekleştirildiğinde analiz için daha güvenilir ve akılcı bir yaklaşım sağlar. Bu yöntem sayesinde, araştırmacılar önemli bağımsız değişkenleri belirlerken istatistiksel olarak desteklenen kararlar verebilirler. Ayrıca, bu yöntem kullanılarak doğru değişkenlerin seçilmesi, modelin daha iyi bir şekilde açıklanmasını sağlayarak sonuçların daha güvenilir olmasını sağlar.

Aşamalı regresyon metodu, bir istatistiksel regresyon modelini oluşturmak için değişken seçimi yapmak amacıyla kullanılan bir tekniktir. Bu yöntem, modelin performansını artırmak veya anlamlı değişkenleri belirlemek için değişkenlerin eklenmesi veya çıkarılması şeklinde adım adım ilerleyen bir yaklaşım sunar.

Stepwise regresyon genellikle iki temel türde uygulanır:

  1. İleri Seçim (Forward Selection): Bu yöntemde, modelin başlangıcında hiç değişken içermez ve ardından her adımda en iyi değişken eklenir. Her adımda, eklenen değişkenin eklenip eklenmemesi, eklenen değişkenlerin modelin performansını artırıp artırmadığına bağlı olarak belirlenir.
  2. Geri Seçim (Backward Elimination): Bu yöntemde, model başlangıçta tüm değişkenleri içerir ve her adımda en az etkili olan değişken çıkarılır. Bu süreç, çıkarılan değişkenin modelin performansını olumsuz etkileyip etkilemediğine bağlı olarak devam eder.

Stepwise regresyonun avantajlarından biri, modelin karmaşıklığını azaltarak daha basit ve anlamlı bir model elde etmeye çalışmasıdır. Ancak, bu yöntemle elde edilen sonuçlar, seçilen değişkenlere bağlı olarak değişebilir ve overfitting (aşırı uyum) riski taşıyabilir. Bu yüzden, stepwise yönteminin bazı eleştirilere maruz kaldığı ve kullanımının sakıncalı olabileceği unutulmamalıdır.

Bu yöntemin overfitting (aşırı uyum) sorunlarına neden olabileceği ve elde edilen modelin başka veri setlerine genellenme yeteneğini azaltabileceği nedeniyle, sonuçları dikkatlice değerlendirmek ve “hiyerarşik” veya “forced entry” gibi alternatif regresyon seçeneklerini düşünmek önemlidir.

spss tez analizi istatistik ödev yaptırma ücretli spss veri analizi danışmanlık

SPSS ile Stepwise (Forward) Çoklu Regresyon Nasıl Yapılır?

  1. SPSS’i Açın ve Verilerinizi Yükleyin:
    • SPSS programını açın ve analiz yapmak istediğiniz veri setini yükleyin.
  2. Analyze Menüsünden Regressyon Seçin:
    • Menü çubuğundan “Analyze” seçeneğini tıklayın.
    • Ardından “Regression” ve altında “Linear” seçeneğini bulun.
  3. Bağımlı Değişkeni ve Bağımsız Değişkenleri Belirtin:
    • Çıkan pencerede, bağımlı değişkeni (“Dependent”) ve bağımsız değişkenleri (“Independent”) belirtin.
  4. “Methods” Sekmesine Geçin:
    • Analiz penceresinde, “Statistics” sekmesinden “Methods” seçeneğine geçin.
  5. “Method” Alanında Forward (İleri) Seçeneğini Belirtin:
    • “Method” bölümünde, “Forward” seçeneğini işaretleyin.
  6. OK Tuşuna Basarak Analizi Başlatın:
    • Ayarlamaları yaptıktan sonra, “OK” tuşuna basarak analizi başlatın.
  7. Sonuçları İnceleyin:
    • Analizin tamamlanmasının ardından SPSS, Forward Stepwise yöntemiyle yapılmış çoklu regresyon analizinin sonuçlarını gösteren bir çıktı sağlayacaktır.
    • Çıktıda, eklenen her değişkenin regresyon modeline olan etkisi, katsayıları, anlamlılık düzeyleri ve diğer istatistiksel bilgiler yer alacaktır.

Unutmayın ki, Forward Stepwise yöntemi modele değişkenleri otomatik olarak ekler veya çıkarır, bu nedenle sonuçları dikkatlice değerlendirmek önemlidir.

SPSS ile Stepwise (Backward) Çoklu Regresyon Nasıl Yapılır?

  1. SPSS’i Açın ve Verilerinizi Yükleyin:
    • SPSS programını açın ve analiz yapmak istediğiniz veri setini yükleyin.
  2. Analyze Menüsünden Regressyon Seçin:
    • Menü çubuğundan “Analyze” seçeneğini tıklayın.
    • Ardından “Regression” ve altında “Linear” seçeneğini bulun.
  3. Bağımlı Değişkeni ve Bağımsız Değişkenleri Belirtin:
    • Çıkan pencerede, bağımlı değişkeni (“Dependent”) ve bağımsız değişkenleri (“Independent”) belirtin.
  4. “Methods” Sekmesine Geçin:
    • Analiz penceresinde, “Statistics” sekmesinden “Methods” seçeneğine geçin.
  5. “Method” Alanında Backward (Geri) Seçeneğini Belirtin:
    • “Method” bölümünde, “Backward” seçeneğini işaretleyin.
  6. OK Tuşuna Basarak Analizi Başlatın:
    • Ayarlamaları yaptıktan sonra, “OK” tuşuna basarak analizi başlatın.
  7. Sonuçları İnceleyin:
    • Analizin tamamlanmasının ardından SPSS, Backward Stepwise yöntemiyle yapılmış çoklu regresyon analizinin sonuçlarını içeren bir çıktı sağlayacaktır.
    • Çıktıda, çıkarılan her değişkenin regresyon modeline olan etkisi, katsayıları, anlamlılık düzeyleri ve diğer istatistiksel bilgiler yer alacaktır.

Backward Stepwise yöntemi, değişkenleri modelden otomatik olarak çıkarmaktadır, bu nedenle sonuçları dikkatlice değerlendirmek önemlidir.

spss tez analizi istatistik ödev yaptırma ücretli spss veri analizi danışmanlık

Stepwise Metodu Sonuç Yorumlama

Aşağıdaki adımları takip ederek, stepwise metoduyla yaptığınız regresyon analizinin SPSS çıktılarını akademik bir şekilde yorumlayabilir ve sonuçlarını anlamlandırabilirsiniz.

  1. Genel Model İncelemesi: İlk olarak, genel modelin özetine bakın. Bu bölümde, analizin ne kadar anlamlı olduğuna dair temel bilgileri bulacaksınız. Genel modelin anlamlılığı, F istatistiği ve p değeri gibi ölçümlerle değerlendirilir. Düşük p değerleri genellikle modelin anlamlı olduğunu gösterir.
  2. Bağımsız Değişkenlerin Katkısı: Katsayılar (coefficients) bölümünde, her bağımsız değişkenin regresyon denklemindeki katkısını göreceksiniz. Bu katsayılar, bağımsız değişkenin bağımlı değişken üzerindeki etkisini belirtir. Pozitif bir katsayı, bağımsız değişkenin arttıkça bağımlı değişkenin de arttığını gösterirken, negatif bir katsayı ters bir ilişkiyi ifade eder.
  3. Standart Hata ve Güven Aralıkları: Katsayılar bölümünde ayrıca standart hataları ve güven aralıklarını da göreceksiniz. Standart hata, tahmin edilen katsayının ne kadar güvenilir olduğunu belirtir. Güven aralıkları, katsayının gerçek değerinin belirli bir olasılık düzeyinde bulunabileceği aralıkları gösterir.
  4. Tahmin Gücü ve Değişkenler Arası İlişkiler: Bu çıktıda, R-kare (R-squared) ve düzeltilmiş R-kare değerlerine bakın. Bu değerler, bağımsız değişkenlerin bağımlı değişkeni ne kadar iyi açıkladığını ölçer. Ayrıca, bağımsız değişkenler arasındaki çoklu bağlantıyı değerlendirmek için VIF (Variance Inflation Factor) gibi istatistiklere de göz atabilirsiniz.
  5. Stepwise Sonuçları: Stepwise bölümünde, her adımda modelden çıkarılan veya eklenen değişkenleri göreceksiniz. Bu, hangi değişkenlerin modelde önemli olduğunu ve hangilerinin dahil edilmediğini anlamanıza yardımcı olabilir.
  6. Diyagnostik İstatistikler: Çeşitli diyagnostik istatistiklere bakarak, regresyon modelinin varsayımlarını kontrol edebilirsiniz. Örneğin, residual plot’ları ve normal dağılım kontrolü gibi.
  7. P-Değerleri ve Anlamlılık: P-değerleri, her bir bağımsız değişkenin anlamlılığını belirtir. Anlamlılık düzeyi genellikle 0.05 olarak belirlenir. Bu değerden küçük p-değerleri, ilgili bağımsız değişkenin anlamlı olduğunu 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.


*