Profesyonel olmadan tanımlamak: #İstatistik 3

Serinin üçüncü metinde, bir durumu etkileyen çok faktörün SPSS kullanılarak nasıl yapılabileceğini ve bu bulguların nasıl yorumlanacağını anlatmak istiyorum. Yaptığım analizlerde, hastalık durumunu en çok etkileyen faktörün veya bir kişinin hastaneye yatmasını / bir durumun kötü bir sonuçla sonlanmasını ön görebilecek önemli faktörlerin analizini gerçekleştirmek için "Lineer Regresyon" analizi kullanmaktayız.

Merak edenler için serinin 2. yazısına buradan ulaşabilirsiniz.

Nedir? Ne için kullanılır?

Lineer Regresyon Analizi, bir bağımlı değişkenin bir veya daha fazla bağımsız değişkenle ilişkisini inceleyen istatistiksel bir analiz yöntemidir. Bu analiz, bağımsız değişkenlerin bağımlı değişken üzerindeki etkisini anlamak, tahminler yapmak ve ilişkileri modellemek için kullanılır. 

Aşağıda Lineer Regresyon Analizi'nin temel amaçlarını bulabilirsiniz:

1. İlişkileri incelemek: Lineer Regresyon Analizi, bağımsız değişkenlerle bağımlı değişken arasındaki ilişkileri anlamak için kullanılır. Bu analiz sayesinde, hangi bağımsız değişkenlerin bağımlı değişken üzerinde anlamlı bir etkisi olduğu ve bu etkinin büyüklüğü hakkında bilgi elde edebilirsiniz.

2. Tahmin yapmak: Lineer Regresyon Analizi, mevcut verilere dayanarak bağımlı değişkenin değerini tahmin etmek için kullanılabilir. Bağımlı değişkenin belirli bir değerini tahmin etmek için regresyon denklemini kullanabilirsiniz.

3. Değişkenler arasındaki ilişkiyi modellemek: Lineer Regresyon Analizi, bağımlı değişken ile bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi matematiksel bir modelle temsil etmek için kullanılabilir. Bu model, değişkenler arasındaki ilişkiyi açıklamak ve gelecekteki durumları tahmin etmek için kullanılabilir.

4. Bağımsız değişkenlerin etkisini değerlendirmek: Lineer Regresyon Analizi, bağımsız değişkenlerin bağımlı değişken üzerindeki etkisini nicel olarak değerlendirmenize olanak sağlar. Katsayılar ve beta katsayıları gibi istatistiksel ölçütler, bağımsız değişkenlerin etkisinin büyüklüğünü ve anlamlılığını belirlemenize yardımcı olur.

Lineer Regresyon Analizi, sosyal bilimler, ekonomi, pazarlama, sağlık bilimleri ve mühendislik gibi birçok alanda kullanılan yaygın bir istatistiksel analiz yöntemidir. Analiz sonuçları, karar verme süreçlerinde, politika oluşturma süreçlerinde, risk analizinde ve geleceği tahmin etmeye yönelik çalışmalarda kullanılabilir.

Lineer Regresyon Analizinde Görülen Değerlerin Anlamları

SPSS 27 programında Lineer Regresyon analizinde kullanılan bazı terimlerin açıklamaları şu şekildedir:

1. Coefficients (Katsayılar): Regresyon denkleminde bağımsız değişkenlerin katsayılarını ifade eder. Her bir bağımsız değişkenin regresyon denklemindeki etkisini temsil eder.

2. Std error (Standart hata): Katsayıların tahmin edilen değerlerinin ne kadar doğru olduğunu gösteren bir ölçüdür. Standart hata, tahmin edilen katsayının gerçek değerinden ne kadar sapma olduğunu ifade eder.

3. Beta: Standartlaştırılmış katsayıdır. Bağımsız değişkenlerin ölçekleri arasındaki farklılıkları gidermek için kullanılır. Beta katsayısı, bağımsız değişkenin bağımlı değişken üzerindeki etkisini standartlaştırılmış bir ölçüde ifade eder.

4. t: Katsayıların istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını belirlemek için kullanılan t değeridir. t değeri, katsayının sıfır olduğu hipotezini test etmek için kullanılan istatistiksel bir değerdir. Düşük p değeriyle birlikte yüksek bir t değeri, katsayının istatistiksel olarak anlamlı olduğunu gösterir.

Bu terimler, Lineer Regresyon analizinde kullanılan istatistiksel ölçütleri ve bağımsız değişkenlerin bağımlı değişken üzerindeki etkisini değerlendirmek için kullanılır. Her bir terim, regresyon analizinin sonuçlarını yorumlamada önemli bilgiler sağlar.

Lineer Regresyon Yorumlanması

SPSS 27'de Lineer Regresyon analizi

Lineer regresyon analizini APA kurallarına göre yorumlamak için aşağıdaki adımları izleyebilirsiniz:

1. Analizin sonucunda elde ettiğiniz regresyon denklemi hakkında bilgi verin. Örneğin, "Lineer regresyon analizi, bağımlı değişkeni Y'yi açıklamak için X1, X2 ve X3 bağımsız değişkenlerini içeren bir denklem elde etmek için kullanıldı."

2. Katsayıları yorumlayın: Coefficients (katsayılar) bölümündeki katsayıları değerlendirin. Her bir bağımsız değişkenin bağımlı değişken üzerindeki etkisini yorumlayın. Örneğin, "X1 bağımsız değişkeni için elde edilen katsayı B = 0.35, p < .05 düzeyinde istatistiksel olarak anlamlıdır. Bu, X1'in Y üzerinde pozitif ve anlamlı bir etkisi olduğunu göstermektedir."

3. Standart hataları yorumlayın: Std error (standart hata) değerlerini değerlendirin. Standart hatalar, tahmin edilen katsayının doğruluğunu gösterir. Daha düşük standart hata değerleri, tahminin daha güvenilir olduğunu gösterir. Örneğin, "X2 bağımsız değişkeni için elde edilen standart hata SE = 0.12, bu da X2 tahmininin güvenilir olduğunu göstermektedir."

4. Beta katsayılarını yorumlayın: Beta katsayıları, bağımsız değişkenlerin standartlaştırılmış etkilerini gösterir. Beta katsayısı, bağımsız değişkenlerin bağımlı değişken üzerindeki etkilerini karşılaştırmak için kullanılır. Örneğin, "X3 bağımsız değişkeni için elde edilen beta katsayısı β = 0.21, bu da X3'ün Y üzerindeki etkisinin diğer bağımsız değişkenlere göre daha düşük olduğunu göstermektedir."

5. t değerlerini yorumlayın: t değerleri, katsayıların istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını belirlemek için kullanılır. Yüksek bir t değeri, katsayının istatistiksel olarak anlamlı olduğunu gösterir. Örneğin, "X1 bağımsız değişkeni için elde edilen t değeri t = 2.85, p < .01 düzeyinde istatistiksel olarak anlamlıdır. Bu da X1 katsayısının sıfır olduğu hipotezini reddettiğimizi gösterir."

6. R-kare değerini yorumlayın: R-kare, bağımlı değişkenin varyansının bağımsız değişkenler tarafından açıklanan yüzdesini gösterir. R-kare değeri ne kadar yüksekse, modelin bağımlı değişkeni daha iyi açıkladığı anlamına gelir. Örneğin, "Elde edilen modelin R-kare değeri R² = 0.65, bu da bağımsız değişkenlerin Y'nin varyansının %65'ini açıkladığını göstermektedir."

7. Sonuçları özetleyin: Analizin sonuçlarını özetleyin ve bulgularınızı destekleyen veya desteklemeyen önceki çalışmalara atıfta bulunun. Örneğin, "Bu çalışma, X1, X2 ve X3 bağımsız değişkenlerinin Y üzerinde pozitif ve anlamlı etkilere sahip olduğunu göstermektedir. Bulgular, literatürde yapılan önceki çalışmalarla uyumludur."

Bu adımlar, lineer regresyon analizinin APA kurallarına uygun olarak yorumlanması için genel bir rehber sağlar. Ancak, analizinize ve verilerinize bağlı olarak, yorumlama sürecinde ek faktörler ve istatistiksel yöntemler de kullanmanız gerekebilir.