Sıralı Lojistik Regresyonda Model Mantığı: “Location” ve “Scale” Ne İşe Yarar? SPSS’te Sıralı Lojistik Regresyon  (ordinal regression), bağımlı değişkenin sıralı kategoriler  (ör. düşük–orta–yüksek) olduğu durumlarda kullanılır. Bu analizde model kurulumunun iki temel bileşeni vardır: Location (Konum) modeli:  Sonuç değişkeninin düzeylerinin “hangi yönde” ve “ne kadar” değiştiğini açıklayan ana model kısmıdır. Scale (Ölçek) modeli:  Hata yapısında/dağılımın yayılımında (varya

Veri analizine başlamadan önce yapılması gereken en önemli işlemlerden biri uç değer kontrolüdür . Uç değerler; ölçüm hatası, veri giriş hatası, eksik doldurulmuş anketler veya dağılımın genel yapısını bozan sıra dışı gözlemlerden oluşabilir. Bu tür değerler: Dağılımın şeklini bozar Çarpıklık katsayısını etkiler Ortalama ve standart sapmayı değiştirir Parametrik testlerin güvenilirliğini düşürür Bu nedenle analiz sürecinin en başında uç değerlerin tespit edilmesi ve gerekirse

Ordinal regresyon analizinin en kritik aşamalarından biri, modelin ürettiği çıktıların doğru yorumlanmasıdır. SPSS’in Output  sekmesi, hem modelin istatistiksel uygunluğunu değerlendirmek hem de tahmin performansını incelemek için kapsamlı tablolar ve ek değişkenler üretir. Bu bölüm, araştırmacıya bu çıktıların ne anlama geldiğini, hangi durumlarda özellikle dikkate alınması gerektiğini ve hangi tablonun ne amaçla oluşturulduğunu adım adım açıklamaktadır. İterasyon Geçmişi (I

Ordinal regresyon analizi, kategorik ve sıralı bir bağımlı değişkenin bir veya daha fazla bağımsız değişkenle olan ilişkisini modellemek için kullanılan güçlü bir yöntemdir. Ancak yöntemin doğru çalışabilmesi, parametrik tahmin sürecini yöneten “Options” ayarlarının doğru anlaşılmasıyla mümkündür. Bu bölüm, SPSS'in sunduğu ayarların ne anlama geldiğini, hangi durumlarda değiştirilebileceğini ve araştırmacının analize nasıl yön vermesi gerektiğini açıklamaktadır. İteratif Tahm

Sosyal bilimlerden tıp araştırmalarına kadar birçok alanda, sonuç değişkeni sıralı kategorilerden  oluşabilir. Bu tür durumlarda klasik doğrusal regresyon kullanmak yanıltıcı olur; çünkü kategoriler arasındaki farklar sayısal olarak eşit değildir. İşte bu noktada Ordinal Regresyon  devreye girer ve sıralı bir yanıt değişkeninin, kovaryatlar ve kategorik faktörler ile ilişkisini modelleme imkânı sağlar. Aşağıdaki açıklamalar, McCullagh (1980, 1998) temelli SPSS PLUM  yöntemine

Doğrusal regresyon (Linear Regression) analizi, bağımlı değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi açıklayan temel istatistiksel tekniklerden biridir. SPSS bu analizi geniş bir istatistik seti, tanılama araçları ve model ayarlarıyla destekler. Bu rehberde SPSS Linear Regression menüsü altında yer alan tüm istatistiksel çıktılar ve seçenekler ayrıntılı şekilde ele alınmaktadır. 1. Regresyon Katsayıları (Regression Coefficients) SPSS, her ba

Doğrusal regresyon analizinde, modelin doğru kurulması kadar, değişkenlerin hangi yöntemle modele dâhil edildiği, hangi diyagnostik grafiklerin değerlendirildiği ve SPSS’in sağladığı ek istatistiklerin doğru yorumlanması da aynı derecede önemlidir. Bu kapsamlı rehberde, SPSS Linear Regression penceresinde yer alan tüm gelişmiş seçenekleri detaylı olarak açıklıyoruz. 1. Regresyonda Değişken Seçim Yöntemlerinin Mantığı SPSS, bağımsız değişkenlerin modele alınması için farklı se

Doğrusal regresyon, bir bağımlı değişkeni etkileyen faktörleri anlamak ve bu değişkenin değerini tahmin etmek için kullanılan en temel istatistiksel modelleme yaklaşımıdır. Model, bağımlı değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi açıklayan bir denklem üretir. Bu nedenle, değişkenler arasındaki yön, büyüklük ve anlamlılık ilişkisini en açık biçimde ortaya koyan yöntemlerden biridir. Bağımlı Değişkenin Tahmini: Doğrusal Denklemin Amacı Doğr

Bu bölümde, SPSS Automatic Linear Models çıktılarında yer alan Estimated Means (Tahmini Ortalama Grafikleri)  ve Model Building Summary (Model Kurma Süreci Özeti)  panellerinin ne anlama geldiğini, neden önemli olduklarını ve sonuçların nasıl yorumlanması gerektiğini ele alıyoruz. Her iki çıktı da modelin davranışını, değişkenlerin etkisini ve model seçim sürecinin kalitesini anlamak için kritik bilgiler sunar. 🟦 Estimated Means (Tahmini Ortalama Grafikleri) Estimated Means

Doğrusal model kurulduktan sonra en kritik aşama, modelin ürettiği katsayıları (coefficients)  doğru yorumlamaktır. Çünkü katsayılar, her predictor’ın hedef değişken üzerindeki etkisinin yönünü ve büyüklüğünü  doğrudan açıklar. Linear model oluşturmak yalnızca bir tahmin üretmek değildir; aynı zamanda modelin “neden bu tahmini verdiğini”  anlamak için katsayı analizine ihtiyaç vardır. SPSS Automatic Linear Models içinde yer alan Coefficients görünümü , modelin tüm matematikse

Doğrusal modeller (linear models) yalnızca bir tahmin fonksiyonu üreten araçlar değildir; aynı zamanda modelin nasıl davrandığını, hangi değişkenlere daha fazla ağırlık verdiğini, nerelerde zorlandığını ve hangi gözlemlerin model üzerinde aşırı etkiye sahip olduğunu anlamamızı sağlayan güçlü tanısal (diagnostic) görünümler sunarlar. Bu bölüm, SPSS Automatic Linear Models içinde yer alan model değerlendirme ekranlarını  kapsamlı ve açıklayıcı bir biçimde ele alır. 🔍 Predictor

Automatic Data Preparation (ADP) özelliği, SPSS Automatic Linear Models içinde model kurulmadan hemen önce gerçekleştirilen otomatik bir veri düzenleme sürecidir. Bu adım, veri setini modelleme için en uygun forma getirir; değişkenleri dönüştürür, uç değerleri sınırlar, eksik gözlemleri tamamlar ve kategorileri istatistiksel olarak anlamlı gruplara indirger. ADP, özellikle büyük veri setlerinde veya çok sayıda değişken içeren analizlerde model doğruluğunu doğrudan etkileyen k

Topluluk modelleri (ensemble yöntemleri), birden fazla alt modelin birleşiminden oluşan güçlü bir tahmin sistemi üretir. Automatic Linear Models  özelliğinde bu mekanizma; boosting , bagging  ve çok büyük veri kümeleri için bölme tabanlı modeller  üzerinden yönetilir. Bu bölüm, her bir ayarın ne anlama geldiğini, hangi durumlarda etkili olduğunu ve SPSS içindeki seçeneklerin nasıl yorumlanacağını kapsamlı şekilde açıklar. 1. Topluluk Modeli Nasıl Skor Üretir? Bir topluluk mod

Doğrusal modellerin başarısı yalnızca kullanılan algoritmaya değil, modele hangi değişkenlerin alınacağına  ve bu değişkenlerin hangi sırayla ekleneceğine de bağlıdır. SPSS’in Automatic Linear Models  modülünde bulunan Model Seçim Yöntemleri (Model Selection) , modelin performansını optimize etmek için en uygun değişken bileşimini otomatik olarak belirler. Bu bölüm, model seçim stratejilerinin nasıl çalıştığını, hangi kriterlere göre karar verdiğini ve hangi durumlarda hangi

Doğrusal modellerin başarısı yalnızca algoritmaya değil, verinin model için nasıl hazırlandığına  da bağlıdır. SPSS’in Automatic Linear Models  arayüzünde yer alan Automatic Data Preparation  seçeneği, veriyi analiz öncesinde otomatik olarak dönüştürür, temizler ve model için en uygun hâle getirir. Bu bölüm, otomatik veri hazırlamanın nasıl çalıştığını ve neden kritik olduğunu detaylandırır. 1. Tarih ve Saat Değişkenlerinin Süreye Dönüştürülmesi Tarih ve saat türündeki değişk

Doğrusal modelleme (linear modeling) sürecinde yapılan ilk ve en kritik seçimlerden biri, analizin temel amacını  belirlemektir. SPSS'in "Automatic Linear Models" modülünde bu adım “Objectives” (Amaçlar) başlığı altında sunulur ve seçilecek amaç, modelin nasıl kurulacağını, nasıl optimize edileceğini ve hangi algoritmik sürecin devreye gireceğini doğrudan belirler. Bu nedenle araştırmacı veya analistin önce şu soruyu net cevaplaması gerekir: “Bu modeli neden kuruyorum?” Aşağı

Makine öğrenmesi alanında pek çok karmaşık yöntem var; ancak bazı durumlarda en sade, en anlaşılır ve en hızlı sonuç veren çözüm , doğrusal modellerdir. Doğrusal modeller (linear models), bir hedef değişken ile bir veya birden fazla yordayıcı değişken arasındaki ilişkiyi doğrusal bir denklem  üzerinden kurar. Model hem kolay kurulur hem de sonuçlar “neden böyle tahmin ettiğini” açıkça gösterir. Bu nedenle özellikle sağlık, sigorta, risk yönetimi, ekonomi gibi alanlarda doğrus

SPSS’in “Distances” (Uzaklıklar) modülü arka planda PROXIMITIES  komutunu kullanır ve bu komut, özellikle büyük, karmaşık ya da özel türetilmiş benzerlik–uzaklık analizlerinde çok daha geniş bir kontrol alanı sunar. Ara yüz üzerinden yalnızca sınırlı seçeneklere ulaşılabilirken, PROXIMITIES komutunun ek özellikleri sayesinde araştırmacı, kullandığı mesafe ölçümlerini tamamen kendi analiz mantığına göre  yeniden şekillendirebilir. Bu yazıda, PROXIMITIES komutunun sunduğu bu ek

SPSS’te “Automatic Linear Models” (Otomatik Doğrusal Modeller) menüsünün en güçlü yanlarından biri, veriyi analiz öncesinde otomatik olarak dönüştürme  yeteneğidir. Bu özellik sayesinde kullanıcı, karmaşık ön işlem adımlarını tek tek uygulamak zorunda kalmadan modele hazır, optimize edilmiş bir veri seti  elde eder. 🔄 1. Veriyi Otomatik Hazırlama (Automatically Prepare Data) Bu seçenek aktif hale getirildiğinde SPSS, hedef değişken (örneğin maliyet, başarı, süre) ve tahmin e

Doğrusal modeller (linear models), bir hedef değişkeni bir ya da birden fazla tahmin edici değişken yardımıyla açıklamak için kullanılan en temel istatistiksel yaklaşımlardan biridir. SPSS gibi istatistiksel yazılımlarda doğrusal model kurulurken kullanıcıya farklı amaç türleri (Objectives)  sunulur. Bu aşama, oluşturulacak modelin hem doğruluğunu  hem de yorumlanabilirliğini  belirleyen kritik bir seçimdir. 🎯 1. Standart Model: En Basit ve En Anlaşılır Yaklaşım Standart mod