Doğrusal Modellerde Katsayıların (Coefficients) Okunması: Hangi Değişken Ne Kadar Etki Ediyor?

Nominal Analiz
16 Kas 2025
2 dakikada okunur

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 matematiksel yapısını somutlaştırır ve karar verme süreçlerinde büyük avantaj sağlar.

📌 Katsayıların Mantığı: Bir Predictor Hedefi Nasıl Değiştiriyor?

Her katsayı, şu soruya yanıt verir:

Bu predictor bir birim arttığında, diğer tüm predictor’lar sabitken hedef değişken ne kadar değişir?

Pozitif katsayı → Hedefi artırır.

Negatif katsayı → Hedefi azaltır.

Sıfıra yakın katsayı → Etki zayıftır.

Anlamsız (yüksek p-değerli) katsayı → Model için önemsizdir.

Özellikle kategorik değişkenler için SPSS gösterge kodlaması (indicator coding) kullanır, bu nedenle her kategorinin ayrı katsayısı görünür.

🎨 Görünüm Stilleri: Katsayıları Hem Sayısal Hem Görsel Okuma

SPSS bu görünümü iki farklı tarzda sunar:

1) 💠 Diagram (Katsayı Diyagramı)

Bu stil, katsayıların görsel olarak yorumlanmasını kolaylaştırır.

Diyagramda:

İlk sırada sabit terim (intercept) yer alır.
Ardından efektler, predictor önemine göre sıralanır.
Kategorik değişkenler varsa, kategoriler değer sırasına göre gösterilir.
Katsayı çizgilerinin rengi, katsayının işaretini temsil eder:
- Pozitif → bir renkte
- Negatif → başka renkte
Çizgi kalınlığı, katsayının istatistiksel önemini gösterir (p-değeri ne kadar küçükse çizgi o kadar kalın).

Üzerine gelindiğinde görülen tooltip şu bilgileri verir:

Katsayı değeri
p-değeri
Katsayının ait olduğu etkinin önem derecesi

Bu görünüm özellikle çok sayıda kategorik değişken olduğunda büyük kolaylık sağlar.

2) 📑 Table (Katsayı Tablosu)

Daha teknik ve ayrıntılı bir görünüm sağlar.

Gösterilen bilgiler:

Katsayı (B)
p-değeri
Etkinin modeldeki önemi
Standart hata
t-istatistiği
Güven aralıkları

Tablo varsayılan olarak sade gösterilir; istenen hücreye tıklandığında tüm detaylar açılır.

Kategorik değişkenlerde tooltip sayesinde, katsayının hangi kategoriye ait olduğu kolaylıkla görülebilir.

Bu, otomatik veri hazırlama sırasında kategoriler birleştirildiyse özellikle faydalıdır.

Tez Proje Danışmanlığı

G*Power Güç Analizi & Örneklem Hesaplama

TRY 749.00

3 sa. 15 dk.

Hizmeti Satın Al

🔥 Predictor Importance Filtreleri ile Sadece Önemli Katsayıları Gör

Coefficients görünümünün sadeleştirilmesi için iki önemli araç bulunur:

1) Predictor Importance Slider

Bu slider:

Sadece en önemli predictor’ların katsayılarını gösterir.
Modeli değiştirmez, sadece görünümü temizler.
Varsayılan ayar → ilk 10 etki görünür.

Büyük modellerde odaklanmayı kolaylaştırır.

2) Significance Slider

Bu slider:

Belirli bir p-değeri üzerindeki katsayıları gizler.
Varsayılan değer: 1.00 (hiçbir katsayı gizlenmez)
P-değeri filtrelemede çok kullanışlıdır.

Bu sayede yalnızca istatistiksel olarak anlamlı katsayılar görüntülenir.

🧠 Katsayılardan Hangi Soruların Yanıtını Alırız?

Bu görünüm, modelin yapısını çözmek için mükemmel bir kaynaktır. Şu sorular net şekilde yanıt bulur:

✔ Hangi değişken hedef üzerinde en güçlü etkiye sahip?

✔ Etki pozitif mi yoksa negatif mi?

✔ Kategorik bir değişkenin hangi kategorileri fark yaratıyor?

✔ Hangi predictor istatistiksel olarak anlamlı?

✔ Modelde gereksiz veya gürültü oluşturan değişken var mı?

Bu değerlendirmeler, modelin hem yorumlanabilirliğini artırır hem de geliştirilmesi gereken noktaları işaret eder.

Akademik Danışmanlık

Konu Seçimi & Literatür Taraması Raporu

TRY 2,499.00

9 sa. 50 dk.