Estimated Means ve Model Building Summary: SPSS Otomatik Doğrusal Modellerde Sonuçların Okunması

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 grafikleri, modelde istatistiksel olarak anlamlı çıkan bağımsız değişkenler için oluşturulan özel etki grafikleridir.

🔍 Bu grafik neyi gösterir?

• Dikey eksen: Modelin tahmin ettiği hedef değişkenin değeri.

• Yatay eksen: İlgili bağımsız değişkenin kategorileri veya değerleri.

• Diğer tüm değişkenler: Sabit tutulur (yani model onları aynı düzeyde varsayar).

📌 Bu grafik neden önemlidir?

• Bir değişkenin hedef üzerindeki yönünü (arttırıcı mı azaltıcı mı?) gösterir.

• Etkinin şiddetini anlamayı kolaylaştırır.

• Değişken düzeyleri arasındaki farkların nasıl ortaya çıktığını görsel olarak açıklar.

• Sadece anlamlı prediktörler için üretilir.👉 Eğer modelde anlamlı değişken yoksa, Estimated Means grafiği oluşmaz.

📘 Nasıl yorumlanır?

• Çizgi yukarı doğru gidiyorsa → değişken arttıkça hedef değer yükseliyor.

• Çizgi aşağı doğru gidiyorsa → değişken arttıkça hedef değer düşüyor.

• Çizgi düzse → değişkenin hedef değişken üzerinde anlamlı etkisi yoktur.

• Kırılma, keskin değişim veya sıçrama varsa → kategoriler arasında belirgin fark vardır.

🟦 Model Building Summary (Model Kurma Süreci Özeti)

Model seçimi için Forward Stepwise, Best Subsets gibi yöntemler kullanıldığında SPSS modelin nasıl oluşturulduğunu adım adım raporlar. Bu bölüm, oluşturulan modelin ne kadar kararlı, tutarlı ve anlamlı olduğunu değerlendirmek için çok değerlidir.

🔹 1. Forward Stepwise Model Building Summary

Bu yöntemde SPSS:

• Sıfır modelle başlar,

• Her adımda en çok katkı yapan değişkeni ekler ve

• Gereksiz hale gelenleri çıkarır.

Özet tablosunda şunlar yer alır:

Alan	Açıklama
Adım Numarası	Modelin kaçıncı adımda olduğu
Seçim Kriteri Değeri	AICC, ASE, Adjusted R² veya F istatistiği kriterinin değeri
Modele Eklenen/Çıkarılan Etkiler	O adımda hangi değişkenlerin eklendiği veya çıkarıldığı

📌 Bu tablo neden önemlidir?

• Modelin nasıl geliştiğini görmenizi sağlar.

• Hangi değişkenlerin gerçekten katkı yaptığını gösterir.

• Bir değişken modele girip çıkmışsa → kararsız olabilir.

• Kriter değerinin her adımda nasıl iyileştiğini inceleyerek modelin kalitesini görebilirsiniz.

🔹 2. Best Subsets Model Building Summary

Bu yöntemde SPSS farklı kombinasyonları dener ve:

• En iyi 10 modeli tablo halinde listeler.

• Her model için seçim kriteri ve kullanılan etkiler gösterilir.

📌 Bu tablo neden önemlidir?

• En iyi modellerin birbirine ne kadar benzediğini anlamanızı sağlar.

• Eğer ilk 10 model benzer değişkenlere sahipse → model istikrarlı demektir.

• Eğer modeller çok farklı kombinasyonlar içeriyorsa → bazı değişkenler birbiriyle yüksek korelasyonlu olabilir veya değişkenlerin etkisi kararsız olabilir.

🟩 Genel Değerlendirme: Estimated Means + Model Building Summary Neden Birlikte Okunmalı?

Bu iki çıktı birlikte incelendiğinde:

• Hangi değişkenin gerçekten önemli olduğu,

• Modelin hangi adımlarda güç kazandığı,

• Tahmin edilen hedef değişkenin hangi düzeylerde nasıl değiştiği,

• Modelin istikrarlı ve güvenilir olup olmadığı,

• Basit bir model mi yoksa karmaşık bir model mi gerektiği

gibi kritik soruların yanıtları netleşir.

Bu nedenle SPSS Automatic Linear Models çıktılarında Estimated Means ve Model Building Summary bölümleri, modeli anlamanın en güçlü iki göstergesi olarak kabul edilir.