SPSS GLM (Genelleştirilmiş Lineer Model) – Univariate Model Ayarları ve Sums of Squares Türleri

Model Tanımlama Mantığı

SPSS’teki GLM Univariate Model penceresi, bağımlı değişkeni etkileyen faktörleri ve kovaryantları aynı anda incelemeye olanak tanır. “Specify Model” bölümünde oluşturulan yapı, analizde yer alacak tüm etkilerin tanımlandığı yerdir. Bu tanım yapılırken, araştırmacı modelin hangi terimleri kapsayacağını (ana etkiler, etkileşimler, kovaryant etkileri vb.) belirler.

G*Power Güç Analizi & Örneklem Hesaplama

TRY 749.00

Hizmeti İncele

Tam faktöriyel (Full factorial) model, tüm faktörlerin ana etkilerini ve faktörler arası tüm etkileşimleri içerir. Ancak kovaryantlar arası etkileşimler bu kapsama dahil değildir. Eğer yalnızca belirli etkileşimler veya sınırlı sayıda ana etki incelenecekse, Build Terms seçeneği kullanılır.

Bu yöntem, yalnızca araştırmacının ilgilendiği etki kombinasyonlarını eklemeye yarar. Daha karmaşık veya iç içe geçmiş (nested) tasarımlar söz konusuysa, Build Custom Terms sekmesiyle her değişkenin ilişkisi tek tek tanımlanabilir.

Faktörler ve Kovaryantlar

Bu bölümde, analizde yer alacak faktörler (kategorik değişkenler) ve kovaryantlar (sürekli değişkenler) listelenir.

Modelin yapısı, bu değişkenlerin türüne göre farklılaşır:

• Faktörlerin kombinasyonları, etkileşim terimlerini oluşturur.

• Kovaryantlar genellikle kontrol değişkeni olarak kullanılır ve regresyon katsayısı şeklinde modele dahil edilir.

• Faktör × Kovaryant etkileşimleri tanımlanmak istenirse, “Build Terms” sekmesi üzerinden açıkça eklenmelidir.

Kesişim (Intercept) Seçeneği

GLM modellerinde kesişim terimi (intercept) genellikle modelde otomatik olarak yer alır. Eğer araştırmacı, modelin verilerin orijinden (0 noktası) geçtiğini varsayabiliyorsa, bu durumda “Include intercept in model” seçeneği devre dışı bırakılabilir.

Ancak çoğu durumda, özellikle dengeli veya dengelenmemiş veri setlerinde, kesişim teriminin korunması tavsiye edilir.

Akademik Özgünlük ve İntihal Raporu

Hizmeti İncele

Sum of Squares (Varyans Dağılımı Türleri)

GLM analizinde Sum of Squares (SS), bağımlı değişkenin toplam varyansının hangi bileşenler tarafından açıklandığını gösterir. SPSS’te dört farklı yöntem mevcuttur ve seçilen yönteme göre modelin yorum biçimi değişir.

• Type I (Hiyerarşik Yöntem)

Type I yöntemi, her terimin yalnızca modelde kendisinden önce gelen terimlere göre ayarlandığı ardışık bir yaklaşımı temsil eder.

Genellikle şu durumlarda kullanılır:

• Dengeli ANOVA modelleri

• Polinom regresyon modelleri

• Tamamen iç içe geçmiş (nested) tasarımlar

Burada modelin kurulma sırası önemlidir. Ana etkiler, etkileşimlerden önce girilmelidir.

• Type II (Uygun Etkilerle Ayarlanmış Yöntem)

Type II yöntemi, her terimin, onu içermeyen diğer uygun terimlere göre ayarlanması prensibine dayanır.

Kullanım alanları:

• Sadece ana etkileri içeren dengeli modeller

• Regresyon modelleri

• Nested tasarımlar

Bu yaklaşım, terimler arası dengeyi koruyarak toplam varyansın doğru paylaşımını sağlar.

• Type III (Varsayılan ve En Yaygın Yöntem)

Type III yöntemi, en sık kullanılan ve SPSS’in varsayılan yöntemidir. Bu yaklaşım, her etkiyi modeldeki diğer tüm etkilerden bağımsız ve ortogonal biçimde değerlendirir.

Özellikleri:

• Dengeli veya dengesiz (unbalanced) modellerde kullanılabilir

• Boş hücre (missing cell) bulunmayan veri yapılarında tutarlı sonuç verir

• Yates’in “weighted squares of means” tekniği ile eşdeğerdir

Type III yöntemi, farklı grup büyüklüklerinde dahi istatistiksel kararlılığı koruduğu için çoğu sosyal bilim ve tıbbi araştırmada tercih edilir.

• Type IV (Eksik Hücreli Modeller İçin)

Type IV yöntemi, eksik hücreler içeren veri yapıları için geliştirilmiştir. Bu durumda, analiz edilen etki diğer etkilerle birlikte tanımlanamadığında, varyans katkısı dengeli biçimde dağıtılır. Type IV, özellikle karma faktöriyel tasarımlarda eksik kombinasyonlar bulunduğunda anlamlı sonuçlar elde edilmesini sağlar.

Uygulamada Yöntem Seçimi

Modeldeki veri yapısına göre Sum of Squares türü şu şekilde seçilmelidir:

Veri Yapısı	Uygun SS Türü
Dengeli tasarım, tam hücreler	Type I veya Type II
Dengesiz tasarım, boş hücre yok	Type III
Dengesiz tasarım, boş hücre var	Type IV
Polinom veya nested yapı	Type I

Bu sınıflandırma, GLM’nin hata terimini (Error Term) doğru biçimde hesaplaması açısından kritik öneme sahiptir.

Uygulamada Örnek Ayar

Örneğin, bir araştırmacı “Tedavi Tipi (3 seviye)” ve “Cinsiyet (2 seviye)” faktörlerinin, “Tepki Süresi” üzerindeki etkisini incelemek istiyorsa:

1. Faktörler: Tedavi, Cinsiyet

2. Bağımlı Değişken: Tepki Süresi

3. Model: Full factorial (tüm ana etkiler + etkileşim)

4. Sum of Squares: Type III

5. Intercept: Dahil

Bu durumda GLM, “Tedavi”, “Cinsiyet” ve “Tedavi×Cinsiyet” etkilerinin her birinin varyans katkısını ayrı ayrı test eder.

Sonuç Yerine: Model Seçimi Üzerine Notlar

GLM, klasik varyans analizlerinin ötesinde esnek bir modelleme çerçevesi sunar. Doğru “Model” yapısı ve uygun “Sum of Squares” yöntemi seçilmediği takdirde, sonuçların anlamı ciddi biçimde değişebilir.

Bu nedenle her analiz öncesinde:

• Veri dengesi (balanced vs unbalanced)

• Etkileşim yapısı

• Eksik hücre varlığı

• Araştırma hipotezinin yönü dikkatle değerlendirilmelidir.

SPSS GLM penceresindeki bu seçeneklerin bilinçli kullanımı, istatistiksel modelin hem geçerliliğini hem de yorum gücünü artıracaktır.