SPSS GLM “Options” Penceresi – İleri Düzey İstatistik Ayarları

SPSS’in General Linear Model (GLM) analizlerinde kullanılan Options sekmesi, istatistiksel modellemenin görünmeyen yönlerini kontrol etmenin anahtarıdır. Bu bölüm, sadece sonuç almak için değil, aynı zamanda modelin güvenilirliğini, açıklayıcılığını ve geçerliliğini anlamak için de kullanılır.

🎯 1. Modelin Kalbinde: “Display” Seçenekleri

Bu bölüm, analizin ne kadar derin ve ayrıntılı olacağını belirler. Bir GLM analizinde, sadece ortalamaları görmek yeterli değildir; o ortalamaların ne kadar güvenilir olduğu da önemlidir.

• Descriptive Statistics:

  Her grup için ortalamaları, standart sapmaları ve örneklem büyüklüklerini gösterir. Modeldeki tüm bağımlı değişkenlerin temel özetidir.

• Estimates of Effect Size:

  Her faktörün modele katkısını gösteren “etki büyüklüğü” (η²) değerlerini üretir. Bu, hangi değişkenin bağımlı değişkeni gerçekten etkilediğini anlamak için kritik bir göstergedir.

• Observed Power:

  Testin, farkları yakalayabilme gücünü ifade eder. Bu değer 0.80 ve üzerindeyse, modelin güçlü kabul edildiği anlamına gelir.

• Parameter Estimates:

  Her değişkenin model içindeki katsayısını, anlamlılık düzeyini ve güven aralığını gösterir. Bu tablo, modeldeki “kim, ne kadar etkili?” sorusunun yanıtıdır.

🧩 2. Homogeneity Tests: Varyans Eşitliği ve Model Uyumu

Modelin geçerliliği sadece ortalamalarla değil, varyansın eşitliğiyle de ölçülür. Bu bölüm, modelin temel varsayımlarının ne kadar karşılandığını ortaya koyar.

• Levene Testi:

  Gruplar arası varyans eşitliğini test eder. Varyanslar çok farklıysa, modelin dengesi bozulmuş demektir.

• Residual Plots (Artık Grafikleri):

  Modelin tahmin ettiği değerlerle gerçek değerler arasındaki farkların dağılımını görselleştirir. Düzensiz veya asimetrik dağılımlar, modeldeki varsayımların ihlal edildiğini gösterebilir.

• Spread-versus-Level Plots:

  Hata varyansının tüm gruplarda sabit olup olmadığını anlamaya yarar.

• Lack of Fit Test:

  Modelin ilişkiyi doğru temsil edip etmediğini sınar. Eğer model veriyi yeterince açıklamıyorsa, bu test uyarı verir.

🔬 3. Heteroskedasticity Tests: Varyans Dengesizliğini Yakalamak

Bazı veri setlerinde hatalar (residuals) her grupta aynı düzeyde dağılmaz. İşte bu durumda heteroskedastisite ortaya çıkar.

• Breusch–Pagan Test ve Modified Breusch–Pagan Test:

  Hataların varyansının bağımsız değişkenlere bağlı olup olmadığını test eder.

• F Test:

  Modelin genel varyans yapısının kararlılığını değerlendirir.

Bu testlerin sonucu, modelin ne kadar sağlam olduğunu ve standart hataların güvenilir olup olmadığını belirler.

🛡️ 4. Robust Standard Errors (HC Serileri)

Veri setinde varyans dengesizliği varsa, klasik hata tahminleri yanıltıcı olabilir. Bu durumda robust (sağlam) standart hatalar devreye girer.

SPSS, beş farklı sağlam hata tipi sunar:

• HC0: Klasik “sandwich” tahminci; geniş örneklemler için uygundur.

• HC1: Küçük örneklemler için düzeltmeli versiyon.

• HC2: Etkili gözlemlerin etkisini azaltır.

• HC3: Jackknife benzeri, uç gözlemler için en dayanıklı seçenek.

• HC4: Küçük örneklemler ve yüksek kaldıraç değerlerinde en güvenilir olanıdır.

Bu yöntemler, özellikle tıp, sosyal bilimler ve eğitim araştırmalarında, veri dengesizliklerinin sık yaşandığı durumlarda kritik öneme sahiptir.

🧠 5. Significance Level: Anlamlılık Düzeyini Ayarlamak

Her analizde olduğu gibi, anlamlılık düzeyi (α) bu pencerede de ayarlanabilir.

SPSS varsayılan olarak 0.05 kullanır, ancak:

• Çoklu karşılaştırmalarda Bonferroni veya Sidak düzeltmeleri yapılacaksa, bu değer düşürülebilir.

• Güven aralıklarının genişliği bu ayara bağlı olarak otomatik güncellenir.

Bu özellik, post hoc analizlerle birlikte kullanıldığında sonuçların güvenilirliğini doğrudan etkiler.

📘 6. Options Menüsünün Stratejik Önemi

GLM Options, sadece istatistiksel bir araç değil, aynı zamanda model güvenilirliği kontrol merkezidir.

🔹 Akademik araştırmalarda raporlanması gereken temel istatistikler buradan elde edilir.

🔹 Varyans eşitliği, model uyumu ve etki büyüklüğü analizleri, modelin yorumlanabilirliğini artırır.

🔹 Robust seçenekleri sayesinde, dengesiz veya küçük örneklemler bile anlamlı şekilde analiz edilebilir.

SPSS GLM Options sekmesi, sıradan bir ayarlar penceresi değil; modelin “klinik muayene” alanıdır. Buradaki her kutucuk, araştırmanın istatistiksel sağlığını temsil eder. Bu yüzden bir GLM analizi yapılırken sadece sonuç tablolarına değil, Options sekmesindeki seçimlere de dikkat etmek, modelin doğruluğu ve güvenilirliği açısından fark yaratır.