SPSS’te Doğrusal Modeller: Sürekli Değişkenleri Tahmin Etmenin En Temel Yolu

Doğrusal modeller (Linear Models), bir veya birden fazla bağımsız değişken (predictor) ile sürekli bir bağımlı değişken (target) arasındaki doğrusal ilişkiyi kullanarak tahmin yapan en klasik istatistiksel modelleme yöntemidir.

Bu yöntem, basitliği ve yorumlanabilirliği sayesinde hem akademik araştırmalarda hem de uygulamalı veri analizlerinde en sık kullanılan yaklaşımlardan biridir.

🔸 Doğrusal Modelin Temel Amacı

Amaç, hedef değişkenin (örneğin maliyet, süre, puan gibi sürekli ölçülen bir değişkenin) değerini, bir veya birden fazla açıklayıcı değişkene dayalı olarak doğrusal bir denklem üzerinden tahmin etmektir.

Yani model, “bağımsız değişkenlerdeki her bir birimlik değişim hedefi ne kadar etkiler?” sorusuna yanıt verir.

Bu yapı, hem basit (tek değişkenli) hem de çoklu (birden fazla değişkenli) regresyon analizinin temelini oluşturur.

🔸 Doğrusal Modellerin Avantajları

SPSS’te doğrusal modellerin tercih edilmesinin birkaç önemli nedeni vardır:

1. Yorumlanabilirlik: Her katsayının anlamı nettir. Hangi değişkenin ne yönde ve ne kadar etkili olduğunu doğrudan görebilirsiniz.

2. Hız: Neural network (yapay sinir ağı) veya decision tree (karar ağacı) gibi karmaşık modellerden çok daha hızlı çalışır.

3. Basit Formül: Sonuç, doğrudan bir matematiksel ifade olarak elde edilir.

4. İyi Bilinen Varsayımlar: Normal dağılım, varyans homojenliği ve doğrusal ilişki gibi varsayımlar iyi tanımlanmıştır; bu sayede modelin geçerliliği kolayca test edilebilir.

🔸 Gerçek Dünya Uygulaması: Sigorta Talepleri Tahmin Modeli

Bir sigorta şirketi, konut sigortası taleplerinin (claims) maliyetini önceden tahmin etmek istiyor diyelim. Sınırlı denetim kapasitesi nedeniyle her dosyayı tek tek inceleyemiyor.

Bu durumda SPSS ile oluşturulan doğrusal model, geçmiş verilere dayanarak şu anda gelen bir talebin “beklenen maliyetini” anında hesaplayabilir. Bu da çağrı merkezi personelinin, müşterinin beyan ettiği bilgiler üzerinden tahmini maliyeti saniyeler içinde görmesini sağlar.

Tez/Proje Danışmanlığı

Akademik Tez Yazım Danışmanlığı

Hizmeti İncele

🔸 Modelin Kurulumu İçin Gerekli Alanlar

SPSS’te Linear Model oluşturmak için veri setinde şu alanların tanımlı olması gerekir:

• Bağımlı değişken (Target): Sürekli ölçekte (scale) olmalıdır.

• Bağımsız değişken(ler) (Input): Ölçüm düzeyinde bir kısıtlama yoktur.

  • Kategorik (nominal, ordinal) değişkenler → faktör olarak,

  • Sürekli (scale) değişkenler → kovaryant olarak modele dahil edilir.

⚠️ Not: Bir kategorik değişken 1000’den fazla kategoriye sahipse, SPSS modeli çalıştırmaz ve hata verir.

🔸 SPSS’te Doğrusal Model Kurma Adımları

SPSS’te doğrusal model kurmak için menü yolu oldukça basittir:

Analyze > Regression > Automatic Linear Models

Açılan pencerede:

1. Target (Bağımlı değişken) ve Input (Bağımsız değişken) alanları tanımlanır.

2. Build Options (Model Kurma Seçenekleri) bölümünden model yapısı belirlenir.

3. Model Options (Model Ayarları) sekmesinden tahmin değerleri veri setine kaydedilir veya model dışa aktarılır.

4. Son olarak Run (Çalıştır) seçeneğiyle model oluşturulur ve çıktı üretilir.

🔸 Doğrusal Modelin SPSS’teki Stratejik Gücü

SPSS’in “Automatic Linear Models” özelliği, klasik regresyon analizine kıyasla süreci otomatikleştirir ve model seçimini kullanıcı yerine algoritmaya bırakır. Bu sayede hem büyük veri kümelerinde hem de çok sayıda değişkenin bulunduğu projelerde model kurma süresi dramatik biçimde kısalır.

Ayrıca model sonucunda elde edilen katsayılar, hedef değişkenin davranışını açıklayan matematiksel bir formül sunar.

Bu formül, gelecekteki tahminlerde doğrudan kullanılabilir — örneğin bir sağlık maliyeti, laboratuvar sonucu ya da sigorta primi için.