SPSS’te Sıralı Lojistik Regresyon Modeli Kurulumu: Location ve Scale Modelleri, Etkileşim Terimleri ve PLUM Komutu

Sıralı Lojistik Regresyonda Model Mantığı: “Location” ve “Scale” Ne İşe Yarar?

SPSS’te Sıralı Lojistik Regresyon (ordinal regression), bağımlı değişkenin sıralı kategoriler (ör. düşük–orta–yüksek) olduğu durumlarda kullanılır. Bu analizde model kurulumunun iki temel bileşeni vardır:

• Location (Konum) modeli: Sonuç değişkeninin düzeylerinin “hangi yönde” ve “ne kadar” değiştiğini açıklayan ana model kısmıdır.

• Scale (Ölçek) modeli: Hata yapısında/dağılımın yayılımında (varyans benzeri) değişim olup olmadığını modellemeye yarayan ek model kısmıdır.

Bu iki bölüm, SPSS arayüzünde ayrı pencerelerle yönetilir ve her biri için ana etkiler ve etkileşimler seçilerek modelin yapısı belirlenir.

Location Modeli Nedir?

Location penceresi, analizinizin “asıl” modelini kurduğunuz yerdir. Burada amaç; bağımsız değişkenlerin (faktörler ve kovaryatlar) bağımlı değişken üzerindeki etkisini tanımlamaktır.

1) “Modeli Belirle” Mantığı

SPSS’te iki temel yaklaşım vardır:

• Ana etkiler modeli (main-effects model):

  Sadece değişkenlerin tek tek etkileri vardır; etkileşim terimleri yoktur.

• Özel model (custom model):

  İsterseniz belirli etkileşimleri ekleyebilir, bazılarını dışarıda bırakabilirsiniz. Böylece modelinizi araştırma sorunuza göre özelleştirirsiniz.

Pratik yorum: Etkileşim eklemek “X değişkeninin etkisi Y’ye göre değişiyor mu?” sorusunu test etmektir.

Faktör ve Kovaryat: SPSS Bu Ayrımı Neden Yapıyor?

Location penceresinde değişkenler iki listede yer alır:

• Faktörler (factors): Kategorik bağımsız değişkenler (ör. cinsiyet, sınıf düzeyi, grup).

• Kovaryatlar (covariates): Sürekli bağımsız değişkenler (ör. yaş, puan, ölçek toplamı).

Bu ayrım, model terimlerinin oluşturulmasında önemlidir; çünkü faktörler kategorik yapıları nedeniyle farklı kodlamalarla modele girer.

Location Modeli İçin Etkileşim Seçenekleri Ne Anlama Gelir?

Location modelinde seçtiğiniz faktör/kovaryatlara göre SPSS aşağıdaki terimleri oluşturabilir:

Interaction (Etkileşim)

Seçilen tüm değişkenlerin en üst düzey etkileşimini üretir.

• Örnek: A, B, C seçiliyse → A×B×C etkileşimi kurulur.

  Bu seçenek, arayüzde genellikle varsayılan olarak gelir.

Main effects (Ana etkiler)

Seçilen her değişken için ayrı bir ana etki terimi ekler.

• A, B, C → A + B + C

All 2-way (Tüm ikili etkileşimler)

Seçilen değişkenler arasındaki tüm ikili etkileşimleri ekler.

• A×B, A×C, B×C

All 3-way / All 4-way / All 5-way

Aynı mantığın 3’lü, 4’lü ve 5’li etkileşim genişlemesidir.

• Çok sayıda terim üretir; örneklem büyüklüğü ve yorumlanabilirlik açısından dikkatle kullanılmalıdır.

İpuçları: Çok değişkenli etkileşimler modelin karmaşıklığını artırır. Yeterli örneklem yoksa model kararsızlaşabilir veya yorum zorlaşır.

“Build terms” ve “Build custom terms” Ne İçin Kullanılır?

1) Build terms (Terimleri otomatik kur)

Belirli bir terim tipini (ör. ana etkiler, ikili etkileşimler) seçtiğiniz değişkenlerin tüm kombinasyonları için toplu şekilde eklemek istediğinizde kullanılır.

• “Hepsi için ana etkileri ekle”

• “Seçilenlerin tüm ikili etkileşimlerini ekle”

Bu seçenek, hızlı ve standart model kurulumlarında pratiktir.

2) Build custom terms (Özel terimleri kur)

Daha kontrollü bir model kurmak istediğinizde devreye girer. Özellikle:

• İç içe (nested) terimler kurmak

• Terimleri değişken değişken oluşturarak tam kontrol sağlamak

• Belirli etkileşimleri ekleyip diğerlerini dışlamak

için kullanılır.

Pratik yorum: “Custom” yaklaşımı, tez/makale düzeyinde model kurarken daha sık tercih edilir; çünkü model gerekçesi daha net yazılabilir.

Scale Modeli Nedir?

Scale penceresi, analizde “ölçek” kısmını belirlemek içindir. Burada da aynı şekilde:

• Faktörler/kovaryatlar listelenir

• Ana etkiler ve etkileşimler seçilebilir

• “Build terms” ve “Build custom terms” seçenekleri bulunur

Scale modelinin mantığı

Scale modeli, bağımlı değişkendeki değişkenliğin (yayılımın) koşullara göre değişip değişmediğini yakalamaya çalışır. Bazı veri yapılarında bu bölüm analize esneklik kazandırır.

Önemli nokta: Location ve Scale pencerelerinin seçenekleri benzer görünse de amaçları aynı değildir. Location “etki yönü/konum”, Scale “yayılım/ölçek” yapısı gibi düşünülebilir.

PLUM Komutu ile Gelişmiş Özelleştirme

SPSS’te seçimlerinizi yaptıktan sonra “Syntax’e yapıştır” yaklaşımıyla komut üretilebilir. Sıralı lojistik regresyonda kullanılan komut ailesi PLUM üzerinden yürür.

Metindeki kritik avantaj:

• Arayüzde seçtiğiniz ayarları syntax penceresine aktarıp düzenleyebilirsiniz.

• Daha ileri düzeyde, özel hipotez testleri kurmak mümkündür.

PLUM ile neler yapılabilir?

• Parametrelerin doğrusal kombinasyonlarıyla özelleştirilmiş yokluk hipotezleri tanımlama

• Arayüzün sınırladığı bazı model detaylarına komut diliyle müdahale etme

Not: Syntax tarafındaki ayrıntılı yapı için “Command Syntax Reference” kullanılır. (Bu bölüm, SPSS’te komut temelli çalışanlar için ana kaynaktır.)

Uygulama Mantığı: Hangi Seçenek Ne Zaman?

Temel ve güvenli başlangıç:

• Location: Main effects

• Scale: Main effects (ya da gerek yoksa varsayılan)

Araştırma sorusu etkileşim gerektiriyorsa:

• All 2-way ile başlayıp yalnızca anlamlı/kuramsal etkileşimleri tutmak

İleri düzey çalışma/tez-makale:

• Build custom terms ile hedefe yönelik terim kurmak

• PLUM syntax ile hipotezleri daha esnek test etmek