Detecting Outliers in Regression Analysis | Cook's, Mahalanobis, Leverage Distances, and Plots

This video explains how outlier detection can be done using Cook's, Mahalanobis, Leverage Ranges, and plots in regression analysis.
The video consists of two parts: theoretical and practical. We recommend not skipping the theoretical information.
👉 If you are not familiar with how multiple linear regression analysis is performed, we suggest reading this before watching the video: www.tezyardimp...
👉 After that, you should watch this video: • SPSS İle Çoklu Doğrusa...
You can ask any questions or share your feedback in the comments section. We would particularly appreciate your feedback. Additionally, you can join this channel to enjoy special privileges: / @tezyardımplatformu
#statistics #spss #regression

[@kusemcan8087]

Hocam merhaba, çok çok güzel bir anlatım. Kısa bir sürede hem teorik hem de uygulamalı bir şekilde anlatmanız, ses tonunuz, konuya olan hakimiyetiniz, sade ve anlaşılır sunumuz, slaytlarınız, verileriniz daha ne diyeyeyim hepsi harika. Emeğiniz, bilime ve ilime olan katkılarınız, tarif edilmez. Bilgilerinizi bu bağlamda paylaşıp saklamadığınız, gizlemediğiniz için çok çok teşekkür ederim. Ülkemizin sizler gibi değerli bilim insanlarına ihtiyacı var. Ben her izlediğim vidyonuzdan sonra size dua ediyorum. Allah razı olsun....

[@TezYardımPlatformu]

Değerli yorumunuz için çok teşekkür ediyorum. Elimden gelen neyse onu yapmaya, bildiğim kadarını anlatmaya çalışıyorum. Duanız için özellikle teşekkürlerimi iletmek istiyorum. Dualarınız katlarıyla sizin için de geçerli olsun. Saygılarımla.

[@tugcedemirel9660]

Hocam ağzınıza, emeğinize sağlık🙏

[@TezYardımPlatformu]

Rica ederim, yorumunuz için teşekkür ediyorum.

[@meyratel7529]

Emeğinize sağlık hocam🌸🌸 teorik bilgiyle bilgiyi pekiştirmeniz de çok güzel. Olayı tüm yönüyle anlamamızı sağlıyorsunuz.

[@TezYardımPlatformu]

Rica ederim. Mesajınız için teşekkürler.

[@abbaskaragoz5058]

Emeğinize sağlık teşekkürler hocam

[@TezYardımPlatformu]

Rica ederim.

[@Doc.Dr.AliOzdemir]

Tebrik ederim. Emeğinize sağlık.

[@TezYardımPlatformu]

Teşekkür ediyorum.

[@rammstein11]

bu kadar az izlenmesi çok üzücü oysaki çok iyi bir anlatım var.

[@TezYardımPlatformu]

Arz talep dengesi maalesef. Bir yatta arkadaşlarla saklambaç oynasaydık binler izlenirdik :)

[@kusemcan8087]

@@TezYardımPlatformu Hocam lütfen bu bağlamda üzülmeyin. Halen ne kadar kıymetli bir iş yaptığınızı bilen, sizler olduğunuz için dua eden birileri olduğu hep aklınızda olsun. Ben her izlediğimde tekrar tekrar izliyorum vidyolarınızı o kadar anlaşılır, net ve açık ki tarif edilmez. Birileri var ve sizi izliyor, size minnettarım. Lütfen bu mesajı okuyan bilimle uğraşanlar alternatifsiz bir kanalda olduklarını bilsinler. Ben normalde James Gaskin'den takip ederdim. Hep bir gün bu kalitede ülkemizde sunum olabilir mi diye hayal ederdim. Oldu. Çok mutluyum.

[@suhedaozcan7147]

Emeğinize sağlık hocam. Bu videoyu doğrulayıcı faktör analizi öncesi normallik tespitini yapabilmek adına izliyorum. Çok değişkenli normallik ve uç değerler açısından incelemem istendi. 53 madde 4 faktörden oluşan verim var. Bu analizi yaparken faktör toplamları ile ölçek toplamı arasında mı yapacağım analizi maddeler arasında mı yapacağım onu anlayamadım. Yardımcı olursanız çok sevinirim.

[@TezYardımPlatformu]

Bu konuda net bir bilgim maalesef yok.

[@mahmutbingol8071]

Faydalı videolarınız için çok teşekkürler hocam. Bir sorum olacak size cevaplarsanız çok sevinirim. Bu kullandığınız spss tablosundaki a, b,c ve y değişkenleri farklı birer faktör altında kümelenen ölçek maddelerinin ortalama puanları mı oluyor? yani bu işlemi yapabilmemiz için tek tek ölçek maddelerini mi yoksa alt boyutlardaki maddelerin ortalama ya da toplamlarını mı kullanmamız gerekiyor?

[@TezYardımPlatformu]

Rica ederim. 11 aydır abone olduğunuzu görüyorum, teşekkür ediyorum. Evet bunları ortalama puanlar olarak düşünebilirsiniz. Yalnız böyle olmak zorunda değil. Bir maddenin ortalamasının etkisi de tespit edilebilir.

[@mahmutbingol8071]

Cevabınız için teşekkür ederim hocam. Videoda anlattıklarınızı uyguladığımıda normallik değerlerini sağlamam oldukça kolay ancak Amos'ta multivariate c.r. değeri 70 geliyor yani kabul edilebilir 10 eşiğinin bi hayli üzerinde. Bu durumda videonuzdaki gibi yapsam ve çoklu normalliğin sağlandığı görülmüştür desem (hem literatür anlamında hem de regresyon veya yem analizlerinde) sorun olur mu? @@TezYardımPlatformu

[@TezYardımPlatformu]

Belirttiğiniz normalliğe girmeden sadece bizim yaptıklarımızı raporlayabilirsiniz diye düşünüyorum ama karar sizin.

[@mahmutbingol8071]

Tekrar çok teşekkür ederim hocam

[@busrayldrm3373]

Sayın hocam video için teşekkür ederiz. Mahalanobis hesaplarken ölçeğin alt boyutlarının puanlarını dahil etmeli miyiz yoksa sadece ölçeğin toplam puanını mı dahil etmeliyiz?

[@TezYardımPlatformu]

Aslında alt boyutlar detayında analizler yapacaksanız alt boyutlarda bakmalısınız ama sorun çıkarsa toplam puanda uç değer olmasın bence yeterli. Çünkü verilerin doğallığını çok da bozmamak lazım.

[@ayosdiyos]

Hocam, emeğinize sağlık. Minitab ta çalışanlar için mümkünse, "Andeson Darling, P Value ve normallik grafiği/şablonu üzerinde normallik ve aykırı değer analizi" yaparsanız çok sevinirim.

[@TezYardımPlatformu]

Rica ederim, yalnız minitab ta çalışmıyorum maalesef...

[@Zuzueddie]

hocam, Mahalanobis uç değer bakarken genellikle dependent kısmına alakasız bir değişken atanıyor; "id" gibi. Ve diğer kısma tüm değişkenlerimizi atıyoruz (bağımlı+bağımsız değişkenler) diye biliyordum. Siz neden böyle yaptınız acaba?

[@TezYardımPlatformu]

Belirttiğinizi maalesef bilmiyorum. Ben bu şekilde yapıyorum.

[@qwerrewq2564]

Hocam merhaba elinize sağlık, bir sorum olacaktı sarı kapaklı vidyolarınızı izledim fakat çözemedim. Benim yapmam gereken bir test var testin içeriğinde sayısal değerler yok yani soru seçenekleri evet hayır ve biraz şeklinde. 20 soruluk ilk test, ara test ve son test olarak 3 testi aynı kişiye bir cihaz kullanımı sırasında doldurtuyorum. Bu testin analizi için hangi metodu kullanmalıyım yardımcı olabilirseniz çok sevinirim.

[@TezYardımPlatformu]

Bu şekilde analiz yapamazsınız. hayır=0, biraz=1, evet=2 şeklinde cevapları kodladıktan sonra analize karar vermelisiniz. Kodlamaların nasıl yapıldığı ile ilgili de videolar mevcut.

[@BüşraUçarer]

çok teşekkür ederim anlatımınız için regresyonla ilgili diğer videolarınızı da izledim.Allah arzı olsun sizden çok yardımcı oldunuz . size sorularım olacaktı müsait olduğunuzda cevaplarsanız çok sevinirim. 1. kategorik değişkenlerle çoklu regresyon yapıyorum dummye dönüştürüp. UÇ değerleri tespit ederken Z,cook's ve leverageye göre uç değer çıkmıyor fakat mahalonobise göre çok fazla uç değer çıkıyor. şunu farkettim benim referans değişkenin olan dummy değişkenimin verilerinin hepsini uç değer olarak hesaplamış.2 farklı analizde de bu şekilde karşıma çıktı.yada mahalanobis ve leverageye göre uç dğer çıkıyor ama yine bu veriler referans grubumun tüm verileri oluyor. silemiyorumda bu durumda. Ne yapmam gerekiyor? 2.değişkenler arasında korelasyona baktığımda hepsi0.80 değerinden düşük ilişki gösteriyor. yani çoklu bağlantılılık yoktur demem gerekiyor sanırım fakat VIF değerleri biri hariç tüm değişkenlerim için 10 dan büyük çıktı.bu durumda çoklu bağlantı sorunu vardır mı demeliyim. ne yapmam gerekiyor bundan sonra?

[@TezYardımPlatformu]

Rica ederim. Faydalı olmasından mutlu oldum. Soru 1: Maalesef bu konuda bilgim yok. Yanıltmak istemem. // Soru 2: Her ölçünün kendi aralığı var. Ona göre uç değere karar vermelisiniz. Ama bunlar arasında en sağlamı bence VIF.

[@BüşraUçarer]

teşekkür ederim 🙂@@TezYardımPlatformu