SPSS Discriminant Function Analysis

In this video we showed how to do Discriminant Function Analysis in SPSS. Functions are created using multiple arguments to ensure that the categories of a categorical dependent variable are separated from each other. In fact, we can think of this analysis as the opposite of MANOVA. We can find out this in the analysis results that the percentages of correct placement of participants to the groups
----------
FOLLOW US!
FACEBOOK - / ofislab
TWITTER - / ofislab

[@OfisLab]

Bu videoda anlattıklarımı beğendiysen, *SPSS Dersleri* isimli video serimi de izlemeni tavsiye ederim kzbin.info/aero/PL9dwBqqedrdzg5Ord9MA7kiR0B7eyhecp Gelecekteki videolarımı kaçırmamak için kanalıma abone olmayı unutma 😊kzbin.info Ayrıca, bu videoyu beğendiysen BEĞEN tuşuna da basarsan daha fazla kişinin bu videoyu görmesini sağlayıp onların da faydalanmasını sağlayabilirsin!

[@alirzaozbek8947]

Şunu tıkla bunu tıkla diyerek çok ezberci bir anlatım olmuş her testte tutmaz bu nedenlerini söyleseydin bari (Yorumumu şu şekilde düzeltmiş olayım, devamındaki tüm açıklamalar çok açıklayıcı ve güzeldi, çok da işime yaradı. Teşekkür ederiz. Çok güzel yorumlamışsınız)

[@OfisLab]

Menülerdeki seçenekleri seçerken fazla açıklama yapmamışım ama Outputu yorumlarken her tabloyu yorumladığım için bu analizi açıklayıcı şekilde anlattığımı düşünüyorum

[@umitkaraduman1959]

Emeğinize sağlık yararlı bir video olmuş, işimi çözmemde yardımcı oldu.

[@OfisLab]

Teşekkürler, işinize yaramasına sevindim.

[@OmrAydn34]

çok yararlı olmuş hocam sağolun

[@OfisLab]

Rica ederim hocam

[@elifceyhan78]

Merhabalar, içerik için çok teşekkürler, çok faydalı olmuş. Bir sorum olacaktı. Classification Results tablosunda orijinal grup vakalarının doğru sınıflandırılma oranının yüzde kaç olması kabul edilebilir? Analizimde diğer tablolar yeterli sonuçları veriyor ancak classification results tablosu %70 gibi bir değerde.

[@OfisLab]

merhabalar. soruyu tam anlayamadım. videonun hangi suresinden bahsediyorsunuz? uzun azman oldu bu videoyu cekeli o yüzden biraz daha aciklarsaniz yardimci olmaya calisirim.

[@elifceyhan78]

@@OfisLab Tabii ki açıklayayım. Videonun 14.05. saniyesinde classification results tablosunun nasıl yorumlandığından bahsediyorsunuz. Burada doğru yerleşmemiş vakalar olduğunu açıklıyorsunuz. Benim çalıştırdığım analizde de doğru yerleşmeyen pek çok vaka var. Bu tablonun, diskriminant analizinin güvenilirliği açısından önemini merak ediyorum esasen. Çünkü tüm değerler analizi geçerli kılacak değerler olurken classification results tablosundaki yanlış yerleştirmeler (videodakinin bir örnek olduğunun farkındayım kendi analizim adına konuşuyorum) aslında modelin iyi çalışmadığını gösteriyor gibi bir yorum yapabiliyoruz sanırım.

[@OfisLab]

@@elifceyhan78 Genellikle, doğru sınıflandırılma oranının %70 ve üzeri olması, modelin kabul edilebilir olduğunu gösterir. Ancak bu değer, araştırmanızın alanına ve özel şartlarına bağlı olarak değişebilir. Eğer daha once alanınızda yapilmis benzer konulardaki benzer siniflandirma oranlarını bulup karsilçastirirsaniz saglikli bir degerlendirme yapabilirsiniz. Ancak genel geçer degerlendirmeye gore %70 iyi bir siniflandirma oranı sayılır.

[@muhammedozdemir7868]

Merhabalar, Öncelikle paylaşım için çok teşekkürler , oldukça faydalı. Benim 2 sorum olacak , 1-)Classification Result tablosu hangi fonksiyonu baz alarak doğru yerleştirme adetlerini veriyor? 2-)Doğru yerleştirme yapamadığını yani fonksiyonların çok da iyi çalışmadığını gördüğümüzde , iyileştirme için ne yapılabilir , ya da iyileştirmeye çalışmanın gereği var mıdır ? Teşekkürler

[@OfisLab]

Merhaba. Rica ederim. 1) Yerleştirme yaparken her bir kişiyi tek tek gruplara yerleştiriyor ama bunu Discriminant fonksiyonlarla değil de Classification fonksiyonlarıyla yapıyor. Yine grup sayısı kadar fonksiyon oluşuyor. Önce her bağımlı değişken grubunun centroid değerlerini hesaplıyor ve her kişiyi (case) bu centroid değerlerine yakınlığına göre gruba yerleştiriyor. A kişisi X grubunun centroidine yakınsa X grubuna yerleşiyor gibi. 2) Belki farklı bir örneklemden veri toplanabilir. Ya da eldeki mevcut örneklemin uç değerleri olup olmadığı iyice incelenebilir. Bu analizin varsayımları var tabi, onların ihlal edilmediğinden emin olmak lazım.

[@zafersanl4981]

İyi günler öncelikle çok sağolun güzel anlatım. Bir sorum olacaktı cannonical discrimnant function tablosunda başka yere kayan değişknelerin hangileri olduğunu nasıl anlayabiliriz .

[@OfisLab]

İyi günler, beğenmenize sevindim, umarım işinize yaramıştır. Söz konusu tabloda her değişkenin her fonksiyona olan yükleri var. Burada 1. fonksiyona yükleri yüksek olan bir değişken eğer 2. fonksiyon significant ise, onda da yüksek yükü varsa o zaman böyle bir değerlendirme yapılabilir. Ancak benim alanımda "değişkenlerin başka yere kayıp kaymaması" diye bir bulguyla ilgilenmiyoruz o yüzden bunu tam olarak bilmiyorum, sizi yanıltmak da istemem.

[@hatipoglunur]

Hocam merhaba, videonuz çok faydalı, teşekkür ederim. Bir şey merak ediyorum discriminant analizi yapıldıktan sonra örneğin iki grubun hangi değişkenlerde daha çok ayrışıp hangi değişkenlerde daha çok benzeştiği yorumunu nasıl yapabiliriz?

[@OfisLab]

Merhaba hocam. Grupların değişkenlerde ayrışma seviyesine bakabileceğimizi düşünmüyorum bu analizle ancak group centroids değerlerine bakarak hangi grubun hangi fonksiyonda diğerlerinden daha çok ayrıştırılabilip ayrıştırılamadığını görebiliriz.

[@hatipoglunur]

@@OfisLab ben de centroids değerlerine göre yaptım hocam, teşekkür ederim

[@OfisLab]

Rica ederim hocam kolay gelsin

[@osmanberk192]

merhaba, video için teşekkürler. data setini spss ten mi çektiniz? Dosyanın adı nedir? teşekkürler.

[@OfisLab]

Merhaba Osman. Evet veri seti SPSS'in örnek veri setlerinden. Adı anorectic gibi birşey olması lazım. Bu veri setlerine SPSS'in Program Files'taki klasöründe Samples klasöründen ulaşabilirsin.

[@osmanberk192]

@@OfisLab Öncelikle cevap yazdığın içib teşekkür ederim. Dosyayı buldum fakat içeriği biraz farklı sanki. Benim bulduğum dosyada çok sayıda değişken var.

[@osmanberk192]

Tekrar merhaba, yeni bir dosa daha buldum "telco.sav" adında diskriminant analizi için.

[@OfisLab]

Evet ben fazlalıkları sildim, videodakileri kullandım. Ya da hiçbirini silmeden direk videodakileri de kullanabilirsin

[@OfisLab]

Bu dosya da samples ın içinde mi?

[@bulentkamali]

Dear Sir, Is the base model of SPSS able to do this analysis?

[@OfisLab]

Dear Bulent Kamali. Can you explain it a bit more because I am not sure what you mean by “SPSS base model”

[@parvinbayramli24]

Hocam merhaba. Çok teşekkür ederiz değerli paylaşımlar için. Çok yararlı olduğunu söyleye bilirim. Videonun veri setin almak isterdim. Yorumlarda paylaştığınız linkten ulaşamadım veri setine.

[@OfisLab]

Merhabalar. O linkin süresi dolmuş galiba ama siz bu linkten aynı dosyayı 7 gün içinde indirebilirsiniz: wetransfer.com/downloads/d24e99385f2900fb23bf664f235542ec20190414195649/f532b0a3d560e4cd5ef32a0f354de38a20190414195649/813c20

[@osmanberk192]

@@OfisLab rica etsem veri setini tekrar paylaşabilir misiniz? teşekkürler.

[@OfisLab]

Diğer yorumuna cevap yazdım hocam ;)

[@fratdemir9252]

Merhaba, kovaryans matrisleri eşit çıkmazsa separate seçeneği ile %2'lik fark sınırı literatürde var diyorusunuz. Bununla ilgili kaynak varsa paylaşabilir misiniz rica etsem?

[@OfisLab]

Merhaba. Yorumunuza biraz geç cevap yazabiliyorum kusura bakmayın. Evet videonun sonlarına doğru söz konusu %2 fark için literatürde var demişim ama şimdi literatüre tekrar baktım ve bulamadım bunu destekleyecek bir makale. Daha sonra ders notlarıma baktım orada dersi veren hocanın bu konudaki notunu bulabildim sadece. Not şu şekilde: If overall correct classification indicated 2% or more improvement in prediction, then we would use this classification results based on separate groups covariance matrices. If less than 2% improvement, then can report classification based on the pooled within group matrices.

[@semanurakbas5435]

Merhabalar, elimde diyabet datası var, hasta ve sağlıklı olarak 2 grupta analiz gerçekleştirmek istiyorum fakat spss de diskriminant analizini seçtiğimde bağımlı değişken başlığım gelmiyor sadece bağımsız değişkenlerim geliyor. Farklı bir analiz yöntemi seçtiğimde tüm değişkenlerim geliyor. Bunun sebebi ne olabilir? Ve nasıl düzeltebilirim ? Diskriminant analizi gerçekleştirmem gerekiyor. Destek olursanız çok sevinirim :)

[@OfisLab]

Merhaba! SPSS'de diskriminant analizi yaparken bağımlı değişkenin görünmemesi sorununu çözmeye çalışalım. İşte muhtemel sebepler ve çözüm yolları: Diskriminant analizinde bağımlı değişkenin, nominal (kategorik) türde olması gerekir. SPSS, bağımlı değişken olarak sadece nominal değişkenleri kabul eder. Diyabet datasında, hasta ve sağlıklı grupları temsil eden bağımlı değişkeninizin nominal olduğundan emin olun. Eğer bağımlı değişkeniniz nominal değilse, onu nominal bir formata dönüştürmelisiniz. Bunu yapmak için, 'Variable View' sekmesine gidin ve bağımlı değişkeninizin 'Measure' sütununu 'Nominal' olarak ayarlayın. Bağımlı değişkenin doğru şekilde tanımlanmış olup olmadığını kontrol edin. SPSS bazen veri setindeki hataları algılayamaz, bu yüzden veri setinizi dikkatlice gözden geçirin. Kullandığınız SPSS sürümünde bir sorun olabilir. SPSS'i en son sürüme güncellemeyi deneyin veya farklı bir bilgisayarda analizi yapmayı deneyin. Diskriminant analizinde bağımsız değişkenlerinizin sürekli (interval veya ratio) türde olduğundan emin olun. Kategorik bağımsız değişkenler, analizde hata oluşturabilir. Bu adımlar, SPSS'de diskriminant analizi yaparken karşılaştığınız sorunu çözmenize yardımcı olabilir. Eğer bu konuda veya başka bir konuda daha fazla yardıma ihtiyacınız olursa, lütfen sormaktan çekinmeyin ;)

[@zeynepekizoglu4682]

Merhaba, veri setine ulaşamıyorum. Paylaşmanız ya da videonun açıklamalarına editlemeniz mümkün müdür?

[@OfisLab]

Merhaba. Bu linkten ulaşabilirsiniz: drive.google.com/file/d/1eSkqU95uAWOlT3d9jzjAHPs1WCFjgy8h/view?usp=sharing Ayrıca SPSS'in PRogram Files'taki klasöründe Samples adıyla olan dosyadan da bu dosyaya ve daha birçok örnek dosyaya erişebilirsiniz ;)

[@MrDADASH]

helal olsun.

[@OfisLab]

😀

[@bitatlbituzlu309]

Merhaba, bu anket de neyi arastirmak istediginiz ogrenebilirmiyim ? Data da girdiginiz veriler neyi ifade ediyor? Bu arada cok yardimci oldunuz tesekkur ederim anlatiminiz icin.

[@OfisLab]

Merhaba. Rica ederim faydalı olduysa ne mutlu. Bağımlı değişkenimiz Diagnosis yani Tanı. Bağımsız değişkenlerimiz de eğitim seviyesi, cinsel davranışlar, cinsel tutumlar, duygu durumu ve kendini özgürleştirme. Burada baktığımız şey bağımsız değişkenlerimizin değerleriyle fonksiyonlar oluşturarak hastaların hangi tanıyı alacaklarını tahmin etmek. Yani gelecekte bir kişi geldiğinde 3 puanlık cinsellik tutumu, 5 puanlık duygu durumu tutumu vesaire değerler elde edersek, bu kişinin hangi hastalığa (videoda bahsedilen hastalıklar) sahip olabileceğini belli olasılıklarla tahmin edebiliyoruz. Mesela discriminant function 1 significant (anlamlı) çıkarsa, o fonksiyondaki anlamlı değişkenleri kullanabiliriz gelecekteki tahminler için. Diyelim o fonksiyonda sadece eğitim seviyesi ve kendini özgürleştirme anlamlı çıktı. O zaman yeni gelen kişilerin sadece eğitim seviyesi ve kendini özgürleştirmelerini ölçerek o kişilerin hangi hastalığa sahip olabileceğini tahmin edebiliriz.

[@bitatlbituzlu309]

OfisLab tesekkur ederim

[@bitatlbituzlu309]

Rica etsem bana verileri ulastirabilirmisiniz

[@OfisLab]

tabiki, şu linkten indirebilirsiniz: we.tl/VDQu8qIc8o

[@aysunbay]

Merhaba, öncelikle emeğinize sağlık. Nispi şans kriteri % olarak nasıl hesaplanıyor?

[@OfisLab]

Teşekkür ederim. Nispi şans kriterini "Prior Porbabilities for groups" tablosundaki "Prior" sütunundaki değerlerin karesini alıp toplayarak bulabilirsiniz. Yani: (.447)'nin karesi + (.166)'nın karesi + .....= 31% gibi birşey bu videodaki örnekte çıkması gerekir

[@rabiabilici7643]

merhaba veri setine ulaşmam mümkün mü :)

[@OfisLab]

Merhabalar. Evet mümkün :) bu veri seri SPSS'in Program Files'taki klasöründe bulunan Samples klasöründeki anorectic.sav isimli versi seti. Orada daha birçok veri setine ulaşabilirsiniz. Ancak bunlar uydurma veriler bunu da not olarak söyleyeyim :)

[@sednamert]

Bağımsız değişkenleriniz sürekli değil gibi duruyor. Analizin gereklerinin (varsayımların) karşılanmadığı bir durum var gibi

[@OfisLab]

Merhaba hocam. Evet bağımsız değişkenlerin continuous olması gerekiyor ancak elimde bu örnek veri seti vardı videoyu çektiğimde o yüzden bunu kullandım.