SPSS İle Çoklu Doğrusal Regresyon Analizi-1 | Ön Şartlardan Yorumlara Tüm Detayları İle

[@serapbayhan2063]

Değerli bilgiler için çok teşekkürler hocam. "Dogrusallik" sarti (linearity assumption) saglanmadiginda ne yapilabilir ? ? ANOVA, MANOVA, Corelasyon gibi farkli testler mi ? Ya da ANOVA, Correlasyon gibi testlerde "non-parametrik alternatifleri" var, bu durum regressyon için de gecerli mi ? Ya da ne yapilabilir yukaridaki gibi bir calismada dogrusallik şartı sağlanamadığı durumlarda ?

[@TezYardımPlatformu]

Maalesef hiçbirini yapamazsınız. Böyle veriler üzerinde hiç çalışmadım. Net bir bilgim maalesef yok.

[@sena9115]

anlatımızın için teşekkürler. Spsste çoklu regresyon yapabilmemiz için sağlanması gereken varsayımları (normallik, çoklu doğrusalık vs.) makine öğrenmesi/python ile linear regresyon yaptığımızda da sağlaması için test yapmamız gerekir mi? yoksa makine öğrenmesi olduğundan göz ardı edebiliyor muyuz? teşekkürler

[@TezYardımPlatformu]

Yine de gerekir diye düşünüyorum. Çünkü bunlar sonuçların doğru çıkmasını engelleyen nedenler.

[@kaankipriye1984]

hocam öncelikle hayırlı bayramlar. variable ve data view dosyalarını içeren .sav uzantılı dosyayı paylaşabilir misiniz

[@TezYardımPlatformu]

Bu dosyayı farklı amaçlarla da kullandığım için farklı veriler de içeriyor. Maalesef paylaşamıyorum.

[@AY-bc8ct]

Hocam öncelikle çok teşekkür ederiz her zamanki gibi çok açıklayıcı bir anlatım olmuş . Bir sorum olacaktı hocam size. Eğer toplamda 6 bağımsız değişkenle çalışıyorsak fakat örneklem büyüklüğümüz 290 kişilik küçük bir örneklemse, acaba normalde çoklu regresyon gerektirdiği düşünülen bu tarz bir çalışmada, her bir değişkeni ayrı ayrı regresyon testine tabii tutsak yorumları daha sağlıklı olacak bir sonuç alır mıyız? Bu bazı tezlerde sıkça karşılaştığım bir yaklaşım olmaya başladı hocam size bir danışmak istedim. Bu durumda VIF bakmadan ilerleniyor ve değişkenlerin birbirine olan etkisini de görmek amaçlanmıyor. Tıpkı basit doğrusal regresyon gibi ilerleniyor her bir değişken için. Sizce tezimizde bu yolu izlememiz uygun mudur? Saygılar hocam.

[@TezYardımPlatformu]

Bu durumda bağımsız değişkenler arasındaki etkileşimi ihmal etmiş olursunuz.

[@AY-bc8ct]

Hocam araştırmanın hedefinde onlar arasındaki ilişkiyi de gözlemlemeye yönelik bir neden yok bu durumda yine de problem olur mu?

[@TezYardımPlatformu]

Bu durumda olmaz diye düşünüyorum ama danışman hocanıza sormalısınız.

[@alimanyelyeukhan845]

Gerçekten emeğinize ellerinize sağlık. Tezimin anket sonuçları analiz etmeme çok yardımcı oluyor. Sizden bir şey sormak istedim. Normal dağılım göstermediği için non parametrik veri olduğu tespit edildi. Ancak ben parametrik de olduğu gibi regresyon yapamaz mıyım. Yani non parametrik durumda hiç regresyon yapılmaz mı. Sonuçlarımı sadece Chi square test, Mann Whithey U veya Kruskal Wallis H testi ile analiz edip biter mi. Ben bağımlı değişkenimi 3 bağımsız değişkenle karşılaştırmak istiyorum bu durumda hangi test ile analiz edebilirim

[@TezYardımPlatformu]

Rica ederim. 1. Regresyon için uç değerleri atmalı ve normal dağılımı sağlamalısınız. 2. Hangi testi kullanmalıyım başlıklı videolarımızı izlerseniz daha güzel olur.

[@handesoyler5605]

Hocam anlatımınız için teşekkürler. Ben tezimde çoklu regresyon yapmak istiyorum. Kullandığım ölçeklere DFA yapmak zorunda mıyım? Zaten güvenirliği ve geçerliliği test edilmiş ölçekler kullanıyorum

[@TezYardımPlatformu]

Normalde hazır ölçeklerde sizin verilerinize uyumlu olup olmadığını anlamak için doğrulayıcı faktör analizi yapmanız gerekiyor. Ama yapmayanlar da var. Bu konuda son kararı danışman hocanız vermeli.

[@handesoyler5605]

@@TezYardımPlatformu dönüş için teşekkür ederim. Peki hocam DFA yaptık ve uyumlu çıkmadı o zaman ne yapabiliriz? DFA YAPMADAN ÇOKLU REGRESYON YAPABİLİR MİYİZ ?

[@TezYardımPlatformu]

DFA yapmayı tercih ettiyseniz maalesef uyumlu çıkması gerekiyor. Çıkana kadar bazı işlemler yapılacak. Aksi halde devam edemezsiniz.

[@neseormanci2092]

Merhaba hocam öncelikle çok teşekkür ederim emeğinize sağlık. Benim bir sorum olacaktı. Regresyon analizleri sadece normal dağılım gösteren veriler için mi kullanılıyor? Eğer öyleyse bunun normal dağılım göstermeyen veriler için karşılığı nedir? Ben çalışmam için bir model çıkartmak istiyorum ama çalışmam boylamsal araştırma o yüzden kişi sayım 30'dan az. Bu yüzden de non-paramedik testler kullanmak zorunda kaldım. Ama model oluşmam için hangi analizi kullanmalıyım? Şimdiden teşekkürler..

[@TezYardımPlatformu]

Merhaba, rica ederim. Regresyon için maalesef verilerin normal dağılması gerekiyor. Aksi halde lojistik regresyon kullanabilirsiniz ancak bu durumda çalışma tamamı ile değişecektir. Katılımcı sayınız fazla olsa uç değerleri atarak normal dağılım sağlamaya çalışırdık. Sizde bu da mümkün değil. Bence n

[@neseormanci2092]

Çok teşekkürler hocam🙏

[@Kittym56]

Normal dağılım göstermeyen veriler için bunun karşılığında hangi analiz türü kullanılmakta hocam?

[@TezYardımPlatformu]

Maalesef bir karşılığı yok. Normal dağılıma uymayanları veri setinden çıkarmanız gerekiyor.

[@alperenkorkmaz6856]

Merhaba sayın hocam çok teşekkürler. Bu analizde bazı değişkenlerin etkisini sabit tutabiliyor muyuz (ANCOVA gibi)? Adjusted OR saptayabilmek için bu bağlamda işe yarayan bir yöntem mi? Eğer sabit tutulan veriler olabiliyorsa analizde nelere dikkat etmeliyiz. Çok teşekkürler

[@TezYardımPlatformu]

Rica ederim. Maalesef burada yapamıyoruz. Bunun farklı yolları var. Bunları daha detaylı biçimde ilerideki videolarımızda anlatacağım. Yalnız, şimdilik hiyerarşik regresyon işinizi görecektir.

[@cihanonen2311]

Sunumunuz içinTeşekkür ederim, değişkenler arasındaki ilişki düşük ve anlamlı ise, düşük düzeyde dogrusallik varsa analizi yapmada bir sorun olur mu,

[@TezYardımPlatformu]

Rica ederim. Hayır hiçbir sorun olmaz.

[@cihanonen2311]

@@TezYardımPlatformu Sağolunuz videolarınızı ilgili ile takip edip beğeniyorum

[@deadpool_8552]

Merhabalar sunumunuz için teşekkürler. Bir sorum olacak. Lineer regresyonun varsayımlarından biri olan homojen dağılım ile ilgili. Bu varsayımda değişkenler mi normal dağılmalı yoksa modelin artıkları mı normal dağılmalı?

[@TezYardımPlatformu]

Rica ederim. Değişkenler mutlaka normal dağılım göstermeli. Ayrıca hatalar da normal dağılım gösterse iyi olur, ancak bu sağlanamasa da analizinizi yapabilirsiniz. Sorun olmaz. İyi çalışmalar.

[@ada-v1y]

Hocam merhaba videolarınız sayesinde yüksek lisans tez analizimin çoğunluğunu yapabildim teşekkür ederim🙏ancak ulaşamadığım bir bilgi var. 9 alt boyutu olan bir ölçek ve 6 alt boyutu olan başka bir ölçeği var. Bunlar ile regresyon analizi yapacağım ancak danışman hocam hiç bu kadar değişkenin yer aldığı bir regresyon görmediğini belirtiyor. Bu bir sorun oluşturur mu, alt boyutlu olan ölçeklerde izlememiz gereken farklı bir yol var mıdır, şimdiden çok teşekkür ederim🌺

[@TezYardımPlatformu]

Merhaba. Ben olsam öncelikle genel etkiyi görmek adına ölçeklerin toplam puanlarını kullanarak regresyon yaparım. Sonrasında bağımsız değişken olarak kullandığım ölçeğin alt boyutlarının tamamını atarak diğer ölçeğin toplam puanı üzerindeki etkisini görmek isterim. Bunu çok regresyonla yapmak isterim. Çünkü alt boyutların etkileşimlerini böylece modele dahil etmiş olurum. Bunda herhangi bir sakınca yok.

[@ada-v1y]

@@TezYardımPlatformu hocam detaylı anlatımınız için teşekkür ederim. Her iki ölçeğimi de bağımsız değişken olarak kullanacağım ancak bir tanesinin toplam puanı yok. Anlattığınız yöntemi teki için yapmam yeterli olur mu?

[@TezYardımPlatformu]

Bu sizin araştırdığınız duruma bağlı. A ve B ölçekleriniz ... Bir de C var. Siz C'yi, A ve B'nin birlikte etkilediğini düşünüyorsanız ya da bu etkileşimi de dikkate almak istiyorsanız A ve B birlikte analize dahil edilmelidir. Bundan sonrasında toplam puan olmayanı alt boyutları ile, diğerini toplam puan olarak dahil edebilirsiniz.

[@ada-v1y]

@@TezYardımPlatformu hocam çok teşekkür ederim🙏 bu konu ile ilgili kafam çok karıştığı için bir türlü ilerleyemiyordum, çok çok teşekkürler🌺

[@vicdantokgoz-my9io]

Hocam emeklerinize sağlık. Bir soru sormak istiyorum. Ön şartlardan hepsine uyup sadece değişkenlerinin normal dağılıma uymaması durumunda ne yapacağız? Teşekkürler.

[@TezYardımPlatformu]

Rica ederim. Normal dağılım çok önemli. Farklı birkaç ön şart sağlanmasaydı belki göz ardı edilebilirdi ancak bunu sağlamalıyız. Yapılması gereken, puanları z skoruna dönüştürüp +-3 dışındakileri atmak yani uç değerleri çıkarmak. Normal dağılımı sağlamamız gerekiyor.

[@vicdantokgoz-my9io]

@@TezYardımPlatformu Hocam z skoru -3 ve +3 ün dışına çıkan değerler de yok ama normal dağılıma uymuyor veri seti

[@recepcevhan9054]

Hocam Tabachnick ve Fidel in katabında; "Gruplandırılmamış verilerde eğer normal dağılım söz konusu ise artıklar normalliğe sahiptir ve her veri birbirinden bağımsızdır. Regresyon analizinde artık dağılımı normal görünüyorsa, bunun haricinde teknikler kullanılarak değişkenlerin tek tek normallik taramasının yapılmasına gerek yoktur" diyor. Soru 1: Burada bahsedilen "artıklar" kelimesi sizin 6. varsayımınız olan "taminlere ait hataları" mı ifade ediyor? Uç değerler değildir sanırım değil mi? Soru 2: Bu cümlelerde "artık dağılımı normal gözükürse" sizin 2. maddede bahsettiğiniz yordayan ve yordanan değişkenlerin tek tek normallik varsayımı kontrol edilmesine gerek yok mu demek istemiş acaba?

[@TezYardımPlatformu]

Her iki soruya da cevabım evet.

[@recepcevhan9054]

@@TezYardımPlatformu teşekürler hocam

[@kodlams8969]

Hocam selamlar. İki ölçeği pearson ile korelasyonun inceledim. Bir ölçeğin altboyutları ile de karşılaştırmak istiyorum.5 altboyutu mevcut. Çoklu doğrusal regresyon mu ? Yoksa tek tek basit mi yapılmalı.

[@TezYardımPlatformu]

Aralarındaki ilişkilere bakmak istiyorsanız çokluk korelasyon, etkiye bakmak istiyorsanız çoklu regresyon yapmanız gerekiyor.

[@zeynebkhrmn]

Hocam cevap verirseniz çok sevirinirim. Çoklu regresyon analizi yapacağım ancak bir şeyi tam anlayamadım. Bir soru için mi yoksa bir ölçekteki tüm sorular için mi regresyon yapılıyor? Ve bir analizde birden çok ölçeğin regresyon analizini yapabilir miyim, sonuçlar etkilenir mi?

[@TezYardımPlatformu]

Önce şunu netleştirelim: Regresyon analizi ölçeğin bir sorusu üzerinden yapılmaz. Soruların ortalaması veya toplamı alınarak ölçek puanı veya alt boyut puanları hesaplanır. Bunlar üzerinden regresyon yapılır. Örneğin x ölçeği puanı, y ölçeği puanı, z ölçeği puanı. Bunlardan istediğiniz kadarını kullanabilirsiniz.

[@zeynebkhrmn]

@@TezYardımPlatformu hocam yani 3 ölçeği de aynı anda, örneğin iş stresi üzerindeki etkisine bakabiliyor muyuz, ayrı ayrı bakmaya gerek var mı? R değeri için

[@TezYardımPlatformu]

Tabi ki. X, y, z'nin A üzerindeki etkisini birlikte görmek istiyorsanız evet.

[@zeynebkhrmn]

@@TezYardımPlatformu çok teşekkür ederim hocam gerçekten 🙏🏻

[@rhnzkzmz]

Sayın hocam sağlık alanında bir analiz yapmak istiyorum ama buna uygun mu tam anlayamadım. Size basitçe anlatayım; tenis basketbol ve voleybolcularda iki kol arasındaki kuvvet asimetrisi, uzunluk asimetrisi, eklem hareket açısındaki asimetrisi gibi verilerin yaralanmaya olan etkisini incelemek için kullanmak istedim (bilmiyorum doğru mu?). Asimetriler herhangi bir değer olabiliyor. Örneğin kuvvet için 9,24±6,09 ama yaralanma hikayesi 0=yok 1=var şeklinde. Bu şartlarda bu analizi yapmak doğru mu?

[@TezYardımPlatformu]

Yapabilirsiniz. Sorun olmaz. 0-1 olan da kullanılabilir.

[@mehmetagaslann]

kıymetli hocam merhabalar, ben 3 parametre arasındaki ilişkiyi değerlendiren bir çalışma gerçekleştirdim. ''X,Y ve Z arasındaki ilişkinin incelenmesi'' gibi. Ben bu üçü arasındaki korelasyona baktım fakat bir de regresyon analizi yapmak istiyorum, fakat videonun başında belirttiğiniz gibi bende ikisi bağımlı birisi bağımsız değişken diye ayırt edecek bir durum yok ne yapmam lazım, teşekkür ederim iyi çalışmalar dilerim

[@TezYardımPlatformu]

Eğer bir şeyin başka bir şey üzerindeki etkisini incelemiyorsanız regresyon analizine gerek yok. Sadece korelasyon analizi yapmalısınız. Ben sadece bunu yapmak istediğini anlıyorum.

[@recepcevhan9054]

Hocam emeğiniz için teşekkürler. Std. residual değeri -4,58 ile 2,65 arasında değişiyor, +-3,29 aralığının biraz dışına taşıyor ve Cook's Distance ise 0,00 ile 0,060 arasında 1,00'ı geçmiyor. Bu urumda uç değerleri çıkarmaya gerek var mıdır? bu değerlerin ikisi de sağlanmalı mı yoksa birinin referans aralığını yakalasak yeterli olur mu? raporlamada bu durumu nasıl belirtmeliyiz?

[@TezYardımPlatformu]

Bunlar maalesef biraz sizin değerlendirmenizi gerektiriyor. Kesinlikle şunlar olmalı, şöyle yapılmalı diyemem. Bence burada çıkarmaya gerek yok. Sadece sağlananı raporları , diğerlerine girmem.

[@recepcevhan9054]

​@@TezYardımPlatformuteşekürler

[@mecitcelik6024]

sayın hocam okuduğum makalelerde bağlım değişkenin kategorik olmasına rağmen bağımsız değişken olan kategorik ve sürekli verilerle regresyon analizinin yapıldığını görüyorum. bu bahsettiğiniz şartları sağlamıyor aslında ve bu durum çok yaygın. Tıp camiasına özgü başka bir durum mu var

[@TezYardımPlatformu]

Aslında çok uygun değil, bazı sakıncaları var ama yapılabilir.

[@KurtKurt-z9m]

Bağımsız değişkenlerim kategorik ve bağımlı değiş . Sürekli değişken çoklu reg. Kullanıyorum.ancak bazı videolarda kategorik değişkenlerin kukla değişkene çevrildiğine rastladım. Sizce kukla değişken oluşturmak çoklu regresyonda şart mı? Yoksa kayegorik olarak da direkt model içine atılarak test yapılır mı? 2. Sorum doğrullık şartı sağlanmıyor kategorik değişkenli ve dummyn değişkenle yapsamda ..bu durmda doğrusallık şartını ihmal edebilir miyim diğer ön şartlar sağlanıyor hiç bir sıkıntı yok analizimin sonuçlarında

[@TezYardımPlatformu]

Şart değil ama dikkat edilmesi gereken bazı noktalar var. Bunları burada açıklamak zor. Yanıltmak istemem. Dogrusallık yoksa regresyon bence yapılamaz.

[@CoachPegasus]

Cok tesekkurler. SPSS tablosunu , sanirim IBM websayfasi yoluyla ucretli temin edebiliyoruz. Dogru mudur?

[@TezYardımPlatformu]

Rica ederim, hangi tabloyu kastettiğinizi tam olarak anlayamadım. IBM sayfasından herhangi bir tablo almadık. Verileri kastediyorsanız onları örnek olması için ben hazırlamıştım.

[@mervepoyrazoglu7960]

Merhaba çoklu doğrusal regresyon öncesinde veri setlerine tek tek durağanlık testi yapmamız gerekir mi? Bazı makalelerde durağanlık testi yapıldığını bazılarında ise yapılmadığını gördüm.

[@TezYardımPlatformu]

Böyle bir zorunluluk olduğu ile ilgili bir bilgiye rastlamadım ve ben yapmıyorum.

[@kubrakandemir4159]

Hocam merhabalar. Çoklu regresyon analizini varsayımlarına geçmeden önce select cases compute variable gibi şeyleri yapmamız gerekiyor mu yoksa datayla direkt varsayımlara geçebilir miyiz?

[@TezYardımPlatformu]

Belirttiğiniz işlemler gerek varsa yapılan işlemler. Verilerinizin durumuna göre değişir. Gerek duyarsanız kanalımızda bunlar da mevcut.

[@dilekgul7698]

Hocam Merhaba, bir sorum olacaktı, ikisi de alt boyutlu iki ölçeğim arasında korelasyon yaptım, sonrasında ilişkili bulduğum alt boyutlara mı regresyon yapmam gerekiyor, yoksa bağımsız değişken olarak belirlediğim ölçeğin tüm alt boyutları için mi (korelasyon çıkmayan alt boyutlar dahil) yapmalıyım?

[@TezYardımPlatformu]

Bence hepsini dahil ederek regresyon yapılmalı. Ama bu kesin doğru değil.

[@dilekgul7698]

teşekkür ederim@@TezYardımPlatformu

[@tugceozlu666]

Merhaba hocam, regresyon yapabilmek için tüm bağımsız değişkenlerimizin bağımlı değişkenle arasında anlamlı ilişki olması gerekiyor mu?

[@TezYardımPlatformu]

Hayır, böyle bir şart yok.

[@leylag7959]

hocam merhabalar, belki basit bir soru ama sormak isterim.Benim çalıştığım ve test etmek istediğim normalde tek faktör olan kavram iki faktöre bölündü. Ben de iki faktörün de ayrı ayrı ortalamalarını kaydettim. ancak regresyon analizi yaparken tek bir bütün olan değişkenle mi çalışmalıyım? Örnek olarak normalde tek faktör olan tüketici etnosentrizmi benim çalışmamda ikiye bölündü. Testte faktör 1 ve faktör 2yi mi yoksa doğrudan tüketici etnosentrizmini mi kullanmalıyım?

[@TezYardımPlatformu]

Merhaba. Alt boyutlara iki farklı isim verin. Onları sadece tüketici etn. detaylarına girmek istediğinizde kullanın. Regresyon da ise ikisinin ortalamasını veya toplamını alın.

[@leylag7959]

@@TezYardımPlatformu teşekkürler hocam

[@zekaialyat6550]

Hocam merhabalar; 1) Çoklu doğrusal regresyon analizinde bağımlı değişkenlerin 8 tanesi kategorik, 1 tanesi eşit aralıklı nicel değişkeni (ilaç sayısı 1,2,3,4,5,6,.... devam ediyor) şekilde çoklu lineer regresyon analizi yapabilir miyim? Yoksa eşit aralıklı nicel değişkeni çıkarmalı mıyız? (kategorik olanları dummy değişkenine dönüştürüp yaptım) *2 ) Hocam bir de yukarıda belirttiğim kategorik değişkenlerin de olduğu analizde; aralarında doğrusal ilişki olması durumu, tahmine ait hataların normal dağılması, eş varyanslık gibi ön şartlara bakmalı mıyız? Çünkü ikili kategorik değişkenlerde doğrusal ilişki olması grafiği biraz farklı çıkmaktadır. Saygılarımla

[@TezYardımPlatformu]

Madde bir de belirttiğiniz analizi yapabilirsiniz sorun yok. Madde 2'de de belirttiğiniz ön şartlara bakmadan devam edebilirsiniz.

[@selink6202]

merhaba hocam. öncelikle emekleriniz için teşekkürler. Bir bağımlı bir bağımsız bir de aracı değişkenimin olduğu araştırma yürütmek istiyorum fakat değişkenlerimin türü kullanacağım likert tipi ölçek dolayısıyla sıralı olacak ve bazıları 5'li likert tipi olduğu için değişkenlerimde dummy kullanmam da olası görünmüyor. Yine de çoklu regresyon yapmam mümkün mü acaba?

[@TezYardımPlatformu]

Yapabilirsiniz diye düşünüyorum

[@mahmutbingol8071]

Hocam merhaba, sizi sürekli rahatsız ediyorum, tezime fahri danışmanlık yapıyorsunuz. Sizden çok şey öğrendik ve öğrenmeye devam ediyoruz. Her şey için teşekkürler. Size aklıma takılan bir soruyu sormak istiyorum. İki değişken arasında basit regresyon yaptığımızda ortaya çıkan sonuç ile çoklu regresyon yaptığımızda ortaya çıkan sonuç neden farklı olur? Aynı şey Amos'ta da geçerli. Örneğin eğitim durumu ile motivasyonu karşılaştırdığımda yol katsayısı +.48 iken motivasyonun yanında bağımlı değişken olarak örneğin beceri durumunu eklediğimde eğitimden motivasyona giden yol katsayısı -.25 oluyor. 9 değişkenin olduğu bir YEM modelini amosta teorik bağlamda kurmaya çalışıyorum ancak değişen katsayılar yüzünden hipotezler anlamsız ya da beklentimin tersine çıkıyor. Aracılık testi yapmadığım halde neden böyle oluyor ve ne yapılmalı?

[@TezYardımPlatformu]

Öncelikle rica ederim. Çoklu regresyonda bağımsız değişkenler birbiri ile etkileşime girerler. Biz de bu etkileşimi hesaba katmak için çoklu regresyon yaparız. Dolayısıyla normal bir durum.

[@fatmagunduz3803]

Hocam İlişkide korelasyon, neden-sonuç da regresyon yapıyoruz ya. Bulgularda hem korelasyon hem de regresyona yer versek olur mu? Yoksa sadece biri mi yapılmalı?

[@TezYardımPlatformu]

İkisini de yapabilirsiniz, bunun bir sakıncası yok. Araştırma sorularınız hem ilişki hem etki şeklindeyse, yapabilirsiniz. Yalnız buna gerek yok. Çünkü regresyon sonuçları içinde r şeklinde korelasyon sonuçları zaten var.

[@Bahadir_Catalyurek]

Merhaba hocam. Çalışmamda T-test, anova gibi testleri 400 kişilik örneklemle yürüttüm, raporladım. Regresyona gelince std. Residual'de 4 civarı değerler alıyorum. Yaklaşık 4-5 tane uç değerim var. Bu uç değer oluşturan verileri çıkarıp regresyon yaptığımda, örneklem sayısı düştüğü için, önceki t-test ve anova raporlarını da tekrar mı etmeliyim? Nasıl bir yol izlememi tavsiye edersiniz acaba?

[@Bahadir_Catalyurek]

Sadece standar hatalarda uç değerler var. Cooks distance vb değerlerde sorun yok.

[@Bahadir_Catalyurek]

Ayrıca veri setinde oluşan Cooks distance istatistiginde de 0.6'dan yüksek değer hiç yok.

[@TezYardımPlatformu]

Uç değerleri çıkarmadan çıkan sonuçlar üzerinden devam etmenizi öneririm. Bence çok fazla detaylara girmemelisiniz.

[@kubraa12345]

Değişkenler doğrusal olmadığında regresyon sonucu anlamsız mi oluyor, bu konuda nasil bir yol izlenebilir? Bir de doğrusallık olmamasina rağmen anova sonucu neden anlamlı çıkar? Yazılan makalede bu nasıl belirtilebilir sizce?

[@TezYardımPlatformu]

Doğrusallık olmadığında daha üst düzey regresyonlar kullanmanız gerekiyor. Bunlar bizim konularımızın dışında. Anova'ya gelince, bu testte doğrusallık şartı bulunmuyor.

[@kubraa12345]

@@TezYardımPlatformu Yanıtınız için teşekkür ederim. Peki Spss üzerinden yapabilir miyiz bu regresyonları? Anova derken çoklu doğrusal regresyondaki anova sonucundan bahsetmiştim hocam, değişkenler doğrusal değil ama anova sonucu anlamlı çıkıyor. Bu neyi belirtir acaba, nasıl yorumlamak gerekir?

[@TezYardımPlatformu]

Doğrusal olmayan durumda maalesef bir yorum yapamıyorum.@@kubraa12345

[@tambirterazi9452]

Hocam merhaba. Peki bir bağımsız iki bağımlı var ise yine çoklu regresyon mu yapacağız? Nasıl bir yol izlenmeli? Cevap için teşekkürler.

[@TezYardımPlatformu]

Hayır bu durumda 2 defa regresyon analizi ayrı ayrı yapacağız.

[@tambirterazi9452]

@@TezYardımPlatformu tamamdır hocam çok teşekkür ederim, iyi günler dilerim.

[@sekerpare5089]

Hocam merhaba, çoklu bağlantı problemi bakarken bağımlı ve bağımsız değişkenlerimize ilişkin ölçeklerden alınan puanlar "toplam puan" şeklinde mi olmalı yoksa "ortalama puan" üzerinden mi analiz etmeliyiz? Şimdiden teşekkür ederim.

[@TezYardımPlatformu]

Hiç farketmez. Kolaylıklar diliyorum.

[@sekerpare5089]

@@TezYardımPlatformu çok teşekkür ederim hocam

[@zeynebkhrmn]

Hocam bir de iş stresini etkileyen faktörlere bakıyorum, fazla mesainin iş stresini etkileyip etkilemediği gibi. Ancak bir de çalışma ortamının etkileyip etkilemediğine bakacağım ama buradaki tüm sorular olumlu. Yani: “çalışma ortamı sürece uygun“ gibi. Bu durumda bu soruları ters kodlamam gerekir mi

[@TezYardımPlatformu]

ters kodlama bir ölçeğin içinde geneldeki maddelere ters anlamda maddeler varsa onlara yapılır. Örneğin, 1-mutluyum 2-sevinçliyim 3-keyfim yerinde 4- sıkıldım 5-uçuyorum. Burada 5'inin ortalamasını alırsak kişinin ne kadar mutlu olduğunu bulacağız. Ancak 4 ters. Bu 4. maddeyi ters çevirmeliyiz ki genel sonucu bozmasın.

[@muhammedsoner1267]

Teşekkürler

[@TezYardımPlatformu]

Rica ederim, faydalı olduysa ne mutlu bize.

[@karakecili1535]

Hocam merhaba, normal dağılıma uymayan verileri logaritmik dönüşüm yaparak normal dağılıma uygun hale getirip regresyon analizinde kullanabilir miyiz?

[@TezYardımPlatformu]

Evet, bu kadar uğraşmayıp z skoruna dönüştürerek bunlar üzerinden de yapabilirsiniz.

[@karakecili1535]

@@TezYardımPlatformu Teşekkür ederim hocam

[@MertDoğan-v8p]

Hocam örnek olarak bir şey sormak istiyorum. Bağımlı değişkenimizle korelasyon gösteren 6 paremetre mevcut olduğunu varsayalım ancak 6 paremetreden 4 parametre normal dağılırken 2 parametre anormal dağılıyor. anormal dağılan parametrelerle regresyon analizi yapmak mümkün mü

[@TezYardımPlatformu]

Maalesef mümkün değil

[@Koskxkxmmdndn]

Merhaba hocam, graph kısımları dikdörtgen veye düz çizgi olduğunda ne yapmalıyız?

[@TezYardımPlatformu]

Soruyu maalesef anlayamadım.

[@Koskxkxmmdndn]

@@TezYardımPlatformu sizin videonuzda bir köşeden diğerine çapraz şekilde. Analiz yaptığım da dikey şekilde dik çizgi veya her yere yayılmış noktalar bulunuyor. Bir sorun teşkil eder mi?

[@TezYardımPlatformu]

Tam olarak görmeden yorum yapmak çok da mümkün değil ama dik çizgi problem. Her yere yayılmış noktaların da çizgisini çizip karar vermek lazım.

[@dilaracelik5319]

Hocam merhabalar size bir sorum olacakti, regresyon analiz sonucumuzda çoklu baglantililik bulunan kısımlar çıktığı durumda nasıl bir yol izlemeliyiz bunu düzeltebilmek adına bilgi verebilir misiniz rica etsem

[@TezYardımPlatformu]

Bu durumda puanları Z skoruna dönüştürün. Z skorları üzerinden analizleri yapın.

[@dilaracelik5319]

Çok teşekkür ederim hocam🙏

[@kadiratli5472]

hocam Merhaba size nasıl ulaşabilirim tezimle ilgili bir sorun var da çözemiyoruz

[@TezYardımPlatformu]

[e-mail] adresine yazarsanız, arkadaşlar bakar ve bana ulaştırırlar.

[@cnar4423]

Hocam merhaba bir konuda danışmak istiyorum. Correlations tablosunda iki bağımsız değişken arasındaki korelasyon katsayısı 0,850 çıkıyor. Fakat bütün VIF değerleri 5'in altında. Bu durumda çoklu bağlantılılık sorunu var mıdır? Ne yapıyor olmam gerekir? Hocam gerçekten çok teşekkür ederim desteğiniz için. İyi çalışmalar dilerim.

[@TezYardımPlatformu]

Merhaba, Evet korelasyon değerinin 0,80'den fazla çıkmaması iyi olurdu ama VIF değerlerinin 10'un altında olması yeterlidir. Bu nedenle sadece VIF değerine değinerek çoklu bağlantılılık problemi yok diyebilirsiniz. Faydalı olabildiysem inanın ne mutlu bana. Çalışmanızda kolaylıklar diliyorum.

[@cnar4423]

@@TezYardımPlatformu Anlıyorum, çok rahatladım teşekkür ederim bilgilendirmeniz için. Hocam o kadar faydalı oluyor ki bu videolarınız, ayrıca daha önce de yorumla size danışmıştım ve zaman ayırarak yine bilgilendirmiştiniz. Bu emeğiniz ve desteğiniz çok değerli. Çok sağ olun, iyi akşamlar

[@ibrahimtanis]

Kıymetli hocam benim 2 adet sürekli bağımlı değişkenim ve uyruk, cinsiyet, SED ve sınıf gibi bağımsız değişkenlerim var. Analize nasıl devam etmeliyim ?

[@TezYardımPlatformu]

Bu bağımlı değişkenlerin belirttiğiniz kategorik bağımsızdeğişkenlere göre anlamlı farklılık gösterip göstermeyeceğini inceleyecekseniz anova kullanmanız gerekecek. Aslında hangi testi kullanmalıyım başlıklı videolarımızı izleyebilirsiniz.

[@melikesen8721]

Hocam merhaba, çoklu doğrusal analizi yapacağım fakat verilerim kategorik dağılıyor dolayısıyla da değişkenler arasında doğrusal ilişki maddesini karşılamıyor ne yapmam gerek?

[@TezYardımPlatformu]

Bu durumda t testi gibi testler kullanmalısınız. Hangi testi kullanmalıyım başlıklı videoları izleyebilirsiniz.

[@asiyetoprak240]

Hocam rica etsem videonuzdaki verileri paylaşabilir misiniz acil şekilde 🙏

[@TezYardımPlatformu]

Veriler maalesef elimde bulunmuyor. Örnek olsun diye rastgele oluşturmuştum, farklı analizlerde ve derslerimde üzerinde değişiklikler yapmıştım.

[@asiyetoprak240]

@@TezYardımPlatformu sağolun hocam vşdeonuzun sonuna doğru veri kısmına gelmişsiniz ordan dondurup not aldım emeğinize sağlık çok güzel anlamışsınız 🙏

[@dilayakmansoy9295]

Merhaba hocam. Verilerim normal dağılmadı. Bütün testlerimi non parametrik şekilde yaptım. Ancak regresyon da kullanmam gerekiyor çünkü iki bağımsız değişkenin bağımlı değişkene etkisini inceleyeceğim. Yorumlarda uç değerlerin çıkarılarak normallik elde edildikten sonra yapılabileceğine dair bir yorum okudum. Bununla ilgili bir referans, kaynak var mı eklemem için? Sona geldiğimde tıkandım. Lütfen yardımcı olun. n=390 örneklem için 384 kişi yeterli. 18 veri çıkardığımda analizi uygulayabiliyorum ama dayanak göstermem gerekiyor.

[@TezYardımPlatformu]

Bütün istatistik kitapları bu test için normal dağılım gerektiğini belirtir. Yine hepsi normal dağılımı sağlamak için uç değerlerin çıkarılabileceğini anlatır.

[@dilayakmansoy9295]

@@TezYardımPlatformu Teşekkürler hocam.

[@azakman42]

Hocam 2 değişkenim var, aralarındaki korelasyon -0.165, regresyonda R2 ise 0.027 çıkıyor. Bu durumda ne yapmalıyım? Uç değerleri falan çıkardım. Her şeyi denedim iyi bir ilişki bulamadım. Teşekkür ederim.

[@TezYardımPlatformu]

Anlıyorum yalnız bizim beklediğimiz şekilde bir sonuç çıkmayabilir. Ne çıktıysa bunu yazmamız gerekiyor.

[@azakman42]

@@TezYardımPlatformu çok teşekkür ederim hocam.

[@irfankaplan5917]

Merhabalar hocam, araştırmam da çoklu dogrusallik sorunu var (Condition İndex kısmında). Çoklu dogrusallığı arttırmak için veri silmem gerekiyor. Bunu nasıl yapabilirim. Veriyi silerken hangi kriterlere bakmam gerekiyor ?

[@TezYardımPlatformu]

Merhaba, bence veri silmeyin. Bağımsız değişkenlerinizi z skoruna dönüştürerek bunları kullanın. Şu videonun 10:22'sinde bulabilirsiniz: kzbin.info/www/bejne/iHOnp2tqg81rgac.

[@irfankaplan5917]

@@TezYardımPlatformu Hocam teşekkür ederim ancak. Z skoruna cevirdigimde eksi değerler alıyor(denedim amos ta hocam. Ama değer değişmedi). Eksi değerleri de amos kabul etmiyor. Ben size sorun hakkında biraz daha detaylı bilgi vereyim hocam. Amos da model kurdum. Model de standart regresyon değeri 1'in üzerinde çıktı hocam. Bunun sebebinin iki değişken arasında yüksek ilişkiden kaynaklı olduğunu tespit ettim. SPSS de Çoklu dogrusallik durumu için daha önce VIF ve korelasyona bakmistm sorun yoktu. Ama condition İndex kısmında çoklu dogrusallik olduğunu gözlemledim. En son çözüm yolu olarak( amos da standart regresyonu 1'in altına indirmek icin) çoklu dogrusallığı arttırmak için veri silmeye karar verildi. Bunun için hangi kriterlere bakabilirim hocam SPSS de. Degiskenleri silemiyorum. Şu aşama da hocam

[@TezYardımPlatformu]

Eğer VIF ve korelasyonda sorun çıkmadıysa indexi dikkate almayın bence. Videoda farklı şartlardan bahsediyoruz ama gerçek hayat ile kitaplar farklıdır. Kitaplar, istatistik açısından mükemmeli belirtir. Ama bu mükemmel pratikte olmaz. Bence analizinizi yapın. Sorunuza gelince, bunun belli bir kriteri olduğuna ben rastlamadım. Sizin için önemli önemsiz neyse buradan ilerleyebilirsiniz. Kolay gelsin.

[@irfankaplan5917]

@@TezYardımPlatformu Peki hocam Amos da bir bağımsız değişkenin bağımlı değişken üzerindeki standart regresyon değerini 1'in altına indirme (model de 1'in üstünde çıktı) ile ilgili bir öneriniz var mı ?

[@TezYardımPlatformu]

Maalesef yok.

[@hasangumus7635]

Hocam merhaba, veri setim normal dağılım göstermiyor ve temel alt problemim regresyon analizi.Neredeyse hiçbir madde normal dağılmıyor.Bu durumda ne yapmam lazım, hangi analizi kullanmalıyım ?

[@TezYardımPlatformu]

Aynı analizin yerini tutabilecek bir yol maalesef yok. Veriyi normal dağılıma uydurmak lazım. Çarpıklık değerleri +-3'ten fazla olanları çıkarabilirsiniz. Daha fazla veri toplayabilirsiniz.

[@hasangumus7635]

@@TezYardımPlatformu Cevabınız için teşekkürler.

[@hilaloztemel9995]

Neden bunları python ile kod yazarak yapmadık

[@TezYardımPlatformu]

Çünkü spss'te kod yazma gibi daha üst düzey becerilere gerek yok.