SPSS İle Çoklu Doğrusal Regresyon Analizi-2 | Ön Şartlardan Yorumlara Tüm Detayları İle

[@Justice1616]

Cidden çok emek verilmiş...Çok faydalı....Çok sağ olun......

[@TezYardımPlatformu]

Rica ederim. Yorumunuz için çok teşekkür ediyorum.

[@rhupus]

Video yayınlandıktan 3 yıl sonra izledim. tezimle ilgili anlamadığım her şeyi tane tane anlatmış. gerçekten emek verilmiş. elinize sağlık

[@TezYardımPlatformu]

Faydalı olmasına sevindim 🙂 Rica ederim.

[@fatmagunduz3803]

Hocam lütfen raporlama videosu da paylaşır mısınız. Anlatımınız var olan bilgi karmaşasını sağlam bir zemine oturtuyor. Emeğinize sağlık

[@TezYardımPlatformu]

Rica ederim. Yakında inşallah.

[@serifehulyakurt7854]

eveeeeeett lütfeeen.

[@emrekaya3116]

Emeğinize sağlık. Çok güzel bir çalışma olmuş.

[@TezYardımPlatformu]

Rica ederim. Faydalı olması çok büyük mutluluk.

[@selindemir3787]

Allah razı olsun emeğiniz çok🙏🏻❤️

[@TezYardımPlatformu]

Teşekkür ediyorum. Allh hepimizden razı olsun...

[@muratyalcin4753]

emekleriniz için çok teşekkür ederim hocam

[@TezYardımPlatformu]

Rica ederim. İyi çalışmalar.

[@ertanfsm]

Merhaba, hataların normal dağılımı ve eş varyans varsayımı ile ilgili grafik yorumuna dair kaynak paylaşabilir misiniz rica etsem. Birde standard residiual ve cook's distance değer aralıkları için kaynak belirtebilirseniz çok sevinirim. Video ve güzel anlatımınız için teşekkürler.

[@TezYardımPlatformu]

Merhaba, bunların tamamı bu alandaki en güvenilir kaynaklardan birisi olarak kabul edilen şunda belirtiliyor: Field, A. (2009). Discovering Statistics Using SPSS. London: SAGE.

[@user-kq5md4kn9y]

Hocam, emeğiniz için çok teşekkürler. Alandaki en faydalı en açıklayıcı videolar sizde... Benim de bir sorum olacaktı; regresyon modelimde bahsettiğiniz tüm koşullar sağlanmasına (R2 vb. de gayet iyi) ve modeldeki tüm değişkenlerin de bağımsız d. üzerinde anlamlı etkisi bulunmasına karşın, sabit değer - ve anlamsız p değeri veriyor (0,115). Çalışma bağlamı girişimcilik niyetine etki eden unsurlar Hocam. Bu durumda sabit değişkenin istatistiksel olarak anlamsız çıkmış olması sorun yaratan olumsuz bir durum mudur? Bahsetmeden geçilir mi? Farklı kaynaklara baktım fakat sizden doğrusunu öğrenebileceğimi umuyorum.

[@TezYardımPlatformu]

Rica ederim. Bence sabit değerle ilgili herhangi bir yorum yapmaya gerek yok. Bu bir sorun değil. İyi çalışmalar.

[@ozkanilhan4350]

Hocam açık, net, anlaşılır sunumunuz için çok teşekkür ediyorum. Bir sorum olacaktı müsadenizle; Yayınlarda çoklu doğrusal regresyon analizinde bağımsız değişkenin “kategorik” de olabileceğini gördüm. Bunu yapabilmek için kategorik değişkeni kukla değişken haline mi getirmek gerekir? Yoksa başka bir yolu var mıdır?

[@TezYardımPlatformu]

Rica ederim. Evet kukla değişken olarak düşünerek yapabilirsiniz.

[@prizren9494]

Hocam öncelikle muhteşem video, teşekkürler 👏🏻👏🏻 Savunma sinavina giricem, benim sorum R2 değerinin olması gereken ideal değeri nedir ? Birde korelasyon ve regresyon arasindaki fark nedir ?

[@TezYardımPlatformu]

Merhaba, yorumunuz için teşekkür ederim. R2 yani determinasyon katsayısı 1 olursa mükemmel değere ulaşılır. Bence 0,70 ve üzerinde olması iyidir. Korelasyon ilişkiyi gösterir, regresyon bir değişkenin diğer değişken üzerindeki etkisini. Bu farkı anlatan ayrıca r2 yi anlatan videolarımız var. İzlemenizi öneririm. İyi çalışmalar.

[@berkeyasar168]

Tüm detaylar düşünülerek hazırlanmış harika 2 videoydu hocam, elinize sağlık. Bir sorum olacaktı: Analiz yaparken iki değişken arasında anlamlı bir ilişki bulmuştum ancak çoklu regresyon yaptığımda aynı iki değişken arasında anlamlı bir ilişki bulmadım. Bu durumu tez içerisinde nasıl açıklıyoruz, nasıl yorumluyoruz? Desteğiniz için şimdiden teşekkür ederim.

[@TezYardımPlatformu]

Bunun nedeni çoklu regresyon yaptığınızda bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiden kaynaklanıyor. Değişkenler birbirine baskılayabiliyor, bu nedenle ikili ilişkilerden farklı sonuçlar ortaya çıkabiliyor. Bu duruma akademik bir dil ile anlatmak lazım.

[@tulayakuzum6139]

Sayın hocam video için çok teşekkür ederiz. Bir sorum olacaktı. Bir ölçeğin kendisinin ve alt boyutlarının diğer ölçeği yordamasını incelediğimde korelasyon katsayılarından bazıları .80'nin üstündedir. Özellikle bağımsız değişken olan ölçeğin (x) alt boyutlarıyla ilişkileri yüksek çıkmaktadır. Diğer şartların tamamı sağlanmakta tek sıkıntı korelasyon katsayılarındadır. Bu durumda ne yapmalıyım? Ölçeğin kendisini çıkarıp sadece alt boyutlarıyla mı regresyon analizini yapmalıyım?

[@TezYardımPlatformu]

Bağımsız değişkeni oluşturan ölçeğinizin alt boyutları arasındaki korelasyon katsayılarının 0,80 üzerinde olmaması gerekiyor. Yine de 0.90'ın üzerinde olmaması gerekiyor diyelim. Bu değerin üzerinde değilse analizinizi yapabilirsiniz. Bağımsız değişken ve bağımlı değişken arasındaki değerlerden bahsetmiyoruz buna dikkat etmelisiniz.

[@ilaydaberber4297]

Hocam merhaba, emeğinize sağlık öncelikle. Sınavım var, derslere giremiyorum, enter ve stepwise adımları işlenmiş anladığım kadarıyla derste. Bu adımlar bizim method kısmında seçtiğimiz enter ve stepwise mı oluyor yoksa farklı bir konu mu acaba hocam? Bir de biz enter olarak yaptık, stepwise adımında seçip yaparsak ne gibi farklılıklar oluyor, bununla ilgili de bir video var mı acaba kanalınızda

[@TezYardımPlatformu]

Evet onlar. İkinci sorunuz biraz karşılık. Enter aynı anda etkiyi bulmak için kullanılır, diğeri adım adım. Anlatmam maalesef biraz zor.

[@sukruozuak5675]

Merhabalar öncelikle anlatımınız için teşekkür ederim çok verimli bir video olmuş. Aklıma bir soru takıldı sormak isterim: Eğer bağımsız değişkenler farklı ölçeklerle elde edildiyse Standardized Coefficients Beta değerlerini kullanmak lazım diye anladım. Peki bağımsız değişkenler aynı ölçeğin alt boyutlarından oluşup (başlangıç ve bitiş puan değerleri aynı olacaktır) bağımlı değişkenin farklı ölçekle elde edildiği (puan değerleri bağımsız değişken ölçeğinden farklı) bir araştırmada Unstardizied B mi kullanılmalı acaba? Cevabınız için şimdiden teşekkür ederim.

[@TezYardımPlatformu]

Öncelikle rica ederim. Önemli olan bağımsız değişkenler. Bunların hepsi aynı başlangıç ve bitişlere sahipse standardize kullanmanıza gerek kalmaz.

[@BüşraUçarer]

Durbin Watson değerinin 0 ile 4 arasında olması gerektiğini belirten kaynağa ulaşamadım .Ricaetsem sizin bu konuda kullanığınız kaynak hangisi, paylaşabilir misinz?

[@TezYardımPlatformu]

Field 2009

[@betulgunes9477]

Merhaba, konuyla ilgili en güzel anlatımı yapmışsınız. emekleriniz için teşekkürler. Durbin Watson değeri için referans verebileceğimiz bir kaynak var mıdır? Çalışmamda 1,89 çıktı ama bahsettiğiniz 2 ye yakın ve 1 ile 5 arasında olma koşulu ile ilgili bir kaynak göstermem lazım

[@TezYardımPlatformu]

Rica ederim. Field, A. (2009). Discovering Statistics Using SPSS. London: SAGE.

[@betulgunes9477]

@@TezYardımPlatformu ilginiz ve yardımınızı esirgemediginiz için yeniden teşekkür ederim 🙏 Hemen inceliyorum kaynağı

[@kamileozturk5794]

Hocam çok net ve güzel bir anlatım. Çok yardımcı oldu teşekkür ederim öncelikle. Benim de bir sorum olacak size. İki değişken ile regresyon analizi yaptım. Anova tablosu ve coefficients tablolarındaki sig değerleri hepsi anlamlı ve standardize B değerleri de oldukça yüksek (-,703 ve ,850) fakat en üstte correlations tablosunda bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki anlamlılık seviyesini gösteren sig büyük çıkıyor ve katsayılardan biri -,225 diğeri ,455 yani bunlar da düşük. Bu sonucu anlamlı kabul edebilir miyiz? Ben bu durumu değişkenlerin etkisi ayrı ayrı bakıldığında anlamsız, fakat birlikte etkileri anlamlı gibi düşündüm ama emin olamadım. Teşekkürler tekrar.

[@TezYardımPlatformu]

Sorunuzu tam olarak anlayamadım maalesef ama şunu ifade edeyim: En alttaki asıl regresyon tablosundaki anlamlı sonuçları dikkate alacaksınız.

[@m.zeynep313]

Merhaba; multicollinerity ile ilgili olarak, VIF, tolerans ve CI değerlerinin kabul edilebilir standartları için hangi kaynaklara atıf yapılabilir?

[@TezYardımPlatformu]

Videonun açıklamalarından siteye giderek kaynağı görebilirsiniz.

[@m.zeynep313]

Teşekkürler

[@TezYardımPlatformu]

Rica ederim.

[@zekaialyat6550]

Hocam anlatımlarınız için çok teşekkür ederim. Hocam 2 bağımsız değişkenin bağımlı değişkene etkisini ölçen Çoklu regresyon analizi yaptım. Katsayılar tablosundaki bağımsız değişkenlerden birine ait sig. değeri p>0.05`ten büyükse hangi yolu izleyeceğiz? Elde edilen "adjust r square" değeri anlamlı çıkan bağımsız değişkenin etkisi şeklinde mi yorumlanmalıdır. Yoksa anlamsız değişkeni atıp tekrar regresyon analizi mi yapmalıyım?

[@TezYardımPlatformu]

Rica ederim. Birisi p>0,05 ise bunun anlamlı etkisi yok anlamına gelir. Diğer p

[@kaanayyldz6953]

hocam öncelikle çok teşekürler 10 numara anlatım yapmışsınız. takipçinizim. daha çok video bekliyoruz. şimdi soruma geleyim: 1. değişkenler arasındaki kolerasyon 0.80'den büyük olursa ne yapmak lazım. 2. hatalar normal dağılmaz ise ne yapmak lazım. değişkenler normal dağılım gösterirken hatalar normal dağılmıyor ya da değişkenler normal dağılmazken (belki 1 tanesi) hatalar normal dağılıyor olabilir mi? bu durumlarda ne yapmak gerekir?

[@TezYardımPlatformu]

Rica ederim. Bir faydam dokunuyorsa ne mutlu. 1. Bu durumda bazı değişkenleri çıkararak veya modeli yeniden kurarak devam etmek lazım diye düşünüyorum. 2. Bence bir yerden normal dağılımı yakalayın yeter. Ama mutlaka ikisini de sağlayayım diyorsanız bazı katılımcıları çıkaracaksınız. Kolaylıklar diliyorum.

[@Byfeyzos]

katagorik değişkenlerde nasıl referans alıyoruz.

[@TezYardımPlatformu]

Sorunuzu anlayamadım

[@Byfeyzos]

@@TezYardımPlatformubağımsız değişkenler katagorik olunca bunu regresyona katınca nasıl yorumluyoruz yani katagorikteli referans ne oluyor

[@TezYardımPlatformu]

Ancak kategorilerden ilkini 0 olarak kodlarsaniz yapılabilir ve bu referans kategorisi olur. Kukla değişken yapmış oluyoruz. Bununla ilgili video mevcut.

[@aliuzun3999]

Hocam iyi akşamlar. Tolerance > 0.20 ve VIF < 10 fakat condition index 3 değer 30un üzerinde (31, 34 ve 42). Geri kalan 9 değer 30'un altında. Dolayısıyla çoklu bağlantılılık sorunu vardır mı diyeceğiz?

[@TezYardımPlatformu]

Hayır, tüm şartların sağlanması mümkün olmayabilir. Ayrıca en sonuncu şart çok detay. Bence sorun yok.

[@ahmetfs4215]

Hocam iyi günler. Çoklu bağlantılılık problemi için VIF değerleri 10'un altında, condition index 30 un çok altında ancak korelasyon katsayısı 0,94 ise çoklu bağlantılılık problemi yok diyebilir miyiz. 3 şarttan 3 ünü de sağlaması zorunlumudur?

[@TezYardımPlatformu]

Aslında birini kullanarak şartı sağladığınızı gösterebilirsiniz ama 0,94 çok büyük bir değer, sıkıntılı bence. Karar sizindir (Bu kadar büyük değer olup VIF nasıl sağlanıyor, şaşırdım)

[@BüşraUçarer]

videolar için çok teşekkür ederim hocam. size bir sorum olacaktı. regresyon analiz yapacağım fakat bağımsız değişkenlerim kategorik yani onları dummy değişkenine dönüştürüp öyle analiza başlamam gerekiyor. fakat regresyon varsayımlarını test ederken orjinal haliyle mi yoksa dummy değişkenine dönüştürdükten sonra mı test etmeliyim.?

[@TezYardımPlatformu]

Rica ederim. Dönüştürme işlemini yaptıktan sonra test etmeniz daha doğru olacaktır.

[@BüşraUçarer]

teşekkür ederim dediğiniz gibi yaptım. DUMMY e dönüştürdükten sonra her bir değişkeni tek tek doğrsal ilişki var mı diye test etmeye başladım fakat artan veya azalan doğrusal bir grafik şeklinde değil de sabit düz bir doğru oluştu grafikte. acaba yanlış mı yapıyorum yoksa değişkenlerim kategorik olduğu için mi bu şeklide olmuş olabilir.@@TezYardımPlatformu

[@TezYardımPlatformu]

Bunun için tüm cevapların aynı olması gerekir. Bilemiyorum maalesef.

[@BüşraUçarer]

teşekkür ederim cevabınız için @@TezYardımPlatformu

[@oznurozdemir1184]

Merhaba. çok güzel detaylı ve kolay bir anlatım olmuş teşekkür ederim. Aradığım her şey var videoda ancak başlangıç kısmında tıkandım yani benim. Bir bağımsız değişkenim üç bağımlı değişkenim var tezimde. Analyse, regression, linear kısmında dependent kısmına üç değişkenimi atamıyorum. bu durumda napacağım. bir şey mi kaçırıyorum yoksa bu durumda tek tek mi yapacağım?

[@TezYardımPlatformu]

Merhaba, biz birden fazla bağımsız değişkenin bir bağımlı değişken üzerindeki etkisini tespit etmeye çalışıyoruz. Sizin çalışmanızda ise tam tersi söz konusu. Bağımlı değişkenleriniz birden fazla. Bu durumda bu videodaki anlatılanları kullanamazsınız. Karmaşık bir analiz yapmanız gerekecek. Henüz onunla ilgili videomuz yok. Kolay gelsin.

[@ISILARIKAN-ye4be]

Hocam ellerinize sağlık. Gerekli hemen her detay mevcut, bu videoyu seyredip çoklu doğrusal regresyonu anlamamak imkansız. Benim anlamak istediğim bir şey daha var. Coefficients tablosundaki t değeri ne anlama geliyor? Cevap verirseniz çok sevinirim ve teşekkürler.

[@TezYardımPlatformu]

Teşekkür ediyorum. Anlamlılık ile ilgili hesaplamada kullanılıyor. Bu detaya hiç gerek yok ama isterseniz t testi ile ilgili testin mantığı videolarını izleyebilirsiniz.

[@ISILARIKAN-ye4be]

@@TezYardımPlatformu çok teşekkürler🙏

[@ppnrr9]

Allah sizden razı olsun, tüm ihtiyacımı anlatmışsınız. :) Sonuçları Y=a+ b1x1+ b2x2 + b3x3 formülüne yerleştirirken, anlamı olmayan sig = 0.455 değerine sahip değişken formüle katılır mı katılmaz mı acaba?

[@TezYardımPlatformu]

Allah hepimizden razı olsun. Hayır onu katmayın. Kolay gelsin.

[@eserbora411]

Hocam çok teşekkürler. Denklemi oluştururken eğerki değişkenler birbirinden farklıysa boy kilo gibi ozaman denklemde sabit olmayacak mı yani denklem y=ax1+bx2+cx3 mü olacak bu şekilde olacaksa da standardized coefficient mı kullanılacak a,b,c katsayıları için

[@TezYardımPlatformu]

Sabit olacak. Yalnız bu tür bir örnek de standardized kullanılamaz çünkü ölçülerin standartları aynı değil. Örneğin 5li likert tipte, 1-5 arası ortalama ile değerlendirdiğiniz 3 ölçek var. O zaman standardize kullanılabilir. Yine bir sabit olur.

[@eserbora411]

@@TezYardımPlatformu sağolun hocam, şu şekilde bir örnek versek; bağımsız değişken sağlık olsun bağımlılarda kilo ve boy, birim olarak birbirinden farklı ama çoklu regresyon analizinde bize y=a+bx1+bx2 denklemi verecektir. Birimler farklı olmasına rağmen sabit değişkenli bu denklem kullanılabilir mi? Sanki birim farklıysa sabit değişken kullanılmaz gibi anladım sizin çözümünüzde o yüzden sordum hocam.

[@AHMETTOPCU-f3e]

Merhabalar hocam, kategorik değişkenli bağımsız değişkenimiz olduğunda nasıl yapmamız gerekiyor. Onunla alakalı videonuz varmıdır

[@TezYardımPlatformu]

Dummy gibi düşünüp yapabilirsiniz. Bir videomuz olması gerekiyor.

[@esraefendioglu609]

öncelikle bu güzel anlatım için tekrar teşekkürler. ilk sorum eğer varsayımlarımız sağlanmasaydı nasıl bir analiz yapacaktık? İkinci olarak bu analizin tablolanması ve tablo altı yazımları için videonuz olacak mıdır?

[@TezYardımPlatformu]

Merhaba, rica ederim. Maalesef regresyon yapamazdık. Bu durumda en doğru seçenek varsayımları sağlanması için çalışmak. Yeni veriler toplamak ya da bozan katılımcıları çıkarmak. Yazım ile ilgili videolarımız gelecek. Eksikleri tespit ettim ve notlarım arasında. Biraz zaman gerekiyor. İyi çalışmalar.

[@yagmuraksoy6410]

Merhaba, öncelikle hazırladığınız içerikler için çok teşekkür ederim, tez analizlerimde videolarınız bana çok yardımcı oluyor. Sormak istediğim bir şey vardı, korelasyon analizinde pozitif yönde anlamlı çıkan bir ilişki, aynı değişkenler arasında çoklu regresyon yapıldığında negatif yönde ve anlamsız çıkabilir mi? Çoklu regresyona soktuğum diğer bağımsız değişkenlerin etkisi olduğunu düşündüm ancak partial kısmından kontrol ettiğimde hala negatif görünüyor, bu bir şeyleri yanlış yaptığım anlamına mı gelir? İkinci olarak basit doğrusal regresyonda pozitif anlamlı çıkan bir ilişki, çoklu doğrusal regresyonda anlamsız ve negatif çıkabilir mi? Şimdiden teşekkür ederim.

[@TezYardımPlatformu]

Rica ederim. Evet, ikili korelasyon/regresyon sonuçları ile çoklu regresyon sonuçları farklılık gösterebilir. Çünkü çoklu regresyon yaptığınızda bağımsız değişkenlerin, bağımlı değişkenler üzerindeki birlikte etkisini test etmiş oluyorsunuz. Sonuç çok normal, hatalı yaptığınız bir durum bulunmuyor.

[@yagmuraksoy6410]

@@TezYardımPlatformu Hocam yanıtınız için teşekkürler. Peki Durbin Watson katsayım 0,328 ise ancak diğer ön şartlar sağlanıyorsa yine de analizime devam edebilir miyim bir değişiklik yapmadan?

[@TezYardımPlatformu]

@@yagmuraksoy6410 Belirttiğiniz sonucu dikkate almadan devam edebilirsiniz. Hiçbir sorun olmaz.

[@recepcevhan9054]

Hocam emeğinize sağlık, 4 bağımsız değişkenimizin 2 si bağımlı değişkeni anlamlı olarak yorduyor lakin 2 tanesi düşük korelasyondan kaynaklı olarak bağımlı değişkeni anlamlı olarak yordamıyor ise bu durumda bağımlı değişkeni anlamlı olarak açıklamayan değişkenler modelden çıkaraılacak mı yoksa modelde kalabilir ve o şekilde yorumlama (raporlama) yapabilir miyiz?

[@TezYardımPlatformu]

Modelde kalarak raporlanmalı.

[@theoadieye]

Hocam regresyon analizinde metod kısmını enter olarak seçtik. Benim merak ettiğim bir şey var orada stepwise gibi seçenekler var onlar ne işe yarıyor? merak ettim o yüzden öğrenmek istiyorum.

[@TezYardımPlatformu]

Farklı kaynakları araştırmalısınız.

[@asyaes1685]

Hocam merhaba bir şey soracaktım. 3 tane bağımsız değişkeni analize eklememe rağmen output dosyasında üçüncü değişkenim çıkmıyor. Bu neden olabilir. Aktardığınız bilgiler için çok teşekkür ederim.

[@TezYardımPlatformu]

String gibi farklı bir türde olabilir. Bence değişkenleri kontrol etmelisiniz. Böyle bir problemle hiç karşılaşmadım.

[@user-nz9hh5cd2s]

Merhaba hocam, ANOVA tablosundaki sig değeri 0,05 ten büyük çıktı. Bu durumda ne yapılabilir.

[@TezYardımPlatformu]

Bu durumda, alttaki asıl regresyon sonuçlarında anlamlı bir değer çıkmaması gerekir. Anlamlı bir etki yok anlamına gelir. Anlamlı bir etkisi yoktur şeklinde raporlayacaksınız.

[@user-nz9hh5cd2s]

@@TezYardımPlatformu Teşekkür ederim hocam . Çoklu doğrusal regresyon analizinde birden fazla bağımsız değişken ölçtüm. Bunlar arasında 1 tanesi anlamlı çıktı. Anova 0,05 ten büyük çıkmasına rağmen alttaki katsayılar tablosunda 1 tanesi 0,05 ten küçük çıkmış hocam.

[@TezYardımPlatformu]

Bununla bazen karşılaşıyoruz. Üstteki ANOVA değerini hiç karıştırmadan alttaki tablo ile devam etmenizi öneririm.

[@user-nz9hh5cd2s]

@@TezYardımPlatformu Haftalardır bu sorunun cevabını arıyordum hocam çok teşekkür ederim.

[@ceydadogan6149]

Merhabalar. Öncelikle açıklayıcı anlatımınız için teşekkür ederim. Regresyon analizinin birinci bölümünün başında bu işlemlerin yapılması için bağımlı değişkenin linear olması gerektiğini ancak bağımsız değişkenlerin linear veya kategorik olabileceğini söylemiştiniz. Benim araştırmamda iş yaşam kalitesi bağımlı değişken. Bağımsız değişkenlerden olan psikolojik sermaye linear iken çalışma şekli kategorik değişkendir (online ve yüz yüze çalışan kişiler). Bu durumda regresyon analizi ve yorumu yine aynı şekilde mi olacaktır yoksa farklı bir yol mu izlemem gerekecektir?

[@TezYardımPlatformu]

Merhaba, öncelikle anlatımı beğenmenizden dolayı memnun oldum, rica ederim. Sorunuza gelince; evet bağımsız değişkenler kategorik olabilirler. Yalnız bu durumda kategoriler arasında sıralama özelliği olması tercih edilir. Örneğin ilkokul, orta okul, lise, üniversite gibi kategoriler olsa ve doğal bir sıralama olsa, bu durumda 1-2-3-4 şeklinde sayılar büyüdükçe eğitim düzeyinin de arttığı anlaşılır. Burada online ve yüz yüze çalışan kişiler şeklinde kategorileriniz var. Bu, eğitim düzeyindeki gibi bir sıralamaya sahip değil. Ancak biraz zorlama olsa da kullanabilirsiniz. 1: online, 2: yüz yüze olarak atadığınızı varsayalım. 1'den 2'ye geçisin, online'dan yüz yüzeye geçiş olduğunu unutmamalısınız. Buna dummy (kukla) değişken adı veriliyor. Buna göre yorum yapabilirsiniz. Son olarak, bir önerim olacak: İsterseniz lojistik regresyon yapabilirsiniz. Bunun kendine göre farklı şartları var. Araştırmanızı öneririm. Saygılarımla.

[@theoadieye]

Hocam stn. residual değeri 3.29 olması mutlaka gerekli mi, bütün şartlar sağlanıyorken bu şart sağlanmıyorsa ne yapmamız gerekiyor?

[@TezYardımPlatformu]

Şart değil. Hiç girmeyin, birşey olmaz.

[@zekaialyat6550]

Hocam regresyon analizinde adjusted r2 ifadesi için : "Hastaların A ve B puan ortalamasının ile C puan ortalamasına etkisininin çoklu regresyon analizi ile değerlendirilmesinde kurulan modelin anlamlı olduğu ve bu iki değişkenin C puan ortalaması toplam varyansının %4’ünü açıkladığı saptandı (Adjusted R2=0,038). " İFADESİ DOĞRU MUDUR? TOPLAM VARYANSIN ŞEKLİNDE KULLANILABİLİR Mİ?

[@TezYardımPlatformu]

Evet doğru.

[@MT-uk1pm]

Merhaba hocam çoklu regresyon analizi yapmak istediğimizde ölçeklerin boyutlarını ne yapıyoruz bütün ifadeleri tek bir boyutta mı toplayıp yapmamız lazım? Örneğin hocam bu videoda örgütsel bağlılığın alt boyutları olsaydı ne yapacaktık veya bağımsız değişkenlerin? Çünkü çoğu zaman alt boyutlar üzerinden hipotez kuruyorlar böylece çoklu regresyon yapmamız mümkün olacak mı?

[@TezYardımPlatformu]

Eğer hipotezlerinizde açık açık alt boyutları belirttiyseniz o zaman alt boyutlar üzerinden çoklu regresyon yapacaksınız. Yok alt boyut detayına girmediyseniz o zaman genel/toplam üzerinden analizinizi yapabilirsiniz. Kolay gelsin.

[@MT-uk1pm]

@@TezYardımPlatformu Çok teşekkür ederim hocam 🙏🙏

[@esinzaim5743]

hocam kolay gelsin. analiz yaparken ben 3 farklı ölçeğim var ve üç farklı ölçeğimin de katılımcı sayıları birbirinden farklı. ancak analiz yaptığımda çıkan sonuçta N sayıları ,katılımcı sayıları bütün ölçeklerde aynı görünüyor. bu hatayı nasıl düzeltebilirim hocam

[@TezYardımPlatformu]

Options içinde kayıp veriler ile ilgili bir seçenek var. Listwise seçmişsiniz. Yani bir ölçek eksikse diğerleri tam olsa da çıkar anlamına geliyor. Pairwise yapmalısınız.

[@esinzaim5743]

@@TezYardımPlatformu hocam dediğinizi yaptım düzeldi ancak t testinde de aynı sorunu yaşıyorum. orada da option seçeneğinden her iki seçeneğide seçtim ama düzelmedi. katılımcı sayıları aynı her ikisinde de ne yapmam lazım

[@TezYardımPlatformu]

Bunu maalesef bilemiyorum.

[@aybalaturan]

hocam emeğinize sağlık. Basit doğrusal regresyon analizinde tek bir faktörüm anlamlı çıktı. Ancak diğer faktörlerle birlikte hepsini çoklu regresyon analizine koyduğumda anlamlı çıkan değerim dahil anlamsızlaştı. Bunu nasıl yorumlayabilirim? Çoklu regresyon analizine sadece doğrusal regresyon analizinde anlamlı çıkan faktörlerinizi ekleyin diyen kaynaklar mevcut. Öyle bir durumda tek bir değişkenim anlamlı çıktıysa ne yapmalıyım?

[@TezYardımPlatformu]

Elde ettiğiniz sonuç gayet normal bir sonuç. Değişkenler birbiri ile etkileşime girerek anlamlı olanı da anlamsız hale getirmişler. Evet çoklu regresyona basit regresyonda anlamlı olanlar dahil edilmeli diyen kaynaklar var. Bunlara Atıf yaparak çalışmanıza devam edebilirsiniz.

[@gamzeismailoglu4]

Hocam merhaba güzel anlatımınız ve emeğiniz için çok teşekkürler. hocam çalışmamda constant satırındaki sig. değeri .899 çıktı, aynı zamanda t değeri de -.126 bunları nasıl yorumlamalıyım?

[@TezYardımPlatformu]

Rica ederim. Bu satırdaki t ve p değerlerini dikkate almanıza gerek yok. Bağımsız değişkenlerinizin satırlarındaki p değerlerini değerlendirmeniz yeterli.

[@gamzeismailoglu4]

@@TezYardımPlatformuah çok teşekkür ediyorum iyi günler hocam🙏🏼

[@duygukoc6521]

hocam iyi akşamlar. kontrol, deney1 ve deney 2 gruplu (toplam katılımcı sayısı 51) ön test son testli bir çalışma yürüttüm ölçekler arasında korelasyon ve regresyon analizi yapabilirmiyim. eğer yapabilirsem ön test puanları ile mi yoksa son test puanları ile mi bu analizleri gerçekleştirmeliyim. ayrıca güvenirlilik ve geçerlilik analizlerini ön test ile mi son test ile mi yapmalıyım. böyle faydalı bir platform oluşturduğunuz için teşekkürlerimi sunmak isterim.

[@TezYardımPlatformu]

Öncelikle rica ederim. Yorumunuz için de teşekkür ediyorum. Sorunuza gelince, evet yapabilirsiniz. Ön veya son test seçimi fark etmez. İsteğinizi kullanabilirsiniz

[@BüşraUçarer]

Hocam size bir soru daha sorabilir miyim ? çok zor durumda kaldım. Şimdi regrsyon analizi yapıyorum varsayımlar sağlanıyor. Anova tablosunda sig değeri anlamsız çıkıyor ama coefficient tablosunda bazı değişkenlerin değeri anlamlı çıkıyor ya da tam tersi anova tablosu anlamlı çıkıyor ama coefficients tablosundaki tüm değerler için sig değeri anlamsız oluyor.Burada sorun nedir anlamadım.yardımcı olabilir misiniz?

[@TezYardımPlatformu]

ANOVA tablosunu dikkate almayın. Sadece son tabloya bakın derim.

[@BüşraUçarer]

teşekkür ederim hocam@@TezYardımPlatformu

[@sena9115]

Merhaba, F değeri ve t değerinin doğruluğunu neye göre anlarız? Yaptığım çalışmada p değerlerim anlamlı gözükürken, F değerim 496, t değerim ise -24 çıkıyor. Bu sonuçlar doğru mudur? Teşekkürler

[@TezYardımPlatformu]

Merhaba. Bence sonuçlarınızda bir problem yoktur program size bu sonuçları veriyorsa doğrudur. Ancak emin olmak istiyorsanız bizim bu testlerin mantığını anlattığımız videolar var. O videolarda bu değerlerin nasıl hesaplandığını anlatıyoruz. Onları izleyerek kolayca kontrol edebilirsiniz.

[@fatmagunduz3803]

Hocam merhaba tekrardan emeğinize sağlık. Sosyodemografik değişkenler ile bir ölçek arasında regresyon yaptığımızda, buna ait tabloyu oluştururken yaptığımız Farklı bir şey var mı acaba. Bazı makaleler inceledim Q2 yayınlı. Sosyodemografikleri ölçekle karşılaştırmış ancak tabloda sonuçların karşısına univariate, multivariate başlığıyla iki sütun oluşturup iki farklı B, t, p değerleri yazmış. Bunu anlayamadım. Lütfen açıklar mısınız

[@TezYardımPlatformu]

Anladığım kadarıyla bu çalışmalar tekli ve çoklu regresyon sonuçlarını birlikte vermişler. Bence buna gerek yok. Çoklu regresyon yapıyorsanız sadece bunun sonuçlarını vermeniz yeterlidir.

[@fatmagunduz3803]

Tamam hocam teşekkür ederim

[@muratokcu628]

significant değeri 0,05'ten büyük değil coff tablosunda gerisi tutuyor. regresyon vardır diyebilir miyiz_?

[@TezYardımPlatformu]

Maalesef anlamlı etki vardır diyemeyiz.

[@muratokcu628]

@@TezYardımPlatformu teşekkürler

[@AslıhanUyar-c6s]

hocam adımsal regresyon nasıl gerçekleştiriliyor acaba, videolarda bulamadım.

[@TezYardımPlatformu]

Hiyerarşik regresyondan mı bahsediyorsunuz tam anlayamadım. Eğer hiyerarşik regresyonu kastediyorsanız bununla ilgili video var. Adımsal dediğiniz zaten stepwise olarak geçen regresyon. Bunda da sadece değişkenlerin sırasına siz karar veriyorsunuz.

[@AslıhanUyar-c6s]

@@TezYardımPlatformu farklı bir yerde buldum hocam, aşamalı regresyon olarakta geçiyor. Hiyerarşik regresyonda başka bir tür.

[@AslıhanUyar-c6s]

@@TezYardımPlatformu "bağımsız değişkenin bağımlı değişkene göre nasıl değiştiğini anlamak için ne yapmalıyız." Hocam bu ve benzeri soruları çözerken hangi testleri kullanmamız uygun olur

[@TezYardımPlatformu]

Bu çooook genel bir soru. Hangi testi kullanmalıyım başlıklı videolarımızı izlemelisiniz.@@AslıhanUyar-c6s

[@burakkotan4354]

Hocam videolar için çok teşekkür ederim. Videolar hava kirliliğinin tahmin modelleri üzerine çalıştığım tezimde çok yardımcı oldu. Diğer yorumlarınızda belirtiğiniz kaynaklarda çok işime yaradı. İki tane de sorum var hocam. 4 mevsim için 4 ayrı model oluşturuyorum birbirlerinden bağımsızlar. 4 modelin 4 ayrıda bağımlı değişkeni var. Kimi bağımlı değişkenim normal dağlıyorken kimisi normal dağılıma uymuyor. Sorum şu bağımlı değişkenlerde normallik, doğrusallık gibi varsayımları sağlaması gerekir mi? Bağımlı değişken hangi varsayımları sağlamalı yardımcı olur musunuz? İkinci sorumda 42 bağımsız değişkenim 4850 örneklemim var. Varsayımları sağlamak amacıyla parametrelerimden eleyerek doğrusallığı ve normalliği sağlayan 15 bağımsız değişken ile regresyon analizi gerçekleştirildi. Stepwise metodu kullandığım için 2 değişkeni de metot dışarda bıraktı 13 bağımsız değişken ve uç değerleri de analizden çıkartınca 4815 örneklem ile analizi tamamladım. Durbin-Watson değerim 1.402 çıktı verdiğiniz kaynak ile 1-3 arasında olması hataların birbirinden bağımsız olduğunun kabul ettim. Ancak Durbin-Watson kritik değerlerime de bakmak istedim DW istatistik değerim hangi araya düştüğünü kesin olarak öğrenmek için mevcut tablolar 13 değişken ve 4815 için uygun değil. 13 değişken ve 4815 örneklem için Durbin-Watson du-dl kritik değerlerini nerden öğrenebilirim. Bu kadar geniş bir tablo var mı?

[@TezYardımPlatformu]

Merhaba, öncelikle değerlendirmeniz için teşekkür ediyorum. Sorularınıza gelince; bağımlı değişkenin belirttiğiniz varsayımları karşılaması gerekiyor. Durbin-Watson ile ilgili belirttiğiniz tablo konusunda maalesef bilgim yok. İyi çalışmalar.

[@meyratel7529]

Merhabalar, makalelerde ‘yaşa veya cinsiyete göre adjust edilmiştir’ diye ifadeler geçiyor. Bundan kasıt modele bu değişkenlerin dahil edilmesi midir? - Öyleyse eğer değişkenleri modele dahil ettikten sonra stepwise ya da enter hangi komutu vermemiz gerekiyor? - Öyle değilse eğer nasıl bir yol izleyerek adjust edebiliyoruz? Yardımcı olabilirseniz çok sevinirim, teşekkürler

[@TezYardımPlatformu]

Ben bu şekilde makaleleri şuan için hatırlayamadım ama bu değişkenlerin etkilerini de modele dahil ettiklerini kastediyorlardır. Aynı anda etkili olduklarını düşünüyorsanız enter seçeceksiniz. Örneğin cinsiyet daha sonra etkiler diye düşünüyorsanız stepwise seçeceksiniz. Kolay gelsin...

[@meyratel7529]

@@TezYardımPlatformu Cevapladığınız için teşekkür ederim hocam ama bu kadar hızlı geri dönüş yaptığınız için ayrıca çok çok teşekkür ederim. Hatırlayamamanızı alan farkından olabilir diye düşünüyorum, sağlık alanında sıklıkla karşılaştığım bir durum. Ya da ben doğru ifade edememiş olabilirim. Şu an incelediğim bir makaleden alıntı yaparsam : "In model 1, we adjusted for age, smoking, physical activity, socioeconomic status, marital status, and energy. In model 2, we further adjusted for disease, anti-diabetic drugs, thyroid drugs, and heart disease drugs" bu şekilde belki daha iyi ifade etmiş olurum.

[@TezYardımPlatformu]

Rica ederim. Makalenin linkini paylaşabilir misiniz? Buradan sistem izin vermezse [e-mail] adresine mail atabilirsiniz. Bir bakmak isterim.

[@meyratel7529]

@@TezYardımPlatformu tabii mail gönderiyorum hemen

[@meyratel7529]

@@TezYardımPlatformu makaleleri gönderdim, tarafınıza ulaştı mı acaba?

[@williamwallace326]

peki hocam, normal dağılım olmadığı durumlarda dönüşüm mü uygulayacağız yoksa parametrik testlerle mi devam edeceğiz, bunun kararını nasıl veriyoruz?

[@TezYardımPlatformu]

Buna siz karar veriyorsunuz. Dönüşüm yapma nasıl olur bunu da anlatmayı düşünüyorum. Kolaylıklar diliyorum.

[@elif-pi5yr]

hocam benim değişkenlerim arasında çoklu bağlantılılık problemi yok ancak alt boyutlar (sadece ikisi) arasında bu problem mevcut. regresyon analizi yapamaz mıyım?

[@TezYardımPlatformu]

Bu sorunu çözmeden maalesef hayır (alt boyutlarda çalışmak isterseniz)

[@elif-pi5yr]

@@TezYardımPlatformu peki bunları analizden dislayabilir miyim?

[@TezYardımPlatformu]

Tabi ki dış diyebilirsiniz.

[@elif-pi5yr]

@@TezYardımPlatformu çok teşekkürler hocam

[@davaadami9903]

Hocam merhabalar, benim 2 bağımlı 1 bağımsız değişkenim var şu şekilde; Depresyon ve Kaygı Çocukluk Çağı Travmaları Sorum şu ki ben burada depresyon ve kaygıda olanlar çocukluk çağında travma yaşamıştır hipotezi kuruyorum fakat mantık olarak hatalı oluyor. Tam tersi çocukluk çağında travma yaşayanlar şimdi depresyon ve kaygı yaşayabilir. Fakat ben Analizler kısmına depresyon ve kaygıyı aynı anda bağımlı değişken olarak gönderemiyorum tek bir bağımlı değişken istiyor bu durumda nasıl hareket etmem gerekiyor?

[@TezYardımPlatformu]

Travma ---> Depresyon, Travma --> Kaygı şeklinde iki ayrı regresyon yapmalısınız. Yalnız travma yaşayanlar derken kategorik bir değişkeniniz varsa (evet/hayır gibi) bu durumda regresyon kullanamazsınız. t testi yapmanız gerekir.

[@davaadami9903]

@@TezYardımPlatformu kategorik değil hocam. 2 farklı şekilde basit regresyon yapacağım o zaman anladığım kadarıyla değil mi hocam? Yanıtladığınız için teşekkür ederim

[@TezYardımPlatformu]

Rica ederim. Evet.

[@hulyaeraslan8854]

uç değer kriteri ile ilgili standart hata aralık değerlerini ifade eden kaynak belirtebilir misiniz

[@TezYardımPlatformu]

Merhaba, şu kaynakları gösterebilirsiniz: George, D., Mallery, M. (2010). SPSS for Windows Step by Step: A Simple Guide and Reference (10a Ed.). Boston: Pearson. /// Field, A. (2009). Discovering Statistics Using SPSS. London: SAGE.

[@yatrmveinsaat8738]

Korelasyondaki gibi tez yazımı da olan bir video çekilebilir.

[@TezYardımPlatformu]

Önerinizi not ediyoruz.

[@hayrunisasevimli1016]

hocam F ve df neyi anlatıyor bize bide t

[@TezYardımPlatformu]

Bunlar hesaplanan istatistikler. Detaylarını bilmenize gerek yok. İyi çalışmalar.