SPSS İle İki Durumlu (Binary) Lojistik Regresyon - 2

[@aab-bz3yu]

İzlediğim en açıklayıcı ve en önemlisi tüm önemli püf noktaları tek tek vurgulayan Binary Lojistik Regresyon videosu olmuş, emeğinize sağlık!

[@TezYardımPlatformu]

Görüşleriniz çok değerli. Çok teşekkür ediyorum.

[@dilekerdem6626]

Beğenmek ne demek. keşke toptan bir buton olsada hepsini beğenmiş olsak. teşekkurler

[@TezYardımPlatformu]

Rica ederim. Ben teşekkür ediyorum...

[@hamiyethekimciozdemir1595]

Elinize, emeğinize sağlık, inanılmaz derli toplu bir anlatım olmuş, nice kurslar dinledim böyle anlatılmamıştı..

[@TezYardımPlatformu]

Rica ederim, yorumunuz için teşekkür ederim. İyi çalışmalar.

[@aysahadzalic8877]

Hocam emeğinize sağlık, en açıklayıcı sunumlardan birisi olmuş. Çok teşekkürler.

[@TezYardımPlatformu]

Rica ederim.

[@anlerkan6487]

Hocam ağzınıza sağlık çok güzel bir anlatım olmuş. bir hastalık üzerinde etkili faktörleri analiz ederken, başta yaptığınız gibi tek tek regresyon analizi yapıp mı univariate analiz tablosunda o değerleri mi göstermek gerekir yoksa tüm faktörleri dahil ettiğini son analizdeki gibi yapıp oradaki değerleri mi univariate analiz tablosuna eklememiz gerekir? teşekkür ederim.

[@TezYardımPlatformu]

Rica ederim. Videoda yaptığım yolu izlemenizi öneriyorum.

[@anlerkan6487]

@@TezYardımPlatformu Sayın hocam videoda ikisi de olduğu için kafam karıştı ama anladığım tek tek yapıp da ekliyoruz.

[@seron92]

Harika bir anlatım şekli . Çok teşekkürler

[@TezYardımPlatformu]

Rica ederim. İyi çalışmalar diliyorum.

[@inciayas4015]

Emeğinize sağlık çok yardımcı oldu. Teşekkürler

[@TezYardımPlatformu]

Çok mutlu oldum. Rica ederim.

[@MrDADASH]

2:50 Sayın hocam odds oranını yorumlarken; "çocukluğunda ebeveyn kaybı yaşayanların depresyona sahip olma İHTİMALİ" diye başladınız. Ancak odds oranları sizin de bildiğiniz üzere "gerçekleşme sayısı/gerçekleşmeme sayısı" üzerinden hesaplanırken, ihtimal "gerçekleşme sayısı/(gerçekleşme sayısı+gerçekleşmeme sayısı" üzerinden hesaplanmaktadır. Naçizane birçok kişinin tezlerinde ve makalelerinde yorumları böyle yaptığını görmeme rağmen kaliteli dergilerde ret sebebi olduğunu, ilgili yorumun yalnızca "X'e kıyasla Y odds katı veya odds oranı fazladır" şeklinde yapılması gerektiğini bildiren geri dönüşlerin olduğunu söylemem gerekir. Emeklerinize sağlık güzel bir anlatım.

[@TezYardımPlatformu]

Katkınızdan dolayı teşekkür ediyorum. Aslında haklısınız.

[@EsraDurmazer]

Merhaba çok güzel ve açıklayıcı bir video olmuş. Onlarca video izledim bu kadar net anlatana denk gelmedim .Emeğinize sağlık. Öncelikler birşey sormak istiyorum. Database 'im ilaç ilişkili karaciğer hasarı olguları bağımlı değişkenim iyileşmek ve karaciğer nakli olmak olarak 0,1 şeklinde bu bağımlı değişkendeki nakil olma üzerindeki prediktörleri arıyorum. bağımsız değişkenler de laboratuvar değerleri veya hastanın klinik sonuçları.Bu analizi kullanmam doğru mu?Diğer sorum ise yaptığınız adımları tamamladım ama multivariate analizin sonunda odds oranı tabloda yok. Nedeni ne olabilir? Yanıtlarsanız çok mutlu olurum .Teşekkürler

[@TezYardımPlatformu]

Öncelikle rica ederim, yorumunuz için çok teşekkürler. Evet bu analizi kullanabilirsiniz. Tablonun niye olmadığını maalesef bilemiyorum.

[@zekaialyat6550]

Hocam, destekleriniz ve anlatımınız için çok teşekkürler. İlk başta bağımsız değişkenleri tek başına analiz işlemini yapmadan, Anova ve student t testinde bağımlı değişken ile anlamlı ilişkisi çıkan değişkenleri, lojistik regresyon analizinde bağımsız değişken olarak alabilir miyim? İlk baştaki bağımsız değişkenleri teker teker analiz etmeme gerek var mıdır?

[@TezYardımPlatformu]

Evet yapabilirsiniz. Hatta bu daha isabetli de olabilir.

[@ercubercu]

Sayın hocam, öncelikle teşekkürler. Benim size sormak istediğim Regresyon analizi tablonuzda eğitim düzeyi "Eğitim Düzeyi" "Eğitim Düzeyi(1)" ve "Eğitim Düzeyi(2)" olarak görünüyor. Burada "Eğitim Düzeyi" "Eğitim Düzeyi(0)" anlamına mı gelmektedir. Yani sizin kodlamanıza göre Üniversite. Öyle ise "Eğitim Düzeyi"nde neden B ya da Odd Ratio gibi değerler bulunmamaktadır? Bu kısmı açıklayabilir misiniz?Birden fazla kategorisi olan kategorik verilerde bu durumla ben de karşılaştım ve kafa karışıklığı yarattı. Hatta daha fazla kategorisi olan değişkende kategori sayısının azaltmak için recode into different variables seçeneğini kullanıp 3 kategoriye düşürdüğümde de yine log reg tablosunda spss sizinki gibi numarasız 1 ve 2 olarak numaralandırdı. Bu durumda bu sonucu nasıl değerlendirmeliyiz?

[@TezYardımPlatformu]

Merhaba, videoda aslında bu durumu anlatıyorum. İlk kategoriyi her zaman 0 olarak kodluyoruz. Yanında numara yazmayan 0'ı belirtiyor. Sonrakiler zaten 1 ve 2 kodlarına sahip. Videoda yaptığım gibi değerlendirmek gerekiyor. Buradan kısaca bir şey yazmam sizi yanıltır. Eğer isterseniz şu videoyu izleyebilirsiniz: kzbin.info/www/bejne/pKW6fmhmgb16htU

[@HatiçAslan]

Hocam teşekkürler ellerinize sağlık. Variables in the equation bölümünde Exp(B) :159,112. Lower:12,491 . Upper:2026,742. Bu değerler nasıl yorumlanmalı.

[@TezYardımPlatformu]

Bunlar bulduğunuz katsayının %95 Güven aralığındaki alt ve üst sınırları. Yani bu testi 100 kere yapmış olsaydık 95'inde bu değerler arasında katsayı bulmuş olacaktık.

[@GokhanDindar-ey7hi]

Elinize sağlık hocam. Bu ve diğer yayınlarınızdan çok yararlandım, tşk ederim. Tek bağımsızda çıkan p ve odds oranı çoklu bağımsızda aynı şekilde çıkmıyor ( siz de belirttiniz). Acaba tez veya bir çalışma için hangisini baz almalıyım? Hangi değerleri belirtmeliyim?

[@TezYardımPlatformu]

Bununla ilgili kesin bir cevap -benim bildiğim kadarıyla- maalesef yok. Yanıltmak istemem.

[@nesilayterzi3125]

favori youtuberimsiniz

[@TezYardımPlatformu]

Estağfurullah 🙂 Aslında challenge falan mı yapsam?

[@nesilayterzi3125]

@@TezYardımPlatformu 😂

[@zekaialyat6550]

Hocam çok teşekkürler. Her sorumuza geri dönüyorsunuz. Bir de son toplu şekilde yaptığınız regresyon analizinde test şeklini "simple" olarak yaptınız. Diğer çoğu kaynaklarda "indicator" şeklinde gördüm. Fark oluşturur mu?

[@TezYardımPlatformu]

İsterseniz ikisini ayrı ayrı seçip sonuçlara bakın. Önemli bir fark olmayacaktır.

[@neseyurekli9460]

Teşekkürler Hocam size iki sorum olacaktı, 1) Block 0 ve block1 percentage correct aynı ise modelde bağımsız değişkenlerin etkisi yok mu diyoruz? ama variables the equation da anlamlı sonuçlar var. bir de Hosmer

[@TezYardımPlatformu]

Merhaba, 1) Hayır böyle bir şey söyleyemeyiz ancak hiç analizi yapmadan hepsi şöyledir deseydik yine aynı sonucu elde edecektik. Analiz bunun üzerine bir katkı sağlamamış. Yine de modelinizi bilimsel temellere oturtmuş oldunuz. 2) Hayır modeliniz işe yaramıyor diyemezsiniz. Ancak çok iyi bir uyum göstermemiş. Bence Hosmer'i dikkate almadan devam edin. Bazı sonuçlar kitabidir. Gerçek hayatta mutlaka oradaki standart ölçüler çıkmaz. Bunu böyle değerlendirebilirsiniz. Bunu Field (2009) kitabında anlatıyor.

[@drganbarly909]

Merhaba. Çok güzel ve eğitici açıklama için öncelikle teşekker ederim. Ve lütfen sorumu cevaplandırırmısınız? Yaş, Eğitim düzeyi, Dindarlık düzeyi, Cinsiyet bağımsız değişkenlerinin, bağımlı değişkenim olan "Boşanmaya karşı tutumunuz ne?" 1-Never justifible ........10- Always justifible" şeklinde olan değişken üzerinde etkisini ölçmek için nasıl bir Regressiyon analizi yapmalıyım?

[@TezYardımPlatformu]

Ya Çoklu Lojistik Regresyon Analizi yapacaksınız (Bunu anlatmadım). Ya da Bağımsız değişkenleri dummy yani kukla değişken gibi düşünüp çoklu regresyon yapabilirsiniz. Ben ikinci yeterlidir diye düşünüyorum.

[@drganbarly909]

@@TezYardımPlatformu teşekkür ederim. Ve lütfen şunu da aciklamanizi rica ederim. Çoklu logistik regtesyon analizini, bağımli değişken 1-den 10-a ordinal değer aldığı durumlarda da mümkün mü?

[@TezYardımPlatformu]

Mümkün diye biliyorum ama daha önce yapmadım. Emin değilim.

[@ayseyilmaz3980]

Hocam teşekkürler çok güzel anlatmışsınız 👏👏👏. KZbindaki en iyi anlatım olduğunu düşünüyorum ağzınıza sağlık. Bir sorum olacaktı tek değişken analizinde metod olarak enter kullandınız, çok değişken analizinde de enter kullandınız. Çok değişken analizinde metodu değiştirmek gerekli midir- izlediğim diğer videolarda forward veya backward şeklinde öneriler var. Teşekkürler

[@TezYardımPlatformu]

Öncelikle teşekkür ediyorum. Ben değişkenleri dahil ettiğimde aynı anda birlikte etkilemelerini istediğim için bu şekilde yapıyorum. Bence farklı yöntemler kullanmaya gerek yok.

[@ayseguven-ev9yp]

Hocam öncelikle teşekkür ederiz çok açıklayıcı olmuş. Ama benim videoda takıldığım bir durum var. Tüm bağımsız değişkenleri eklerken videoda 23. dakikada ebeveyn kaybı "categorical" özelliklerine bakarken eğitim düzeyi verisi üzerinden değişiklik yapıyorsunuz. Cinsiyet için de öyle. Simple seçerken eğitim duzeyi verileri seçili. Yanlış mı anladım konuyu yoksa sizin seçiminizde mi hata var?

[@TezYardımPlatformu]

Merhaba, evet orada hızla anlatayım derken ve önceki analizin üzerinden devam ettiğim için gözümden kaçmış ve seçimi yanlış yapmışım. Aslında üçünü birden tek defada istediğimiz gibi değiştirmek mümkündü. Zannediyorum, anlaşılmayı engelleyen bir durum yoktur. Yine de yanlışlık için kusura bakmayın. İyi çalışmalar.

[@ayseguven-ev9yp]

@@TezYardımPlatformu teşekkürler hocam ben çok iyi anladım orda ben mi hatalıyım diye sormak istedim.

[@oguzergin1100]

öncelikle teşekkürler. çok yararlı olduğunu belirtmeliyim. bir sorum vardı. bağımsız değişkenleri eklerken tek tek eklediniz ve değiştirdiniz. ikisini veya üçünü aynı anda seçip tek sıra halinde atınca kategorik belirleme nasıl ıolmalıdır? yanı kimde simple kimde indicator neye göre seçilmelidir. teşekkür ederim............

[@TezYardımPlatformu]

Sorunuzu tam olarak anlayamadım maalesef.

[@oguzergin1100]

ben anlatamadım sanırım. videonuzun 23.46 da ki konuda "ebebeyin kaybı, cinsiyet, yaş, eğitim düzeyi" ni alt alta sıraladınız. bunları hepsini simple ve first yaptınız. buradan sonraki değerlendirmeler tamam. burada indikatör seçimi yapılmaz mı ya da indikatörü ne zaman neye göre seçeriz? bu birincisi. birde ikinci sorum şöyle; bu ebebeyin kaybı yaş eğitim düzeyini sçerken hepsini seçip taşıma sırasında ">a>b" butonu ile atarsak veya 2 li 2li bu şekilde atarsak çıkan sonuç farklı. bunu nasıl değerlendirmeliyiz ? aralarında ki fark nedir. teşekkürler

[@oguzergin1100]

sorumu daha net açıklayabilmem için ekleme olarak ayrıca şu tabloyu yorumlarmısınız? teşekkürler Variables in the Equation B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Step 1opısup 12,479 4 ,014 opısup(1) -,746 ,307 5,925 1 ,015 ,474 opısup(2) -,870 ,372 5,467 1 ,019 ,519 opısup(3) -,718 ,490 2,150 1 ,143 ,488 opısup(4) -1,442 ,489 8,691 1 ,003 ,236 Constant ,592 ,151 15,443 1 ,000 1,807 bağımlı değişken 6.ay kontinan. bu tabloya altta 3 kategorisi olan bir değişkeni daha koyarken tek tek simple first olarak koyup yapmak ile, "opısup(1) by sinirkoruma(1)" olacak şekilde >a*>b şeklinde oluşan nominal veya ordinal değişkenli verilerin sonuçları arasında fark nedir. teşekkürler

[@TezYardımPlatformu]

Burada kısaca anlatılabilecek konular değil, maalesef detaylı anlatamayacağım.

[@oguzergin1100]

anlıyorum. peki teşekkür ederim

[@arzumsahin7541]

Video için teşekkürler hocam, enter metoduyla yapıp birkaç değişkeni kontrol etmek için yaptığım lojistik regresyon analizinde exp (b) değeri çok büyük bir değer, güven aralığında da lower 000 çıktı, upper ise hesaplanmadı. Nedeni ne olabilir, hiçbir kaynakta bulamadım. Şimdiden teşekkürler :)

[@TezYardımPlatformu]

Maalesef bilemiyorum.

[@ercubercu]

Sayın hocam, öncelikle teşekkürler. Benim size sormak istediğim Regresyon analizi tablonuzda eğitim düzeyi "Eğitim Düzeyi" "Eğitim Düzeyi(1)" ve "Eğitim Düzeyi(2)" olarak görünüyor. Burada "Eğitim Düzeyi" "Eğitim Düzeyi(0)" anlamına mı gelmektedir. Yani sizin kodlamanıza göre Üniversite. Öyle ise "Eğitim Düzeyi"nde neden B ya da Odd Ratio gibi değerler bulunmamaktadır? Bu kısmı açıklayabilir misiniz?

[@ercubercu]

Birden fazla kategorisi olan kategorik verilerde bu durumla ben de karşılaştım ve kafa karışıklığı yarattı. Hatta daha fazla kategorisi olan değişkende kategori sayısının azaltmak için recode into different variables seçeneğini kullanıp 3 kategoriye düşürdüğümde de yine log reg tablosunda spss sizinki gibi numarasız 1 ve 2 olarak numaralandırdı. Bu durumda bu sonucu nasıl değerlendirmeliyiz?

[@TezYardımPlatformu]

Merhaba, videoda aslında bu durumu anlatıyorum. İlk kategoriyi her zaman 0 olarak kodluyoruz. Yanında numara yazmayan 0'ı belirtiyor. Sonrakiler zaten 1 ve 2 kodlarına sahip. Videoda yaptığım gibi değerlendirmek gerekiyor. Buradan kısaca bir şey yazmam sizi yanıltır. Eğer isterseniz şu videoyu izleyebilirsiniz: kzbin.info/www/bejne/pKW6fmhmgb16htU

[@mervebahadroglu9695]

Hocam merhaba, öncelikle anlatımınız için çok teşekkürler :) size bir kaç sorum vardı, mesela yaş değişkeni için odds oranını nasıl hesaplarsınız? soruyu sorma nedenim yaş gibi kategorik olmayan bağımsız bir değişkenimde bağımlı değişkenim üzerinde odds oranı çok yüksek çıkıyor nereyi kaçırdığımı bilemiyorum, sorumun üzeri çok kapalı farkındayım umarım anlatabilmişimdir, çok teşekkürler

[@TezYardımPlatformu]

Rica ederim. Sorunuzu anlıyorum yalnız videodan farklı bir şey söyleyemeyeceğim.

[@gulsumylmaz1592]

hocam istatistik bilgim zayıf olmasına rğmen gerçekten sizin sayenizde anlıyorum ve öğreniyorum çok teşekkür ederim. bir sorum olacaktı univariate regresyon analizi sonucu anlamlı çıkan değerleri , multivariate regresyon analizinde anlamlı olmayabiliyor. Yine de risk artıyor diyebilir miyiz ? her iki analizde anlamlı çıkan değerlere bağımsız risk faktörüdür denilebilir mi? çalışmalarda bunu nasıl ifade etmek lazım ?

[@TezYardımPlatformu]

Risk ifadesi ile ne anlatmak istediğinizi maalesef anlayamadım. Ancak şunu söyleyeyim: ikili regresyonda anlamlı olan ilişkiler çoklu regresyonda anlamsıza dönebilir. Bunun nedeni bağımsız değişkenlerin birbirini etkiliyor olması. Bunun üzerinden yorumlar yapabilirsiniz.

[@gulsumylmaz1592]

@@TezYardımPlatformu bir kısım analiz sonuçlarında; univariate regresyon analizinde anlamlı p değerleri bulundu ve OR'a göre risk artışı var diye yorumladığımız değişkenlerin, multivariate analizde p değerleri anlamı değil. ancak bazılarında da univariate ve multivariate analizlerin her ikisi de anlamlı .ilk durumda da risk artışından bahsedebilir miyiz? diye sormak istemiştim. bu iki durumu tartışma kısmında nasıl yazmak uygun olur emin olamadım

[@ayseguven-ev9yp]

Merhabalar hocam, kurduğum modelde model anlamlı ama katsayılar anlamsız çıkıyor. Sebebinin birbirleriyle ilişkilerinin olabileceği denmiş. Böyle midir? Birde bunu gidermek için ridge lojistik regresyon önermişler. Siz de mi bunu önerirsiniz? bu yöntem SPSS ile yapılabiliyor mu?

[@TezYardımPlatformu]

Bu yöntemi maalesef bilmiyorum. Belirttiğiniz konuda maalesef bilgim yok.

[@YeldaYener]

Öncelikle bu güzel anlatımınız için teşekkürler. Hocam modelin bağımsız değişkenlerini tek tek denerken bağımsız değişkenleri tanımlardan 0-1'leri verirken olma durumlarına göre verirseniz kolay yorumlarsınız demiştiniz. Acaba ben mi konuyu anlayamadım. En son tüm değişkenleri eklerken sadece cinsiyette last seçeceğinizi düşünmüştüm. Çünkü kadınlarda olma olasılığının yüksek olabileceğini tahmin ediyorum demiştiniz. Diğerlerini first yaparsanız demiştim. Yoksa bu veri girişinden bağımsız mı fist last seçimi? Çünkü siz cinsiyete ek eğitim düzeyini de last seçtiniz?Ebeveyn kaybı first onu anladım.

[@TezYardımPlatformu]

Merhaba. Fırat last meselesinde istediğiniz gibi yapabilirsiniz. Sadece ne yaptığınızı bir kenara not edin ve değerlendirmenizi ona göre yapın yeter.

[@YeldaYener]

@@TezYardımPlatformu çok teşekkürler

[@muratyalcin4753]

emeğinize sağlık hocam

[@TezYardımPlatformu]

Teşekkür ederim.

[@muratyalcin4753]

hocam peki çoklu doğrusal regresyonda olduğu gibi lojistik regresyonda da bir model oluşturmamız gerekmiyor mu? Mesela videoda anlattığınız örneğe uygun olarak bir model kurabilir miyiz?

[@TezYardımPlatformu]

Tabi ki. Bir modeliniz mutlaka olmalı. Videodaki gibi olabilir.

[@muratyalcin4753]

@@TezYardımPlatformu hocam ben videoda bir model göremedim, ben mi kaçırdım acaba

[@TezYardımPlatformu]

@@muratyalcin4753 Bir model olarak anlatmıyorum ancak sonuçta analizi bir modele göre yapıyoruz. Onu kastetmiştim. Bağımsız değişkenler var, bağımlı değişken var. Bu da bir model.

[@alperenkorkmaz6856]

Çok güzeldi teşekkürler

[@TezYardımPlatformu]

Rica ederim, faydalı olduysa ne mutlu bana.

[@wertyasad11]

Hocam Ebeveyn kaybı B değeri -2,890 olarak bulunsaydı ve Odds oranı 18 olarak çıksaydı yorum olarak ebeveyn kaybı yaşamayanların klinik depresyon görülme oranı ebeveyn kaybı olanları 18 katı mı denilecekti. Sadece B'deki - işaretinden dolayı yorumun yönü mü değişecekti acaba

[@TezYardımPlatformu]

Evet, yorumun yönü değişecekti.

[@erkanilter2891]

Hocam öncelikle emeğinize sağlık. Bağımlı değişkenin Likert ölçeği ile ölçüldüğü bir çalışmada hangi regresyon modeli uygundur?

[@TezYardımPlatformu]

Bu çok geniş bir soru. Bağımsız değişken ne şekilde? Buna göre değişir.

[@erkanilter2891]

@@TezYardımPlatformu bağımsız değişken de likert ölçeği ile elde edilmiş veri setide dahil kategorik verilerden oluşmaktadır

[@TezYardımPlatformu]

Hem bağımlı değişken hem bağımsız değişken likert tipinde ise bu durumda normal regresyon yapacaksınız. Basit doğrusal regresyon.

[@erkanilter2891]

@@TezYardımPlatformu normal dağılım şartinı sağlamıyor sayın hocam.

[@TezYardımPlatformu]

@@erkanilter2891 Bu durumda regresyon yapamazsınız. Z skoruna çevirip, +-3 dışında kalanları atmalı ve normal dağılımı sağlamalısınız. Normal dağılım videomuzda bunu anlatıyoruz.

[@zekaialyat6550]

Lojistik regresyonda sig.

[@TezYardımPlatformu]

Anlamsız çıkarsa anlamlı etkisi vardır diyemezsiniz. Etkisi olabilir ama bu anlamlı olmaz.

[@suatmahser4045]

Merhabalar hocam, hosmer lemeshow sonu 0,049 çıktı. Bu noktada modeli geçersiz mi kabul etmem gerekiyor?

[@TezYardımPlatformu]

Hayır, sorun yok. Tüm değerler ideal çıkacak diye bir kural yoktur. Devam edebilirsiniz. Bunu raporlamadan da devam edebilirsiniz.

[@gokhandagl968]

hocam bağımısz değişkenler arası ilişkide 0,6 yada 08 uzerı olamaması gerekıyor ya hanı eğitim düzeyi ve ebevyn kaybı arasındakı ılıskıye kı kare ıle bakıp cramer v yemı bakalım

[@TezYardımPlatformu]

Hayır, basit korelasyon analizi ile bakmak yeterli olacaktır.

[@gokhandagl968]

@@TezYardımPlatformu öncelikle ilginiz için tşkler iki kategorik değişken için spearman bakın dediniz sanırım 👍

[@oguzkarakus8330]

​@@gokhandagl968merhabalar aslında tam da sormak istediğim soruyu sormuşsunuz. Kategorik değişkenler arasında korelasyon bakabilmemiz mümkün mü sanki korelasyon sürekli değişkenler arasındaki ilişkinin göstergesi. Kategorik değişkenler arasındaki ilişkiyi nasıl kontrol edebiliriz acaba 🤔

[@meyratel7529]

hocam merhaba bir sorum olacaktı, variables not in equation tablosunda sig. değeri 0.05ten küçük, ancak block1deki variables in the equation sig. değeri 0.05ten büyük hangisini baz almalıyım ve nedeni ne olabilir? Kurduğum modelde hosmer de 0.05ten büyük

[@TezYardımPlatformu]

Merhaba, buna bazen ben de rastlıyorum. Not in the equation bölümü biraz tahmin gibi. Bunu dikkate almayın. Aşağıda block 1'de ne varsa onu dikkate alın. Kolay gelsin.

[@meyratel7529]

@@TezYardımPlatformu teşekkür ederim hocam 🌸

[@meyratel7529]

Tekrar merhaba hocam, odds oranını gözlem tablosuna göre hesapladığımda lojistik regresyon sonucundan 1-1.5 (manuel hesaplama 5.3; lojistik sonucu 6.51) puan daha aşağısında buluyorum. Değişkenimin modelde olması anlamlı olmasına rağmen böyle bir sonuç normal mi

[@TezYardımPlatformu]

Normal değil gibi görünüyor. Yalnız verileri görmediğim için maalesef sorun nedir bilemiyorum. Bizim odds oranı videosuna göre kontrol eder misiniz.

[@meyratel7529]

@@TezYardımPlatformu teşekkür ederim hocam, şimdi o videoya göre de hesapladığımda aynı değer çıkıyor 5.3

[@muratyalcin4753]

hocam, 4 bağımsız değişken ile lojistik regresyon yapıyorum. Tek tek analiz ettiğimde herbiri anlamlı çıkıyor. ancak bu dört değişkeni birlikte analiz ettiğimde hepsi anlamsız çıkıyor. bu mümkün müdür acaba. sebebi ne olabilir. teşekkür ederim.

[@TezYardımPlatformu]

Evet, bu mümkün olabilir. Yalnız en azından birisi anlamlı çıkıp tüm etkiyi üstüne almalıydı diye düşünüyorum. Çoklu regresyonda değişkenler anlamsıza dönerse bir değişkenin sppressor yani baskın etkisi vardır şeklinde yorumlanıyor. Bu olmalıydı gibi...