Yapay zekadan makale özeti
- Kısa
- Ayrıntılı
- Bu video, bir eğitim içeriği olup, konuşmacı SPSS programında çoklu doğrusal regresyon analizinin nasıl yapılacağını adım adım anlatmaktadır.
- Video, basit ve çoklu doğrusal regresyonun temel farklarını açıklayarak başlıyor, ardından iş tatmini, örgütsel stres ve mobbingin örgütsel bağlılık üzerindeki etkilerini inceleyen bir örnek üzerinden hipotezler kuruluyor. Daha sonra regresyon analizinin ön şartları (bağımlı değişkenin eşit aralıklı veya eşit oranlı olması, değişkenlerin normal dağılıma sahip olması, değişkenler arasında doğrusal ilişki olması, çoklu bağlantılılık ve uç değerler) kontrol ediliyor ve SPSS programında analiz adımları gösteriliyor.
- Eğitim içeriğinde ayrıca Cox Distance istatistiğinin incelenmesi, uç değerlerin tespit edilmesi, tahminlere ait hataların normal dağılması ve eş varyanslılık gibi ön şartların nasıl kontrol edileceği, grafiklerin nasıl yorumlanacağı ve sorunlu gözlemlerin nasıl tespit edileceği detaylı olarak anlatılmaktadır. Video, sorunlu gözlemin veri setinden çıkarılması ve regresyon analizinin tekrarlanması önerisiyle sonlanıyor.
- 00:17Regresyon Analizi Tanıtımı
- Bu videoda SPSS ile çoklu doğrusal regresyon analizinin nasıl yapıldığı anlatılacaktır.
- Öncelikle basit ve çoklu regresyonun ne olduğu ve birbirinden farkları hatırlatılacaktır.
- Basit doğrusal regresyon analizinde bir bağımsız ve bir bağımlı değişken bulunurken, çoklu doğrusal regresyon analizinde birden fazla bağımsız ve bir bağımlı değişken bulunmaktadır.
- 01:29Hipotez Kurma
- Örnek hipotez: "İş tatmini, örgütsel stres ve mobbing örgütsel bağlılığı anlamlı olarak etkilemektedir" şeklinde kurulabilir.
- H1a hipotezi: "İş tatmini örgütsel bağlılığı pozitif yönde ve anlamlı olarak etkilemektedir" şeklinde kurulabilir.
- H1b hipotezi: "Örgütsel stres örgütsel bağlılığı negatif yönde ve anlamlı olarak etkilemektedir" şeklinde kurulabilir.
- H1c hipotezi: "Mobbing örgütsel bağlılığı negatif yönde ve anlamlı olarak etkilemektedir" şeklinde kurulabilir.
- 03:00Çoklu Regresyon Analizinin Ön Şartları
- Çoklu regresyon analizinin ilk ön şartı, bağımlı değişkenin eşit aralıklı veya eşit oranlı ölçme düzeyinde ve sürekli değişken olmasıdır.
- İkinci ön şart, değişkenlerin tamamının normal dağılıma sahip olmasıdır.
- Üçüncü ön şart, değişkenler arasında (bağımsız değişkenler ve bağımlı değişken arasında) doğrusal ilişki olmasıdır.
- 04:14Doğrusallık Testi
- Doğrusallık testi, dağılım grafiği (saçlım diyagramı) yardımıyla yapılır.
- X eksenine bağımsız değişkenler, Y eksenine bağımlı değişken atılarak grafik oluşturulur.
- Grafik üzerine çift tıklayıp "Fitline Add Total" butonuna tıklayarak regresyon doğrusu eklendiğinde, değişkenler arasında doğrusal ilişki olduğu görülür.
- 05:51Doğrusallık Testinin Uygulanması
- Doğrusallık testi, iş tatmini ile örgütsel bağlılık arasında yapıldığında, değişkenlerin regresyon doğrusuna az çok paralel şekilde uzandığı görülür.
- Örgütsel stres ile örgütsel bağlılık arasında yapılan testte, soldan sağa doğru inen bir dağılım ve regresyon doğrusu görülür.
- Mobbing ile örgütsel bağlılık arasında yapılan testte de soldan sağa doğru alçalan bir regresyon doğrusu görülür, böylece üçüncü ön şart olan doğrusallıkın sağlanmış olduğu tespit edilir.
- 07:36Doğrusal Regresyon Analizi Yapma
- Regresyon analizi için öncelikle bağımlı değişken olarak örgütsel bağlılık, bağımsız değişkenler olarak iş tatmini, örgütsel stres ve mobbing değişkenleri seçilir.
- Enter metodu varsayılan olarak seçilir ve bu metot ile tüm bağımsız değişkenler aynı anda regresyon analizine dahil edilir.
- Regresyon analizi seçenekleri için istatistikler, grafikler ve kaydetme seçenekleri menülerinden gerekli seçenekler işaretlenir.
- 08:53Regresyon Analizi Seçenekleri
- İstatistikler menüsünde tahminler ve %95 güven aralığı, model uyumu, tanımlayıcı betimsel istatistikler, kısmi korelasyonlar, çoklu bağlantılılık ön şartı ve hatalar ile ilgili varsayımlar işaretlenir.
- Grafikler menüsünde Z-predicted değerlerin X ekseninde, hata değerlerinin Z-residual değerlerinin Y ekseninde gösterilmesi ve histogram ile normal olasılık grafiği işaretlenir.
- Kaydetme menüsünde Cook's mesafe seçeneği işaretlenerek hatalarla ilgili istatistikler veri setine eklenir.
- 12:13Regresyon Analizi Ön Şartlarının İncelenmesi
- Çoklu bağlantılılık ön şartı için korelasyon tablosunda bağımsız değişkenler arasındaki korelasyon katsayılarının 0,80'den büyük olmaması gerekir.
- Gözlem değerleri içinde uç değerler olmaması için standart hata değerlerinin -3,29 ile +3,29 arasında yer alması ve Cook's mesafe değerinin 1'den fazla olmaması gerekir.
- Uç değerler veri setindeki satır numaralarıyla tespit edilebilir ve bu değerlerin diğer ölçeklere verilen cevaplar bir bütün olarak değerlendirildiğinde tahmin dışında kalması nedeniyle uç değer olarak tespit edilir.
- 16:56Cox Distance İstatistiği ve Uç Değer Kontrolü
- Veri görünümünde her katılımcı için Cox distance istatistiği hesaplanmış ve 121. katılımcının Cox distance puanının 1'in üzerinde olduğu (1.427) tespit edilmiştir.
- 121. katılımcının Cox distance istatistiğinin 1'in üzerinde olması, beşinci ön şart olan gözlem değerleri içerisinde uç değerler olmaması şartının sağlanmadığını göstermektedir.
- Bu durumda ya bu kişinin cevapları tekrar kontrol edilmeli ya da ölçekleri okumadan cevap verdiği düşünülebilir ve veri setinden çıkarılmalıdır.
- 18:13Tahminlere Ait Hataların Normal Dağılımı
- Altıncı ön şart olan tahminlere ait hataların normal dağılması, raporda bulunan grafikten kontrol edilmektedir.
- Grafikte sütunların çan eğrisine uygun şekilde yer alması beklenirken, küçük bir sütunun diğerlerinden uzakta tek başına yer aldığı ve eğrinin belli bir noktadan sonra düzleştiği görülmektedir.
- Bu durum, tahminlere ait hataların normal dağılmadığını ve altıncı ön şartın sağlanmadığını göstermektedir.
- 19:00Eş Varyansılık Kontrolü
- Yedinci ön şart olan eş varyansılık (homoskedastiklik), raporda bulunan son grafikten kontrol edilmektedir.
- Grafikte gözlem değerlerinin dikdörtgen şeklinde bir dağılım göstermesi beklenirken, bir gözlem değerinin diğerlerinden ayrık bir şekilde durduğu görülmektedir.
- Grafik üzerine çift tıklayarak ve veri etiketlerini göstererek, bu ayrık gözlem değerinin 121. katılımcı olduğu tespit edilmiştir.
- Bu durum, 121. katılımcının eş varyansılık ön şartını bozduğunu göstermektedir ve bu katılımcının veri setinden çıkartılması gerektiği belirtilmiştir.