Yapay zekadan makale özeti
- Kısa
- Ayrıntılı
- Bu video, bir konuşmacının SPSS programında düzenleyici değişken (moderatör değişken) analizinin nasıl yapılacağını anlattığı eğitim içeriğidir.
- Video, düzenleyici değişken analizinin SPSS'te PROCESS eklentisi (High yöntemi) ile nasıl yapılacağını adım adım göstermektedir. İlk bölümde analizin ön şartları ve PROCESS eklentisinin yükleme süreci anlatılırken, ikinci bölümde anlamlılık değerlerinin yorumlanması ve düzenleyici değişkenin kategorik olduğu durumlarda (örneğin cinsiyet) analiz sonuçlarının nasıl yorumlanacağı açıklanmaktadır.
- Videoda ayrıca regresyon grafiklerinin nasıl oluşturulacağı ve yorumlanacağı gösterilmekte, PROCESS sonuçlarının regresyon analizleriyle karşılaştırılması yapılarak PROCESS'in sunduğu avantajlar vurgulanmaktadır.
- 00:15Düzenleyici Değişken Analizi Hakkında Giriş
- Bu videoda düzenleyici değişken (moderatör değişken) analizinin SPSS'te PROCESS eklentisi ile nasıl yapıldığı anlatılacak.
- Düzenleyici değişkenin ne olduğu bilinmiyorsa, önce bu konu hakkında ayrı bir video izlenmesi öneriliyor.
- Videoda kullanılan veriler daha önce regresyon analizleri ile yapılan bir analizin ait olduğu ve düzenleyici değişken analizinin mantığı ve ön şartları daha önceki videoda detaylı olarak anlatıldığı belirtiliyor.
- 01:06PROCESS Eklentisinin Kullanımı
- Analiz yapmak için önce "Analiz" menüsünden "Regresyon" seçeneğine gelinmeli ve orada "PROCESS eklentisi" bulunmalı.
- Eğer eklentiyi göremezseniz, bunun SPSS'e yüklenmemiş olduğu anlamına gelir ve önce indirip yüklemeniz gerekiyor.
- Eklentiyi yükledikten sonra açılan pencerede sol tarafta veri setindeki değişkenler yer alır ve araştırma sorunuz doğrultusunda bu değişkenleri sağ taraftaki kısımlara aktarmalısınız.
- 01:47Değişkenlerin Aktarılması
- Araştırma sorusu "X ile Y arasındaki ilişkide M'nin düzenleyici bir etkisi var mıdır?" şeklindeyken, Y bağımlı değişkeni, X bağımsız değişkeni ve M düzenleyici değişkeni olarak belirlenir.
- Bağımlı değişken (Y) ve bağımsız değişken (X) sırasıyla ilgili bölgelere atılır, ancak X ile M arasında çoklu bağlantılı problem olduğu için X değişkeni standardize hale (Z skoru) getirilir.
- Düzenleyici değişken (M) de standardize hali ile "moderatör" kısmına atanır.
- 03:05Model Seçimi ve Seçenekler
- Düzenleyici değişken analizinde Model 1 kullanılması gerekir çünkü tek bir değişkenin X ile Y arasındaki ilişkide düzenleyici rolünün olup olmadığı test ediliyor.
- "Options" kısmında "Görsel çıktı" ve "X-M etkileşimleri için test" seçenekleri işaretlenmelidir.
- Ayrıca "Eksi bir standart sapma, ortalama ve artı bir standart sapma" seçenekleri işaretlenerek ve raporda gösterilecek ondalık basamak sayısı ayarlanarak analiz başlatılır.
- 04:25Sonuçların Yorumlanması
- Raporda hangi modelin kullanıldığı, bağımlı, bağımsız ve düzenleyici değişkenlerin kim olduğu ile örneklem büyüklüğü (30 kişi) belirtilir.
- Etkileşim teriminin anlamlılığı (p<0,05) düzenleyici değişkenin varlığını gösterir; pozitif katsayı ilişkiyi güçlendirirken, negatif katsayı ilişkiyi zayıflatır.
- PROCESS'in avantajı, regresyon tablolarında bulunmayan ek bilgiler sunmasıdır ve R-kare değeri ile modelin katkısını değişim değerinden görebilirsiniz.
- 07:57Düzenleyici Değişkenin Etkisi
- Düzenleyici değişkenin ortalamasında modele katkısı anlamlıdır, ancak ortalamasının bir standart sapma aşağısında anlamlı değildir.
- Düzenleyici değişkenin ortalamasının bir standart sapma üstünde olduğu durumda modele etkisi anlamlıdır.
- Anlamlılık değerlerinde 0,05'ten küçük olanlar anlamlı etki gösterirken, 0,05'ten büyük olanlar anlamlı etki göstermez.
- 08:37Z Skoru ve Standartlaştırma
- Bağımsız ve düzenleyici değişkenlerin z skoru haline dönüştürülmesi, dağılımın aritmetik ortalamasının 0 ve standart sapmasının 1 haline gelmesini sağlar.
- Standartlaştırma yapılmadıysa, ortalama değeri ve ortalamanın bir standart sapma altı ile üstü değerleri görünecektir.
- Düzenleyici değişkenin (örneğin yaş) etkisi, ortalama değerinde (35) anlamlı iken, bir standart sapma altındayken (25) anlamlı değil, bir standart sapma üstünde (45) tekrar anlamlı olmaktadır.
- 10:25Grafik Üretme ve Yorumlama
- İES programı kullanılarak düzenleyici değişken etkisini görselleştiren bir grafik üretilerek çalışma daha kolay yorumlanabilir.
- Grafik oluşturma için gerekli kodlar kopyalanıp, "Syntax" penceresinde yapıştırılıp çalıştırılmalıdır.
- Grafikte regresyon doğruları, düzenleyici değişkenin farklı değerlerinde bağımlı ve bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi gösterir.
- 13:09Kategorik Düzenleyici Değişken Analizi
- Kategorik düzenleyici değişken (örneğin cinsiyet) analizinde etkileşim teriminin anlamlı olup olmadığına bakılır.
- Cinsiyetin düzenleyici bir rolü olduğu, erkek-kadın olmanın farklı etkileri olduğu tespit edilir.
- Erkeklerde (kod 1) ilişki neredeyse yatayken, kadınlarda (kod 2) eğim yüksek olan güçlü bir ilişki olduğu görülmektedir.