Lojistik Regresyon Analizi Spss

Lojistik Regresyon Analizi: SPSS Kullanarak Adım Adım Rehber

Lojistik regresyon analizi, bağımlı değişkenin ikili (0 veya 1) olduğu durumlarda kullanılan bir istatistiksel analiz yöntemidir. Lojistik regresyon analizi, bağımlı değişkeni etkileyen bağımsız değişkenleri belirlemek ve bu değişkenlerin bağımlı değişken üzerindeki etkisini ölçmek için kullanılır.

Lojistik regresyon analizi, birçok farklı alanda kullanılır. Örneğin, pazarlamada müşteri davranışlarını tahmin etmek, sağlık alanında hastalık riskini belirlemek ve finans alanında kredi riskini değerlendirmek için kullanılır.

Lojistik Regresyon Analizi Nasıl Yapılır?

Lojistik regresyon analizi, SPSS kullanılarak kolayca yapılabilir. Aşağıdaki adımları izleyerek lojistik regresyon analizi yapabilirsiniz:

SPSS’i açın ve veri dosyanızı yükleyin.
“Analyze” menüsünden “Regression” alt menüsünü seçin ve “Logistic Regression” seçeneğine tıklayın.
“Dependent Variable” kutusuna bağımlı değişkeninizi seçin.
“Independent Variables” kutusuna bağımsız değişkenlerinizi seçin.
“Options” düğmesine tıklayın ve “Method” bölümünden “Enter” seçeneğini seçin.
“OK” düğmesine tıklayın.

SPSS, lojistik regresyon analizi sonuçlarını bir çıktı raporunda sunacaktır. Çıktı raporunda, bağımsız değişkenlerin bağımlı değişken üzerindeki etkisini gösteren katsayıları, bu katsayıların anlamlılık değerlerini ve modelin uyumunu gösteren istatistikleri bulabilirsiniz.

Lojistik Regresyon Analizi Sonuçlarını Nasıl Yorumlarsınız?

Lojistik regresyon analizi sonuçlarını yorumlamak için aşağıdaki adımları izleyebilirsiniz:

Bağımsız değişkenlerin bağımlı değişken üzerindeki etkisini gösteren katsayıları inceleyin. Pozitif katsayılar, bağımsız değişkenin bağımlı değişkeni artırdığını gösterirken, negatif katsayılar, bağımsız değişkenin bağımlı değişkeni azalttığını gösterir.
Katsayıların anlamlılık değerlerini inceleyin. Anlamlılık değeri 0,05’ten küçük olan katsayılar, istatistiksel olarak anlamlıdır. Bu, bağımsız değişkenin bağımlı değişken üzerinde anlamlı bir etkiye sahip olduğunu gösterir.
Modelin uyumunu gösteren istatistikleri inceleyin. Modelin uyumunu gösteren en önemli istatistik, Nagelkerke R kare değeridir. Nagelkerke R kare değeri, 0 ile 1 arasında değişen bir değerdir. Değeri ne kadar yüksek olursa, modelin uyumu o kadar iyidir.

Lojistik Regresyon Analizi Hakkında Faydalı Siteler ve Dosyalar