Regresyon Analizi Spss Yorumlama

Regresyon Analizi SPSS Yorumlama

Regresyon analizi, bir veya daha fazla bağımsız değişkenin bir bağımlı değişken üzerindeki etkisini inceleyen bir istatistiksel yöntemdir. SPSS, regresyon analizi için yaygın olarak kullanılan bir yazılım programıdır.

Regresyon analizi sonuçlarını yorumlamak için aşağıdaki adımlar izlenebilir:

Model Özeti Tablosu

Model özeti tablosu, regresyon modelinin genel uyumunu gösterir. Aşağıdaki bilgileri içerir:

R: Modelin uyumunu ölçen bir istatistiktir. 0 ile 1 arasında değişir ve 1’e yaklaştıkça modelin uyumu artar.
R Kare: Modelin açıkladığı varyansın oranıdır. 0 ile 1 arasında değişir ve 1’e yaklaştıkça modelin açıkladığı varyans artar.
Ayarlanmış R Kare: Örneklem büyüklüğünü dikkate alan bir R Kare ölçüsüdür. Ayarlanmış R Kare, R Kare’den daha güvenilir bir uyum ölçüsüdür.
Standart Hata: Modelin tahminlerindeki ortalama hatayı ölçer. Standart hata küçükse, modelin tahminleri daha güvenilirdir.
ANOVA Tablosu

ANOVA tablosu, regresyon modelinin anlamlılığını test eder. Aşağıdaki bilgileri içerir:

F: Modelin anlamlılığını test eden bir istatistiktir. F değeri büyükse, model anlamlıdır.
p-değeri: Modelin anlamlılığını test eden bir olasılık değeridir. p-değeri küçükse, model anlamlıdır.
Katsayı Tablosu

Katsayı tablosu, bağımsız değişkenlerin bağımlı değişken üzerindeki etkisini gösterir. Aşağıdaki bilgileri içerir:

Katsayı: Bağımsız değişkenin bağımlı değişken üzerindeki etkisini ölçen bir değerdir. Katsayı pozitifse, bağımsız değişken bağımlı değişkeni artırır. Katsayı negatifse, bağımsız değişken bağımlı değişkeni azaltır.
Standart Hata: Katsayının tahminlerindeki ortalama hatayı ölçer. Standart hata küçükse, katsayının tahmini daha güvenilirdir.
t-değeri: Katsayının anlamlılığını test eden bir istatistiktir. t-değeri büyükse, katsayı anlamlıdır.
p-değeri: Katsayının anlamlılığını test eden bir olasılık değeridir. p-değeri küçükse, katsayı anlamlıdır.
Kalıntı Analizi

Kalıntı analizi, regresyon modelinin tahminlerindeki hataları inceler. Aşağıdaki bilgileri içerir:

Kalıntılar: Modelin tahminleri ile gerçek değerler arasındaki farklardır. Kalıntılar küçükse, modelin tahminleri daha güvenilirdir.
Normallik Grafiği: Kalıntıların normal dağılımını gösteren bir grafiktir. Kalıntılar normal dağılım gösteriyorsa, modelin tahminleri daha güvenilirdir.
Homojenlik Grafiği: Kalıntıların varyansının sabit olup olmadığını gösteren bir grafiktir. Kalıntıların varyansı sabitse, modelin tahminleri daha güvenilirdir.

Faydalı Siteler ve Dosyalar