Jamovi ile Korelasyon ve Regresyon Analizi

Veri bilimi ve istatistikte korelasyon ve regresyon analizi, değişkenler arasındaki ilişkiyi anlamada temel rol oynar. Korelasyon, iki değişkenin birbiriyle nasıl ilişkili olduğunu gösterirken; regresyon, bir değişkenin diğerine bağlı olarak nasıl değiştiğini tahmin eder.

Jamovi ile bu analizler, kullanıcı dostu bir arayüzle yapılabilir. Özellikle sosyal bilimler, sağlık, ekonomi ve eğitim gibi alanlarda bu analizler veriye dayalı kararlar için kritik öneme sahiptir.

---

Jamovi’de Korelasyon Analizi

Korelasyon Nedir?

Korelasyon, iki sürekli değişken arasındaki doğrusal ilişkinin yönünü ve gücünü gösterir.

• Pozitif Korelasyon: Değişkenlerden biri artarken diğeri de artar.

• Negatif Korelasyon: Biri artarken diğeri azalır.

• 0’a yakınsa: İlişki zayıf ya da yoktur.

Jamovi’de Korelasyon Analizi Nasıl Yapılır?

1. Menüden: Analyses > Regression > Correlation Matrix

2. Analiz edilecek sürekli değişkenleri seçin.

3. Pearson, Spearman veya Kendall korelasyon tiplerinden birini seçin.

4. “Flag significant correlations” kutusunu işaretleyerek istatistiksel olarak anlamlı ilişkiler vurgulanabilir.

Korelasyon Türleri:

• Pearson Korelasyonu: Normal dağılan veriler için uygundur.

• Spearman Korelasyonu: Sıralı (ordinal) veya normal dağılmayan veriler için idealdir.

• Kendall’s Tau: Küçük veri setlerinde kullanılır.

Grafiksel Yorum:

Jamovi, korelasyon analizi sonucunda ilişki matrisini ve ilişkili değişkenler arasındaki dağılım grafiğini (scatter plot) de sunar.

---

Jamovi’de Regresyon Analizi

Regresyon Nedir?

Regresyon analizi, bir bağımlı değişkenin (Y) bir veya daha fazla bağımsız değişken (X) ile nasıl değiştiğini modelleyen yöntemdir.

• Basit Doğrusal Regresyon: Bir X → bir Y

• Çoklu Regresyon: Bir Y → birden fazla X

Jamovi’de Basit Doğrusal Regresyon

1. Menüden: Analyses > Regression > Linear Regression

2. Dependent Variable: Bağımlı değişken

3. Covariates: Bağımsız değişken(ler)

4. İsteğe göre “Confidence Interval”, “R²”, “Standardized coefficients (Beta)” gibi kutucuklar işaretlenebilir.

Örnek: Sınav puanı = β₀ + β₁*çalışma süresi

Regresyon Çıktılarının Yorumu:

• R² (R-kare): Modelin açıklama gücü (0-1 arası)

• β Katsayıları: Bağımsız değişkenlerin etkisi

• p-değerleri: Etkinin anlamlılığı

• Standard Error: Tahminin güvenilirliği

Regresyon Denklemine Erişim:

Jamovi analiz sonucunda otomatik olarak regresyon denklemini verir. Bu denklem, tahmin ve modelleme çalışmalarında kullanılır.

---

Çoklu Regresyon Analizi

Birden fazla bağımsız değişkenin, bir bağımlı değişken üzerindeki etkisi test edilir.

Örnek: Gelir düzeyini tahmin etmek için yaş, eğitim yılı ve meslek kullanmak

Jamovi ile bu analizlerde:

• Bağımsız değişkenlerin bireysel etkisi test edilir.

• Varyans açıklama oranı artar.

• Etkileşim terimleri eklenebilir (X1 * X2)

---

Varsayım Testleri

Regresyon analizinde şu varsayımlar test edilmelidir:

1. Doğrusallık

2. Normallik

3. Çoklu Doğrusal Bağlantı (Multicollinearity)

4. Varyansın Homojenliği (Homoscedasticity)

5. Bağımsız Hatalar

Jamovi, artık “Model Fit” ve “Residuals” sekmeleriyle bu varsayımlara ilişkin detaylı grafik ve sonuçlar sunmaktadır.

---

Scatter Plot ile İlişki Görselleştirme

Jamovi, korelasyon ve regresyon analizlerinde “Scatterplot” oluşturma imkânı sunar:

• X ekseni: Bağımsız değişken

• Y ekseni: Bağımlı değişken

• Doğrusal trend çizgisi ile ilişki düzeyi grafiksel olarak gözlemlenebilir

---

Standartlaştırılmış Katsayılar (Beta)

Beta katsayıları, farklı ölçeklerdeki değişkenlerin etkilerini karşılaştırmayı sağlar. Jamovi’de bu değerler kolayca elde edilebilir.

Yorum:

• En büyük mutlak değere sahip Beta, modele en fazla katkı yapan değişkendir.

---

Outlier (Aykırı Değer) Kontrolü

Regresyon analizinde aykırı gözlemler modelin performansını etkileyebilir. Jamovi, artık “Casewise diagnostics” özelliği ile istatistiksel açıdan uç veri noktalarını listeler ve etkilerini raporlar.

---

Uygulama Alanları

• Eğitim: Öğrenci başarısını etkileyen faktörlerin belirlenmesi

• Psikoloji: Davranış değişkenleri arasındaki ilişkiler

• Tıp: Belirli tedavi değişkenlerinin sağlık sonuçlarına etkisi

• Pazarlama: Satış tahminleri, kampanya etkisi

• Finans: Risk modellemesi, yatırım tahminleri

---

Sonuç

Jamovi, hem korelasyon hem de regresyon analizlerini kullanıcı dostu bir şekilde gerçekleştirmek isteyenler için ideal bir araçtır. Analiz süreci kolay, çıktılar ise ayrıntılı ve bilimsel raporlara doğrudan aktarılabilir niteliktedir.

Temel ilişki tespiti (korelasyon) ve tahminleme (regresyon) süreçleri için Jamovi, sezgisel, pratik ve güçlü bir çözüm sunar.

Veri, modern dünyanın en değerli varlıklarından biri haline gelmiştir ve iş dünyasında, araştırmada ve karar verme süreçlerinde kritik bir rol oynamaktadır. Biz, veri analizi konusundaki tutkulu bir topluluk olarak, veri biliminin ve analizinin gücünü vurguluyoruz. Web sitemiz, işletmelerden akademisyenlere ve veri meraklılarına kadar herkesin veri analizi becerilerini geliştirmesine yardımcı olmayı amaçlayan bir kaynaktır. Misyonumuz, veri analizi sürecini anlaşılır ve erişilebilir hale getirmek, verilerin içinde gizlenen değeri açığa çıkarmak ve daha bilinçli kararlar almalarını desteklemektir.

Web sitemiz, geniş bir veri analizi yelpazesi sunmaktadır. Hangi sektörde olursanız olun veya hangi veri analizi aracını kullanıyorsanız kullanın, ihtiyaçlarınıza uygun hizmetler sunuyoruz. SPSS, R, Python, Excel veya diğer analiz araçlarını kullanarak veri madenciliği, hipotez testleri, regresyon analizi, zaman serisi tahmini, segmentasyon ve daha fazlasını içeren çeşitli analiz türlerini kapsarız. Ayrıca, öğrenmeyi kolaylaştırmak için zengin kaynaklar, öğreticiler ve interaktif araçlar sunuyoruz.