Jamovi ile Temel ve İleri Regresyon Analizi

Regresyon analizi, temel anlamda değişkenler arasındaki ilişkiyi ölçmek için kullanılırken, ileri düzey regresyon teknikleri bu ilişkileri daha derinlemesine modellemek ve karmaşık yapıları çözümlemek amacıyla tercih edilir. Jamovi, hem temel hem de ileri regresyon analizleri için kullanıcı dostu, güçlü ve açık kaynaklı bir platform sunar.

Bu yazıda önce temel regresyon adımlarını ele alacağız, ardından ileri regresyon yöntemlerine geçerek Jamovi’de bu analizleri nasıl uygulayabileceğinizi açıklayacağız.

---

Temel Regresyon Analizi

1. Basit Doğrusal Regresyon (Simple Linear Regression)

• Tek bir bağımsız değişken ile bir bağımlı değişken arasındaki ilişkiyi analiz eder.

• Kullanım alanı: Örneğin çalışma süresinin başarı üzerindeki etkisi.

Jamovi’de Uygulama:

• Menü: Analyses > Regression > Linear Regression

• Gerekli alanlara bağımlı ve bağımsız değişkenleri girin.

• Sonuçlar: Beta katsayıları, p-değerleri, R², grafikler.

2. Çoklu Doğrusal Regresyon (Multiple Linear Regression)

• Birden fazla bağımsız değişkenin aynı anda bağımlı değişken üzerindeki etkisi analiz edilir.

• Kullanım alanı: Eğitim süresi, yaş ve cinsiyetin iş performansı üzerindeki etkisi.

Çıktılar:

• R² ve Adjusted R²: Modelin açıklayıcılığı.

• Coefficients Table: Bağımsız değişkenlerin etkisi.

• Residuals Plot: Model hataları.

---

İleri Regresyon Analizleri

1. Hiyerarşik Regresyon (Hierarchical Regression)

• Değişkenler modele kademeli olarak eklenir.

• Amaç: Her değişken grubunun modele katkısını test etmek.

Jamovi’de Uygulama:

• Model 1: Temel değişkenler

• Model 2: Yeni değişkenlerle genişletilir.

• Karşılaştırma: R² artışı, AIC/BIC farkları.

2. Ridge Regresyon (Küçültme Regresyonu)

• Çoklu doğrusal bağlantı (multicollinearity) sorunlarını azaltır.

• Beta katsayılarını küçültür, overfitting’i engeller.

Not:

Jamovi’de doğrudan Ridge regresyon özelliği yer almamakla birlikte, ek modüllerle veya R kodlarıyla gerçekleştirilebilir.

3. Lasso Regresyon

• Hem küçültme hem de değişken seçimi yapar.

• Az sayıda ama anlamlı değişkenle model oluşturmayı sağlar.

Kullanım Alanları:

• Biyoinformatik

• Sosyal medya veri analizi

• Yüksek boyutlu veri kümeleri

---

Model Seçimi ve Değerlendirme

Jamovi, model karşılaştırması yaparken aşağıdaki ölçütleri sunar:

• AIC / BIC: Model karmaşıklığı ve uygunluğu.

• Adjusted R²: Regresyon modeli ne kadar açıklayıcı.

• RMSE (Root Mean Square Error): Ortalama hata değeri.

• Cross-validation (CV): Modelin genellenebilirliği (manuel yapılabilir).

---

Etkileşimli Terimler (Interaction Terms)

Bazı durumlarda iki değişkenin birlikte etkisi modele dâhil edilir:

Bu ifade Jamovi’de hem bireysel etkileri hem de etkileşim etkisini test eder.

---

Artıkların Analizi

İyi bir regresyon modelinin artık (residual) dağılımı:

• Normal dağılmış olmalı

• Ortalama sıfır olmalı

• Varyans sabit olmalı (homoskedastisite)

Jamovi, artıklar için histogram, Q-Q grafiği ve scatter plot sunar.

---

Çoklu Doğrusal Bağlantı (Multicollinearity)

Çoklu doğrusal bağlantı, regresyon analizinin güvenilirliğini azaltır. Jamovi, VIF (Variance Inflation Factor)hesaplaması ile bu sorunu belirlemenize yardımcı olur.

• VIF > 5: Potansiyel sorun

• VIF > 10: Ciddi sorun

---

Doğrusal Olmayan İlişkiler

Bazı ilişkiler doğrusal değildir ve doğrusal regresyon yetersiz kalır. Bu durumda:

• Polinom Regresyon uygulanabilir (manuel olarak yapılır)

• Veri transformasyonu ile ilişki doğrusal hale getirilebilir (log, sqrt, vb.)

---

Regresyon ve Görselleştirme

Jamovi, aşağıdaki grafiklerle regresyon analizlerini destekler:

• Dağılım grafiği (Scatter Plot)

• Regresyon doğrusu çizimi

• Artık grafikleri

• Etki diyagramları

---

Uygulama Alanları

• Eğitim: Öğrenci başarısına etki eden faktörlerin analizi

• Pazarlama: Kampanya başarısının tahmini

• Sağlık: Yaşam süresi ve risk faktörleri

• Finans: Hisse senedi performansı analizi

• Psikoloji: Davranışsal etmenlerin etkisi

---

Yaygın Hatalar

• Uygunsuz değişken seçimi

• Varsayım ihlalleri (normal dağılım, varyans homojenliği)

• Overfitting: Aşırı uyumlu modellerin genellenemez olması

• Eksik değişken problemi (omitted variable bias)

---

Sonuç

Jamovi ile hem temel hem de ileri düzey regresyon analizleri uygulanabilir. Regresyon analizleri, neden-sonuç ilişkilerini keşfetmek isteyen araştırmacılar için vazgeçilmez bir araçtır. Jamovi’nin sağladığı kullanıcı dostu arayüz ve güçlü analiz seçenekleri sayesinde, verinizi anlamlı bilgilere dönüştürmek hem pratik hem de etkilidir.

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.