Jamovi ile Veri Doğrulama ve Model Seçimi İpuçları

Veri bilimi süreçlerinde sadece analiz yapmak değil, doğru analiz yapabilmek de önemlidir. Bu da veri doğrulama (data validation) ve model seçimi (model selection) adımlarına özen gösterilmesini gerektirir. Jamovi, Rj modülü üzerinden gelişmiş istatistiksel teknikleri destekleyerek, kullanıcıların veriyi doğrulamasına ve en uygun analiz modelini belirlemesine olanak tanır. Bu yazıda, Jamovi ile veri doğrulama teknikleri ve model seçimi stratejileri detaylarıyla ele alınacaktır.

---

Veri Doğrulama Nedir?

Veri doğrulama, analiz yapılmadan önce veri setinin temiz, güvenilir ve istatistiksel olarak anlamlı olduğunun kontrol edilmesidir. Doğru analiz ancak doğru veriyle mümkündür.

Veri Doğrulama Aşamaları:

• Eksik verilerin kontrolü

• Aykırı değerlerin belirlenmesi

• Veri türlerinin uygunluğu

• Ölçeklenme ve normalleştirme

• Uygun değişken tipi kontrolü (sayısal, kategorik vs.)

---

Jamovi ile Veri Doğrulama Nasıl Yapılır?

1. Eksik Verileri Belirleme

• Jamovi arayüzünde eksik veriler sarı hücrelerle işaretlenir.

• “Exploration” → “Descriptives” → Missing sekmesinden eksik değer sayısı görülebilir.

2. Aykırı Değer Tespiti

• Boxplot grafikleriyle uç değerler kolaylıkla tespit edilebilir.

3. Normal Dağılım Kontrolü

• p > 0.05 ise normal dağılım varsayımı sağlanır.

---

Model Seçimi Nedir?

Model seçimi, eldeki probleme ve veri yapısına göre en uygun istatistiksel ya da makine öğrenmesi modelini belirleme sürecidir. Doğru model seçimi analiz sonuçlarının geçerliliği açısından kritiktir.

---

Jamovi’de Model Seçim Süreci

Jamovi, klasik istatistiksel testlerden ileri regresyonlara kadar geniş bir model yelpazesi sunar. Rj modülüyle birlikte caret, AIC, BIC gibi yöntemlerle model karşılaştırması yapılabilir.

AIC ve BIC Kriterleri

• AIC (Akaike Information Criterion) ve BIC (Bayesian Information Criterion) modellerin karşılaştırılmasında kullanılır.

• Değerler ne kadar düşükse model o kadar iyidir.

---

Doğrulama Seti (Validation Set)

Veri genellikle şu şekilde bölünür:

• Eğitim seti (training set)

• Doğrulama seti (validation set)

• Test seti (test set)

---

K-Katlı Çapraz Doğrulama (k-fold Cross Validation)

Model başarımını ölçmede en güvenilir yöntemlerden biridir.

---

Model Başarım Ölçütleri

---

Model Seçimi İçin Stratejiler

• Overfitting kontrolü: Çok karmaşık modellerden kaçın.

• Basitlik ilkesi: Aynı doğrulukta iki model varsa, daha az karmaşık olanı seç.

• Genelleme yeteneği: Yeni veri üzerinde başarılı performans sergilemeli.

---

Jamovi ile Model Karşılaştırma

• Regresyon analizlerinde “Model Fit Measures” bölümünden R², AIC gibi kıyaslayıcı değerlere ulaşılabilir.

• Rj modülüyle farklı modellerin çıktıları karşılaştırılarak en iyi model seçilir.

---

Örnek: Pazarlama Kampanyası Etki Analizi

• Amaç: Kampanya katılım oranını tahmin etmek

• Uygulanan modeller: Lojistik regresyon, karar ağacı, rassal orman

• Seçim kriteri: ROC AUC değeri

Sonuç: Rassal ormanlar modeli, en yüksek ROC AUC değerini verdiği için seçildi.

---

Sonuç

Jamovi, güçlü bir istatistiksel analiz platformu olmasının ötesinde, veri doğrulama ve model seçimi süreçlerini etkin şekilde yürütmeyi sağlayan araçlara sahiptir. Doğruluğu yüksek ve genellenebilir modeller üretmek isteyenler için, bu süreçler es geçilmemesi gereken aşamalardır. Özellikle Rj modülüyle birleştiğinde, Jamovi araştırmacılar ve veri analistleri için yüksek doğruluk ve esneklik sunan bir platform haline gelir.

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.