Sıralı Regresyon Çıktısı – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri
Sıralı Regresyon Çıktısı
İlk çıktı parçası ve sıfır frekanslı hücreler hakkında bir uyarıdır. Bu uyarı, herhangi bir hücre kombinasyonunun frekansı sıfır olduğunda görünür. Bu önemli bir bilgidir çünkü model için belirli uyum istatistikleri, benzersiz tahmin ediciye ve sonuç değeri modellerine dayalı olarak verilerin toplanmasına bağlıdır. Sürekli bir tahmin edici kullanıldığında, bu, birçok boş hücreli çok büyük bir tabloyla sonuçlanır, bu da bazı uyum istatistiklerinin yorumlanmasını zorlaştırır. Araştırmacılar, özellikle ki-kare tabanlı uyum istatistiklerine bakarken, bu modelleri değerlendirirken dikkatli olmak zorunda kalacaklar.
Vaka İşleme Özeti tablosu, bir sonraki çıktı parçasıdır. Bu tablo, bu model için geçerli vaka sayısı ve eksik verilerin yanı sıra modeldeki kategorik değişkenlerin seviyeleri için sayı ve yüzdeler hakkında bilgi sağlar. Her seviyede yeterli vaka olduğundan emin olmak veya yeterli vaka yoksa seviyeleri birleştirmenin yollarını düşünmek önemlidir.
Kategorik bir değişkenin hangi düzeyinin son düzeyi olduğuna dikkat etmek de önemlidir, çünkü bu, referans kategorisi olacaktır. Bu örnekte “Kesinlikle Katılmıyorum” bağımlı değişken için referans kategorisi olacak (memnuniyet düzeyi), “hayır” bağımsız değişken için referans kategorisi olacak (ürünün müşterinin işi için ne kadar önemli olduğu) ve “ son zamanlarda” bağımsız değişken için referans kategorisi olacaktır (ürün satın alındığında).
Model uydurma bilgisi, boş (yalnızca kesme) modele karşı mevcut modelin bir olasılık-oran ki-kare testidir. Daha düşük -2LL değerleri daha iyi uyumu gösterir. 0,05’ten küçük anlamlılık değeri, mevcut modelin boş modelden daha iyi performans gösterdiğini gösterir. (Tam anlamlılık değerini görmek için değerin kendisine çift tıklayın.)
Boş modelin yalnızca eşiği olan model olduğunu (Yalnızca Intercept (θj)) ve Son modelin eşiği ve modelin “et” kısmını içerdiğini hatırlayın (link(γij) = θj − [β1xi1 + β2xi2 + . .. + βpxip]). Bu test anlamlı değilse, modelin açıklayıcı gücü olmadığı için kalan çıktı genellikle göz ardı edilir. Örnekte istatistiksel olarak anlamlı bir sonuç bulundu, bu nedenle iki öngörücülü modelimiz, hiçbir modele göre bir gelişmedir.
Çıktıdaki bir sonraki tablo, gösterilen Uygunluk İyiliği tablosudur. Bu tablo, model için Pearson’ın ki-kare istatistiğini ve sapmaya dayalı başka bir ki-kare istatistiğini içerir. Bu istatistiklerin amacı, gözlemlenen verilerin takılan modelle tutarsız olup olmadığını test etmektir. Veriler ve model tahminleri benzer olduğunda, o zaman iyi bir modeliniz vardır – bu, anlamlı olmayan sonuçların elde edilmesiyle belirtilir (örneğimizde olduğu gibi).
Sıralı Lojistik regresyon Analizi
Lojistik regresyon tablosu
Lojistik regresyon analizi yorumlama
Lojistik regresyon ile sınıflandırma
Lojistik regresyon analizi ppt
Regresyon analizi soru ve CEVAPLARI
Lojistik regresyon analizi PDF
Lojistik regresyon örnekleri
Bu istatistikler, az sayıda kategorik tahmin ediciye sahip modeller için çok faydalı olabilir. Ne yazık ki, bu istatistiklerin ikisi de boş hücrelere duyarlıdır. Sürekli değişkenleri olan modelleri tahmin ederken, genellikle birçok boş hücre vardır. Bu nedenle, bu tür modellerle bu test istatistiklerinin hiçbirine güvenmemelisiniz. Bunun nedeni, boş hücrelerle bu istatistiklerin gerçekten ki-kare dağılımını izleyeceğinden emin olamazsınız ve bu nedenle anlamlılık değerleri doğru olmayacaktır.
Sözde R-Kare tablosu, genel efekt boyutunun üç ölçüsünü yazdırır. Nagelkerke’nin R-Square’i, diğerlerinin ulaşamadığı maksimum 1 değerini elde edebildiğinden en sık başvurulanıdır. Tablo, rakip modelleri karşılaştırmak için yararlı olan ölçüleri sağlar.
İyi uyan bir model için, Nagelkerke’nin R-Karesi 1’e yakın olmalıdır. Bu örnekte, tüm ölçüler küçük ila orta, yani modelimiz istatistiksel olarak anlamlı olsa bile (Model Bilgi tablosunda gösterildiği gibi) ve veriler modelle tutarlıdır (Uygunluğun İyiliği tablosunda görüldüğü gibi), modelimiz tahmin yeteneği açısından hala önemli ölçüde geliştirilebilir (ki bu genellikle gerçekten önemsediğiniz şeydir). Sözde R karesinin, doğrusal regresyonla alışık olduğunuzdan tipik olarak daha düşük olduğuna dikkat edin. Bir karışıklık tablosu oluşturmak, tahmin gücü hakkında daha iyi bir fikir verebilir.
Parametre Tahminleri tablosu, eşikler (kesme noktaları) ve konum parametreleri (öngörü değişkenlerinin eğimleri) için tahmini katsayıları içerir. Standartlaştırılmamış bir katsayı, standart hatası, Wald istatistiğine dayalı bir hipotez testi ve standartlaştırılmamış katsayı için %95 güven aralığı ile öngörücülerin her birinin etkisini özetler.
Gösterilen çıktı tablosunda (Parametre Tahminleri), “Eşik” satırları, sıralı bağımlı değişkenin en yüksek seviyesi hariç tümü için tahmin edilen kesişimler hakkında bilgi içerir. Eşik değerleri genellikle sonuçların yorumlanması için önemli değildir, bunun yerine basit kesme noktalarını temsil eder.
Çoğu zaman, eşik değerler önemli olacaktır; ancak, iki eşiğin önemsiz olması mümkündür. Bu durumda bağımlı değişkenin seviyeleri birbirinden farklı değildir, dolayısıyla bu seviyeler aynı denklemlere sahiptir ve birleştirilmelidir. Örneğimizde, seviyeler birbirinden önemli ölçüde farklıdır, bu nedenle seviyeler birleştirilmemelidir.
“Konum” satırları, her tahmin edicinin etkisini özetler. Bu modeldeki katsayıların yorumlanması, bağlantı fonksiyonunun doğası gereği zor olsa da, ortak değişkenler için katsayıların işaretleri ve faktör seviyeleri için katsayıların göreli değerleri, yordayıcıların etkilerine ilişkin önemli bilgiler verebilir.
Örneğin, önemli ve ne zaman satın alındığı gibi tahmin edicilerin her ikisi de istatistiksel olarak anlamlıdır ve her ikisinin de negatif katsayıları vardır, bu da tahmin ediciler ile sonuç arasında negatif ilişkilerin bulunduğunu gösterir.
Kategorik değişkenler için, negatif katsayılı bir faktör seviyesi, “düşük” kümülatif sonuç kategorilerinden birinde olma olasılığının daha yüksek olduğunu gösterir. Bir faktör düzeyi için bir katsayının işareti, o faktör düzeyinin örnekteki referans kategorisine göre etkisine bağlıdır, referans kategorisi son kategori veya “Kesinlikle Katılmıyorum” grubudur. Bizim durumumuzda (önemli değişken için), “Evet” grubu (önemli 1) referans kategorisinden, “Hayır” grubundan (önemli 2) önemli ölçüde farklıdır; bu, yazılımı işleri için önemli olarak gören müşterilerin memnuniyet değişkeninde daha düşük değerleri onaylaması (düşük değerler daha fazla memnuniyeti gösterir) “Hayır” grubuna göre daha olasıdır.
Lojistik regresyon analizi PDF Lojistik regresyon analizi ppt Lojistik regresyon analizi yorumlama Lojistik regresyon ile sınıflandırma Lojistik regresyon örnekleri Lojistik regresyon tablosu Regresyon Analizi soru ve CEVAPLARI Sıralı Lojistik regresyon Analizi