Çoklu Regresyon – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

info@akademidelisi.com * 0 (312) 276 75 93 * Her bölümden, Ödev Yazdırma, Proje Yaptırma, Tez Yazdırma, Rapor Yazdırma, Makale Yazdırma, Araştırma Yazdırma, Tez Önerisi Yazdırma talepleriniz için iletişim adreslerini kullanın. Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum

Çoklu Regresyon – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

22 Aralık 2021 Basamaklı çoklu regresyon nedir? SPSS çoklu regresyon analiz Standart çoklu regresyon 0
Kombinasyon – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

Çoklu Regresyon

Bu oturumda aşağıdakileri yapmayı öğreneceksiniz:

• Çoklu regresyon analizi kullanarak bir regresyon modelini geliştirin
• Çoklu regresyon katsayılarını yorumlayın
• Nitel verileri bir regresyon modeline dahil edin
• Çoklu doğrusallığı teşhis edin ve ele alın

Tek Bir Açıklayıcı Değişkenin Ötesine Geçmek

Basit regresyon kullanarak önceki oturumlarımızda, birkaç iki değişkenli ilişkiyi inceledik. Bazı örneklerde, iki değişken arasında istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki bulduk, ancak aynı zamanda varyasyonun çoğunun tek bir bağımsız değişken tarafından açıklanmadığını ve tahmin(ler)in standart hatasının genellikle standart ile karşılaştırıldığında oldukça yüksek olduğunu kaydettik. 

Bir değişkenin birkaç başka değişkene bağlı olduğunu varsayabileceğimiz pek çok örnek vardır; yani, birden çok nedene sahip tek bir sonuca sahibiz. Çoklu regresyonun istatistiksel aracı, bağımlı bir değişkenle aynı anda ilişkili değişkenleri tanımlamamızı ve her bir değişkenin bağımlı değişken üzerindeki ayrı ve farklı etkisini tahmin etmemizi sağlar.

Örneğin, üniversite öğrenim ücretlerindeki değişimi açıklamak için bir model geliştirmek istediğimizi varsayalım. Basit bir iki değişkenli modelde, bir okul tarafından alınan öğrenim ücretinin kurumun maruz kaldığı maliyetlere bağlı olduğunu varsayabiliriz. Colleges veri setimizde bu maliyetleri ölçen bir değişkenimiz var.

Öğrenci başına öğretim harcaması [instpers] olarak adlandırılır ve okul için eğitimle (ikamet, atletizm veya diğer öğrenci hizmetlerinin aksine) doğrudan ilgili kişi başına harcamaları temsil eder. Bu veri kümesinin birkaç yıl önce toplandığını da hatırlayın, bu nedenle dolar miktarları size düşük görünecektir. Model oluşturma kavramlarına bir giriş olarak, veri kümesi faydalı olmaya devam etmektedir. Öğrenim ve öğretim harcamalarının basit bir doğrusal regresyonu ile başlayalım.

Bağımlı değişken olarak Eyalet Dışı eğitim [tuit_out] ve bağımsız değişken olarak öğrenci başına Öğretim harcaması [instpers] ile basit bir dağılım grafiği oluşturun.

Dikkate değer özelliklerden bahsederek dağılım grafiği hakkında yorum yapın. Doğrusal bir regresyon analizi ile ilerlemek mantıklı görünüyor mu?

Regresyon Doğrusalını Analiz Et… Bağımlı değişken olarak tuit_out’u ve bağımsız olarak instpers’ı kullanın. Daha önceki oturumlarda olduğu gibi, normal bir olasılık grafiği ve standartlaştırılmış tahmini değerlere karşı standartlaştırılmış artıkların bir grafiğiyle birlikte, boyutta ikiden fazla standart hatadan fazla artıklar için Tanımlayıcılar ve Duruma Dayalı tanılama isteyin.


Çoklu regresyon analizi örnekleri
Standart çoklu regresyon
SPSS çoklu regresyon analizi
Regresyon analizi Örnekleri
Regresyon analizi
Basamaklı çoklu regresyon nedir
Çoklu regresyon analizi nasıl yapılır
Çoklu regresyon analizi Excel


Karışık olan regresyon sonuçlarına bakın. Tahmin edilen değerlere karşı tuhaf şekilli artık grafiğiyle normal artıklar buluyoruz; F ve t test sonuçları bu nedenle şüphelidir, ancak rapor edilen P- değeri (Sig. = .000) muhtemelen anlamlı bir ilişkiye işaret eder. Öte yandan, düzeltilmiş r2, .44’te düşüktür ve tahminin standart hatası olan 3.126$, y’nin standart sapmasına göre oldukça büyüktür. Sonuç olarak, bu model verilere çok iyi uymuyor.

Öğrenci başına eğitim maliyetleri, eyalet dışı eğitim ücretlerindeki değişimin yaklaşık %44’ü ile ilişkilidir. Varyasyonun bir diğer %56’sı açıklanamıyor. Belki de “daha iyi” okullar, diğer şeyler eşit olmak kaydıyla, aynı öğretim maliyetleriyle karşı karşıya kalan akran kurumlarından daha fazla ücret alır. Akademik kalite standartlarının bir ölçüsü olarak, gelen öğrencilerin ortalama birleşik SAT puanlarını kullanalım. Artık üç değişken arasındaki ilişkiyle ilgilendiğimiz için, bir matris grafiği kullanmak için iyi bir araçtır.

Grafikler Grafik Oluşturucu … Bu sefer Dağılım/Nokta seçenekleri altında Dağılım Grafiği Matrisi’ni seçin ve matris değişkenleri olarak Eyalet Dışı eğitim, Öğrenci başına öğretim harcamaları ve Ortalama birleşik SAT puanı değişkenlerini seçin.

Ortaya çıkan grafikte (bir sonraki sayfada gösterilen), bu üç değişkenin her bir eşleşmesini ilişkilendiren dağılım grafikleri görüyoruz. İlk satırda, her iki grafiğin de y ekseninde öğrenimi vardır; ilk sütunda, öğrenim x eksenini oluşturur. Eğitim harcamalarına karşı eğitim planını tanımalısınız. SAT puanlarına karşı eğitim planında ne görüyorsunuz?

Matris grafiği, aynı anda birkaç iki değişkenli ilişkiye bakmamızı sağlar. Ancak bu örnekte, çok değişkenli bir ilişki olduğunu varsayıyoruz: eğitim, öğretim harcamalarına ve SAT puanlarına birlikte bağlıdır. İki boyutlu bir grafikte bir gerileme çizgisi düşünmek yerine, üç boyutlu uzayda bir gerileme düzlemi düşünmeliyiz. Cebirsel olarak, şuna benzeyen bir model varsayıyoruz:

  • Öğrenim = β0 + β1Harcamalari + β2 SATi + εi

Bu ilişkinin nasıl görünebileceğini görselleştirmeye yardımcı olmak için, dağılım grafiğimize bir boyut eklemek için. SPSS bunu aşağıdaki gibi yapmamıza izin verir:

Graphs Chart Builder… Matris grafiğimizi üç boyutlu dağılım grafiği ile değiştireceğiz. Önce Basit 3-D Dağılım simgesini galeriden önizleme penceresine sürükleyin. Ardından Eyalet Dışı eğitimi y eksenine, Ortalama birleşik SAT puanını çapraz z eksenine ve Öğrenci başına Öğretim harcamasını yatay x eksenine sürükleyin.

Ortaya çıkan grafikte, üç boyutlu bir uzayda öğrenim değerlerine bakıyoruz. Grafiğimiz bir sonraki sayfada yer almakta ve bir okul için eyalet dışı öğrenim ücretinin hem eğitim maliyetlerinin hem de SAT puanlarıyla ölçülen gelen öğrencilerin kalibresinin bir fonksiyonu olabileceği fikrini göstermektedir. Uzayda asılı duran bir nokta bulutu görüyoruz; buluta başka bir noktadan bakabilirsek, altta yatan bir modeli daha iyi görselleştirebiliriz.

Grafikte herhangi bir yere çift tıklayın. Grafik Düzenleyici açılacaktır.

3-D Döndürmeyi Düzenle Bu, aşağıdakileri belirten küçük bir iletişim kutusu açar:
dikey ve yatay koordinatlar. Başlangıçta, nokta bulutunu 325 derecede (hem dikey hem de yatay koordinatlar 0 ile 360 ​​derece arasında değişir) inceleyerek ufkun 10 derece üzerinde “dururuz”.

3-D Döndürme penceresinde, imleci noktaların üzerine getirin ve sol tıklayın. İmlecin şekli kapalı bir yumruğa dönüşür. Şimdi nokta bulutunu döndürerek fareyi yavaşça soldan sağa kaydırın. Farklı perspektifleri deneyerek, doğru perspektiften bakıldığında bulutun genellikle düz ve hafif eğimli olduğunu görebilmeniz gerekir.

Artık modelimizi tahmin etmeye hazırız. Bunu daha önce olduğu gibi yeni bir bağımsız değişken ekleyerek yapıyoruz. Regresyon Doğrusalını Analiz Et… Bağımsız değişkenler listesine ikinci bir değişken, Ortalama birleşik SAT puanı [combsat]— eklemek istiyoruz. Ayrıca, İstatistikler arasında açıklayıcılar talep ettiğinizden emin olun.

 

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir