İstatistik Analiz Yaptırma

0
Share

İstatistik analiz yaptırma bir çok bilimsel çalışmada, araştırmanın en önemli basamağıdır. Bilimsel araştırmalarda çok sık rastlanan bir hata vardır: Araştırmacılar yanlış analiz yöntemi seçimi nedeniyle sonuçlarını hatalı hesaplar ya da herhangi bir sonuca ulaşamazlar. Verilerin sağlıklı bir şekilde analiz edilebilmesi için hangi şartlarda hangi analiz yöntemlerinin kullanılıyor olduğunu bilmek çok önemlidir.  Uygun olmayan bir yöntem seçimi verilerin hatalı yorumlanmasına neden olacaktır.

İstatistiksel analiz sistemli bir şekilde sayısal veriler toplamaktır. Belirli bir amaç için çeşitli veriler toplanır. Bu veriler tablo ve grafik haline getirilir. Sonuçlar sınıflandırılır ve çözümlenir. Son olarak ortaya çıkan bu sonuçlar yorumlanarak veriler arası ilişkilere ve genellemelere ulaşılır. Elde edilen sonuçlar gözlem yapmaya ve geleceğe yönelik varsayımlarda bulunmaya yardımcı olur.

İstatistik Analiz Yaptırma

İstatistiksel çalışmaların ortak noktalarından biri nedenselliği bulmak ve bağımsız değişkenlerdeki bir değişimin bağımlı değişken üzerindeki etkilerini incelemektir. Nedenselliği ele alan temelde iki tür ana istatistiksel yöntem bulunur. Bunlar deneysel çalışmalar ve gözleme dayalı çalışmalardır.

Bilimsel çalışmalar sırasında araştırmaya konu sisteme dışarıdan müdahele edilebilir. Sistemde yapılacak bilinçli değişikliklerle bağımsız değişkenlerden kaynaklanan farklılıkların, bağımlı değişken üzerindeki etkiler incelenebilir. Gözleme dayalı çalışmalarda durum tam tersidir. Araştırma konusu sisteme kesinlikle müdahale edilmez. İstatistiksel yöntemler kullanılarak veriler toplanır. Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiler çözümlenir.

Regresyon Analizi ve İstatistiksel Metotlar

Regresyon analizi, bir bağımlı değişken (dependent variable) ve bir veya birden fazla bağımsız değişken (independent variables) arasındaki ilişkiyi anlamak için kullanılan istatistiksel metotlar bütünüdür. Çeşitli ekonomik ve mühendislik analizlerinde, ayrıca fen ve sosyal bilimlerde bağımlı ve bağımsız veri setlerinin arasında ilişkinin sebebi bilinmediği zaman, regresyon analizleri öncül olarak veri setlerinin arasındaki korelasyonu belirlemek için kullanılır. Genel olarak iki alt türe ayrılır:

1. Lineer regresyon
2. Non-lineer regresyon

regresyon analizi

Regresyon Analizi ve Lineer Regresyon

Lineer regresyon’da bağımlı değişken ile bağımsız değişkenler arasındaki ilişki lineer parametrelerin birbirine eklenmesiyle incelenir. Şu formülle ifade edilir:

yi = ß0 + ß1x1 + ß2x2 + … + ßixi          (1)

Denklem 1’de ßi  bağımsız xi değişkenlerin parametreleri, ß0 regresyon sabitini (ya da  = 0 değişkeninin parametresini) ve yi bağımsız xi’ye bağlı olan değişkeni göstermektedir. Lineer regresyon’da bağımsız değişkenlerin lineer olmasına gerek yoktur. Örneğin;

yi = ß0 + ß1x + ß2x2          (2)

Denkleminde x2 non-lineer bağımsız değişkeni x2 = z yapılarak, Denklem 2’nin bütün değişkenleri lineer yapılabilir. Ancak non-lineer regresyonda parametrelerin non-lineer olması durumda, regresyon lineere çevrilmeyebilir. Örneğin;

yi = ß0 + x1ß1 + ß1e2x2          (3)

Denkleminde parametreler lineer olmadığı veya Denklem 3 parametreleri lineer olacak şekilde dönüştürülemediği için Denklem 3 non-lineer regresyon ile analiz edilmek zorundadır.

Bütün regresyonlarda amaç bağımlı değişkenin gerçek değeriyle, regresyonla tahmin edilen değeri arasındaki farkı 0’a yakın tutmaktır. Ancak, bu genelde elde edilemediği için, tahmin edilen ve gerçek bağımsız değişken arasında her zaman bir kalıntı (residual) oluşabilir:

yi – yı = ei          (4)

 

Related Posts
Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Call Now Button