Araştırmanıza dâhil ettiğiniz bağımlı değişken sayısı kaçtır?



Regresyon/Yordama/ Kestirim (Regression)

Zorluk Derecesi JJ


Bu bölümde neler var?
1. Bölüm: Regresyona giriş
2. Bölüm: Yordamak nedir?
3. Bölüm: Araştırmanıza dâhil ettiğiniz bağımlı değişken sayısı kaçtır?
4. Bölüm: Kaynakça


İnsanlık tarihi boyunca hava tahminleri, gelecek tahminleri ve seçim tahminleri her zaman ilgi çekici konular olmuşlardır. Falcılar da her milletin gizemli ve merak edilen bireyleridir. Gelecek tahmincilerinin yanı sıra bilim adamları da tahminlerde bulunmak için yöntemler geliştirmişlerdir ve bu yöntemlerden biri de regresyon analizidir.
Regresyon kavramını ilk kez ortaya atan İngiliz bilim adamı Francis Galton,  ebeveynlerin boyu ile çocuklarının boyları arasındaki ilişkiyi inceleyen bir araştırma yapmıştır (Akın, 2013, s. 223). Araştırma sonucunda Galton çocukların boyunun anne ve babasıyla benzer özellikler gösterdiğini tespit etmiştir. Ancak, özel olarak çocukların boylarının ortalamaya yaklaştığını gözlemlemiştir. Karl Pearson da Galton’un çalışmalarından ilham alarak ortaya atılan regresyon kavramının ispatını yapmıştır (Akın, 2013, s. 223). Daha sonraları regresyon yardımıyla kolay ulaşılabilen verilerden ulaşılması zor olan bilgileri tahminleme ya da kestirim yapma imkânını keşfetmişlerdir (Alpar, 2016, s. 449).
Regresyon analizi bilinenlerden bilinmeyenleri kestirmede güvenilir bir yöntemdir. Örneğin, bir öğretmen öğrencilerin derse geç kalma sürelerine bakarak onların dersten başarılarına dair ortalama bir fikir edinebilir. Ancak daha net ve gerçekçi bilgiler edinmek istediğinde regresyon analizi imdadına yetişir.
Aralarında ilişki bulunan iki ya da daha fazla değişkenin bağımlı ve bağımsız olarak tanımlanması sonucu ilişkinin matematik denklemine dönüştürülmesine regresyon analizi denir (Can, 2018, s. 264). İki değişken arasındaki ilişkinin yönünü ve kuvvetini gösteren korelasyon analizinden farklı olarak bu ilişkinin matematiksel ifadesi regresyon analizi yardımıyla bulunabilmektedir (Güriş ve Astar, 2015, s. 295).
Regresyon analizi değişkenler arasındaki ilişkinin türüne (doğrusal/doğrusal olmayan), bağımsız değişken sayısına (1 ya da 1’den fazla), bağımlı değişkenin türüne (sayısal, kategorik) bağlı olarak farklı türlere ayrılmaktadır (Alpar, 2016, s. 449).
Bağımlı ve bağımsız değişken sayısına göre üç gruba ayrılmaktadır. Bir bağımlı ve bir bağımsız değişken olduğu durumlarda basit doğrusal regresyon, bir bağımlı ve birden fazla bağımsız değişken olduğunda çoklu regresyon, birden fazla bağımlı ve bağımsız değişken olduğunda ise çok değişkenli regresyon adı verilir (Büyüköztürk, 2015, s. 91).  Öte yandan, bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkinin doğrusal olup olmaması da regresyon analizinin türünü etkilemektedir. Eğer değişkenler arasında doğrusal bir ilişki tespit edilebilmiş ise bu durumlarda doğrusal regresyon analizi kullanılır. Doğrusal ilişki olmayan durumlarda da doğrusal olmayan (eğrisel) regresyon analiz türleri tercih edilmelidir.

Yordamak nedir?

Sosyal bilimlerde sıkça kullanılan yordamak kelimesini daha önce hiç duymamış olabilirsiniz. Regresyon analizinde korelasyon analizinden bir tık öteye geçilerek eldeki bilgiler yardımıyla bilinmeyi bulmaya çalışırız. Değişkenler arasındaki korelasyon ve bağımsız değişkene ait bilgileri kullanarak bağımlı değişkeninin değerlerini tahmin etme işlemine yordamak denilmektedir.  Türk Dil Kurumunun yordama tanımı ise “Bilinen veya gözlenen durumlardan yola çıkarak bilinmeyen veya gözlenmeyen durumlar hakkında tahminde bulunmak.” biçimindedir.
Örneğin, bir araştırmacı öğrencilerin lise mezuniyet notlarının üniversite birinci sınıf genel not ortalamalarını yordayıp yordamadığını merak ediyor. Böyle bir durumda araştırmacı basit doğrusal regresyon modeli kurarak belirli bir lise puanı alan öğrencilerin üniversitedeki akademik başarılarını yordayabilir veya tahminleyebilir.
Field (2009, s. 198) kitabında regresyon analizine dâhil edilen değişkenlerin isimlendirilmesinde yordanan (outcome variable) ve yordayıcı (predicted variable) ifadelerinin kullanılmasını tavsiye etmektedir. Benzer şekilde, Huck (2012) regresyon analizindeki değişkenlerin yordanan ve yordayan değişken olarak adlandırılmasının öneminden bahsetmiştir. Ancak SPSS gibi birçok istatistik programlarında bağımlı (dependent) ve bağımsız (independent) değişken olarak kullanılmaya devam edildiği için bu platformda bağımlı ve bağımsız kelimeleri tercih edilmektedir.







Kaynakça

Akın, F. (2009). Sosyal bilimlerde istatistik. İzmir: Ekin Kitabevi.
Alpar, R. (2016). Uygulamalı çok değişkenli istatistiksel yöntemler. Ankara: Detay Yayıncılık.
Büyüköztürk, Ş. (2015). Sosyal bilimler için veri analizi el kitabı: İstatistik, araştırma deseni. Ankara: Pegem  Yayıncılık.
Can, A. (2018). SPSS ile bilimsel araştırma sürecinde nicel veri analizi. Ankara: Pegem Yayıncılık.
Field, A. (2009). Discovering statistics using SPSS. Sage publications.
Güriş, S., & Astar, M. (2014). Bilimsel araştırmalarda SPSS ile istatistik.
Huck, S. W. (2012). Reading statistics and research. New York, NY: Pearson.