Spss'de çoklu bağlantı testi nasıl yapılır?

Regresyon analizinde çoklu doğrusallık, iki veya daha fazla yordayıcı değişkenin regresyon modelinde benzersiz veya bağımsız bilgi sağlamayacak şekilde birbiriyle yüksek düzeyde korelasyona sahip olması durumunda ortaya çıkar. Değişkenler arasındaki korelasyon derecesi yeterince yüksekse, bu durum regresyon modelinin yerleştirilmesinde ve yorumlanmasında sorunlara neden olabilir.

Çoklu doğrusallığı tespit etmenin bir yolu, bir regresyon modelinde öngörücü değişkenler arasındaki korelasyonu ve korelasyonun gücünü ölçen, varyans enflasyon faktörü (VIF) olarak bilinen bir ölçüm kullanmaktır.

Bu eğitimde, SPSS’deki regresyon analizinde çoklu bağlantının tespit edilmesi için VIF’nin nasıl kullanılacağı açıklanmaktadır.

Örnek: SPSS’de çoklu bağlantı

10 öğrencinin sınav puanını, ders çalışarak geçirdikleri saat sayısını, girdikleri uygulama sınav sayısını ve dersteki mevcut notlarını gösteren aşağıdaki veri setine sahip olduğumuzu varsayalım:

Yanıt değişkeni olarak skoru ve yordayıcı değişkenler olarakhours , prep_exams ve current_grade’i kullanarak doğrusal bir regresyon gerçekleştirmek istiyoruz, ancak üç yordayıcı değişkenin yüksek oranda ilişkili olmadığından emin olmak istiyoruz.

Çoklu doğrusallığın bir sorun olup olmadığını belirlemek için yordayıcı değişkenlerin her biri için VIF değerleri üretebiliriz.

Bunu yapmak için Analiz sekmesine, ardından Regresyon’a ve ardından Doğrusal’a tıklayın:

Görüntülenen yeni pencerede, puanı Bağımlı etiketli kutuya ve üç yordayıcı değişkeni Bağımsız(lar) etiketli kutuya sürükleyin. Ardından İstatistikler’e tıklayın ve Eşdoğrusallık Teşhisleri’nin yanındaki kutunun işaretlendiğinden emin olun. Daha sonra Devam’ı tıklayın. Daha sonra Tamam’ı tıklayın.

Tamam’ı tıklattıktan sonra, her tahmin değişkeninin VIF değerini gösteren aşağıdaki tablo görüntülenir:

Tahmin edici değişkenlerin her biri için VIF değerleri aşağıdaki gibidir:

• saat: 1.169
• hazırlık_sınavları: 1.403
• güncel_score: 1.522

VIF değeri 1’den başlar ve üst sınırı yoktur. VIF’leri yorumlamanın genel kuralı şudur:

• 1 değeri, belirli bir yordayıcı değişken ile modeldeki diğer yordayıcı değişkenler arasında bir korelasyon olmadığını gösterir.
• 1 ile 5 arasındaki bir değer, belirli bir yordayıcı değişken ile modeldeki diğer yordayıcı değişkenler arasında orta düzeyde bir korelasyon olduğunu gösterir, ancak bu genellikle özel dikkat gerektirecek kadar ciddi değildir.
• 5’ten büyük bir değer, belirli bir yordayıcı değişken ile modeldeki diğer yordayıcı değişkenler arasında potansiyel olarak ciddi bir korelasyon olduğunu gösterir. Bu durumda regresyon sonuçlarındaki katsayı tahminleri ve p değerleri muhtemelen güvenilmez olacaktır.

Bu örnekte yordayıcı değişkenlere ait VIF değerlerinin hiçbirinin 5’ten büyük olmadığını görebiliyoruz, bu da çoklu doğrusallığın regresyon modelinde sorun olmayacağını gösteriyor.