SPSS (Statistical Package for the Social Sciences), sosyal bilimlerde ve diğer disiplinlerde yaygın olarak kullanılan güçlü bir istatistiksel analiz yazılımıdır. Lojistik regresyon, bağımlı değişkenin kategorik olduğu durumlarda kullanılan bir istatistiksel analiz yöntemidir. Araştırmacılar, SPSS’i verileri analiz etmek, desenleri anlamak ve sonuçları yorumlamak için lojistik regresyon analizi yapmak için kullanırlar. Bu makalede, SPSS ile yapılan lojistik regresyon analizindeki model uyum istatistiğini ayrıntılı bir şekilde ele alacağız.
Bölüm 1: Lojistik Regresyon İçin Model Uyum İstatistiği Nedir?
1.1. Model Uyum İstatistiği’nin Tanımı: Lojistik regresyon analizinde model uyum istatistiği, kullanılan bağımsız değişkenlerin bağımlı değişken üzerindeki etkisini değerlendirmek için kullanılan önemli bir ölçüdür. Model uyum istatistiği, modelin ne kadar iyi uyum sağladığını ve bağımsız değişkenlerin açıklama gücünü belirlemeye yardımcı olur.
1.2. Model Uyum İstatistiği’nin Önemi: Lojistik regresyon analizinde, model uyum istatistiği, kullanılan bağımsız değişkenlerin bağımlı değişken üzerindeki etkisini belirlemek için önemli bir değerlendirme aracıdır. Araştırmacılar, model uyum istatistiğini kullanarak, lojistik regresyon modelinin veri setine ne kadar iyi uyduğunu ve modelin güvenilirliğini değerlendirebilir.
Bölüm 2: Lojistik Regresyon İçin Model Uyum İstatistiği Türleri
2.1. Log-Likelihood (Logaritma Olabilirlik) İstatistiği: Log-likelihood, lojistik regresyon modelinin veri setine ne kadar iyi uyduğunu değerlendirmek için kullanılan bir model uyum istatistiğidir. Log-likelihood değeri, modelin elde ettiği olasılık değerlerinin logaritması toplamının negatif alınmasıyla elde edilir. Lojistik regresyon analizinde, log-likelihood değeri ne kadar büyükse, modelin veri setine uyumunun o kadar iyi olduğu kabul edilir.
2.2. McFadden R Kare: McFadden R Kare, lojistik regresyon modelinin veri setine uyumunun bir başka ölçüsüdür. McFadden R Kare, modelin log-likelihood değeri ve temel modelin log-likelihood değeri arasındaki oranı hesaplayarak elde edilir. McFadden R Kare’nin değeri 0 ile 1 arasında değişir ve 1’e ne kadar yakınsa, modelin veri setine o kadar iyi uyduğu kabul edilir.
Bölüm 3: SPSS’te Lojistik Regresyon Model Uyum İstatistiklerinin Hesaplanması
3.1. Log-Likelihood İstatistiği Hesaplama: SPSS’te lojistik regresyon analizi yaptıktan sonra, log-likelihood değeri otomatik olarak çıktılar arasında yer alır. Log-likelihood değeri, “Model Fitting Information” veya “Model Summary” gibi bölümlerde bulunabilir.
3.2. McFadden R Kare Hesaplama: SPSS’te McFadden R Kare değeri, log-likelihood değeri kullanılarak elde edilir. McFadden R Kare hesaplama formülü aşağıdaki gibidir:
McFadden R Kare = 1 – (log-likelihood değeri / temel model log-likelihood değeri)
SPSS’te temel model log-likelihood değeri, bağımlı değişkenin yalnızca sabit terim olarak modelde yer aldığı durumdur.
Bölüm 4: Lojistik Regresyon Model Uyum İstatistiklerinin Yorumlanması
4.1. Log-Likelihood İstatistiği Yorumlama: Log-likelihood değeri ne kadar büyükse, modelin veri setine o kadar iyi uyduğu kabul edilir. Ancak, log-likelihood değeri yalnızca modelin uyumunu değerlendiren bir ölçüdür ve modeldeki bağımsız değişkenlerin açıklama gücünü göstermez.
4.2. McFadden R Kare Yorumlama: McFadden R Kare değeri 0 ile 1 arasında değişir. 1’e ne kadar yakınsa, modelin veri setine o kadar iyi uyduğu kabul edilir. McFadden R Kare, modeldeki bağımsız değişkenlerin açıklama gücünü gösterir.
SPSS ile yapılan lojistik regresyon analizinde model uyum istatistikleri, modelin veri setine ne kadar iyi uyduğunu ve bağımsız değişkenlerin açıklama gücünü değerlendiren önemli araçlardır. Log-likelihood ve McFadden R Kare, modelin uyumunu değerlendiren iki yaygın kullanılan istatistiksel değerdir. Araştırmacılar, bu istatistikleri kullanarak lojistik regresyon modelinin güvenilirliğini ve açıklama gücünü değerlendirebilir, böylece doğru sonuçlara ulaşabilirler. SPSS’in kullanımı kolay arayüzü sayesinde, araştırmacılar verileri kolayca analiz edebilir ve sonuçları yorumlayarak önemli bulgulara ulaşabilirler.
