Ders Detayı

Temel SPSS ile Nicel Veri Analizi
18 Video, Ders Süresi: 45 gün

Dersler

Ders 1:Temel Kavramlar

Ders 2:SPSS'de Veri Girişi

Ders 3:SPSS Data Menüsü

Ders 4:SPSS Transform Menüsü

Ders 5:SPSS İle Tanımlayıcı İstatistikler

Ders 6:SPSS İle Normallik Testi

Ders 7:SPSS İle Güvenirlik Analizi

Ders 8:SPSS İle Ki-Kare Analizi

Ders 9:SPSS İle T Testleri

Ders 10:SPSS İle Tek Yönlü Varyans Analizi(ANOVA)

Ders 11:SPSS İle Çoklu Varyans Analizi(MANOVA)

Ders 12:SPSS İLE Korelasyon Analizi

Ders 13:SPSS İle Basit Doğrusal Regresyon Analizi

Ders 14:SPSS İle Çoklu Regresyon Analizi

Ders 15:SPSS İle Faktör Analizi

Ders 16:SPSS İle Parametrik Olmayan Testler

Ders 17:SPSS İle Kümeleme Analizi

 

 

 

Eğitmen: Dr.Öğr.Üyesi Ejder AYÇIN

Katılım Belgesi: Evet

Durum:Tüm Dersler Yüklendi

Garanti: % 100  Memnuniyet ve İade Garantisi

Özellikleri:  İnteraktif, Online Sınav, Eğitmene soru sorma imkanı

Fiyat:
219,90 TL
Ders İzleme Süresi: 45 Gün
Erişim Zamanı: 7/24
Video Sayısı: 18
Durum: Satın Alınabilir


Tanıtım Videosunu İzle



Örnek Dersi İzle

Puanlar 0 Kişi Oyladı (0/100)

0 Kişi
0 Kişi
0 Kişi
0 Kişi
0 Kişi

Yorumlar

İ.Ö.

MERHABA, 18. KONU OLARAK ÖĞRETİLECEK LOGİSTİC REGRESİON ANALİZİ DERS KAYITLARINDA YOK. EKLENECEK Mİ?


Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Merhabalar, ilk başta eğitim içeriğinde olmasını planlamıştık ancak sonradan Temel SPSS eğitimi olarak kurguladığımız için o videoyu eklemedik. 17 video olarak bu eğitimi oluşturduk. Eğer Lojistik regresyon ya da başka bir konu ile ilgili herhangi bir sorunuz olursa bana mail yoluyla ulaşınız lütfen, seve seve yardımcı olmaya çalışırım. İyi çalışmalar dilerim.


L.A.

HOCAM MERHABA, SOSYAL BİLİMLERDE NORMALLİK TESTİ İLE VERİ SETİNİN NORMAL DAĞILMADIĞINI GÖRÜLMÜŞ OLSA BİLE BASIKLIK VE ÇARPIKLIK KATSAYILARINA BAKARAK DAĞILIMIN NORMAL KABUL EDİLEBİLECEĞİNİ SÖYLEDİNİZ. SAĞLIK BİLİMLERİ İÇİN DE BU ŞEKİLDE Mİ? YANİ VERİ SETİNDE SHAPİRO-WİLK TESTİ SONUCU P < 0,05 İSE ANCAK BASIKLIK VE ÇARPIKLIK DEĞERLERİ -1,5 İLE +1,5 ARASINDA İSE DAĞILIMI NORMAL KABUL EDEBİLİR MİYİZ? ŞİMDİDEN TEŞEKKÜR EDERİM.


Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Merhabalar, Öncelikle şunu söylemeliyim. Sosyal bilimlerde çalışmalarda çoğunlukla likert tipi ölçekler kullanılmaktadır. 5'li, 7'li likert ölçeği ile elde edilen verisetinin normal dağılım testleri sonucunda, normal dağılımlı çıkma ihtimali oldukça düşüktür. Dolayısıyla videoda sadece Shapiro wilk gibi test sonuçlarına bakarak karar vermemek gerektiğini vurgulamaya çalıştım. Sizin çalışmanızda kullandığınız ölçek tipi eğer likert gibi bir ölçek ise, videoda belirttiğim diğer hususları da dikkate alarak kararınızı verebilirsiniz. Literatürde çarpıklık ve basıklık katsayılarına yönelik kaynakları da kaynak göstererek, veri setinizin normal dağıldığı varsayımı ile parametrik testler uygulayabilirsiniz. Veri sayısı çok az ise normallik testleri sonuçlarına bakarak, eğer veriniz normal dağılmıyorsa parametrik olmayan testler tercih edebilirsiniz.


M.S.C.

SAYIN HOCAM; AĞZINIZA SAĞLIK. SAYIN HOCAM; KAYIP VERİ ATAMASINDA ÖRNEĞİN 3,84 GİBİ BİR DEĞER ATANMIŞ OLSUN.(YANİ ONDALIK DEĞERLİ BİR SAYI ATANMIŞ OLSUN). BU DURUMDA BU DEĞER TAMSAYIYA MI YUVARLANMALI YOKSA ONDALIK DEĞER OLARAK MI BIRAKIL MI? ÇÜNKÜ ONDALIK DEĞER BIRAKTIĞIMIZDA FREKANS TABLOSUNDA AYRI BİR DEĞER OLARAK GÖRÜLÜYOR? SAYGILARIMLA...


Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Merhabalar, Kayıp verinin olduğu verisetlerinde, bazı zaman serisi ölçümleri hesaplanamamaktadır ya da AMOS gibi programlarda düzeltici indislerle ilgili analizlerde sorun çıkabilmektedir. Dolayısıyla bu tarz analizlerde kayıp veri yerine değer atamak zorunlu bir hal almaktadır. Sizin bahsettiğiniz ise bir frekans analizidir. Dolayısıyla kayıp veriye değer atadığınızda bahsettiğiniz küsüratlı veri ile karşılaşırsınız. Bu durumu da frekans analizi tablosunda göstermek çok mantıklı olmaz. Sadece frekans analizine yönelik bir bulgu ortaya koyduğunuz bu gibi durumlarda kayıp veri analizi yapmayabilirsiniz. Frekans analizi için zorunlu bir durum değildir kısacası. Eğitimin faydalı olması ve çalışmalarınızda başarı dileklerimle...


M.S.C.

SAYIN HOCAM; GÜVENİRLİKTE 2 MADDE İÇİN ZERO ORDER CORRELATİONU SPSS TE NASIL HESAPLANIR? İŞMEL SÜRECİNİ YAZAR MINIZ? SAYGILARIMLA...


Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Analyze- Correlate- Partial menüsüne tıklanmalıdır. Ardından "Options" işlevine tıklanarak, Zero order correlation seçilmelidir.


M.S.C.

SAYIN HOCAM; VERİLER NORMAL DAĞILIM GÖSTERMİŞ OLMASINA RAĞMEN KARŞILAŞTIRACAĞIMIZ ALT GRUPLARIN SAYISI DÜŞÜK İSE NON PARAMETİRK TEST Mİ KULLANMALIYIZ? (ÖRNEĞİN; İLKOKUL MEZUNU:25, ORTAOKUL MEZUNU; 185; LİSE MEZUNU; 128; LİSANSÜTÜ; 7...GİBİ İSE) (YANİ PARAMETRİK TEST İÇİN ALT GRUPTAKİ KATILIMCI SAYISI EN AZ KAÇ OLMALI)SAYGILARIMLA....


Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Parametrik test için alt grupların sayısı şu kadar olmalıdır diye net bir şey söylemem doğru olmaz. Çünkü her çalışmada anakitle büyüklüğü ve ona göre hesaplanan örnek büyüklüğü farklı olmaktadır. Bu da alt grupların büyüklüğünü değiştirecektir. Ancak verdiğiniz örnekteki gibi bir grubun 185 diğer grubun 7 olduğu bir dağılım sağlıklı değildir. Bu durumda yapacağınız ANOVA analizi sağlıklı sonuç vermeyecektir. Bu problemle karşılaşmamak için veri toplarken anakitledeki grupların büyüklüğünü dikkate alarak, örneğe eleman seçmek gerekir. Ancak araştırmalarda genellikle kolayda örneklem yöntemi tercih edildiğinden böyle sorunlar sıklıkla karşımıza çıkmaktadır. Araştırmalarınızda örneklem yöntemine özellikle dikkat etmenizi öneririm. Şu anki haliyle bir çözüm yaratmak için grupları birleştirmeyi deneyebilirsiniz. Örneğin 25 ilkokul mezunu ile 185 orta okul mezununu birleştirip, ilköğretim gibi bir kategori oluşturulabilir. Ya da araştırmanız için çok önemli bir grup değilse, çok küçük sayıdaki o grubu göz ardı ederek analizlerinizi yapınız. Araştırmanızın kısıtlılıklarında bu durumu belirtiniz. (Örneğin yeterli kişiye ulaşılamadığından lisans üstü grup analizlerin dışında bırakılmıştır gibi..) Son olarak ise ANOVA testinin koşullarının sağlayamadığınız durumlar için parametrik olmayan karşılığı olan Kruskal Wallis testini kullanabileceğinizi söyleyebilirim.


M.S.C.

SAYIN HOCAM; VARYANS HOMOJEN DEĞİL; ANCAK VERİLER BASIKLIK VE ÇARPIKLIĞA GÖRE NORMAL İSE YİNE PARAMETRİK TEST Mİ KULLANACAĞIZ?YANİ VARYANS HOMOJEN DEĞİLSE AMA DİĞER NORMALLİK VARSAYIMLARI SAĞLANIYORSA PARAMETRİK TEST Mİ KULLANILMALI? SAYGILARIMLA...


Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Videoda vurguladığım üzere birden fazla husus var normallikle ilgili. Normallik testi sonuçları, histogram ve plotlar, çarpıklık ve basıklık değerleri başta olmak üzere tanımlayıcı istatistikler gibi. Bunların tümünü dikkate alarak bir karar vermenizi öneririm. Örneğin sosyal bilimler gibi alanlarda genellikle 5'li likert tipi ölçek kullanılıyor. Böyle bir verinin KS ve Shapiro wilk normallik testi sonuçlarına göre normal dağılması çok çok düşük ihtimallidir. Dolayısıyla diğer hususları dikkate alarak karar verilmesi gerektiğini vurgulamıştım. Ayrıca yine genellikle sosyal bilimlerde örneklem büyüklüğünü yüksek tutarak verilerin normal dağıldığı varsayımı ile parametrik testlerin yapıldığı birçok çalışma olduğunu görüyoruz. Öte yandan bu konuda daha katı davranıp sadece normallik testi sonuçlarını dikkate alarak karar verilen uygulamalar da görüyoruz. Uzun lafın kısası, özellikle 5'li 7'li likert gibi bir ölçekle veri topluyorsanız sadece normallik testi sonuçları ile değil, belirttiğim diğer hususların tümünü dikkate alarak bir karar vermenizi öneriyorum. Sorunuz özelinde de konuşursak, çarpıklık basıklık katsayıları videoda belirttiğim aralıkta ise parametrik testleri kullanabilirsiniz. Literatürde bu konu ile ilgili kaynaklar mevcut. Referans gösterilebilir. Bahsettiğimiz hususların hiçbiri sağlanmıyorsa, o zaman parametrik testleri düşünebilirsiniz.


B.K.

ÖNERDİĞİNİZ KİTAP YENİ BAŞLAYANLAR İÇİN UYGUN VE BASİT ANLATIMLI MIDIR?


Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Uygun olduğunu düşünüyorum. Gerek araştırma yöntemlerinin temel kavramlarının, gerekse de SPSS ile temel analizlerin anlaşılır ve sade bir şekilde anlatıldığı bir kaynaktır.


B.K.

FAKTÖRLERDEN 1 VEYA 2'Sİ NORMAL İKEN DİĞERLERİ NORMAL ÇIKMAZSA, ÇARPIKLIK VE BASIKLIK DA İSTENEN DEĞERLERDE ÇIKMAZSA NE YAPILMALI VE NASIL YORUMLANMALI? YİNE NORMAL DİYE KABUL EDEBİLİR MİYİZ?


Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Öncelikle Normal dağılmayan faktörlerde yer alan sorularda uç değerler olup olmadığını kontrol ediniz. Hatalı veri girişi olmamasına dikkat ediniz. Ardından normalliğin belirlenmesinde dikkat ettiğimiz hususlardan hiçbiri sağlanmıyorsa, parametrik olmayan testleri uygulamanız en doğrusu olacaktır.


B.K.

SPSS'E EXCEL'DEN VERİ İNDİRDİĞİMDE, VERİLERİ BELİRTİLEN ŞEKİLDE NUMERİC, NOMİNAL YAPTIĞIM HALDE DATA VİEW'DE NOKTA İŞARETİ ÇIKIYOR VE VERİLER KAYBOLUYOR. 1A DÖNÜŞTÜRMEYİ YAPMIYOR VE YAPSA DA GÖSTERMİYOR. FAKAT VERİLERİ TEK TEK EL İLE GİRDİĞİMDE SIKINTI YAŞAMIYORUM. EXCEL'DEN AKTARMALARDA SIKINTI YAŞIYORUM. ACABA, NEREDE YANLIŞ YAPIYORUM? SİSTEMDE TANIMLANMASI GEREKEN BİR YER Mİ VAR?


Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

File menüsü-Import Data- Excel işlevine tıklayıp, Excel dosyasını seçtiğinizde, Excel'deki verileriniz SPSS'e aktarılır. En kolay yolun bu olduğunu söyleyebilirim. İkinci bir yol olarak ise Excel'deki tüm verileri seçip, kopyaladıktan sonra, SPSS dosyanıza yapıştırabilirsiniz. Bu işlem sonucunda değişken isimlerini VAR0001 ile başlayacak şekilde isimlendirir. Bunları düzenlemeniz gerekir.


B.K.

ALFA İÇİN KAÇ SORU YÜKSEK İFADE SAYISI OLARAK DÜŞÜNÜLEBİLİR. BUNUN İÇİN BİR ÖLÇÜT VAR MIDIR?


Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Keskin bir ölçüt yok. Cronbach alfa yapısı gereği, ifade sayısı arttığında daha yüksek çıkabiliyor. Siz çalışmanızda güvenilirlik analizi ile ilgili Cronbach alfa değerlerini veriniz. %70'den yüksek çıkması arzu edilen bir durumdur.


B.K.

MANOVA'YI CİNSİYET GİBİ İKİ DEĞİŞKENLİ VERİLERE DE UYGULAMAMIZIN BİR SAKINCASI VAR MI, YAPILABİLİR Mİ?


Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Yapabilirsiniz. Analiz sonucunda anlamlı farklılık çıkıyorsa, tanımlayıcı istatistiklere bakarak hangi grubun (erkek ya da kadın) lehine anlamlı farklılık olduğunu belirleyiniz.


B.K.

1.LSD VE BONFERRONİ TESTLERİNİ NE ZAMAN KULLANIYORUZ. 2. BİRDEN FAZLA TEST YAPTIĞIMIZDA LSD , BONFERRRONİ VE TUKEY TESLERİNDE FARKLILIK OLDUĞUNDA BİRİNDE BULUNAN ANLAMLILIK DİĞERİNDE BULUNMADIĞINDA HANGİ TESTİ TEMEL ALMAMIZ GEREKİR?


Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Post hoc testleri, varyans homojenliği varsayımının sağlandığı durumlar ve varyans homojenliğini sağlanmadığı durumlar olmak üzere iki grupta incelenebilir. Varyans homojenliği varsayımı altında kullandığımız testler LSD, Bonferroni, Tukey, Scheffe, Gabriel vb testler. Varyans homojenliğinin sağlanmadığı durumlarda kullandığımız testler Games-Howell, Tamhane's vb testler. One Way ANOVA videosunun 8.dksından itibaren bu testlerin bazılarına kısaca değindim. Hangi durumlarda kullanılabilir gibi. Bu testlerin hangi durumlarda kullanılması gerektiğine dair detaylı bilgi için özellikle yabancı kaynakları okumanızı öneririm. Sizin de vurguladığınız gibi farklı sonuçlar verebiliyorlar. Kullandığınız testin varsayımlarını ihlal etmediğiniz sürece, varyans homojenliği durumlarına göre, ilgili gruptaki testleri kullanabilirsiniz.


B.K.

KOVARYANS MATRİSİ HOMOJEN DEĞİLSE NE YAPIYORUZ?


Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

MANOVA varsayımlarından biri Kovaryans matrisinin homojen olmasıdır. Dolayısıyla bu varsayımın sağlanmaması durumunda analiz sonuçlarınız sağlıklı olmayabilir. Bunu tüm analizler için de söyleyebiliriz. Analizlerle ilgili varsayımların sağlanmaması durumları, sağlıklı sonuç elde edememeniz gibi durumlarla sonuçlanabilir.


B.K.

MANOVA'DA ÇOKLU NORMALLİK YERİNE ; HER ZAMAN YAPILAN NORMALLİK TESTİ YAPMAMIZ DOĞRU OLUR MU?


Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Çok değişkenli normallik varsayımını SPSS’te doğrudan test etmemiz mümkün değildir. Her bir bağımlı değişkenin her grup için normal dağıldığını göstererek çok değişkenli normalliğin sağlandığına dair kanıt olarak sunmaya çalışabilirsiniz. Ancak tek değişkenli normallik her zaman çok değişkenli normalliği garanti etmeyecektir.


B.K.

BAĞIMSIZ ÖRNEKLEM T TESTİ İÇİN ANALİZLERDE ETKİ BÜYÜKLÜĞÜNÜ DE HESAPLAMAK ŞART MIDIR?


Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Şart değildir. Aldığınız eğitim temel düzeyde bir SPSS eğitimi olduğu için, anlamlı farklılık tespit edilen durumlarda, bu farklılığın hangi grup lehine olduğunu belirlerken tanımlayıcı istatistiklerden yararlanılabileceğini vurguladım. Ancak anlamlı farklılık çıktığı durumlarda etki büyüklüğü hesaplamaları yapmak da mümkündür. SPSS programı ile bağımsız örneklem t testi yaptığınızda, analiz çıktılarında doğrudan etki büyüklüğü ile ilgili test istatistikleri yer almamaktadır. Etki büyüklüğünü belirlerken Cohen's d, Hedges'G-,Gates' delta gibi bazı testlerden yararlanılır. Bu istatistiklerin hesaplamaları için internette bazı web siteleri mevcuttur. Ayrıca test istatistiklerinin yorumu için ilgili kaynakları okumanızı öneririm.


B.K.

ANOVA'DA VARYANSLAR EŞİT ÇIKMADIĞINDA ÖN ŞART SAĞLANMAMIŞ OLUYOR. ANOVA TESTİ BUNA RAĞMEN YAPILABİLİR Mİ? VERMİŞ OLDUĞUNUZ ÖRNEKTE DE EŞİT ÇIKMAMIŞTI AMA YİNE DE POST HOC YAPILDI. BAKTIĞIM BAŞKA BİR KAYNAKTA ALTERNATİF OLARAK WELCH VE BROWN-FORSYTHE KULLANILIR ŞEKLİNDE İFADE EDİLMİŞ?


Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Yapılabilir. Şöyle açıklayayım. Analiz tamamlanmadan önce varyansın eşit ya da eşit dağılmayacağını bilinmediğinden dolayı "homogenity of variances" öncelilkle işaretlenmelidir. Videoyu inceledim tekrardan. Orada ilk etapta varyans homojenliği durumunu bilmediğim için öncelikle onu test etmişim. Bu testin ardından analizi tekrarlamayı atlamışım. Şöyle toparlayalım. Eğer varyans homojen çıkmıyor ise options'tan Welch testine tıklayarak analizi tekrarlamak gerekir. Bu tablodaki anlamlılık değerine göre gruplar arasında fark olup olmadığının kararı verilmelidir. Eğer varyanslar homojen ise Welch'e tıklamaya gerek yoktur, Anova tablosundaki anlamlılık değerine göre karar verilmelidir. Post hoc analizleri gruplar arasında anlamlı farklılık tespit edildiği durumda yapılır. Hangi gruplar arasında anlamlı farklılık olduğunu bize gösterir. İlk etapta yaptığınız varyasn homojenliği durumuna göre; Eşit varyans durumu varsa üst gruptaki testler, eşit olmayan varyans durumu var ise alt gruptaki testler seçilir.


B.K.

ÇOKLU REGRESYONDA DURBİN WATSON SEÇENEĞİNE İLİŞKİN BAŞKA KAYNAKLARDA ŞÖYLE DENİYOR: "DEĞİŞKENLERDE ZAMAN SERİSİ OLMADIĞI İÇİN İŞARETLENMEZ. "BU DURUMDA İŞARETLEMELİ MİYİZ, İŞARETLETLEMEME MİYİZ? AYRICA DİĞER KAYNAKLARDA PLOTS KISMINDA ZRESID VE ZPRED İŞARETLENİYOR? BURDA GÖREMEDM, ŞART DEĞİL Mİ? ÇOKLU REGRESYONUN ALTERNATİFİ VAR MI?


Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Bu konuda farklı görüşler elbetteki mümkündür. Videoyu çekerken temel düzeydeki bilgileri aktarmaya çalışıyorum. Farklı disiplinlerden katılımcılar elbette çok farklı veri setleri ile analiz yapabilirler. Dolayısıyla yorumlamalarda bazı farklılıklar olabilir. Genel hatlarıyla bakıldığında, DW istatistiğine de göz atarak analize devam etmek varsayımlardan birini kontrol edeceğiniz anlamına gelecektir. Yapmanızı öneririm. Videoda plots kısmına hiç değinmemişim. ZRESID ve ZPRED sırasıyla X ve Y kutucuklarına aktardıktan sonra "histogram ve normal probablity plot"a tıklayarak, hataların normal dağılımı ile ilgili grafiklere ulaşabilirsiniz. Bakılsa daha iyi olacağını söyleyebilirim. Konu ile ilgili geribildiriminizi dikkate alacağım. Çoklu doğrusal regresyon, birden fazla bağımsız değişkenin bağımlı değişken üzerindeki doğrusal etkisini gösteren bir model. Değişkenleriniz uygunsa ve böyle bir etkiyi ölçmeyi amaçlıyorsanız, bu analizi tercih edebilirsiniz. Birebir alternatif bir analiz olarak bir önerim olmayacaktır. Daha farklı amaçlara yönelik ve farklı istatistiksel alt yapısı olan analizler elbetteki mümkündür. Önemli olan neyi ölçmek istediğiniz ve bu amacınıza yönelik en doğru yöntemi uygulamaktır.


B.K.

HOCAM ÇOK TEŞEKKÜRLER, GÖSTERMİŞ OLDUĞUNUZ ÖZEN VE DUYARLILIK İÇİN, SANAL EĞİTİMİN ETKİNLİĞİ SAYENİZDE ARTIYOR. BİRKAÇ SORUM DAHA OLACAK SİZE, 1)KORELASYON VE REGRESYON KATSAYILARININ (R VE R KARE) AYRICA MANOVA'DAKİ ETA KARE DEĞERİNİN DÜŞÜK ÇIKMASI NELERE BAĞLIDIR? 2) "ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜ" AZALIRSA KATSAYILAR AZALIR MI? 3) ÖLÇEKLERDEKİ İFADE(MADDE) SAYILARI AZALIRSA KATSAYILAR AZALIR MI? 4) FAKTÖR ANALİZİNDEKİ FAKTÖR SAYILARI AZALIRSA KATSAYILAR AZALIR MI? 5) ANKET UYGULANAN KİŞİLER KARARSIZ KALDIĞINDA KATSAYILAR AZALIR MI? 6)BUNLARIN DIŞINDA NEDEN KATSAYILAR(R, R KARE VE ETA KARE) DÜŞÜK ÇIKMAKTADIR? SEBEBİ NE OLABİLİR


Eğitmenin Cevabı (EJDER AYÇIN)

Rica ederim, faydalı olması için elimden geleni yapmaya çalışıyorum. Bildiğiniz üzere, korelasyon iki değişken arasındaki ilişkinin yönünü ve gücünü gösteren bir katsayı. Belirlilik katsayısı ise bağımsız değişkenlerin bağımlı değişkeni açıklama derecesini gösteren bir katsayı. Belirlilik katsayısı üzerinden örnek verecek olursam, bu katsayının düşük çıkması bağımsız değişkenlerin bağımlı değişkendeki değişkenliği düşük düzeyde açıkladığı anlamı taşır. Regresyon modeline dahil etmediğimiz başka değişkenlerin, bağımlı değişkeni açıklama nezdinde var olduğu ilk olarak düşünülmelidir. Sonuçta bir bağımlı değişken üzerindeki değişkenliğin tümünü ya da çoğunu açıklayabilecek bağımsız değişkenleriniz araştırma kapsamında yer almayabilir. Örneklem büyüklüğünün, faktör sayısının ya da ifade sayısının bu katsayı üzerinde doğrudan etkisi olduğunu düşünmüyorum. Bağımsız değişkeniniz bir tane de olabilir, ya da anket formundaki bazı soruların birleşiminden oluşan bir faktörler de olabilir. Temel mesele bağımlı değişken üzerindeki değişkenliğin ne kadarını açıklayabileceğidir. Dolayısıyla, örnek büyüklüğü, faktör sayısı ya da ifade sayısı şu kadar olursa, açıklama derecesi bu kadar artar ya da azalır şeklinde bir genelleme yapabilmenin mümkün olacağını sanmıyorum. Örneğin bir A bağımlı değişkeni üzerinde B ve C bağımsız değişkenlerinin etkisinin ölçüldüğü bir model ile yine A bağımlı değişkeni üzerinde B,C,D,E,F değişkenlerinin etkisinin ölçüldüğü bir model olduğunu düşünelim. Bağımsız değişken sayısında artış olmasının, bağımlı değişken üzerindeki değişkenliği açıklama derecesini artırmasını bekleyebilirsiniz. Ancak D,E,F değişkenlerinin model üzerinde anlamlı etkileri olmayabilir. Analiz sonucuna göre karar verebiliriz. Katsayıların düşük çıkması durumu ile ilgili korelasyon katsayısı üzerinden başka bir yorum yapayım. Örneğin A ve B değişkenleri arasındaki korelasyon 0,20 olarak hesaplansın. Burada iki değişken arasında pozitif yönlü düşük korelasyon yorumu var yaparız. Katsayının neden düşük çıktığını ve bununla ilgili yorumu ise araştırmanıza göre karar verirsiniz. Örneğin ürüne olan talep ile ürünün servis olanakları arasında düşük korelasyon var ise, bahsettiğim bu değişkenler arasındaki ilişkinin yorumunu araştırmacı olarak sizin yorumlamanız gerekir. Katsayı olarak nasıl 0,20 çıktığı ile değil, 0,20 çıkmasının ardındaki ilişkiyi düşünüp, yorumunu yapmalıyız.