top of page
Learn SPSS from Scratch – Lesson 7: Creating Variables Using Formulas
08:46
Learn SPSS from Scratch – Lesson 6: Creating a Categorical Variable from a Continuous Variable
10:40
Learn SPSS from Scratch – Lesson 5: Rearranging the Groups of a Categorical Variable
10:47
Learn SPSS from Scratch – Lesson 4: Calculating Scale Scores
12:00
Learn SPSS from Scratch – Lesson 3: Reverse Coding
12:20
Learn SPSS from Scratch – Lesson 2: Data Entry and Preliminary Editing
22:00
Learn SPSS from Scratch – Lesson 1: Getting Started
14:46
Kaç yıldır varız? Neden bazı videolar ücretli? Ücret pahalı mı? Nasıl üye olunur?
01:01
İki yönlü ANOVA ne işe yarar? Nasıl yapılır?
01:01
İki durumlu lojistik regresyon analizi nasıl yapılır?
01:01
Kanalımız ve Üyelik Sistemi Hakkında
04:14
Hiyerarşik regresyon nasıl yapılır?
01:01
SPSS'te çoklu doğrusal regresyon analizi nasıl yapılır?
01:01
SPSS'te basit doğrusal regresyon analizi nasıl yapılır?
01:01
Çoklu ve kısmi korelasyon analizleri nasıl yapılır?
01:01
SPSS'te korelasyon analizi en pratik yoldan nasıl yapılır?
01:01
Sıfırdan SPSS Ders 31: İki Yönlü (Faktörlü) ANOVA (Tanıtım Videosu)
02:34
Normal dağılmayan ikiden fazla tekrarlı ölçüm ortalaması nasıl karşılaştırılır?
01:01

YOUTUBE KANALIMIZA GÖZ ATTINIZ MI? ARADIĞINIZ BİLGİ KANALIMIZDA OLABİLİR. TIKLAYINIZ.

Basit Doğrusal Regresyon Bulguları Nasıl Yazılır?

  • 18 Eyl 2023
  • 1 dakikada okunur

Güncelleme tarihi: 27 Eyl 2024

Bu yazımızda basit doğrusal regresyon analizi bulgularını akademik çalışmalarımızda nasıl yazabileceğimizi ele alacağız.

Öncelikle kısaca analizin ne olduğu ve önemi üzerinde duralım.


Basit Doğrusal Regresyon Nedir ve Neden Önemlidir?

Basit doğrusal regresyon, istatistiksel bir yöntemdir ve bu yöntem, bir bağımsız değişkenin (genellikle "X" olarak temsil edilir) bir bağımlı değişkeni (genellikle "Y" olarak temsil edilir) nasıl etkilediğini incelemek için kullanılır.

Bu yöntem, iki değişken arasındaki ilişkiyi anlamamıza ve gelecekteki değerleri tahmin etmemize yardımcı olur.

Özellikle, basit doğrusal regresyon şu önemli kavramları içerir:

  1. Bağımlı Değişken (Y): İncelenen olayın sonucunu temsil eden ve tahmin edilmek istenen değişkendir. Örneğin, bir ürünün satışları veya bir öğrencinin sınav sonuçları bağımlı değişkenler olabilir.

  2. Bağımsız Değişken (X): Bağımlı değişkeni etkileyen veya açıklayan değişkendir. Örneğin, bir ürünün reklam harcamaları veya öğrencinin çalışma süresi bağımsız değişkenler olabilir.

  3. Regresyon Denklemi: Basit doğrusal regresyon, bu iki değişken arasındaki ilişkiyi açıklamak için kullanılan bir denklemle temsil edilir. Genellikle şu şekilde yazılır: Y = a + bX. Burada "a" sabit bir terimdir ve "b" regresyon katsayısıdır.

  4. R-Kare Değeri (R²): Bu değer, regresyon modelinin bağımlı değişkeni ne kadar iyi açıkladığını ölçer. R², 0 ile 1 arasında bir değere sahiptir. Değer 1'e ne kadar yakınsa, modelin o kadar iyi olduğunu gösterir.


Basit doğrusal regresyon, birçok alanda kullanılır. Örneğin:

  • Pazarlama: Reklam harcamalarının satışlara etkisi incelenebilir.

  • Eğitim: Öğrenci performansını etkileyen faktörler belirlenebilir.

  • Ekonomi: İşsizlik oranı ve ekonomik büyüme arasındaki ilişki analiz edilebilir.


Özetle, bu yöntem, veriler arasındaki ilişkiyi anlama ve gelecekteki olayları tahmin etme yeteneği nedeniyle iş dünyasında ve araştırmada önemlidir. Bulguların nasıl yazılabileceği ile ilgili olarak aşağıdaki videomuzu izleyebilirsiniz.




bottom of page