bu analizi daha önce hiç bu kadar güzel ve detaylı anlatabilen olmamıştı, kendi çalışmamdaki bir çok soru işaretine cevap buldum sayenizde emeğinize sağlık hocam
Hocam merhaba, goodness-of-fit bölümende Pearson değerinin .05' den küçük olması gerektiğini söylemişsiniz fakat yapılan çalışmalarda bu değerin büyük olması gerektiği kabul edilerek yayın yapılmış. Söylediğinizi destekleyen kaynak paylaşabilirmisiniz. Teşekkürler...
Merhaba, modelinizin null hipotezden daha iyi tahmin yapabildiğini göstermek için Pearson değerinin 0.05'den küçük çıkmasını bekleyebilirsiniz. Evet tersini kullananlar da var ve şöyle düşünüyorlar: Modelin null hipotezle uyuşuyorsa doğrudur, dolayısıyla 0.05'den büyük olması gerekir, diyorlar. Kesin bir kaynak bulunmamakla birlikte, benim yaklaşımım için şu kaynağı gösterebilirim: Multinomial Logistic Regression by Dr. Jon Starkweather and Dr. Amanda Kay Moske.
Hocam iyi akşamlar. Aynı analizi dediğiniz şekilde yaptım tüm ayarları ama değişkenleri interaction kısmında birbiriyle karşılaştırıp atmama rağmen parameter estimates kısmında gözükmüyor neden sizce?
Kategorik olmayan çoklu değişkenlerin regresyon analizi için ne kullanmalıyız ? ( Mortalite üzerine 4-5 adet scala şeklinde tanımlanan nicel verilerin etkisini incelediğimizde ) Teşekkür ederim.
Merhaba Hocam, öncelikle emeğinize sağlık. çok daha iyi anladım analizi. bir sorum olacak. benim veri setimde pearson değeri 0,05 ten büyük ve kikarenin serbestliğe bölümü 1 den küçük çıktı. ben de tam ayırma olduğunu düşündüğümden dolayı analizi tekrar yapmak istiyorum ama dispersion scale kısmındaki ölçekleri neye göre tercih etmemiz gerekiyor? benim verim için hangisinin daha iyi olduğunu nasıl anlayabilirim? şimdiden teşekküler...
Merhabalar, teşekkür ederim. IBM'in SPSS dokümanına atıfta bulunarak şöyle özetleyeyim: Uyum iyiliği tablosu, modelin verilere yeterince uyduğuna dair Ho hipotezin iki testini sunar. Eğer Ho doğruysa, Pearson ve Sapma (deviance) istatistikleri, gösterilen serbestlik dereceleriyle birlikte ki-kare dağılımlarına sahiptir. Bununla birlikte, p değerlerindeki anlamlılık değeri küçükse (0,05'ten küçük), bu durumda model verilere yeterince uymuyor demektir. Dolayısıyla, sizde her ikisi de (Pearson ve Deviance) 0,05'den büyükse, IBM dokümanına göre, veriniz model varsayımlarıyla uyumlu demektir. Chi-square/df
hocam iyi akşamlar , sizin örnek parameter estimate tablosunda ortaokul cinsiyet değişkeninde oldugu gibi odds degeri ve refrerans aralığında çok yüksek rakamlar ve p degeri anlamlı sonuclar çıktığında bunu nasıl yorumlayabiliriz, teşekkür ederim
Merhaba, analiz modelimde bağımsız değişkenim için 3 alt kategorim var. Bağımlı değişken için ise 2 alt kategoriden olusan soru setim var ancak sonuc 4 tane cıkıyor. Yani soru setinde alt kategori a ve b iken a,b,a-b ve hiçbiri olacak şekilde sonuç çıkıyor bağımlı değişkenim için. Böyle bi analiz modeli için katılımcı sayımı nasıl belirlerim?
@@BossAkademi logistic regresyon normalde uygun olan çünkü kategorik benim iki değişlenimde ancak o zaman odds ratio vs gibi değerler istiyor. Bunu çalışma öncesinde nasıl belirleyeblirim? Sayı büyük çıkıyor bir de. Ancak bazı referanslara göre her bir bağımsız değişken için 15 kişi uygun diyor. Yani g powerdan farklı. Bu durumda ne yapmam gerekir?
Hocam ölçekleri analize alırken ölçeklerin toplu puanını mı dikkate alıyorsunuz yoksa ortalamasını mı? Bağımlı değişken ölçek sorusu olsaydı o zamanda mı multi nominal logit model kullanırız?
bu analizi daha önce hiç bu kadar güzel ve detaylı anlatabilen olmamıştı, kendi çalışmamdaki bir çok soru işaretine cevap buldum sayenizde emeğinize sağlık hocam
Çok sevindim hocam. İyi çalışmalar 👍🏻
Hocam merhaba, goodness-of-fit bölümende Pearson değerinin .05' den küçük olması gerektiğini söylemişsiniz fakat yapılan çalışmalarda bu değerin büyük olması gerektiği kabul edilerek yayın yapılmış. Söylediğinizi destekleyen kaynak paylaşabilirmisiniz. Teşekkürler...
Merhaba, modelinizin null hipotezden daha iyi tahmin yapabildiğini göstermek için Pearson değerinin 0.05'den küçük çıkmasını bekleyebilirsiniz. Evet tersini kullananlar da var ve şöyle düşünüyorlar: Modelin null hipotezle uyuşuyorsa doğrudur, dolayısıyla 0.05'den büyük olması gerekir, diyorlar. Kesin bir kaynak bulunmamakla birlikte, benim yaklaşımım için şu kaynağı gösterebilirim: Multinomial Logistic Regression by Dr. Jon Starkweather and Dr. Amanda Kay Moske.
@@BossAkademi hocam teşekkür ederim. Ordinal lojistik regresyon videosu çekerseniz çok faydalı olur... Saygılar...
Hocam iyi akşamlar. Aynı analizi dediğiniz şekilde yaptım tüm ayarları ama değişkenleri interaction kısmında birbiriyle karşılaştırıp atmama rağmen parameter estimates kısmında gözükmüyor neden sizce?
Kategorik olmayan çoklu değişkenlerin regresyon analizi için ne kullanmalıyız ? ( Mortalite üzerine 4-5 adet scala şeklinde tanımlanan nicel verilerin etkisini incelediğimizde )
Teşekkür ederim.
Lineer regresyon
Merhaba Hocam,
öncelikle emeğinize sağlık. çok daha iyi anladım analizi. bir sorum olacak. benim veri setimde pearson değeri 0,05 ten büyük ve kikarenin serbestliğe bölümü 1 den küçük çıktı. ben de tam ayırma olduğunu düşündüğümden dolayı analizi tekrar yapmak istiyorum ama dispersion scale kısmındaki ölçekleri neye göre tercih etmemiz gerekiyor? benim verim için hangisinin daha iyi olduğunu nasıl anlayabilirim? şimdiden teşekküler...
Merhabalar, teşekkür ederim.
IBM'in SPSS dokümanına atıfta bulunarak şöyle özetleyeyim:
Uyum iyiliği tablosu, modelin verilere yeterince uyduğuna dair Ho hipotezin iki testini sunar. Eğer Ho doğruysa, Pearson ve Sapma (deviance) istatistikleri, gösterilen serbestlik dereceleriyle birlikte ki-kare dağılımlarına sahiptir. Bununla birlikte, p değerlerindeki anlamlılık değeri küçükse (0,05'ten küçük), bu durumda model verilere yeterince uymuyor demektir. Dolayısıyla, sizde her ikisi de (Pearson ve Deviance) 0,05'den büyükse, IBM dokümanına göre, veriniz model varsayımlarıyla uyumlu demektir. Chi-square/df
@@BossAkademi çok çok teşekkür ederim hocam. anladım ne yapmam gerektiğini.
hocam iyi akşamlar , sizin örnek parameter estimate tablosunda ortaokul cinsiyet değişkeninde oldugu gibi odds degeri ve refrerans aralığında çok yüksek rakamlar ve p degeri anlamlı sonuclar çıktığında bunu nasıl yorumlayabiliriz, teşekkür ederim
Yani bu tamamen veri setinizle alakalı bir durum. Siz nasıl yorumluyorsunuz 🙂
bende çözemedim hocam verilerde hatalı giriş olmadı, hasta odaklı ve ne söylediyse onu değerlendirmeye aldım, yorumlarınız için tşk ederim
Merhaba, analiz modelimde bağımsız değişkenim için 3 alt kategorim var. Bağımlı değişken için ise 2 alt kategoriden olusan soru setim var ancak sonuc 4 tane cıkıyor. Yani soru setinde alt kategori a ve b iken a,b,a-b ve hiçbiri olacak şekilde sonuç çıkıyor bağımlı değişkenim için. Böyle bi analiz modeli için katılımcı sayımı nasıl belirlerim?
Gpower da a priori örneklem analizi yapabilirsiniz. Model olarak regresyon modellerinden uygun olanı tercih edilebilir.
@@BossAkademi logistic regresyon normalde uygun olan çünkü kategorik benim iki değişlenimde ancak o zaman odds ratio vs gibi değerler istiyor. Bunu çalışma öncesinde nasıl belirleyeblirim? Sayı büyük çıkıyor bir de. Ancak bazı referanslara göre her bir bağımsız değişken için 15 kişi uygun diyor. Yani g powerdan farklı. Bu durumda ne yapmam gerekir?
Hocam ölçekleri analize alırken ölçeklerin toplu puanını mı dikkate alıyorsunuz yoksa ortalamasını mı?
Bağımlı değişken ölçek sorusu olsaydı o zamanda mı multi nominal logit model kullanırız?
Toplam puanı dikkate alın. İkinci soruya gelince alt kategori sayısına bağlı.