Çoklu Doğrusal Regresyon
Bir veya birden fazla bağımsız değişkenin sürekli bir bağımlı değişkeni ne kadar açıkladığını analiz edin. R², F testi, standardize beta ve VIF dahil tam OLS regresyon raporu.
OLS Regresyon
R², düzeltilmiş R², F istatistiği ve model anlamlılığı otomatik hesaplanır.
Katsayı Tablosu
Her yordayıcı için B, β (standardize), SE, t, p ve %95 güven aralığı raporlanır.
VIF (Çoklu Bağlantı)
Variance Inflation Factor ile çoklu bağlantı sorunu kontrol edilir.
PDF Rapor
APA formatında raporlanabilir sonuçlar PDF olarak indirilir.
Nasıl Çalışır?
CSV veya Excel dosyanızı yükleyin.
Analiz otomatik olarak saniyeler içinde tamamlanır.
Sonuçları ekranda görün ve PDF olarak indirin.
Ücretsiz hesap açın, hemen kullanmaya başlayın.
Başla — ÜcretsizÇoklu doğrusal regresyon (OLS), bir bağımlı sürekli değişkeni birden fazla bağımsız değişken aracılığıyla açıklar ve tahmin eder. Her bağımsız değişkenin bağımlı değişken üzerindeki bağımsız etkisini katsayılarla (β) nicelleştirir. Sosyal bilimler, ekonomi ve tıpta en sık kullanılan analitik çerçevelerden biridir.
Ne Zaman Kullanılır?
Sürekli bir bağımlı değişkeni birden fazla sürekli veya kategorik (kukla değişken olarak kodlanmış) bağımsız değişkenle açıklamak istediğinizde kullanın. Bağımlı değişken kategorik ise lojistik regresyon; veriler zaman serisi içeriyorsa uygun zaman serisi modelleri tercih edilmelidir.
Varsayımlar ve Sınırlılıklar
Doğrusallık: Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasında doğrusal ilişki olmalıdır. Normallik: Artıklar (residuals) normal dağılmalıdır. Sabit varyans (homoskedastisite): Artıkların varyansı tüm tahmin değerlerinde sabit olmalıdır. Çoklu doğrusallık olmamalıdır: VIF < 10 beklenir. Bağımsızlık: Artıklar birbirinden bağımsız olmalıdır.
Sonuçlar Nasıl Yorumlanır?
R²: Modelin bağımlı değişkendeki varyansı açıklama oranı. Düzeltilmiş R²: Değişken sayısını hesaba katar; modeller arasında karşılaştırma için tercih edilir. β katsayısı: Diğer değişkenler sabitken bir birimlik artışın bağımlı değişkende yarattığı değişim. p < 0.05: İlgili bağımsız değişken modelde anlamlı katkı sağlar.
APA Formatı Örneği
Regresyon modeli toplam varyansın %43'ünü açıklamıştır, R² = .43, F(3, 96) = 24.13, p < .001. Yalnızca çalışma süresi β = .52, t(96) = 5.87, p < .001 ile anlamlı bir yordayıcı olmuştur.
Sık Sorulan Sorular
Kaç değişken ekleyebilirim?
Kural olarak her değişken için en az 10–20 gözlem önerilir. Çok sayıda değişken aşırı uyum (overfitting) riskini artırır.
VIF yüksek çıktı, ne yapmalıyım?
VIF > 10 çoklu doğrusallık sorununa işaret eder. Korelasyonu yüksek değişkenlerden birini çıkarın veya Ridge regresyonu gibi düzenlileştirme yöntemlerini deneyin.
Bu analizi kendiniz yapmak yerine uzmanına bırakmak ister misiniz?
Verilerinizi gönderin, uzman analistlerimiz Çoklu Doğrusal Regresyon analizini sizin adınıza gerçekleştirip raporlasın. Ücretsiz ön değerlendirme ile başlayın.
Ücretsiz Proje Talebi Gönder