Lojistik regresyon analizi: kavram ve uygulama
Yıl: 2010 Cilt: 10 Sayı: 3 Sayfa Aralığı: 1357 - 1407 Metin Dili: Türkçe İndeks Tarihi: 29-07-2022
Lojistik regresyon analizi: kavram ve uygulama
Öz: Lojistik regresyon analizinin temel odağı, bireylerin farklı gruplara ayrılarak sınıflanmasıdır. Bu çalışmada, iki kategorili (ikilem/dichotomous/binary) bağımlı değişken olarak ifade edilen belirli gruplara üye olma durumunu en iyi açıklayan bağımsız değişkenler kombinasyonunu belirlemeye yönelik ikili lojistik regresyon analizinin (binary logistic regression analysis) temel kavram ve süreçlerini açıklamak amaçlanmaktadır. Bu çalışmada yer alan bağımsız değişkenler; “Bilimsel Düşünme Becerisi Ölçeği” toplam puanı, “Epistemolojik İnanç Ölçeği” toplam puanı ve “Fatalizm Ölçeği” toplam puanıdır. Bağımlı (yordanan, ölçüt) değişken ise, eleştirel düşünme düzeyidir. Üç bağımsız değişken de sürekli iken, bağımlı değişken, düşük ve yüksek eleştirel düşünme düzeylerinden oluşan kategorik bir değişken olarak tanımlanmıştır. Bu çalışmanın araştırma grubu, 2006-2007 Eğitim-Öğretim yılında Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi’nin, Rehberlik ve Psikolojik Danışmanlık bölümünde öğrenim görmekte olan toplam 200 öğrenciden oluşmaktadır. Araştırmada, Deryakulu ve Büyüköztürk (2002) tarafından Türkçeye uyarlanmış olan “Epistemolojik İnanç Ölçeği”, Kökdemir (2003) tarafından Türkçeye uyarlanmış olan “Kaliforniya Eleştirel Düşünme Eğilimi Ölçeği”, Gündoğdu (2002) tarafından geliştirilen “Bilimsel Düşünme Becerisi Ölçeği (BDBO)” ve Şekercioğlu (2008) tarafından geliştirilen “Fatalizm Ölçeği (FO)” kullanılmıştır. Çalışmada lojistik regresyon analizinin her bir işlem adımının sırasıyla nasıl değerlendirileceğine ilişkin bilgiler sunulmuştur. Çalışma sonucunda amaçlanan model değişkenlerinin katsayı tahminleri incelendiğinde, bilimsel düşünme becerisi yordayıcı değişkenindeki 1 birimlik artışın, yüksek eleştirel düşünme odds’unda %14.4’lük artışa yol açtığı saptanmıştır. Epistemolojik inanç yordayıcı değişkenindeki 1 birimlik artışın ise, yüksek eleştirel düşünme odds’unda %4.9’luk artışa yol açtığı belirlenmiştir.
Anahtar Kelime: Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Bibliyografik
- Agresti, A. (1996). An introduction to categorical data analysis. New York: John Wiley and Sons.
- Akkuş, Z., ve Çelik, M. Y. (2004, Eylül-Ekim). Lojistik regresyon ve diskriminant analizi yöntemlerinde önemli ölçütler. VII. Ulusal Biyoistatistik Kongresinde sunulan bildiri. Mersin Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik Anabilim Dalı, Mersin.
- Arabacı, Ö. (2002). Lojistik regresyon analizi ve bir uygulama denemesi. Yayınlanmamış yüksek lisans tezi, Uludağ Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Bursa.
- Atasoy, D. (2001). Lojistik regresyon analizinin incelenmesi ve bir uygulaması. Yayınlanmamış yüksek lisans tezi, Cumhuriyet Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Sivas.
- Bircan, H. (2004). Lojistik regresyon analizi: Tıp verileri üzerine bir uygulama. Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 2, 185-208.
- Büyüköztürk, Ş. (2009). Sosyal bilimler için veri analizi el kitabı: İstatistik, araştırma deseni, SPSS uygulamaları ve yorum (9. bs). Ankara: PegemA Yayıncılık.
- Büyüköztürk, Ş., & Çokluk-Bökeoğlu, Ö. (2008). Discriminant analysis: Concept and application. Eurasian Journal of Educational Research, 33, 73-92.
- Büyüköztürk, Ş., Kılıç-Çakmak E., Akgün, Ö. E., Karadeniz, Ş. ve Demirel, F. (2008). Bilimsel araştırma yöntemleri (2. baskı). Ankara: PegemA Yayıncılık.
- Cook, D. (2008). Binary response and logistic regression analysis. www.public.iastate.edu/~stat415/ stephenson/stat415_chapter3.pdf adresinden 22 Kasım 2008 tarihinde edinilmiştir.
- Deryakulu, D. ve Büyüköztürk, Ş. (2002). Epistemolojik İnanç Ölçeği’nin geçerlik ve güvenirlik çalışması. Eğitim Araştırmaları, 18, 111-125.
- Deryakulu, D. ve Büyüköztürk, Ş. (2005). Epistemolojik inanç ölçeğinin faktör yapısının yeniden incelenmesi: Cinsiyet ve öğrenim görülen program türüne göre epistemolojik inançların karşılaştırılması. Eğitim Araştırmaları, 5 (18), 57-70.
- Field, A. (2005). Discovering statistics using SPSS (2nd ed.). London: Sage.
- Garson, G. D. (2008). Logistic regression. http://www2.chass.ncsu.edu/garson/PA765/ logistic.htm adresinden 22 Kasım 2008 tarihinde edinilmiştir.
- George, D., & Mallery, P. (2000). SPSS for Windows step-by-step: A simple guide and reference (2nd ed). Boston: Allyn and Bacon.
- Grimm, L.G., & Yarnold, P. R. (Eds.). (1995). Reading and understanding multivariate statistics. Washington D.C.: American Psychological Association.
- Gündoğdu, M. (2002). Üniversite öğrencilerinin bilimsel düşünme becerilerinin yordanması. Türk Psikolojik Danışma ve Rehberlik Dergisi, II (17), 11-18.
- Gürcan, M. (1998). Lojistik regresyon analizi ve bir uygulama. Yayınlanmamış yüksek lisans tezi, Ondokuz Mayıs Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Samsun.
- Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B., Anderson, R. E., & Tatham, R. L. (2006). Multivariate data analysis (6th ed). Upper Saddle River, NJ: Prentice-Hall.
- Kalaycı, Ş. (Ed.). (2005). SPSS uygulamalı çok değişkenli istatistik teknikleri. Ankara: Asil Yayın Dağıtım.
- Kayri, M. ve Okut, H. (2008). Özel yetenek sınavındaki başarıya ilişkin risk analizinin karışımlı lojistik regresyon modeli ile incelenmesi. Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 35, 227-239.
- Kılıç, S. (2000). Lojistik regresyon analizi ve pazarlama araştırmalarında bir uygulama. Yayınlanmamış yüksek lisans tezi, İstanbul Teknk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
- Kökdemir, D. (2003). Belirsizlik durumlarında karar verme ve problem çözme.Yayımlanmamıs doktora tezi, Ankara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ankara.
- Leech, N. L., Barrett, K. C., & Morgan, G. A. (2005). SPSS for intermediate statistics: Use and interpretation (2nd ed). Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
- Menard, S. (1995). Applied logistic regression analysis. Thousand Oaks, CA: Sage.
- Mertler, C. A., & Vannatta, R. A. (2005). Advanced and multivariate statistical methods: Practical application and interpretation (3rd ed.). Glendale, CA: Pyrczak Publishing.
- Miller, A. J. (1990). Subset selection in regression. London: Chapman and Hall.
- Myers, R. (1990). Classical and modern regression with applications (2nd ed). Boston, MA: Duxbury.
- Önder, H. ve Cebeci, Z. (2001). Lojistik regresyonlarda değişken seçimi. Çukurova Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 17(2), 105-114.
- Peng, C. Y. J., Lee, K. L., & Ingersoll, G. M. (2002). An introduction to logistic regression analysis and reporting. The Journal of Educational Research, 96 (1), 3-14.
- Poulsen, J., & French, A. (2008). Discriminant function analysis. http://userwww.sfsu. edu/~efc/classes /biol710/discrim/discrim.pdf adresinden 22 Kasım 2008 tarihinde edinilmiştir.
- Schommer, M. (1990). Effects of beliefs about the nature of knowledge on comprehension. Journal of Educational Psychology, 82(3), 498-504.
- Seven, Z. (1997). Değişken seçimi yöntemi olarak adimsal lojistik regresyon ile adımsal diskiriminant analizinin karşılaştırılması. Yayınlanmamış yüksek lisans tezi, Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
- Stephenson, B. (2008). Binary response and logistic regression analysis. www.public.iastate.edu / ~stat415/stephenson/stat415_chapter3.pdf. adresinden 22 Kasım 2008 tarihinde edinilmiştir.
- Şekercioğlu, G. (2008). Fatalizm Ölçeği’nin geliştirilmesi: Geçerlik ve güvenirlik çalışması. Yayınlanmamış makale taslağı.
- Tabachnick, B. G., Fidell, L. S. (1996). Using multivariate statistics (3rd ed.). New York, USA: HarperCollins College Publishers.
- Tatlıdil, H. (1996). Uygulamalı çok değişkenli istatistiksel analiz. Ankara: Engin Yayınları.
- Tate, R. (1992). General linear model applications. Unpublished manuscript, Florida State University.
- Todman, J., & Dugard, P. (2007). Approaching multivariate analysis: An introduction for psychology. New York: Taylor & Francis Group.
| APA | ÇOKLUK Ö (2010). Lojistik regresyon analizi: kavram ve uygulama. , 1357 - 1407. |
| Chicago | ÇOKLUK Ömay Lojistik regresyon analizi: kavram ve uygulama. (2010): 1357 - 1407. |
| MLA | ÇOKLUK Ömay Lojistik regresyon analizi: kavram ve uygulama. , 2010, ss.1357 - 1407. |
| AMA | ÇOKLUK Ö Lojistik regresyon analizi: kavram ve uygulama. . 2010; 1357 - 1407. |
| Vancouver | ÇOKLUK Ö Lojistik regresyon analizi: kavram ve uygulama. . 2010; 1357 - 1407. |
| IEEE | ÇOKLUK Ö "Lojistik regresyon analizi: kavram ve uygulama." , ss.1357 - 1407, 2010. |
| ISNAD | ÇOKLUK, Ömay. "Lojistik regresyon analizi: kavram ve uygulama". (2010), 1357-1407. |
| APA | ÇOKLUK Ö (2010). Lojistik regresyon analizi: kavram ve uygulama. Kuram ve Uygulamada Eğitim Bilimleri, 10(3), 1357 - 1407. |
| Chicago | ÇOKLUK Ömay Lojistik regresyon analizi: kavram ve uygulama. Kuram ve Uygulamada Eğitim Bilimleri 10, no.3 (2010): 1357 - 1407. |
| MLA | ÇOKLUK Ömay Lojistik regresyon analizi: kavram ve uygulama. Kuram ve Uygulamada Eğitim Bilimleri, vol.10, no.3, 2010, ss.1357 - 1407. |
| AMA | ÇOKLUK Ö Lojistik regresyon analizi: kavram ve uygulama. Kuram ve Uygulamada Eğitim Bilimleri. 2010; 10(3): 1357 - 1407. |
| Vancouver | ÇOKLUK Ö Lojistik regresyon analizi: kavram ve uygulama. Kuram ve Uygulamada Eğitim Bilimleri. 2010; 10(3): 1357 - 1407. |
| IEEE | ÇOKLUK Ö "Lojistik regresyon analizi: kavram ve uygulama." Kuram ve Uygulamada Eğitim Bilimleri, 10, ss.1357 - 1407, 2010. |
| ISNAD | ÇOKLUK, Ömay. "Lojistik regresyon analizi: kavram ve uygulama". Kuram ve Uygulamada Eğitim Bilimleri 10/3 (2010), 1357-1407. |
