SPSS'te Lojistik Regresyon ? Kategorik Bağımlı Değişken İçin Analiz

Lojistik Regresyon Ne Zaman?

Bağımlı değişken kategorik olduğunda (başarılı/başarısız, evet/hayır, hasta/sağlıklı) çoklu regresyon KULLANILAMAZ ? lojistik regresyon kullanılır. "Hangi faktörler doktora tamamlama olasılığını yordamaktadır?" gibi sorular.

İkili (Binary) Lojistik Regresyon

Bağımlı değişken: 2 kategorili (0/1). Örn: tezi tamamladı (1) / tamamlamadı (0).

Bağımsız değişkenler: Sürekli ve/veya kategorik olabilir.

SPSS: Analyze ? Regression ? Binary Logistic. Dependent: bağımlı değişken. Covariates: bağımsız değişkenler. Method: Enter.

Çıktıyı Okuma

Omnibus test: Modelin genel anlamlılığı. p < .05 ? model anlamlı.

Hosmer-Lemeshow: Model uyumu. p > .05 ? model verilere iyi uyuyor (ters mantık!).

Nagelkerke R²: Modelin açıkladığı varyans (yaklaşık). .20-.40 arası sosyal bilimlerde kabul edilir.

Classification table: Modelin doğru sınıflama oranı. %70+ iyi.

Variables in the Equation: Her değişkenin B katsayısı, Wald istatistiği, p değeri ve Exp(B) = Odds Ratio.

Odds Ratio (Exp(B)) Yorumlama

Exp(B) = 1: Değişkenin etkisi yok. Exp(B) > 1: Bağımsız değişken arttıkça olasılık artar. Örn: Exp(B) = 2.5 ? bu değişken 1 birim arttığında başarı olasılığı 2.5 kat artar. Exp(B) < 1: Bağımsız değişken arttıkça olasılık azalır.

APA Raporlama

"Doktora tamamlama olasılığını yordayan faktörleri belirlemek için ikili lojistik regresyon analizi yapılmıştır. Model anlamlı bulunmuş (?² = 24.56, p < .001), varyansın %28'ini açıklamıştır (Nagelkerke R² = .28). Motivasyon (Exp(B) = 1.85, p = .003) ve danışman memnuniyeti (Exp(B) = 2.12, p = .001) anlamlı yordayıcılar olarak belirlenmiştir."