İçindekiler 5 başlık · 1 dk
Problem: Regresyona Kategorik Değişken Giremez
Regresyon sürekli değişkenlerle çalışır. "Cinsiyet" (kadın/erkek) veya "fakülte" (eğitim/fen/tıp) gibi kategorik değişkenleri doğrudan modele koyamazsınız. Çözüm: dummy (kukla) değişken oluşturmak.
Dummy Kodlama Mantığı
Kural: k kategorili değişken → (k-1) dummy değişken oluşturulur. 1 kategori referans olarak kalır.
Örnek (cinsiyet — 2 kategori): 1 dummy yeterli. Kadın=1, Erkek=0 (veya tersi). Erkek referans kategori.
Örnek (fakülte — 3 kategori): 2 dummy gerekli. Dummy1: Fen=1, diğerleri=0. Dummy2: Tıp=1, diğerleri=0. Eğitim referans (her iki dummy'de 0).
SPSS'te Otomatik Dummy Kodlama
Yöntem 1 (Otomatik): SPSS'in güncel sürümlerinde Transform → Create Dummy Variables ile dummy'leri otomatik oluşturun. ("Categorical" butonu yalnızca Binary/Multinomial Logistic Regression penceresinde bulunur; Linear Regression penceresinde yoktur.)
Yöntem 2 (Manuel): Transform → Recode into Different Variables ile her kategori için 0/1 değişken oluşturun. Daha fazla kontrol sağlar.
Yöntem 3 (Syntax): IF (fakulte=1) dummy_fen=1. IF (fakulte ~= 1) dummy_fen=0. Execute. (SPSS söz diziminde "eşit değil" için ~= ya da NE kullanılır; ≠ çalışmaz.)
Referans Kategori Seçimi
Kural: En büyük grup, kontrol grubu veya teorik olarak "temel" kategori referans olsun. Diğer kategorilerin katsayısı "referansa göre fark" olarak yorumlanır.
Yorum: Dummy_fen katsayısı = 0.45, p = .02 → "Fen fakültesi öğrencileri, Eğitim fakültesine (referans) göre 0.45 birim daha yüksek puan almıştır."
Sık Hatalar
1. Dummy trap: k kategorili değişken için k dummy oluşturmak → mükemmel çoklu doğrusallık. (k-1) oluşturun!
2. 1-2-3 kodlu kategorik değişkeni doğrudan regresyona koymak → SPSS sayısal değer olarak işler, sıralama varsayar. YANLIŞ!
3. Referans kategoriyi unutmak → katsayıyı yanlış yorumlamak.
