Lojistik Regresyon Analizi

Lojistik regresyon; cevap değişkeninin kategorik ve ikili, üçlü ve çoklu kategorilerde gözlendiği durumlarda açıklayıcı değişkenlerle neden sonuç ilişkisini belirlemede yararlanılan bir yöntemdir. Açıklayıcı değişkenlere göre cevap değişkeninin beklenen değerlerinin olasılık olarak elde edildiği bir regresyon yöntemidir.

Basit ve çoklu regresyon analizleri bağımlı değişken ile açıklayıcı değişken  ya da değişkenler arasındaki matematiksel bağıntıyı analiz etmekte kullanılmaktadır. Bu  yöntemlerin uygulanabileceği veri setlerinde bağımlı değişkenin normal dağılım göstermesi, bağımsız değişkenlerinde normal dağılım gösteren toplum ya da toplumlardan çekilmiş olması ve hata varyansının  parametreli normal dağılım göstermesi gerekmektedir. Bu ve benzeri koşulların yerine getirilmediği veri setlerinde basit yada çoklu regresyon analizleri uygulanamaz.

Lojistik regresyon analizi, sınıflama ve atama işlemi yapmaya yardımcı olan bir regresyon yöntemidir. Normal dağılım varsayımı, süreklilik varsayımı ön koşulu yoktur.

Bağımlı değişken üzerinde açıklayıcı değişkenlerin etkileri olasılık olarak elde edilerek risk faktörlerinin olasılık olarak belirlenmesi sağlanır

Ayırma (diskriminant) analizi, verilerin sınıflandırılması ve belirli olasılıklara göre belirli sınıflara atanmasını sağlayan bir yöntemdir. Veri setindeki değişkenlerin sınıflamaya etkilerini ayırma analizi ile belirlemek mümkündür. Fakat ayırma analizi çok değişkenli normal dağılım varsayımını ön koşul kabul etmektedir.

Lojistik regresyon, oluşturulan lojistik modellere göre parametre tahminleri yapmayı amaçlar. Lojistik regresyonda modellere ortak değişkenler de katmak mümkündür. Böylece ortak değişkenlere göre düzeltilmiş Y değerlerinin tahminleri yapılabilir.

Lojistik regresyon, bağımlı değişkenin tahmini değerlerini olasılık olarak hesaplayarak, olasılık kurallarına uygun sınıflama yapma imkanı veren bir istatistiksel yöntemdir. Lojistik regresyon tablolaştırılmış ya da ham veri setlerini analiz eden bir yöntemdir.

Lojistik regresyon analizinde üç temel yöntem vardır.

• İkili lojistik regresyon  (BLOGREG,binary logistik regresyon).
• Ordinal lojistik regresyon (OLOGREG,ordinal logistik regresyon).
• İsimsel lojistik regresyon (NLOGREG, nominal logistik regresyon).

Mann Whitney U Testi

Eğer örneklem veri seti parametrik test varsayımları için uygun değil ise iki ortalama arasındaki farkın anlamlı olup almadığını Mann-Whitney U Testi ile bulunur. Mann Whitney U testi parametrik olmayan bir testtir ve t testinin bilinen en iyi alternatifidir. Bu test için verinin dağılımı konusunda bir koşul öne sürülmez.

Mann-Whitney U Testi, örneğin iki ilişkisiz örneklemden elde edilen puanların birbirlerinden anlamlı bir şekilde farklılık gösterip göstermediğini tespit eder. Başka bir anlatımla, bu test iki ilişkisiz grubun, ilgilenilen değişken bakımından evrende benzer dağılımlara sahip olup olmadığını test eder.

Mann-Whitney U testinde;

• Bağımsız değişkene ait veriler sayısal karakterler ile ifade edilmeli,
• Örneklem birbirinden bağımsız olarak rastgele seçilmeli ve
• Bağımlı değişkene iliksin ölçümler, sıralama, aralık veya oran ölçeğinde olmalıdır.

İstatistik Neden Önemli

Günümüzde İstatistik; yeni araştırmalarla, yeni yöntemlerle sürekli gelişen ve her bilimsel alana uygulanabilen disiplinler arası bir bilim dalıdır. İstatistikçiler, araştırmacı kimlikleriyle ülkenin finans, sağlık, ekonomi, tarım, eğitim gibi pek çok alanına  sağlıklı
açılımlar getirmekte, aynı zamanda sosyal sorunların çözümüne de çok önemli katkılarda bulunmaktadır.  Özellikle  ülkemizde  Avrupa  Birliği  çalışmaları  kapsamında  istatistik  biliminin  ve  istatistikçinin önemi giderek artmaktadır.

Günümüzde hükümetler politikalarını formüle etmek ve aldıkları kararları desteklemek, politikacılarda halkı ikna etmek için istatistikleri temel almaktadır. Tıbbı araştırmalarda hastaların teşhisinde ve yeni ilaçların yan etkilerinin ortaya konulmasında istatistiksel teknikler kullanılmaktadır. Ekonomi, işletme ve kamu yönetiminde istatistiğin kullanılması son yarım yüzyıl içinde olağan üstü bir gelişme göstermiştir. İstatistiksel yöntem sosyal bilimlerin bütün dallarında hemen hemen tek pratik çalışma aracı durumundadır.

Çağımızda sayısal bilgi toplanabilen her araştırma alanında istatistik yöntemler kullanılır: Toplumsal olayların gelişimi, davranış psikolojisi, otomatik üretim süreçleri, bilgisayarlar gibi büyük  teknik sistemlerinin yönetimi, jeolojik süreçler, gazlardaki karmaşık olgular, sinir sisteminin işlevleri, beynin yansıtıcı ve yönlendirici çalışmaları istatistik yöntemlere başvurulmadan incelenemezler. Biyoloji,antropoloji, sosyoloji, psikoloji, iktisat, işletme, tıp, kuantum fiziği, biyolojik vb…. özetle tüm bilim dalları, yöntem kuruluşları, teknoloji, iş ve piyasa araştırmalarında istatistikten yararlanılır.

Örnek vermek gerekirse;

• Kamu Hizmetlerinin Görülmesinde İstatistiğin Rolü

Mesela; Milli Eğitim politikasının gerektirdiği şekilde planlanıp en yararlı bir şekilde uygulanabilmesi için gelecek yıllarda ilk, orta ve yüksek tahsil çağında bulunan kimselerin sayılarının bilinmesinin, bunlara tahsil imkanı sağlanabilmesi için ne kadar öğretmene, okula ve eğitim-öğretim araçlarına ihtiyaç olduğunun belirlenmesinde kullanılır. Bu aşamadan sonra uygulanacak eğitim hizmetleri deneysel olarak sınanabilir ve eldeki imkanlara göre en uygun olan eğitim hizmetleri belirlenir.

• Bilimsel Araştırmalarda İstatistiğin Rolü

Bilimsel araştırmalarda istatistik önemli bir rol oynamaktadır. Özellikle, deneysel araştırmalarda, bir hipotezin kabule değer olup olmadığının belirtilmesi ve araştırma sonuçlarının objektif olarak yorumu ancak modern istatistik metotlarına dayanmak suretiyle mümkündür.  İstatistiksel metotlara dayanmayan araştırmalar ve bunlarla ulaşılan sonuçlar bilimsel sayılmamaktadır.

• Pazar Araştırmaları

Pazarın ihtiyaçlarına mal ve hizmet üretmesi işletmenin hayati faaliyetleridir. Mal ve hizmet sunulan pazarın ihtiyaçlarının iyi analiz edilmesi, ürünlerin ve hizmetlerin ihtiyaçlar ve trendler doğrultusunda hazırlanıp müşterilere sunulmalıdır. Aksi halde mal ve hizmet satışları pazarın ihtiyaçlarını karşılamakta yetersiz kalarak işletmenin kar marjını düşürecektir. Bu ise istenmeyen bir durumdur. Bu gibi olumsuz durumları önceden görüp, gerekli tedbirleri almak, ürünleri sadece pazarın ihtiyaçları doğrultusunda değil rakip ürünlerden de daha iyi bir şekilde sunulması için pazar araştırmaları son derece önemlidir. Pazar araştırmalarının tüm aşamalarında ise istatistiksel metotlar ve çözümler kullanılmaktadır. İstatistiksel metotların kullanılmadığı bir pazar araştırması yapmak imkânsızdır.

• Finans & Ekonometri

Finansal ve ekonometri verilerinin incelenmesi ve detaylı bir şekilde analiz edilip mevcut durum ve bir sonraki dönemler için tahminler yapılmasında istatistiksel yöntemler kullanılmaktadır. İncelenen değişenler arasında ilişkilerin türü ve yapısı, modellerin kurulması ve anlamlı sonuçların çıkartılması çok iyi istatistik bilgisinin yanında çok iyi literatür bilgisine çok iyi hakim olunmasını gerektirmektedir.

“Denizdeki  dalgaları  önlemek  ya  da  kendi  isteğine göre düzenlemek bir sörfçü için imkansızdır. İyi bir sörfçü dalgalar ile eş zamanlı hareket edebilen, düşmeyen ve en önemlisi dalgaları kendi lehine kullanmayı bilen sörfçüdür”. İyi bir istatistikçi ise çalıştığı kuruma, nüfus trendleri nereye kayarsa kaysın, ekonomik durum ne kadar çalkantılı olursa olsun, rakipler ne kadar çoğalırsa çoğalsın, tıpkı bir sörfçü gibi koşullara eş zamanlı uyum sağlama ve sörf tahtasını kullanabilme yeteneği kazandırmaktadır.

Ve son olarak istatistikçi olarak yaptığımız işi ve bunun altındaki varsayımları,hangi durumlarda nelerle karşılaşacağımızı ve bunları nasıl düzelteceğimizi iyi bilirsek, bizlere olan ihtiyacın şimdikinden çok daha fazla olduğunu herkese ispat etmiş oluruz…