Çok değişkenli istatistikte kullanılan "faktör analizi, çoklu regresyon analizi, varyansın çok değişkenli analizi ve çoklu diskriminant anazlizleri"nin ne zaman kullanıldığı ve ne işe yaradığı özetlenmiştir.
FAKTÖR ANALİZİ
Ne zaman kullanılır ?
Birbiriyle ilişkili çok sayıda değişkeni bir araya getirerek az sayıda kavramsal olarak anlamlı yeni değişkenler ( faktörler ) bulmak ve keşfetmek istendiğinde kullanılır.
Fonksiyonu neye yarar ?
Fazla sayıdaki değişkenler arasında içsel ilişkileri analiz etmeyi ve bu değişkenlerin temelinde yatan ortak boyutları ( faktörler ) açıklar.
ÇOKLU REGRESYON ANALİZİ
Ne zaman kullanılır ?
Tek bir bağımlı değişkenin bir veya daha fazla bağımsız değişken ile ilişkisinin incelenmesinde kullanılır.
Fonksiyonu neye yarar ?
Bağımsız değişkenlerdeki değişmelere yanıt olarak bağımlı değişkendeki değişmeleri tahmin eder.
VARYANSIN ÇOK DEĞİŞKENLİ ANALİZİ (MANOVA)
Ne zaman kullanılır ?
Araştırmacının grup cevabının varyansını dikkate alarak hipotezi test etmek için deneysel durumu tasarlamasında iki ya da daha fazla bağımsız değişkenin, birden fazla bağımlı değişken üzerindeki etkisi incelemede kullanılır.
Fonksiyonu neye yarar ?
Farklı kategorilerdeki bağımsız değişkenler (genellikle davranışlardan bahseder) ve iki veya daha fazla bağımlı metrik değişken arasındaki ilişkiyi eşzamanlı olarak araştırır.
ÇOKLU DİSKRİMİNANT ANALİZİ
Ne zaman kullanılır ?
Diskriminant fonksiyonları aracılığı ile gruplar arası ayırıma en fazla etki eden ayırıcı değişkenleri belirlemede ve hangi gruptan geldiği bilinmeyen bir birimin hangi gruba dahil edileceğini belirlemede kullanılır.
Fonksiyonu neye yarar ?
Grup farklılıklarını anlamak ve bir varlığın (birey veya nesne) belirli bir sınıfa veya birkaç metrik bağımsız değişkene dayalı gruba ait olma olasılığını tahmin eder.
Hiç yorum yok:
Yorum Gönder