Kaan Zülfikar DENİZ, Zekeriya ÇAM, Aslı UYSAL, Hatice APAYDIN ŞEN, Ersin TÜRE

Çoklu Yordama Çalışmalarında Kullanılan Bazı İstatistiksel Analizlerin SWOT Analizi Yöntemiyle İncelenmesi

Çoklu yordama çalışmalarında yaygın olarak kullanılan bazı istatistiksel analizler, çoklu regresyon analizi (ÇDR), diskriminant analizi (DA), lojistik regresyon analizi (LR) ve yapısal eşitlik modeli (YEM) olarak belirtilebilir. Bu çalışmada, çoklu yordama çalışmalarında kullanılan bu istatistiksel analizlerin olumlu ve olumsuz özellikleri SWOT analizi yöntemi kullanılarak farklı bir açıdan ele alınmıştır. Çalışma kapsamında incelenen ÇDR, LR, DA ve YEM istatistiksel analizlerinin her birinin, yordama çalışmalarında kullanılan diğerlerine göre güçlü ya da zayıf olduğu yanlar olduğu görülmektedir. Araştırmacılar yanlış seçilen istatistiksel analizin sonucunda elde edilen yorumların hiçbir öneminin olmadığını unutmamalıdır. Bu nedenle çoklu yordama çalışması yapacak olan araştırmacılar bu çalışmada incelenen istatistiksel analizler hakkında bilgi sahibi olmalıdır.

Investigating Certain Statistical Analyses Used in Multiple Prediction Studies by SWOT Analysis

Multiple linear regression (MLR), logistic regression (LR), discriminant analysis (DA), and structural equation modeling (SEM) are some of the most widely used linear statistics in multiple regression studies. In this study, positive and negative sides of certain statistical analyses were taken into account from a different view using SWOT analysis. In this study, it is aimed to express the positive/negative sides of statistics which are widely used in multiple regression studies (multiple linear regression, logistic regression, discriminant analysis and structural equation modeling) and what kind of mistakes may be encountered in such statistical analyses making use of SWOT analysis .It can be seen that each of MLR, LR, DA and SEM statistical analyses that were examined within the scope of this study has strong and weak sides compared to other analyses used in regression studies

Keywords:

multiple linear regression, logistic regression, discriminant analysis, structural equation modeling, SWOT analysis,

PDF

___

Aiken, L. S. & West, S. G. (2005). Multiple linear regression.In Everitt, B.S. & Howel, D.C .(Eds.), Encyclopedia of Statistics in Behavioral Science - Volume 3. (pp.1333–1338). Chicester, UK: John Wiley & Sons, Inc.
Aiken, L. S., West, S. G.,&Pitts, S.C. (2003). Multiple linear regression.In A.Weiner, I.B.(Eds.), Handbook of Psychology - Volume 2 Research Methods in Psychology. (pp.483-506). New Jersey: John Wiley & Sons, Inc.
Akgül, A. & Çevik, O. (2003). İstatistiksel analiz teknikleri “SPSS’te işletme uygulamaları”. (Statistical analysis techniques “Management apllication in SPSS”). Ankara: Emek Ofset.
Aktaş, C. (2009). Lojistik regresyon analizi: Öğrencilerin sigara içme alışkanlıkları üzerine bir uygulama. (The logistic regression analysis and its application on the smoking prevalence of students). Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 26, 107-121.
Aktaş, C. & Erkuş, O.(2009). Lojistik regresyon analizi ile Eskişehir’in sis kestiriminin incelenmesi. (Investigation of fog forecasting of Eskişehir using logistic regression analysis). İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 16, 47-59.
Aksu, M. B. (2002). Eğitimde stratejik planlama ve toplam kalite yönetimi. (Strategic planning in education and total quality management) Ankara: Anı Yayıncılık.
Altman, E.I. (1968). Financial ratio’s discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. Journal of Finance.23 (4), 589-609.
Altman, E. I. & Hotchkiss, E. (2006). Corporate financial distress and bankruptcy (3th ed.).New Jersey: John Wiley & Sons.
Atar, H. Y. (2012). Resim iş öğretmenliği özel yetenek sınavlarının sınıflama doğruluğu üzerine bir çalışma. (A study on the classification accuracy of art teaching special aptitude exams). Eğitim ve Bilim, 37, 163.
Balcı, A. (2001). Sosyal bilimlerde araştırma: Yöntem, teknik ve ilkeler. (Research for social sciences: Methods, techniques and principles). Ankara: PegamA.
Birel, F. K. (2008).“Çankaya ve Bismil İlçe Milli Eğitim Müdürlüklerinin güç çözümlemesi (Swot analizi).” (Strength Analysis (SWOT) of Governorship of National Education of Bismil Districts) (Yayımlanmamış Doktora Tezi). Ankara: Hacettepe Üniversitesi.
Bircan, H. (2004). Lojistik Regresyon analizi: Tıp verileri üzerine bir uygulama. (Logistic regression analysis: An application on medicine data). Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 2, 185-208.
Brown, T. A. (2006). Confimatory factor analysis for applied research. London: The Guilford.
Büyüköztürk, Ş. & Çokluk-Bökeoğlu, Ö. (2008). Discriminant function analysis: Concept and application. Eğitim Araştırmaları - Eurasian Journal of Educational Research, 33, 73-92.
Cangül, O. (2006). Diskriminant analizi ve bir uygulama denemesi. (Discriminant analysis and an application trial) (Yayımlanmamış yüksek lisans tezi). Uludağ Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Bursa.
Carroll, R. J., Spiegelman, C. H., Gordon K. K., Bailey, K. T. & Abbott, R. D.(1984). On errors-in-variables for binary regression models. Biometrika, 71 (1), 19-25.
Chattarjee, S. & Hadi, A. S.(2006). Regression analysis by example (4th Ed.). New Jersey: John Wiley & Sons.
Çokluk, Ö. (2010). Lojistik regresyon analizi: Kavram ve uygulama. (Logistic regression:Concept and application). Kuram ve Uygulamada Eğitim Bilimleri, 10 (3), 1357-1407.
Çokluk, Ö., Şekercioğlu, G. & Büyüköztürk, Ş. (2011). Sosyal bilimler için çok değişkenli istatistik: SPSS ve LISREL uygulamaları (Multivariate statistics for social sciences: SPSS and LISREL applications). Ankara: PegemA.
Çokluk, Ö., Büyüköztürk, Ş. & Şekercioğlu, G. (2012). Sosyal bilimler için çok değişkenli istatistik SPSS ve LISREL uygulamaları (2.baskı). (Multivariate statistics, SPSS and LISREL applications for social sciences). Ankara: Pegem Yayıncılık.
Coşkun, S., Kartal, M., Coşkun, A. & Bircan, H. (2004). Lojistik regresyon analizinin incelenmesi ve diş hekimliğinde bir uygulaması. (Examining logistic regression analysis and an an application on dentistry). Cumhuriyet Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi Dergisi, 7 (1).
Croux, C., Haesbroeck, G. & Joossens, K.(2008). Logistic discrimination using robust estimators. Canadian Journal of Statistics, 36 (1),157-174.
Crowley, S.L. & Fan, X. (1997). Structural equation modeling: Basic concepts and applications in personality assesment research. Journal of Personality Assesment, 68 (3), 508-531.
Dinçer, O. (1994). Stratejik yönetim ve ışletme politikası.(Strategical management and the policy of management) (3.Baskı). İstanbul: İz Yayıncılık.
Duffy, D.E. & Santner, T.J. (1989). On the small sample properties of norm- restricted maximum likelihood estimators logistic regression models. Mathematical Sciences Institute, Cornell University.
Durgun, Y. & Kocagöz, E. (2010). Yapısal eşitlik modellemesi ve regresyon: Karşılaştırmalı bir analiz. (Structural equation modeling and regression: A comparative analysis). Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 35, 1-17.
Garson, G.D.(n.d). Discriminant function analysis. Retreived 7.8.2012 from http://www.faculty.chass.ncsu.edu/garson/PA765/discrim.htm
Girginer, N. & Cankuş, B. (2008). Tramvay yolcu memnuniyetinin lojistik regresyon analiziyle ölçülmesi: Estram örneği. (Measuring the traveller satisfaction of tram using logistic regression: A case study of estram). Yönetim ve Ekonomi, 15 (1).
Gray, P. S., Williamson, J. B., Karp D. A. & Dalphin, J. R.(2007). The research imagination: An introduction to qualitative and quantitative methods. New York: Cambridge University Press.
Green, S.B., Salkind, N.J. & Akey, T.M. (2000). Using SPSS for Windows: Analyzing and understanding data. New Jersey: Prentice Hall.
Hair, J.F., Black, B., Babin, B. & Anderson, E.R. (2010). Multivariate data analysis (7th ed.). New Jersey: Prentice-Hall.
Hambleton, R.K. & De Jong, J.H.A.L. (2003). Advances in translating and adapting educational and psychological tests. Language Testing, 20 (2), 127-134.
Hardle, W. & Simar, L. (2003). Applied multivariate statistical analysis. Method&Data Technologies.
Ho, R. (2006). Handbook of univariate and multivariate data analysis and interpretation with SPSS. New York: Chapman & Hall/CRC.
Hosmer.D.W. & Lemeshow, S. (2000). Applied logistic regression (2nd ed.). New York: John Wiley& Sons Inc.
Huberty, C.J. & Olejnık, S. (2006). Applied MANOVA and discriminant analysis. New Jersey: JohnWiley&Sons Inc.
Jöreskog, K. G. (1990). New developments in LISREL: Analysis of ordinal variables using polychoric correlations and weighted least squares. Quality & Quantity, 24, 387-404.
Kalaycı, Ş. (2010). SPSS uygulamalı çok değişkenli istatistik teknikleri. (Multivariate statistical analysis using SPSS) Ankara: Asil Yayın Dağıtım.
Kaşko, Y. (2007). Çoklu bağlantı durumunda ikili (binary) lojistik regresyon modelinde gerçekleşen I.tip hata ve testin gücü. (The observed type I error and power of logistic regression model under multicollinearity). Yayımlanmış yüksek lisans tezi. Ankara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
Keating, K.A. & Cherry, S. (2004). Use and interpretation of logistic regression in habitat-selection studies. Journal of Wildlife Management, 68, 774-789.
Long, S.J. (1997). Regression models for categorical and limited dependent variables. Thousand Oaks: Sage Publications.
McLachlan, G. J.(1992). Discriminant analysis and statistical pattern recognition. New Jersey: John Wiley & Sons.
Meyers, L. S., Gamit, G. & Guamino, A.J. (2006). Applied multivariate research design and interpretation. London: Sage Publications.
Nakip, M. (2003). Pazarlama araştırmaları: Teknikler ve (SPSS destekli) uygulamalar. (Marketing Research: Techniques and (SPSS supported) applications). Ankara: Seçkin Yayıncılık.
Nunnally, J. & Bernstein, I. (1994). Psychometric theory. New York: McGraw-Hill.
Oğuzlar, A. (2005). Lojistik regresyon analizi yardımıyla suçlu profilinin belirlenmesi. (Defining profiles of criminals by using logistic regression). İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 19 (1).
Orhunbilge, N. (2010). Çok değişkenli istatistik yöntemler. (Multi variables statistical methods). İstanbul: İ. Ü. Basım ve Yayınevi Müdürlüğü.
Özdamar, K. (2004). Paket programlar ile istatistiksel veri analizi. (Statistical data analysis by package programs). Eskişehir: Kaan Kitabevi.
Pohar M., Blas M. & Turk, S. (2004). Comparison of logistic regression and linear discriminant analysis: A simulation study. Metodološki zvezki, 1 (1), 143-161.
Poulsen, J. & French, A. (n.d.). Discriminant function analysis.Retreived 7.8.2012 from http://userwww.sfsu.edu/~efc/classes/biol710/discrim/discrim.pdf
Rencher, A.C. (2002). Methods of multivariate analysis (2nd ed.). New York: John Wiley & Sons, Inc.
Schermelleh-Engel, K., Moosbrugger, H. & Müller, H. (2003). Evaluating the fit of strcutural equation models: Tests of significance and descriptive goodness-of- fit measures. Methods of Psychological Research Online, 8 (2), 23-74.
Sümer, N.(2000).Yapısal eşitlik modelleri. (Structural equation models). Türk Psikoloji Yazıları, 3 (6), 49-74.
Şimşek, Ö.F. (2007). Yapısal eşitlik modellemesine giriş: Temel ilkeler ve LISREL uygulamaları (Introduction to structural equation modeling: Basic principles and LISREL applications). Ankara: Ekinoks.
Tabachnick, B.G. & Fidell, L.S. (2007). Using multivariate statistics (5th ed.). Boston: Pearson Education Inc.
Tatlıdil, H. (1996). Uygulamalı çok değişkenli istatistiksel analiz. (Applied multivariate statistical analysis) Ankara: Akademi Matbaası.
Timm, N.H. (2002). Applied multivariate analysis. New York: Springer-Verlag.
Tomarken, A.J. & Waller, N.G. (2004). Structural equation modeling: Strengths, limitations and misconceptions. Annual Review of Clinical Psychology, 1, 31- 65.
Ullman, J.B. (2006). Structural equation modeling: Reviewing the basics and moving forward. Journal of Personality Assesment, 87 (1), 35-50.
Ullman, J.B. (2007). Structural equation modeling. In B.G.Tabachnick and L.S.Fidell (Eds.), Using multivariate statistics (pp.676-780), (5th ed.). New York: Allyn and Bacon.
Urbina, S. (2004). Essentials of psychological testing. New Jersey: John Wiley & Sons, Inc.
Yılmaz, V.&Çelik, H.E. (2009). Yapısal eşitlik modellemesi I (Structural equation modeling I).Ankara: Pegem Yay.