Çok Değişkenli Analiz

  • 12 Mart 2015
  • 494 kez görüntülendi.
Çok Değişkenli Analiz

Çok Değişkenli Analiz (multivariate analysis) Tek değişkenli analiz, tek bir değişkendeki “varyasyonu tanımlama ve açıklama üzerine kuruludur. İki değişkenli analiz, aynı şeyi bir arada ele alınan iki değişken için yapar (kovaryasyon). Çok değişkenli analiz ise, çok sayıdaki değişkenin bir aradaki eşzamanlı etkilerini ele alır. Çok değişkenli normal dağılım, onu uygun modeller geliştirmeye hazır hale getiren varsayımların basitleştirilmesine olanak tanıyarak (örneğin, pek çok değişkenin karşılıklı ilişkileri her çift arasındaki korelasyonlar hakkındaki bilgiye indirilebilir) çok önemli bir rol oynar. Çok değişkenli analiz modelleri genellikle cebirsel biçimde (değişkenlerin bağımlı değişkeni etkilemek için bir araya gelme şekillerini belirleyen bir doğrusal denklemler kümesi olarak) ifade edilir ve ayrıca geometrik olarak tasarlanabilir.Buna göre, iki değişkeni temsil eden iki boyutlu bir dağılım daha yüksek boyutlu (değişkenli) alanlara genişletilebilirken, çok değişkenli analiz noktaların nasıl kümelendiğini tespit etmek üzere tasarlanabilir.Çok değişkenli analizin en iyi bilinen ve en sık kullanılan değişik biçimleri, *regresyon analizinin ve varyans analizinin uzantıları olan ve ikisi de birtakım bağımsız değişkenlerin tek bir bağımlı değişken üzerindeki doğrusal etkilerini inceleyen çoklu regresyon analizi ve çok değişkenli varyans analizini kapsamaktadır. Bunlar, *izlek analizi (ya da bağımlılık analizi veya yapısal denklemsel analiz) içinde belirlenmiş değişkenler ağının göreli (standartlaşmış) etkilerini tahmin etmek için gerekli temeli oluşturur ve yaygın biçimde, örneğin, kuşaklar arası mesleki mirasın karmaşık modellerini biçimlendirmek amacıyla kullanılır.Bugün artık, ikili, nominal ve sırasal değişkenler için kullanılan çeşitli biçimler de görülmektedir.Çok değişkenli analizin yaygın bir kullanımı, çok sayıdaki karşılıklı ilişkili değişkeni, bir yandan bağımsızlık gibi faydalı istatistiki özelliklere sahip olup, öte yandan orijinal varyasyonu mümkün olduğunca koruyarak daha küçük sayıda değişkenlere indirgemekle ilgilidir. Boyutları azaltmayı hedefleyen bu modeller içinde, temel bileşenler analizi, “faktör analizi ve çok boyutlu ölçekleme vardır. Bunlardan birincisi (Temel Bileşenler Analizi), basit bir şekilde orijinal varyasyonun azalan miktarlarını içeren az sayıda bağımsız eksen ya da öğe bulmak için tasarlanmış betimleyici bir araçtır. Faktör analizi ise, farklı varyasyon kaynakları (örneğin, ortak ve eşsiz faktörler) olduğunu varsayan ve genelde yalnızca ortak varyasyonu açıklamaya çalışan bir modele dayanır. Faktör analizi, psikolojide, özellikle zekâ kuramları modellemesinde oldukça fazla kullanılmıştır.Çok değişkenli analizin sosyal bilimlerdeki daha az yaygın değişik biçimleri arasında, kümeler arası analiz (birtakım farklı değişkenler aracılığıyla bağımlı değişkenler üzerindeki etkileri kestirmeye çalışan bir analiz) ve ayırıcı analiz (bağımsız değişkenlere göre iki veya daha fazla alt-grup arasında mümkün olduğunca farklılaşan bir analiz) sayılabilir.Yakın zamanlarda, farklı (nominal ve sırasal) verileri ele alabilmek için, özellikle karmaşık çapraz-tablolama ve kategorileri (sosyolojideki en yaygın sayısal analiz biçimi) çözümlemeye kafa yoran sosyal bilimcilerle ilgili olarak, çok değişkenli analizin geliştirilmesine büyük çaba harcanmıştır. Bu çabalarda, daha çok, karşılıklı ilişkileri daha basit ve “tutumlu bir şekilde ortaya koyabilen, çok yönlü bir “olumsallık tablosunun yaratılmasına olanak tanıyan “log-lineer analiz (bu, hem varyans analizine, hem ki-kare analizine benzer) üzerinde yoğunlaşılmıştır.

ZİYARETÇİ YORUMLARI

Henüz yorum yapılmamış. İlk yorumu aşağıdaki form aracılığıyla siz yapabilirsiniz.

BİR YORUM YAZ