Veri yapılarına göre uygulanacak regresyon analizlerinin incelenmesi ve uygulamalı karşılaştırılması
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ondokuz Mayıs Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, İşletme Bölümü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2020
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: VEYSEL GÖKHAN AYDIN
Danışman: Elif Bulut
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Regresyon analizi, ilgilenilen veri setinde yer alan bağımlı değişken ile ilişki içerisinde olabileceği düşünülen açıklayıcı değişken/değişkenler arasındaki bağıntıyı ortaya koyan matematiksel modeli oluşturmada kullanılan yöntemlerin başında gelmektedir. Modelin kurulumunda değişkenlerin özellikle de bağımlı değişkenin veri yapısı ve ölçek düzeyi önem arz etmektedir. Bağımlı değişkenin yapısına göre kullanılacak olan regresyon analizi yöntemi farklılık göstermekte ve ilişkiyi açıklamada kurulacak olan modelin yapısı ve yorumlanması değişiklik göstermektedir. Bu çalışmada sosyal bilimler alanında karşılaşılabilecek veri yapılarına göre farklı regresyon analiz yöntemleri incelenmiş ve günlük hayat verileri ile çalışma desteklenmiştir. Bu bağlamda analiz yöntemleri olarak çoklu doğrusal regresyon analizi, beta regresyon analizi, probit regresyon analizi, tobit regresyon analizi, temel bileşenler regresyon analizi, ridge regresyon analizi, poisson regresyon analizi ve negatif binom regresyon analizleri incelenmiş ve analizler sonunda kurulan modeller benzer veri yapıları için eşleştirilmiştir. Bu eşleştirmeler karşılaştırmalı olarak incelenerek hangi modelin veri setini daha iyi açıkladığı tespit edilmeye çalışılmıştır. Araştırmada kullanılan analizler için R Studio, Stata ve IBM SPSS paket programları kullanılmış olup analizlerin her bir program için uygulanış süreçleri görsel olarak anlatılmıştır.