The structure coefficients, Pratt measure, APS regression, commonality analysis, dominance analysis, and relative importance weights analysis was implemented in this study regarding the comparison of the levels of the prediction of dependent variables by the independent variables within the multiple linear regression models. Analysis carried out via R software, the determination of the suppression effect problem has been carried out. In addition, some implications have been provided regarding the determination of the variance level calculated in bias due to the suppression effect and the multi-collinearity problem and the statistical comparison of β coefficients of the independent variables in this study
Multiple Linear Regressions Comparison of Β Coefficients Suppression Effect
Bu çalışmada; çoklu doğrusal regresyon modellerinde yer alan bağımsız değişkenlerinbağımlı değişkeni yordama düzeylerinin yani etki büyüklüklerinin β karşılaştırılmasına,bastırıcı etkinin tespitine ve bağımsız değişkenlerin korelasyon halinde olması durumuna ilişkinolarak R 3.0.2 yazılımı aracılığıyla; structure coefficients, pratt measure, APS regresyon allpossible subset regression , commonality analysis, dominance analysis, relative importanceweights analizlerinin uygulanması gerçekleştirilmiştir. R 3.0.2 yazılımı aracılığıylagerçekleştirilen ilgili analizler kapsamında, bastırıcı etki sorunu tespiti uygulamalı olarakgerçekleştirilmiştir. Ayrıca çalışma neticesinde bastırıcı etkiden ve çoklu-bağıntı sorunundankaynaklanarak yanlı olarak hesaplanan varyans miktarının tespitine ilişkin ve bağımsızdeğişkenlerin etki büyüklüklerinin β istatistiksel olarak karşılaştırılmasına ilişkin çıkarımlar sağlanmıştır.
Çoklu Doğrusal Regresyon Etki Büyüklükleri Karşılaştırma Bastırıcı Değişken
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Bölüm | Research Article |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 1 Nisan 2017 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2017 Cilt: 13 Sayı: 2 |