Çok Değişkenli Analiz Nedir?
İngilizce: Multivariate Analysis
Yayın: · Son güncelleme:
Çok Değişkenli Analiz Nedir? Kısaca
Çok değişkenli analiz, birden fazla değişkenin aynı anda ve birbirleriyle ilişkileri dikkate alınarak incelendiği istatistiksel yöntemlerin genel adıdır; boyut indirgeme, gruplama, sınıflandırma ve çoklu sonuçların karşılaştırılması gibi amaçlarla kullanılır.
Çok değişkenli analiz, gerçek dünyadaki olayların tek bir etkenle açıklanamayacağı fikrinden yola çıkar. Bir müşterinin davranışı, bir hastanın sağlık durumu ya da bir şehrin ekonomik yapısı aynı anda birçok değişkene bağlıdır ve bu değişkenler birbirini etkiler.
Çok değişkenli analiz nedir?
Tek değişkenli analizde her değişken ayrı ayrı incelenir; örneğin yalnızca yaş ortalamasına bakılır. Çok değişkenli analizde ise değişkenler birlikte ele alınır ve aralarındaki korelasyon ile kovaryans yapısı hesaba katılır. Bu sayede tek tek bakıldığında görünmeyen örüntüler ortaya çıkabilir.
Başlıca yöntemler
| Yöntem | Amaç |
|---|---|
| Temel bileşenler analizi (PCA) | Çok sayıda değişkeni daha az sayıda bileşene indirgemek |
| Faktör analizi | Değişkenlerin arkasındaki gizli yapıları bulmak |
| Kümeleme analizi | Benzer gözlemleri gruplara ayırmak |
| Diskriminant analizi | Gözlemleri önceden bilinen gruplara sınıflandırmak |
| MANOVA | Birden fazla bağımlı değişkende grup ortalamalarını karşılaştırmak |
| Kanonik korelasyon | İki değişken kümesi arasındaki ilişkiyi incelemek |
Çoklu doğrusal regresyon da birden fazla bağımsız değişken kullandığı için bu ailenin yakın akrabası sayılır; ancak dar anlamda "çok değişkenli" terimi çoğu zaman birden fazla bağımlı değişkenin birlikte incelendiği yöntemler için kullanılır.
Örnek
Varsayımsal bir anket şirketi, katılımcılara fiyat, kalite, hız, güvenilirlik gibi 20 farklı soru soruyor olsun. Çok değişkenli analizle bu 20 soru birkaç temel boyuta indirgenebilir, ardından katılımcılar bu boyutlara göre benzer gruplara ayrılabilir.
Nelere dikkat etmeli?
- Yöntemler genellikle büyük örneklem ister; değişken sayısına göre gözlem sayısı az olursa sonuçlar güvenilmez olur.
- Değişkenlerin ölçek farkları sonuçları etkileyebilir; standardizasyon çoğu zaman gerekir.
- Sonuçları yorumlamak tek değişkenli analizlere göre daha zordur; alan bilgisi şarttır.
Sıkça Sorulan Sorular
Çok değişkenli analiz hangi alanlarda kullanılır?
Pazarlama araştırmalarında, psikoloji ve sosyal bilimlerde, tıpta, finansta risk analizinde ve makine öğrenmesinde veri ön işleme aşamasında yaygın olarak kullanılır. Birden fazla ölçümün birlikte değerlendirilmesi gereken her durumda işe yarar.
Çok değişkenli analiz ile çoklu regresyon aynı şey mi?
Tam olarak aynı değil. Çoklu regresyon bir bağımlı değişkeni birden fazla bağımsız değişkenle açıklar. Dar anlamda çok değişkenli analiz ise birden fazla bağımlı değişkenin ya da değişken kümelerinin birlikte incelendiği yöntemleri kapsar.