Kantitatif Analiz II Çok Değişkenli Analiz Teknikleri

Çok değişkenli analizler, bir analiz birimine ait birden fazla ölçümü eş zamanlı olarak analiz eden istatistiki analiz teknikleridir. Bu ünitede çok değişkenli analiz tekniklerinden çoklu regresyon analizi, faktör analizi, ayırma analizi ve kümeleme analizi ele alınmıştır.

Regresyon analizi iki veya daha fazla değişken arasındaki neden- sonuç ilişkisinin varlığını tespit etmek amacıyla kullanılan, bir bağımlı değişkenin bir veya daha fazla bağımsız değişkendeki değişimden ne kadar etkilendiğini belirleyen bir istatistiki analiz tekniğidir. Regresyon analizinde tek bir bağımsız değişken olduğu durumda basit regresyon analizi yapılırken birden fazla bağımsız değişken varsa çoklu regresyon analizi yapılır. Çoklu regresyon eşitliğinde bağımlı değişken, bağımsız değişkenler ve regresyon katsayıları yer alır. Regresyon eşitliğindeki katsayılar bağımsız değişkenin bağımlı değişkeni etkileyip etkilemediği ve ne düzeyde etkilediğini gösterir.Determinasyon katsayısı (R2) bağımsız değişkenlerin bağımlı değişkendeki değişimin ne kadarını açıkladığını belirtir.

Faktör analizi çok sayıda değişkenden elde edilen bilgiyi, en az bilgi kaybıyla, daha az sayıda faktöre ve değişkene indirgeyerek özetleyen bir istatistiki analiz tekniğidir. Bir ölçeğe ait faktör yapısının belirlenmesi temelde faktör sayısının ve faktörlerde yer alan değişkenlerin belirlenmesini içerir. Faktör sayısının belirlenmesinde faktörlere ait “öz değerler” kullanılır. Faktörde yer alan değişkenlerin belirlenmesinde ise faktör yükü değeri kullanılır. Faktörde yer alan değişkenlerin uyumuna göre faktörler adlandırılır. Faktör analizinde kullanılan iki genel yaklaşım vardır: keşifsel faktör analizi ve doğrulayıcı faktör analizi. Keşifsel faktör analizinde araştırmacı faktör yapısını ortaya çıkarmaya çalışmaktadır. Doğrulayıcı faktör analizinde ise, araştırmacı tarafından önceden belirlenmiş olan faktör yapısının veriye uyumunu test etmektedir.

Ayırma analizi bazı bağımsız değişkenlere dayanarak iki veya daha fazla grubu birbirinden ayırma amacı ile kullanılan çok değişkenli bir istatistiki analiz tekniğidir. Analizin temel amacı, gruplar arasındaki farklılıkları açıklayabilmek için analiz biriminin hangi gruba ait olduğunu tahmin etmektir. Ayırma analizi bağımlı değişkenin kategorisine bağlı olarak adlandırılır. Eğer bağımlı değişkenin iki kategorisi varsa analiz iki gruplu ayırma analizi olarak adlandırılır. Eğer bağımlı değişkenin kategori sayısı ikiden fazla ise, çoklu ayırma analizi olarak adlandırılır.

Kümeleme analizinin temel amacı ise, analiz birimlerini aralarındaki benzerliklere dayanarak az sayıda ve karşılıklı olarak birbiriyle bağdaşmayan gruplar hâlinde sınıflandırmaktır. Kümeleme analizinde grupların oluşmasında değişkenler arasındaki mesafe dikkate alınır. Kümeleme analizinde iki farklı yöntemle kümeler oluşturulabilir: hiyerarşik kümeleme ve hiyerarşik olmayan kümeleme.

Pazarlama araştırmalarında bağımlı ve bağımsız değişkenlerin söz konusu olduğu araştırma sorusu veya hipotezlerde regresyon analizi veya ayırma analizi yapılır. Bağımlı değişken sürekli değişken ise regresyon analizi yapılır. Bağımlı değişken kategorik ise ayırma analizi yapılır. Bağımlı ve bağımsız değişken ayrımının olmadığı araştırma sorusu ve hipotezlerde kümeleme analizi veya faktör analizi uygulanır. Analiz birimleri gruplanmak isteniyorsa kümeleme analizi yapılır. Değişkenler gruplanmak isteniyorsa faktör analizi yapılır.