çok değişkenli istatistik ne demek?

Çok Değişkenli İstatistik

Çok değişkenli istatistik (Multivariate Statistics), birden fazla bağımlı değişkenin aynı anda analiz edildiği istatistiksel yöntemlerin genel adıdır. Tek değişkenli istatistik (univariate statistics) sadece bir bağımlı değişkeni incelerken, çok değişkenli istatistik, değişkenler arasındaki ilişkileri ve yapıları daha kapsamlı bir şekilde anlamamızı sağlar.

Temel Amaçları:

• Değişkenler Arası İlişkileri Anlamak: Değişkenler arasındaki korelasyonları, kovaryansları ve bağımlılıkları incelemek.
• Veri Boyutunu Azaltmak: Çok sayıda değişkeni daha az sayıda anlamlı bileşene indirgeyerek veriyi basitleştirmek.
• Grupları Ayırt Etmek ve Sınıflandırmak: Gözlemleri farklı gruplara ayırmak veya yeni gözlemleri mevcut gruplara sınıflandırmak.
• Nedensel İlişkileri İncelemek: Değişkenler arasındaki neden-sonuç ilişkilerini modellemek (dikkatli yorumlama gerektirir).

Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler:

• Çoklu Regresyon (Çoklu Regresyon): Bir bağımlı değişkeni birden fazla bağımsız değişkenle modellemek.
• Varyans Analizi (MANOVA) (MANOVA): İki veya daha fazla grup arasındaki ortalama farklılıklarını birden fazla bağımlı değişken üzerinde aynı anda test etmek.
• Kovaryans Analizi (MANCOVA): MANOVA'ya benzer, ancak kovaryet adı verilen kontrol değişkenlerini de içerir.
• Temel Bileşenler Analizi (PCA) (Temel Bileşenler Analizi): Değişkenler arasındaki korelasyonlardan yararlanarak veri boyutunu azaltmak ve daha az sayıda temel bileşen elde etmek.
• Faktör Analizi (Faktör Analizi): Gözlemlenemeyen gizli değişkenleri (faktörleri) belirlemek ve değişkenler arasındaki ilişkileri bu faktörler aracılığıyla açıklamak.
• Kümeleme Analizi (Kümeleme Analizi): Gözlemleri benzer özelliklere sahip gruplara (kümelere) ayırmak.
• Diskriminant Analizi (Diskriminant Analizi): Gözlemleri önceden tanımlanmış gruplara sınıflandırmak için bir model oluşturmak.
• Kanonik Korelasyon Analizi (Kanonik Korelasyon Analizi): İki değişken kümesi arasındaki ilişkileri incelemek.
• Yapısal Eşitlik Modellemesi (SEM) (Yapısal Eşitlik Modellemesi): Değişkenler arasındaki karmaşık ilişkileri ve nedensel yolları modellemek.

Kullanım Alanları:

Çok değişkenli istatistik, sosyal bilimler, pazarlama, biyoloji, mühendislik, tıp ve daha birçok alanda yaygın olarak kullanılır. Örneğin:

• Pazarlama: Müşteri segmentlerini belirlemek, reklam kampanyalarının etkinliğini ölçmek.
• Psikoloji: Kişilik özelliklerini analiz etmek, zeka testlerinin faktör yapısını incelemek.
• Biyoloji: Genetik verileri analiz etmek, türler arasındaki ilişkileri belirlemek.
• Tıp: Hastalık risk faktörlerini belirlemek, tedavi yöntemlerinin etkinliğini karşılaştırmak.

Önemli Not: Çok değişkenli istatistiksel yöntemlerin doğru bir şekilde uygulanması ve yorumlanması, istatistiksel bilgi ve deneyim gerektirir. Veri setinin özelliklerine ve araştırma sorularına uygun yöntemin seçilmesi büyük önem taşır.