Regresyon ve Korelasyon Analizi

İki nicel değişken arasındaki ilişkiyi araştırmak için en sık kullanılan teknikler korelasyon ve doğrusal regresyondur. Korelasyon, bir çift değişken arasındaki doğrusal ilişkinin gücünü niceliksel olarak belirlerken, regresyon ilişkiyi bir denklem biçiminde ifade eder. Örneğin, bir kaza ve acil servise giden hastalarda, yaş ve üre seviyesi arasında bir ilişki olup olmadığını ve belirli bir yaş için üre seviyesinin tahmin edilip edilemeyeceğini belirlemek için korelasyon ve regresyon analizleri kullanılır.

Korelasyon ve regresyon, doğrusal bir ilişkiye sahip olduğu varsayılan nicel değişkenler arasındaki bir tür ilişkiyi tanımlamak için kullanılır. Korelasyon ve regresyon, iki değişken arasındaki ilişkiyi vermek için kullanılan istatistiksel ölçümlerdir.

Korelasyon, değişkenler arasındaki ilişkiyi ölçmek için kullanılan bir ölçüm olarak tanımlanabilir. Bir değişkendeki artış veya azalış diğerinde de buna karşılık gelen bir artışa veya azalışa neden oluyorsa, iki değişkenin doğrudan ilişkili olduğu söylenir. Benzer şekilde, birindeki artış diğerinde azalmaya neden oluyorsa veya tam tersi, değişkenlerin dolaylı olarak ilişkili olduğu söylenir. Bağımsız bir değişkendeki değişiklik bağımlı değişkende bir değişikliğe neden olmuyorsa, bunlar ilişkisizdir. Bu nedenle, korelasyon pozitif (doğrudan korelasyon), negatif (dolaylı korelasyon) veya sıfır olabilir. Bu ilişki korelasyon katsayısı ile verilir.

Regresyon, bir değişkendeki değişikliğin başka bir değişkeni nasıl etkileyeceğini ölçmek için kullanılan bir ölçüm olarak tanımlanabilir. Regresyon, iki değişken arasındaki neden ve sonucu bulmak için kullanılır. Doğrusal regresyon, geri kalanına kıyasla analiz edilmesi daha kolay olduğu için en yaygın kullanılan regresyon türüdür. Doğrusal regresyon, değişkenler arasında bir ilişki kurmak için en uygun çizgiyi bulmak için kullanılır.

Hem korelasyon hem de regresyon analizi, sayılar kullanılarak iki değişken arasındaki ilişkinin gücünü ölçmek için yapılır. Grafiksel olarak, korelasyon ve regresyon analizi dağılım grafikleri kullanılarak görselleştirilebilir.

Korelasyon analizi, test edilen değişkenler arasında bir ilişki olup olmadığını belirlemek için yapılır. Ayrıca, Pearson’ın korelasyon katsayısı gibi bir korelasyon katsayısı, korelasyonun gücünü ve yönünü gösteren işaretli bir sayısal değer vermek için kullanılır. Dağılım grafiği, iki değişken x ve y arasındaki korelasyonu bireysel veri noktaları için verir.

Regresyon analizi, iki değişken arasındaki ilişkiyi belirlemek için kullanılır, böylece bilinmeyen değişkenin değeri bilinen değişkenlerin bilgisi kullanılarak tahmin edilebilir. Doğrusal regresyonun amacı, veri noktalarından geçen en uygun doğruyu bulmaktır. İki değişken için, x ve y, regresyon analizi görselleştirilebilir.

Kısaca korelasyon ve regresyon, değişkenler arasındaki ilişkiyi iyi anlamak için istatistiksel ölçümler olarak kullanılır. Korelasyon katsayısı negatif (veya pozitif) ise, regresyon çizgisinin eğimi de negatif (veya pozitif) olur.

Korelasyon ve regresyon arasındaki temel farklar şunları içerir:

• Korelasyon, değişkenlerin ilişkili olup olmadığını belirlemek için kullanılır. Regresyon, bağımlı değişkenin bağımsız değişkendeki bir değişiklikle nasıl değiştiğini sayısal olarak tanımlamak için kullanılır.
• Korelasyon değişkenler arasında doğrusal bir ilişki kurmaya çalışır. Bilinmeyen bir değişkeni bilinen değişkene dayanarak tahmin etmek için en uygun regresyon doğrusunu bulur.
• Korelasyon değişkenleri birbirinin yerine kullanılabilir. Regresyon değişkenleri birbirinin yerine kullanılamaz.
• Korelasyon, değişkenler arasındaki ilişkinin gücünü tahmin etmek için işaretli bir sayısal değer kullanır. Regresyon, bağımsız değişkendeki bir birim değişikliğinin bağımlı değişken üzerindeki etkisini göstermek için kullanılır.
• Pearson katsayısı korelasyonun en iyi ölçüsüdür. En küçük kareler yöntemi, regresyon doğrusunu belirlemek için en iyi tekniktir.

Birlikte incelenseler bile korelasyon ve regresyon arasında belirgin farklılıklar ve benzerlikler olduğu açıktır. Bir model, bir denklem oluşturmak veya önemli bir yanıtı tahmin etmek istendiğinde regresyon kullanılır. Bir ilişkinin yönü ve gücü hızlıca özetlenmek isteniyorsa, korelasyon en iyi seçenektir. Kısaca iki değişken arasındaki ilişkinin derecesini bilmek için korelasyon analizi kullanılır. Ancak bağımsız bir değişkenin bağımlı değişkenle sayısal olarak nasıl ilişkilendirildiğinin etkisini analiz etmek için regresyon analizi kullanılır. Bir veri setini ölçmek ve değişkenler arasındaki ilişkiyi tespit etmek amacı ile korelasyon ve regresyon analizleri birlikte yapılabilir.

Kuruluşumuz, bilim ve teknoloji alanında dünyada yaşanan gelişmeleri yakından takip eden ve sürekli kendini geliştiren güçlü bir çalışan kadrosuna sahiptir. Çeşitli sektörlerdeki işletmeler için verilen çok sayıda test, ölçüm, analiz ve değerlendirme çalışmaları arasında, regresyon ve korelasyon analizi hizmetleri de bulunmaktadır.