Bağımsız değişkenler arasında tam doğrusal ilişki olduğu durumda “tam çoklubağlantı”, bağımsız değişkenler arasındaki bağımsızlığın tam olmadığı durumda “güçlü çoklubağlantı” ortaya çıkar.
Çoklubağlantı genellikle, aşağıdaki nedenlerden dolayı ortaya çıkar:
- Diğer değişkenlerin dönüşümleri olarak yeni değişkenler türetmek, ilgili değişkenler arasında çoklubağlantı ortaya çıkarabilir. Bu gibi durumlarda değişkenlerin oranları ve kuvvetleri, genellikle özgün değişkenlerle yaklaşık olarak çoklubağlantılı olacaktır.
- Yetersiz örnekleme, yakın doğrusal bağımlılıkların veri toplama sürecinin bir ürünü olduğu yakın doğrusal bağımlılıklar meydana getirebilir
Çoklubağlantıyı belirleme göstergeleri :
- Genellikle, iki bağımsız değişken arasındaki korelasyon katsayısı yaklaşık olarak 0.80’nin üzerinde ise çoklubağlantının olabileceği düşünülmektedir
- Regresyon modelinin anlamlılığı konusunda bilgi veren F ve katsayılara ilişkin t testlerinin incelenmesi de, çoklubağlantının varlığı konusunda bilgi verebilir
- Bir bağımsız değişkenin ya da gözlemin modele eklenmesi ya da modelden çıkarılması sonucunda regresyon katsayılarında meydana gelen büyük değişiklikler, çoklubağlantının varlığı konusunda işaret olabilir. Ayrıca modele yeni bağımsız değişkenler eklendiğinde 2R ’de önemli bir gelişme sağlanmazsa, çoklubağlantı problemi ortaya çıkmış olabilir
- Eğer bağımsız herhangi iki değişken arasındaki korelasyon katsayısının mutlak değeri 1’e yaklaşıyorsa, bu iki bağımsız değişkenin yakın doğrusal bağımlı olduğu söylenebilir
Hiç yorum yok:
Yorum Gönder