Examkin

Question

Difficulty: MediumAdım Adım (Stepwise) Diskriminant Analizi

Bir insan kaynakları uzmanı, çalışanların performans düzeylerini "Düşük", "Orta" ve "Yüksek" olmak üzere üç gruba ayırmak amacıyla çeşitli psikometrik test puanları, iletişim becerisi ve problem çözme hızı gibi 12 farklı bağımsız değişken kullanarak bir model kurmak istemektedir. Uzman, değişkenler arasında çoklu bağlantı (multicollinearity) olabileceğini düşünerek, ayrım gücüne en fazla katkı sağlayan değişkenleri belirlemek için Adım Adım (Stepwise) Diskriminant Analizi yöntemini kullanmaya karar vermiştir.

Buna göre, analizin "ileri seçme" (forward selection) aşamasında modele yeni bir değişkenin eklenmesi sürecinde aşağıdaki kriterlerden hangisi temel alınır?

  1. A
    Henüz modele girmemiş değişkenler arasından, gruplar arası ayrım gücünün yüksek olduğunu göstermesi amacıyla modelin Wilks' Lambda (Λ\Lambda) istatistiğini en fazla büyüten değişken modele dahil edilir.
  2. B
    Değişkenlerin korelasyon matrisi üzerinden hesaplanan özdeğerleri incelenerek, açıklanan toplam varyans oranını en çok artıran ve birinci temel bileşen yükü en yüksek olan değişken doğrudan modele alınır.
  3. C
    Performans düzeyi değişkeninin sürekli ölçekle ölçüldüğü varsayılarak, bağımsız değişkenler arasından bu sürekli bağımlı değişkenle pozitif korelasyonu en yüksek olan değişken modele dahil edilir.
  4. Henüz modele girmemiş değişkenler arasından, modelin genel Wilks' Lambda (Λ\Lambda) istatistiğini en fazla küçülten ve hesaplanan kısmi FF değeri, önceden belirlenen FF-ekleme (FekleF_{ekle}) kritik değerini aşan değişken modele dahil edilir.Answer
  5. E
    Grupların öncelik olasılıkları (prior probabilities) göz ardı edilerek, yalnızca sınıflandırma matrisinin köşegen dışı elemanlarındaki beklenen hata oranını teorik olarak sıfıra eşitleyen değişken modele eklenir.

Answer

Henüz modele girmemiş değişkenler arasından, modelin genel Wilks' Lambda istatistiğini en fazla küçülten ve hesaplanan kısmi F değeri, belirlenen F-ekleme kritik değerini aşan değişkenin modele dahil edilmesidir.
Doğru yanıt, adım adım diskriminant analizindeki klasik değişken ekleme kuralını eksiksiz tanımlar. Her adımda, modele girdiğinde Wilks' Lambda değerini en aza indirecek olan değişkene bakılır. Bu değişkenin sağladığı ayrım katkısının şansa bağlı olup olmadığını test etmek için kısmi FF istatistiği hesaplanır. Eğer bu FF değeri, araştırmacı tarafından önceden belirlenmiş olan 'modele giriş için kritik FF değeri'ni (FekleF_{ekle}) aşıyorsa, değişken modele dahil edilir.

Step-by-Step Solution

1
Diskriminant analizinin temel amacı ve değişken seçimi mantığı hatırlanır.
Amacın gruplar arası varyansı maksimize ederken grup içi varyansı minimize etmek olduğu belirlenir.
Değişken seçim kriterinin arkasındaki istatistiksel felsefeyi doğru kurmak içindir.
2
Bu amacı matematiksel olarak ifade eden Wilks' Lambda (Λ\Lambda) istatistiğinin davranış yönü değerlendirilir.
Wilks' Lambda değerinin 11'den 00'a doğru küçülmesinin, gruplar arası ayrım gücünün arttığı anlamına geldiği tespit edilir.
Modele dahil edilecek değişkenin Lambda'yı büyütmesi mi yoksa küçültmesi mi gerektiğine karar vermek içindir.
3
Adım adım (stepwise) yöntemin istatistiksel kontrol mekanizması incelenir.
Sadece Lambda değerini küçültmenin yetmediği, bu düşüşün istatistiksel olarak anlamlı olduğunu gösteren kısmi FF istatistiğinin (F-to-enter) belirli bir eşiği aşması gerektiği sonucuna varılır.
Modele istatistiksel olarak önemsiz gürültü değişkenlerinin girmesini engellemek içindir.

Key Concept

Adım Adım Diskriminant Analizinde Değişken Seçim Kriterleri
Rate this question

Topics

Adım Adım (Stepwise) Diskriminant Analizi

More questions from this topic