DEĞİŞKENLER ARASINDAKİ İLİŞKİLERİN ÇOK YÖNLÜ İNCELENMESİNE VE DEĞERLENDİRİLMESİNE YÖNELİK BİR YÖNTEM ÇALIŞMASI
Author:
Abstract
İki değişken arasındaki ilişkilerin sadece doğrusal fonksiyonlara göre değil, literatürde adı geçen logaritmik, ters, karesel, kübik bileşik, güç, S, büyüme, üstel ve lojistik fonksiyonlara göre de değerlendirilmesi gerekmektedir. Bu kapsamda iki değişken arasındaki ilişkiler hangi fonksiyonlar için daha anlamlı ise söz konusu değişkenler arasındaki ilişkiler daha anlamlı bulunan fonksiyona göre değerlendirilmesi gerekmektedir. Bunun yanında doğrusal fonksiyon hariç diğer fonksiyonlara göre değişkenlerin birbirlerine olan etki değerleri de hesaplanabilmektedir. Çalışmada amaç, değişkenler arasındaki ilişkileri çok yönlü olarak değerlendirerek ve buna bağlı olarak değişkenler arası ilişkilerde en anlamlı fonksiyon veya fonksiyonları tespit ederek değişkenler arasındaki ilişkileri detaylı, kapsamlı ve derinlemesine incelenebileceğini göstermektir. Bu kapsamda 3 hayali değişken ve 3 hayali değişkene ait veriler kapsamında 6 model (ilişki durumu) oluşturulmuştur. Söz konusu modellere göre değişkenler arasındaki ilişkilerin söz konusu 11 fonksiyona göre değerleri SPSS 22 programından faydalanılarak tespit edilmiştir. Bulgulara göre, değişken 1 değişken 2’yi logaritmik, ters, karesel, kübik ve S fonksiyonlarına göre, değişken 2 ise değişken 1’i bileşik, büyüme, üstel ve lojistik fonksiyonlara göre daha fazla etkilemiştir. Devamında, değişken 1 değişken 3’ü logaritmik, ters, karesel, kübik ve S fonksiyonlarına göre, değişken 3 ise değişken 1’i kübik, bileşik, büyüme, üstel ve lojistik olarak daha fazla etkilemiştir. Son olarak değişken 2 değişken 3’ü logaritmik, ters, karesel ve S fonksiyonuna göre, değişken 3 değişken 2’yi kübik, bileşik, büyüme, üstel ve lojistik fonksiyonlarına göre daha fazla etkilemiştir. Dolayısıyla, bir değişken diğer değişkeni belirli fonksiyonlarda daha anlamlı etkiliyorsa, bağımlı değişkeni etkileyen bağımsız değişken daha anlamlı olan fonksiyonlarda daha hassas konuma sahiptirler. Dolayısıyla bu çalışmada iki değişken arasındaki ilişkiler çok kapsamlı olarak değerlendirilerek tespit edilmiştir.
Keywords
Abstract
The relationships between the two variables should be evaluated not only by linear functions, but also by the logarithmic, inverse, quadratic, cubic compound, power, S, growth, exponential and logistic functions mentioned in the literature. In this context, the relations between the two variables are more meaningful for which functions, the relationships between these variables should be evaluated according to the more significant function. In addition to this, the effect values of the variables can be calculated according to other functions, except for the linear function. The aim of the study is to show that the relationships between variables can be examined in detail, comprehensively and in-depth by evaluating the relationships between variables in many ways and by determining the most meaningful function or functions in the relationships between variables accordingly. In this context, 6 models (relationship status) have been created within the scope of 3 imaginary variables and 3 imaginary variables. According to these models, the values of the relationships between the variables according to these 11 functions were determined by using the SPSS 22 program. According to the findings, variable 1 affected variable 2 more than logarithmic, inverse, quadratic, cubic and S functions, and variable 2 affected variable 1 more than compound, growth, exponential and logistic functions. Subsequently, variable 1 affects variable 3 more than logarithmic, inverse, quadratic, cubic and S functions, and variable 3 affects variable 1 more cubically, compound, growth, exponential and logistic. Finally, variable 2 affected variable 3 more than logarithmic, inverse, quadratic and S functions, variable 3 affected more than variable 2 compared to cubic, compound, growth, exponential and logistic functions. Therefore, if one variable affects the other variable more meaningfully in certain functions, the independent variable that affects the dependent variable has a more sensitive position in the more meaningful functions. Therefore, in this study, the relationships between the two variables were evaluated by comprehensively.