İlişki ve tahmin

Çoklu Doğrusal Regresyon nedir?

Onur Can · Son güncelleme: 24 Eylül 2026

Çoklu doğrusal regresyon, iki veya daha fazla bağımsız değişkenin (yordayıcı) sürekli bir bağımlı değişkeni ne ölçüde açıkladığını ve her yordayıcının diğerleri sabit tutulduğunda katkısını inceler.

Ne zaman kullanılır?

• Sürekli bir bağımlı değişken birden fazla değişkenle yordanmak isteniyor
• Yordayıcılar sürekli veya kukla (dummy) kodlanmış kategorik

Varsayımlar

• Doğrusallık
• Hataların normal dağılımı (artık değerlerin histogramı veya P-P grafiği)
• Eş varyanslılık (homoscedasticity): artıkların yordanan değerlere karşı grafiğinde huni şekli olmamalı
• Çoklu bağlantı olmaması: VIF < 10 (daha tutucu ölçüt < 5), tolerans > .10
• Hataların bağımsızlığı: Durbin-Watson değeri yaklaşık 1.5-2.5 arası

Hipotezler

Örnek araştırma

150 öğretmende iş yükü, yönetici desteği ve öz yeterliğin tükenmişliği yordama gücü inceleniyor.

SPSS'te nasıl yapılır?

Analyze → Regression → Linear. Bağımlı ve bağımsız değişkenleri girin; Statistics altında Estimates, Model fit, Collinearity diagnostics ve Durbin-Watson; Plots altında ZRESID-ZPRED ve Normal probability plot seçin.

APA 7'ye göre raporlama

Model tükenmişlikteki varyansın %27'sini anlamlı biçimde açıklamıştır, F(3, 146) = 18.40, p < .001, R² = .27. İş yükü (β = .38, p < .001) tükenmişliği pozitif, yönetici desteği (β = −.21, p = .004) negatif yönde yordamıştır.

Örnekteki değerler açıklama amaçlıdır ve kendi içinde tutarlıdır. APA 7'de p değeri üç ondalıkla ve baştaki sıfır olmadan yazılır; Türkçe dergilerde ondalık ayracı için derginin yazım kuralına bakın.

Etki büyüklüğü

R² (açıklanan varyans) ve Cohen'in f² = R² / (1 − R²): .02 küçük, .15 orta, .35 büyük.

Sık yapılan hatalar

• Standartlaştırılmamış (B) ve standartlaştırılmış (β) katsayıları karıştırmak
• Kategorik bir değişkeni kukla kodlama yapmadan sayısal olarak modele koymak
• Yordayıcı başına yeterli gözlem olmaması (yaygın kural: N > 50 + 8m, m yordayıcı sayısı)