Korelasyon ve Regresyon Analizi

Bilimsel araştırmaların temel hedeflerinden biri, değişkenler arasındaki ilişkileri ortaya koymak ve bu ilişkilerin doğasını anlamaktır. Özellikle sosyal bilimler, eğitim, sağlık ve psikoloji gibi insan davranışlarını merkeze alan alanlarda, araştırmacılar sıklıkla şu soruyla karşı karşıya kalırlar: “Bu iki değişken arasında bir ilişki var mı ve bu ilişki nasıl bir yapıya sahiptir?” İşte bu bağlamda, korelasyon ve regresyon analizleri araştırmacıların en sık başvurduğu istatistiksel yöntemler arasında yer almaktadır (Büyüköztürk, 2021).

Bu yazıda, korelasyon ve regresyon analizlerinin ne olduğunu, nasıl uygulandığını ve bir örnek üzerinden nasıl yorumlandığını ele alarak, bu iki yöntemin araştırmalardaki önemine dikkat çekilecektir.

Korelasyon Analizi: İlişkinin Yönü ve Gücü

Korelasyon analizi, iki değişken arasındaki ilişkinin varlığını, yönünü (pozitif ya da negatif) ve gücünü (zayıf, orta, güçlü) belirlemeyi amaçlar. Burada temel olarak yanıt aranan soru, “Bu iki değişken birlikte artıyor mu, azalıyor mu yoksa birbirinden bağımsız mı hareket ediyor?” sorusudur.

Örneğin, öğrencilerin ders çalışma süreleri ile sınav başarıları arasında bir ilişki olup olmadığını merak eden bir araştırmacı, bu iki değişkenin birbirine ne kadar bağlı olduğunu korelasyon katsayısı aracılığıyla değerlendirebilir. Eğer bu değer +1’e yakınsa, çalışma süresi arttıkça sınav başarısının da arttığı güçlü bir pozitif ilişki vardır. Eğer değer -1’e yakınsa, bir değişken artarken diğeri azalıyor demektir (Pallant, 2020).

Ancak burada dikkat edilmesi gereken önemli bir nokta vardır: Korelasyon, değişkenler arasında bir neden-sonuç ilişkisi kurmaz. Yani iki değişken arasında ilişki bulunması, bunlardan birinin diğerine neden olduğu anlamına gelmez (Field, 2013).

Regresyon Analizi: Etki ve Tahmin Üzerine

Korelasyon analizinin ötesine geçen regresyon analizi ise değişkenler arasındaki ilişkinin yönünü ve gücünü ölçmekle kalmaz; aynı zamanda bir değişkenin diğerini ne ölçüde etkilediğini ve bu etkiyle gelecekteki değerlerin tahmin edilip edilemeyeceğini inceler (Büyüköztürk, 2021).

Regresyon analizinde genellikle bir “bağımlı değişken” ile bu değişkeni etkileyebilecek “bağımsız değişken(ler)” arasında bir model kurulmaya çalışılır. Araştırmacı bu sayede, bir bağımsız değişkendeki artışın bağımlı değişkende ne kadar değişime yol açtığını görebilir. Regresyonun öngörü gücü, özellikle uygulamalı araştırmalarda (eğitim başarısı, ekonomik veriler, sağlık riskleri vb.) oldukça değerlidir.

Örnek Üzerinden Açıklama

Bir araştırmacının, üniversite öğrencilerinin günlük kitap okuma süresi ile genel başarı ortalamaları arasındaki ilişkiyi incelediğini varsayalım. İlk olarak korelasyon analizi yapılmış ve iki değişken arasında pozitif yönde, orta düzeyde bir ilişki olduğu görülmüştür (r = 0.65, p < .01). Bu bulgu, kitap okuma süresi arttıkça öğrencilerin başarı ortalamalarının da arttığını göstermektedir.

Ancak bu ilişki tek başına yeterli değildir. Araştırmacı, kitap okuma süresinin başarıyı ne ölçüde etkilediğini görmek için regresyon analizine başvurmuştur. Regresyon sonuçlarına göre, kitap okuma süresi öğrencilerin genel başarı ortalamalarını anlamlı biçimde yordamakta ve bu değişken başarıdaki değişimin yaklaşık %42’sini açıklamaktadır (R² = 0.42).

Bu sonuç, öğrencilerin kitap okuma alışkanlıklarının başarı üzerinde anlamlı ve kayda değer bir etkisi olduğunu ortaya koymakta; eğitim politikaları açısından kitap okumanın teşviki gerektiğine dair somut bir kanıt sunmaktadır.

Korelasyon ve Regresyon Arasındaki Temel Farklar

Korelasyon analizi yalnızca değişkenlerin birlikte hareket edip etmediğine bakarken, regresyon analizi bir değişkenin diğerini etkileyip etkilemediğini ve ne ölçüde etkilediğini ortaya koyar. Korelasyon, simetrik bir ilişkidir; yön gözetmez. Ancak regresyon asimetriktir: Bağımlı değişken ve bağımsız değişken arasında açık bir yön vardır (Field, 2013).

Bu fark özellikle uygulamalı araştırmalarda oldukça önemlidir. Örneğin bir eğitim programının öğrencilerin motivasyon düzeyine etkisini inceleyen bir çalışmada, sadece korelasyon analizi yapılması yeterli değildir. Regresyon analiziyle bu etkinin gücü ve yönü ortaya konmalıdır.

Sonuç

Korelasyon ve regresyon analizleri, bilimsel araştırmalarda değişkenler arasındaki ilişkileri anlamak ve bu ilişkilerin doğasını yorumlamak için kullanılan iki temel istatistiksel yöntemdir. Korelasyon, ilişkilerin varlığını ve yönünü ortaya koyarken; regresyon, bu ilişkilerin etkisini ve tahmin gücünü açığa çıkarır.

Araştırmacılar için bu yöntemleri doğru zamanda ve doğru amaçla kullanmak büyük önem taşır. Özellikle neden-sonuç ilişkileri kurmak ve politikalar geliştirmek isteyen akademisyenlerin, analiz seçiminde dikkatli olması gerekir. Bu bağlamda, her iki yöntemin birlikte değerlendirilmesi, daha kapsamlı ve güvenilir bilimsel sonuçlara ulaşılmasına olanak tanımaktadır.

Kaynakça

• Büyüköztürk, Ş. (2021). Sosyal Bilimler İçin Veri Analizi El Kitabı (28. Baskı). Pegem Akademi.

• Field, A. (2013). Discovering Statistics Using SPSS (4th ed.). Sage Publications.

• Pallant, J. (2020). SPSS Survival Manual (7th ed.). McGraw-Hill Education.