Kukla değişken, bir regresyon modelinde nitel değerleri açıklamak için kullanılan bir değişkendir.
Regresyon modelleri, bir değişkeni diğerlerine göre açıklamaya çalışır. Örneğin, bir kişinin maaşı yaşına, eğitimine ve deneyimine göre. Bu değişkenler sayısallaştırılabilir. Bir kişinin yaşı, eğitimi ve deneyimi yıl sayısı ile ölçülebilir. Ama nicelleştirilemeyen değişkenlerimiz olduğunda ne olur? Örneğin saç rengi, yaşadığınız ülke veya cinsiyet. Bu sorunun çözümü kukla değişkenlerdedir. Genellikle ikili değerler alan değişkenlerdir. Yani, sıfır veya bir değeri.
Örneğin, cinsiyet değişkeni nitel bir değişkendir demiştik. Bunu bir regresyon modeline dahil etmek için bir kukla değişken oluşturmalısınız. Değişkeni "kadın" olarak adlandıracağız:
Kadın = 1 (birey kadın ise)
Kadın = 0 (birey kadın değilse yani erkek ise)
Bu durumda, "adam" bir referans kategorisi veya temel grup olarak kabul edilir.
İki tür kukla değişken vardır. Bir yanda toplamsal kukla değişkenler, diğer yanda çarpımsal kukla değişkenler vardır.
Regresyon analiziKatkı kukla değişkeni
Toplamsal bir kukla değişken, sabit bir değişiklik toplar. Bu değişiklik denklemin sadece sabit terimini etkiler. Örneğin, cinsiyete ve eğitim yılına göre ücretleri açıklamayı amaçlayan bir model. Erkekleri referans alarak (ikinci denklem) veya kadınları referans alarak (birinci denklem) denklemi koyabiliriz:
Denklemlerin grafiksel gösterimi şöyle olacaktır: Erkeklerin daha yüksek maaşları olması durumunda, toplamsal bir kukla değişken alındığında, model önceki görüntü olarak temsil edilecektir.
Sizin durumunuzda, kadınların erkeklerden daha yüksek maaşları varsa, toplamsal bir kukla değişken alarak, model önceki resimdeki gibi grafiksel olarak temsil edilecektir.
Mavi çizgi (erkekler) ve turuncu çizgi (kadınlar) arasındaki niceliksel fark, « değişkeninin değerine eşit olacaktır.KADIN"veya"erkekler»Seçilen modele göre. Bu durumda, toplamsal kukla değişkenlerin maaş farkı, çalışmaların düzeyine bağlı değildir. Başka bir deyişle, maaş farkı yalnızca ve münhasıran cinsiyete bağlıdır.
çarpımsal kukla değişken
Çarpımsal bir kukla değişken, erkekler ve kadınlar için denklemlerin eğimindeki bir değişikliği yakalar. Bir önceki örnekle devam edersek:
Grafiksel olarak, olası bir temsil şöyle olacaktır:
Bu durumda, model bize iki şey söylüyor olacaktır. Her şeyden önce, kadınların ücretleri erkeklerinkinden daha düşüktür. İkincisi, ek bir eğitim yılı erkeklere kadınlardan daha iyi gelir. Bunu biliyoruz çünkü mavi çizginin (erkekler) eğimi, turuncu çizginin (kadınlar) eğiminden daha büyük.
Kadınlara ek bir eğitim yılı daha iyi ödenseydi, o zaman turuncu çizginin (kadınlar) eğimi daha büyük olurdu. Ve mavi çizgi (erkekler) aşağıda olacaktır.
istatistiksel değişken
