Kontenjans tablolarında log-lineer analiz ile homojenite analizinin karşılaştırılması

Abstract

ÖZET Biyolojik ve tıbbi denemelerin çoğunda incelenen değişkenlerin nitel olması nedeniyle, elde edilen kesikli değişkenlerin analizinde parametrik olmayan yöntemler kullanılmaktadır. Parametrik olmayan çok değişkenli istatistiksel analiz yöntemlerinden log-lineer analiz ve homojenite analizi değişken sayısının ikiden fazla olduğu çok değişkenli kontenjans tablolarında değişkenler arasındaki karmaşık yapıda olan ilişkilerin daha kolay anlaşılabilmesine olanak tanıyan analiz yöntemleridir. Bu çalışmada log-lineer analiz ile homojenite analizinin birbirinin tamamlayıcısı olup olmadıkları belirlenmeye çalışılmıştır. Akraba evlibğini etkileyen faktörlerin belirlenmesi için 1996 yılında Denizli U merkezinde yaşayan 1000 aileye ilişkin bir araştırmada ailelere sorulan sorulardan akraba evliliğini etkileyebilecek değişkenlere log- lineer analiz yöntemi uygulanmıştır. Geriye doğru aşamalı log-lineer analiz yöntemi ile ln(W)- H + «m* + «** +«», +aBF + aM +aBC mom gn uygyn mM ^^ bulunmuştur. Bu en uygun modele homojenite analizi uygulanmıştır. Bunların sonucunda elde edilen analiz sonuçlan incelendiğinde; düşük eğitim düzeyli, köy doğumlu olan eşlerde akraba evliliğine karşı eğilim olduğu bulunmuştur. Bunun tersi durum ise il ya da ilçe doğumlu olan eşler için elde edilmiştir. Akraba evliliğinin özürlü çocuk sahibi olmada etken olduğu görülmüştür. Anne ve baba köy doğumluysa ve bunun yanısıra eğitim düzeyleri okuryazar değil, okuryazar ya da ilkokul ise bu durumda akraba evliliği yapma eğiliminde, bunun aksine ilçe ya da il doğumlu iseler ve eğitim düzeyleri orta okul, lise ya da üniversite ise bu durumda akraba evliliği yapmama eğiliminde oldukları görülmüştür. Bu çalışma sonucunda log-lineer ve homojenite analizinin birlikte kullanılabileceği ve sonuçların daha güvenilir ve yorumlamayı kolaylaştırıcı olacağı görülmüştür, istatistiksel analiz yöntemlerini uygulayan araştırmacıların kategorik verilerin analizinde log-lineer analizinin rakam yığınları ile uğraşmaları yerine, log-lineer analizinin en uygun modeline homojenite analizini uygulamaları ve sonuçlan grafiksel gösterim ile yorumlamalarının daha kolay, objektif ve güvenilir olacağı görüşüne vanlmıştır. 60

COMPARISON OF HOMOGENEITY AND LOG-LINEAR ANALYSES FROM CONTINGENCY TABLES SUMMARY In the most of biologic and medical studies, because of the fact that variables studied are quantitative, non-parametric methods have been used in the analysis of the obtained discontinous variables. Of the non-parametric multivariate statistical methods log-linear and homogeneity analyses provide opportunity for understanding the complex relationship among the variables in the contingency tables with more than two variables. In this study, we investigated the possibility that whether log-linear and homogeneity analyses are complementary to each other. The study was carried out on 1000 families in 1996. Log-linear analysis was used to determine the factors which affect the consanguineous marriage among the residents of Denizli City Center. ra(fijkfam ) = V + <*ace + aADF + «dce + aBF + aAB + aBc was found to be the most appropriate model by phasic-retrograde log-linear analysis method. On application of homogeneity to analyse the concerned appropriate model and investigation of the obtained results, a low education level and high tendency consanguineous marriage were found among rural-born pairs. A reverse was obtained for district or province-bora pairs. Consanguineous marriage was found to cause congenital disorders. When the parents were rural-born their educational level was either illiterate or literate and/or primary school graduate with a tendency to consanguineous marriage. No consanguineous marriage was observed when the parents were district or province-born and graduates of either secondary, high school or university. In conclusion, these results revealed applicability of combined log-linear and homogeneity analyses. This renders the results more reliable and facilitates their interpretation. Instead of being dealing with massive numerical data, log-linear analysis enables determining the most appropriate model, application of homogeneity analysis and presentation of the data grafically in a simple, objective and reliable way. 61