Kantil regresyon ve negatif binomial regresyon ile illerde kullanılan ilaç sayısına etki eden faktörlerin incelenmesi

Abstract

Bu çalışmada, 2010-2011-2012 ve 2013 yılları esas alınarak illerin ilaç tüketiminde etkili olan faktörler incelenmiştir. Klasik regresyon varsayımlarının sağlanmaması durumunda çoklu doğrusal regresyona alternatif olarak sunulan robust regresyon yöntemlerinden olan `Kantil Regresyon` kullanılmış ve çeşitli kantil dilimleri esas alınarak analiz yapılmıştır. Ayrıca, alternatif regresyon yöntemlerinden varyansın ortalamadan büyük olduğu aşırı yayılım durumunda kullanılan ''Negatif Binomial Regresyon'' analizleri de kullanılmıştır. Analiz sonucunda 2010-2011 yıllarında log-nüfus, log-hekim, log-eczacı ve deniz etkisi değişkenleri, 2012 yılında log-nüfus, log-hekim, log-eczacı, nüfus artışı ve deniz etkisi değişkenleri, 2013 yılında log-nüfus, log-eczacı, nüfus artışı ve deniz etkisi değişkenleri anlamlı bulunmuştur. Çeşitli karşılaştırma yöntemleri ile de negatif binomial regresyon analizinin kantil regresyon analizine göre daha etkin sonuç verdiği görülmüştür.

In this study, it is investigated factors affecting on number of drug by taking base 2010-2011-2012 and 2013 years. Even if assumption is not provide it is used `Quantile Regression` which is robust regression by alternatively multilineer regression and it is analysis by various Quantile slice.Alternatively, it is used ''Negative Binomial Regression'' which variance is greater than mean and uses overdispersion to offer more extensive regression. We found that log-population, log-physician, log-pharmacist and the marine influence variables in 2010-2011 are significant. In addition to the log-population, log-physician, log-pharmacist, population growth and the marine influence variables in 2012, log-population log-pharmacist, population growth and the marine influence variables in 2013 are found significant. It is seen that Negative Binomial Regression gives more effective result than Quantile Regression by various comparison methods.