Lojistik regresyon analizinin incelenmesi ve bir uygulama

Abstract

Bu çalışmanın amacı, kesikli değişkenlerin çokça rastlandığı anket türü verilerde dıskriminant analizine alternatif olarak verilen lojistik regresyon analizini uygulamaktır. Anket sonucu alınan değişkenlerden hangisinin modeli dahil edilip edilmeyeceği yani, değişkenlerin modele katkısının olup olmadığı araştırılmıştır. Birinci bölümde iki değişkenli ve çok değişkenli lojistik regresyon analizi, tahmin yöntemleri, lojistik regresyon analizinde katsayıların yorumu ile ilgili bilgiler verildi. İkinci bölümde ise lojistik regresyon analizinin uygulamasını göstermek için kardiyolojik veriler alınmıştır. Lojistik modele dahil edilecek bağımsız değişkenler, tek değişkenli lojistik regresyon analizi ile belirlendikten sonra, çok değişkenli modele dahil edilen her bir değişkenin önemliliği gösterilmelidir. Tek değişkenli model de önemli olup ta çok değişkenli modelde önemsiz bulunan değişkenler model dışı bırakılmıştır. Lojistik regresyon analizi somut verilere dayanan ölçümlerde iyi sonuç veriyorı Somut olmayan verilerde ise iyi sonuç vermediği görülmüştür. Anahtar Kelimeler: Lojistik Regresyon Analizi

The aim of this study is to apply lqgistic analysis as an alternative to the discriminant analysis in the surveys in which discontinous variables are often cotlntered.it is the studied that which are of the variables found as the result of the surveys can be included are not in the model That is, it is obsorved if the variable have made any contribition to the model or not. İn the first section, two-variable logistic regression analysis, estimation models, some information related with logistic regression anlyse are given. In the second section, kardiologistic datas are considered to show the application of logistic regression analysis. After the independent variables which might be included in the logistic model are determined with the use of one- variable logistic regression analysis,the importance of each variable that is included in the model is shown.The variables are important in one-variable model but not important in multiple- variable model are excluded in the study. Logistic regression analysis produces reliable results in the case of the measurements that have concrete datâs otherwise unreliable results are corfrented. Keywords: Logistic Regression Analysis