Lojistik regresyon analizinin incelenmesi ve tıpta bir uygulaması

Abstract

130 ÖZET Lojistik Regresyon Analizinin İncelenmesi ve Tıpta Bir Uygulaması Bu çalışmanın amacı, ikili sonuç değişkeni ile hem sürekli hem de kesikli değişkenlerden oluşan bağımsız değişkenler kümesi arasındaki ilişkiyi tanımlayabilen lojistik regresyon analizinin incelenmesidir. Lojistik regresyon analizine bir uygulama göstermek amacıyla koroner arter hastalığında önemli risk faktörlerini belirlemek için kardiyolojik veriler üzerinde çalışılmıştır. Lojistik modele dahil edilecek bağımsız değişkenler, tek değişkenli lojistik regresyon analiziyle belirlendikten sonra, çok değişkenli modele dahil edilen her bir değişkenin önemliliği gösterilmelidir. Tek değişkenli modelde önemli bulunduğu halde çok değişkenli modelde önemsiz olan değişkenler model dışı bırakılmıştır. Çok değişkenli model kurulurken, değişkenler arasındaki etkileşimler incelenip uygun bulunanlar modele dahil edilmiştir. Böylece ana etkiler ve etkileşim terimlerinden oluşan final model elde edilmiştir. Final modele karar verildikten sonra, modelin uyum iyiliği ve lojistik regresyon teşhislerinin incelenmesi işlemine geçilmiştir. Kestirilen katsayılar üzerinde etkili olan aykırı gözlemler yalnızca istatistiksel sonuçlara değil aynı zamanda biyolojik nedenlere dayandırılarak model dışı bırakılmıştır. Final modelin hem biyolojik olarak kabul edilebilir, hem de doğru sınıflama oranının yeteri kadar iyi olmasından dolayı, bu modelin risk faktörlerini belirleme ve denekleri ait oldukları gruplara atama amacıyla kullanılabileceği sonucuna varılmıştır. Anahtar Kelimeler: Lojistik regresyon analizi, odds oranı, uyum iyiliği testi, lojistik regresyon teşhisleri.

131 SUMMARY Studies of the Logistic Regression Analysis and Its Application on the Medical Data The purpose of this study is to study on logistic regression model which is able to define the relation between dichotomous outcome variable and the set of independent variables that contains both continuous and discrete variables. To describe the application of logistic regression analysis, it was studied on cardiologic data to determine important risk factors of coronary artery disease. After variables which will be included in logistic model were described by univariate logistic regression, the importance of each variable included in the multivariate model should be verified. The variables which are not statistically significant in multivariate model were removed from the model despite it's significant in univariate model. While multivariate model is being fit, interaction among variables were studied and then acceptable interaction terms were included in model. Thus, the final model which contains main effects and interaction terms was obtained. After assessment of the final model, goodness-of-fit tests and logistic regression diagnostics of the model were examined. Extreme observations which effect estimated coefficients were deleted from the data set due to not only statistical results but also biological reasons. Since the final model is both biologically acceptable and its rate of correct classification is good enough, final model can be used for both determining risk factors and classifying subjects into the groups that belong to. Key Words: Logistic regression analysis, odds ratio, goodness-of-fit test, logistic regression diagnostics.