Log-linear modellerin incelenmesi ve tıbbi veriler üzerinde uygulanması

Abstract

Bu çalışmada kategorik veri analizinde önemli yeri olan hiyerarşik log-linear analiz yöntemi incelenmiştir. Genel bilgiler bölümünde iki ve üç boyutlu tablolar için bağımsızlık modelleri ve bunların odds oranları ile ilişkileri üzerinde durulmuştur. Parametreler, çarpımsal modeller için geometrik ortalama yardımıyla yorumlanmıştır. Model seçiminde ileriye ve geriye dönük seçim yöntemleri ile birlikte w, R2, 8 ve AIC gibi kriterlerden de yararlanılmıştır. Bulgular ve tartışma bölümünde cinsiyet, lokalizasyon, atopi ve nikel değişkenleri arasındaki ilişki yapısı üç ayrı log-linear analiz yapılarak incelenmiştir. İlk olarak cinsiyet ve nikel değişkenleri arasındaki ilişkiyi bulmak amacıyla iki boyutlu tablolar için log-linear analiz yöntemi kullanılmış ve sonuçlar odds oranı ile yorumlanmıştır. Lokalizasyon, nikel, atopi ve cinsiyet, lokalizasyon, nikel değişkenleri arasındaki ilişkiler ise üç boyutlu tablolar için log-linear analiz yöntemiyle incelenmiştir. Anahtar Sözcükler : Kategorik veri analizi, Hiyerarşik log-linear modeller, Odds, Odds oranı, Olumsallık tablosu.

In this study, hierarchical log-liner analysis which has an important role in categorical data analysis is examined. In general knowledge section, independent models and their relations between odds ratios are explained. Parameters are explained by using geometric mean for product models. In model selection, forward and backward selection methods are used together with w, R2, 8, and AIC criteria. In findings and discussions section, relation structure between sex, localization, atopy and nickel is examined by using three different log-linear analysis. First of all, in order to find relation between sex and nickel variables, log- linear analysis method for two-dimensional contingency table is used and results are interpreted by odds ratio. Relations between localization, nickel, atopy and localization, nickel, sex variables are examined by using two different log-linear analysis methods for three-dimensional contingency tables. Key words: Categorical data analysis, Contingency table, Hierarchical log-liner models, Odds, Odds ratio.