Çoklu bağlantı durumunda ikili (binary) lojistik regresyon modelinde gerçekleşen 1.tip hata ve testin gücü
The observed type 1 error and power of logistic regression model under multicollinearity
Yazar: YELİZ KAŞKO
Danışman: DOÇ.DR. MUHİP ÖZKAN
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Zootekni Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2007
Konu: Ziraat = Agriculture

Özet:
ÖZETYüksek Lisans TeziÇOKLU BAĞLANTI DURUMUNDA İKİLİ (BİNARY) LOJİSTİK REGRESYONMODELİNDE GERÇEKLEŞEN I. TİP HATA VE TESTİN GÜCÜYeliz KAŞKOAnkara Üniversitesi FenBilimleri Enstitüsü ZootekniAnabilim DalıDanışman: Doç. Dr. M. Muhip ÖZKANBu tez çalışmasında, iki kategorili (binary) bağımlı değişken ile aralarında çeşitli derecelerdenkorelasyon bulunan sürekli yapıdaki bağımsız değişkenlerin yer aldığı lojistik regresyonmodelleri, I. tip hata ve testin gücü bakımından birbirleriyle karşılaştırılarak bu analiztekniğinin çoklu bağlantıdan nasıl etkilendiği simülasyon yaklaşımı ile araştırılmıştır. Sürekliyapıdaki dört bağımsız değişkenin yer aldığı simülasyon denemesinde, bağımlı değişken 1 ile2 olarak kodlanmış eşit sayıdaki verilerden oluşmuştur. 1 ve 2 kodlu verilere karşılık gelensürekli değişkenler standart normal gösteren populasyondan çekilen tesadüf örnekleridir.Bağımsız değişkenler arasında sırasıyla 0.0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8 ve 0.9korelasyon söz konusu olduğunda her bir örnek genişliğinde (10, 20, 30, 40) 100.000 (yüzbin)simülasyon denemesi sonucunda lojistik regresyon modelinde ampirik olarak gerçekleşen I.tip hata olasılığı ve güç değerleri hesaplanmıştır. Güç değerlerinin hesaplanmasında 1 ve 2olarak kodlanan grupların alınmış oldukları populasyon ortalamaları arasındaki farklar (Î´) 0.5,1.0, 1.5 ve 2 standart sapma olarak belirlenmiştir. Sonuçta, bağımsız değişkenler arasındayüksek korelasyon olarak tanımlanan çoklu bağlantı varlığının, tüm örnek genişliklerinde I.tip hata olasılığını etkilemezken, testin gücünü önemli ölçüde düşürdüğü gözlenmiştir.2007, 48 sayfaAnahtar Kelimeler: Lojistik regresyon analizi, ikili bağımlı değişken, çoklu bağlantı, I. tiphata, testin gücü

Abstract:
ABSTRACTMaster ThesisTHE OBSERVED TYPE I ERROR AND POWER OF LOGISTIC REGRESSIONMODEL UNDER MULTICOLLINEARITYYeliz KAŞKOAnkara University GraduatesSchool of Natural and Applied Sciences Department ofAnimal ScienceSupervisor: Assoc. Prof. Dr. M. Muhip ÖZKANIn this study, the effect of multicollinearity, which is defined as high correlation, on the TypeI error and test power of the binary logistic regression were studied. To do this, one dependentvariable that consists of 1 and 2 and four continuous independent variables that wererandomly drawn from the standardized normal distribution were taken into consideration inthe constructed binary logistic regression model. To calculate the Type I error and test-power,the simulation study was performed 100.000 times. The simulation study repeated for thesample sizes of 10, 20, 30 and 40 and the various degrees of collinearity, namely 0%, 10%,20%, 30%, 40%, 50%, 60%, 70%, 80% and 90%. In the calculation of test-power, thedifferences (Î´) between the population means from which the independent variables weretaken for the 1 and 2 in the dependent variable were 0.5, 1.0, 1.5 and 2.0 standard deviation.The results of the 100.000 simulation runs exhibited that the increasing degree of multi co-linearity among independent variables had no influence on Type I error for all sample sizes.However, the noticeable decreases in the test-power for all sample sizes were observed withincreasing degree of multicollinearity.2007, 48 pagesKey Words: Logistic regression analysis, binary response variable, multicollinearity, type Ierror, power of the test