Çoklu regresyon yöntemlerinde güç analizi
Power analysis in multiple regression methods
Yazar: SELÇUK HAMZAOĞLU
Danışman: DOÇ. DR. YÜKSEL TERZİ
Ondokuz Mayıs Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2013
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
Değişenler arasındaki sebep-sonuç ilişkisinin incelendiği istatistiksel yöntemlerin başında regresyon analizleri gelmektedir. Regresyon analizi yöntemleri istatistiksel çalışmalarda çok sık kullanılmaktadır. Regresyon analizinde bağımlı değişkenin aldığı değerlere göre farklı regresyon analizleri kulanılmaktadır. Literatürde çeşitli regresyon analizi yöntemleri kullanılmaktadır. Bu çalışmada en çok kullanılan regresyon yöntemlerinden basit doğrusal regresyon, çoklu doğrusal regresyon, lojistik regresyon ve Poisson regresyon yöntemleri incelendi. Veri setimizde bir bağımlı bir bağımsız değişken varsa basit doğrusal regresyon analizi, bir bağımlı değişken birden fazla bağımsız değişken varsa çoklu doğrusal regresyon analizi kullanılır. Eğer bağımlı değişken ikili (binary) var-yok, hasta-sağlam gibi kategorik değerli ise ikili lojistik regresyon modeli, bağımlı değişken kategorik fakat sıralı ölçekli değerler alıyorsa (kötü-orta-iyi gibi) sıralı lojistik regresyon modeli,  bağımlı değişken isimsel ölçekli en az üç kategorise ise isimsel lojistik regresyon modeli kullanılır. Eğer bağımlı değişkenin değerleri belli bir zaman diliminde gerçekleşen olayların sayısı ise Poisson regresyon modeli kullanılmalıdır. Regresyon analizi sonuçlarının güvenilir olması için güç analizinin yapılması gerekir. Güç analizi yapılan istatistiğin ne kadar güçlü olduğunu, sonuçların ne kadar anlam ifade ettiğini belirtir. Güç analizi örneklem büyüklüğünün belirlenmesinde, planlanan ya da yapılmış olan bir çalışmada güç düzeyinin belirlenmesinde, belirli bir çalışmada güvenilir bir şekilde tespit edilebilir etki büyüklüğünü belirlemede ve istatistiksel anlamlılık için mantıklı kriterlerin belirlenmesinde kullanılır. Bu çalışmada gerçek bir veri seti üzerinde 4 farklı regresyon (basit doğrusal regresyon, çoklu doğrusal regresyon, ikili lojistik regresyon ve Poisson regresyon) modelleri için güç analizi hesaplandı.Ayrıca farklı durumlara göre (örnek büyüklüğü, ? vb.) güç analizi için simülasyon çalışmaları yapıldı ve sonuçlar karşılaştırıldı. Güç analizleri PASS 11 programında yapıldı.

Abstract:
Regression analysis is among the major ones of statistical methods where cause-effect relationship of variables is examined. Regression analysis method is frequently used in statistical studies. In regression analysis, according to the value of the dependent variable different regression analysis methods are used. In literature, various regression analysis methods are used.In this study,the most frequently used methods of regression: basic linear regression, multiple linear regression, Poisson regression, logistic regression are eximined. In our data set basic linear regression is used if there is one dependent and one independent variable and multiple linear regression is used if there is one dependent and more than one independant variables. If dependent variable is categorical like available-unavailable, ill-not ill, then binary logistic regression model, if dependant variable categorical but ordinal values bad-medium-good then sequential regression model, if dependant variable is at least three categories then nominal logistic regression model is used. If the values of dependent variable is the number of events occuring in a time period then poisson regression model is used. The power analysis should be carried out  for regression analysis results to be reliable. Power analysis indicates how strong the statistic is and  how much is the meaning of the results. It is used in determining the sample size and in determining the power in a study to be planned or conducted, in determining the effect level securely in a certain study and in determining logical criteria for statistical meaningfulness.In this study,forfour differentregression models(basic linear model, multiple liner regression, logistic regression, Poisson regression) one realdata set the power analysis was calculated. Alsoaccording to different conditions(sample size, ?, etc.) forpower analysis, simulationstudies were carried outandthe results were compared. Poweranalysis was performed inPASS11program.