Çok seviyeli regresyon modelleri ve uygulamaları
Multilevel regression models and application of multilevel regression analysis
Yazar: BURÇİN ŞİMŞEK
Danışman: PROF. MEHMET ZİYA FIRAT
Akdeniz Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Zootekni Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2010
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
Son yirmi yıl civarında geliştirilmiş olan çok seviyeli regresyon modelleri, hiyerarşik ya da iç içe veri yapısına sahip veri setlerinin analizinde oldukça kullanışlı olduğundan birçok farklı alanda kabul görmüş bir yöntemdir. Veri setinin yapısından kaynaklı olarak ortaya çıkan gözlemler arası korelasyon ve veri setinde yer alan seviyeler bu modellerce kolayca ifade edilebilmektedir. Veri setindeki iç içe yapının ve gözlemler arası bağımlılıkların göz ardı edilerek geleneksel istatistiksel yöntemlerle hiyerarşik verilerin analiz edilmesi ile yapılan analiz sonuçlarında yanlı parametre ve yanlış hata terimi tahminleri elde edilmesine sebep olur. Bu da araştırmacılar tarafından hiyerarşik veri yapısına sahip veri setlerinin analizinde çok seviyeli regresyon modellerinin kullanılmasını bir nevi zorunlu kılmaktadır. Çok seviyeli regresyon modellerinin zirai alandaki kullanımı çok yaygın olmadığı için bu çalışmanın amacı İngiliz Siyah Alaca ırkı sığırlarına süt verimlerini veri setinde çok seviyeli modelleme yöntemini uygulayarak bu alana bu konuyu tanıtmaktır. İlk olarak ortalama süt verimleri bağımlı değişken olarak alınıp regresyon modeli ve çok seviyeli regresyon modelleri kullanılarak analizler yapılmıştır. Bunun yanı sıra kontrol günü süt verimleri için çok seviyeli modelleme yönteminin tekrarlanan ölçümler veri setine nasıl uygulanacağı gösterilmiştir. Bu çalışmanın sonucunda, veri setindeki seviyelerin göz önüne alınması gerektiği ve çok seviyeli regresyon modellerin veri seti yapısına en uygun model olduğuna karar verilmiştir.ANAHTAR KELİMELER: Çok seviyeli regresyon modelleri, grup içi korelasyon, süt verimi, kontrol günü kayıtları

Abstract:
Multilevel regression models, discovered over the past decade, have widely accepted in many different fields since it is considerably useful way to analyze nested or hierarchical data sets. This method can easily deal with the levels of the data and the possible correlation problems which usually occur as a result of the hierarchical data sets. Ignoring nested structured and correlation in traditional statistical analysis lead to biased parameter estimates and incorrect standard error estimation. Thus, using multilevel regression models for hierarchical data structure is kind of obligation for researchers. In agriculture field, the using of the multilevel regression model is not common; therefore, the aim of this study is to introduce this method to this area with applying multilevel modeling technique to milk yield data which obtained from England Holstein Friesian cattle. The average milk yield is considered as a dependent variable, and ordinal least square regression models (single level model) and multilevel regression models were used as a modeling method. Besides test day milk yield records is considered and a multilevel approach for repeated measurements were used. As a result of this study, the level structure of the data had to be considered and multilevel regression model is better fit the data.KEY WORDS: Multilevel regression models, intra-class corelation, milk yield, test day records