Multinomial logit modeller ve bir uygulama
Multinomial logit models and an application
Yazar: SEVİLAY KARAHAN
Danışman: DOÇ. DR. OSMAN SARAÇBAŞI
Hacettepe Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2005
Konu: Tıbbi Biyoloji = Medical Biology ; İstatistik = Statistics

Özet:
Logit çözümleme, kategorik bağımlı değişkenler içinyorumlanabilir bir doğrusal model sağlar. Multinomial logit modeller; ikiden fazlakategorili bir yanıt değişkeni ile bağımsız değişkenler kümesi arasındaki ilişkiyigöstermek amacıyla kullanılır. Logit model; açıklayıcı değişkenlerin seviyelerininher bir kombinasyonunda, yanıt değişkeninin kategorilerinin multinomial dağılımgösterdiğini varsayar. Parametre kestirimleri, büyük örneklem genişliklerinde normaldağılım gösterir. Bu parametre tahminlerini yapabilmek amacı ile; genellikleNewton-Raphson iterasyon algoritmaları veya Fisher skorlaması kullanılır.Parametre tahminleri kolaylıkla odds oranları cinsinden yorumlanabilir. Multinomiallogit modellerde, model uyumunu değerlendirmek için; AIC, BIC, McFadden'indüzeltilmiş R2'si ve olabilirlik oranı istatistiği gibi ölçütler kullanılır. HacettepeÜniversitesi Hastanesi Dahiliye Yoğun Bakım Ünitesi'ne 01/01/2003 ile 30/06/2004tarihleri arasında kabul edilen 260 hastanın verileri multinomial logit modelkullanılarak değerlendirilmiş ve yoğun bakımda kalış süresini en iyi açıklayan modelkestirilmeye çalışılmıştır. Yoğun bakımda kalış süresini en iyi açıklayan modelinhastanın steroid ve vazopressör kullanımı değişkenlerinin içinde olduğu modelolduğu sonucuna varılmıştır. Yanıt değişkeninin özelliklerinin iyi belirlenerek, bunauygun modelle değerlendirme yapılması uygun olacaktır.Anahtar Kelimeler: Logit, logit model, odds, odds oranı, yoğun bakımda kalış süresi

Abstract:
Logit analysis, provides a interpretible linear model for categorical dependentvariables. Multinomial logit models are used for determining the relationshipbetween the independent variables and multicategory response variables. Logitmodels assume that; response variable categories has multinomial distribution ineach combinations of explanatory variable levels. Parameter estimates are normal inlarge sample sizes and these parameters are estimated by Newton Raphson iterationalgorithms or Fisher scoring. Parameter estimates can be interpreted in terms of oddsratios easily. For evaluating the model fitting, AIC, BIC, McFadden?s adjusted R2 orlikelihood ratio statistics is used in multinomial logit models. The data of 260patients, who was accepted to Hacettepe University Internal Diseases Intensive CareUnit between the dates of 1st January 2003 and 30th June 2004, are evaluated withmultinomial logit model and it was aimed to find out the best way of the explanationof time period of hospitalize at Intensive Care Unit. Finally, it was found out that; themodel which included the steroid and vazopressor usage of a patient is the bestexplanator for the time period of hospitalize at Intensive Care Unit. As a result, itwould be appropriate to determine the response variable properties carefully and tocarry out evaluation efforts with the most convenient model.Key Words: Logit, logit model, odds, odds ratio, time period of hospitalize atIntensive Care Unit.