An application with multinomial logistic regression analysis<p>Multinomiyal logistik regresyon analizi ile bir uygulama

Authors

  • Sadi Elasan Yüzüncü Yıl University
  • Sıddık Keskin Yüzüncü Yıl University

Keywords:

Logit, odds ratio, likelihood ratio, trauma, Wald test, odds oranı, olabilirlik oranı, travma, Wald testi

Abstract

Multinomial logistic regression analysis is one of the analysis techniques which is used to examine relationships between independent and dependent variables when dependent variable including three or more category. In multinomial logistic regression analysis, any category of dependent variable is considered as reference category and other categories are analyzed with respect to this category. In this study “Multinomial Logistic Regression Analysis” was introduced and an application was done. In the application trauma variable was considered as 4 categories [no abused (0), sexual abused (1), physical abused (2), sexual and physical abused (3)] and effects of other variables on trauma were examined. As a result, it can be noted that multinomial logistic regression analysis is applicable for response variable contains 3 or more categories.

 

Özet

Multinomiyal logistik regresyon analizi, cevap değişkeninin üç veya daha fazla kategori içerdiği durumlarda; bu değişken ile açıklayıcı değişkenler (bağımsız değişkenler) arasındaki ilişkiyi belirlemede kullanılan yöntemlerden birisidir. Multinomiyal logistik regresyon analizinde; cevap değişkeninin herhangi bir kategorisi referans kategori olarak alınır ve diğer kategoriler bu referans kategoriye göre analiz edilir. Bu çalışmada, “Multinomiyal Logistik Regresyon Analizi” tanıtılmış ve bir uygulama yapılmıştır. Uygulamada, travma değişkeni, [Travma yok (0), Cinsel travma (1), Fiziksel travma (2), Cinsel ve Fiziksel travma (3)] 4 kategorili olarak kodlanmış ve bu değişken üzerine diğer değişkenlerin etkisi incelenmiştir. Sonuçta cevap değişkeninin 3 ve daha fazla kategori içerdiği durumlarda Multinomiyal Logistik Regresyon Analizi yönteminin kullanılabilirliğine dikkat çekilmiştir. 

Downloads

Download data is not yet available.

Metrics

Metrics Loading ...

Author Biographies

Sadi Elasan, Yüzüncü Yıl University

Öğr. Gör., Yüzüncü Yıl Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik Anabilim Dalı

Sıddık Keskin, Yüzüncü Yıl University

Multinomiyal logistik regresyon analizi, cevap değişkeninin üç veya daha fazla kategori içerdiği durumlarda; bu değişken ile açıklayıcı değişkenler (bağımsız değişkenler) arasındaki ilişkiyi belirlemede kullanılan yöntemlerden birisidir. Multinomiyal logistik regresyon analizinde; cevap değişkeninin herhangi bir kategorisi referans kategori olarak alınır ve diğer kategoriler bu referans kategoriye göre analiz edilir. Bu çalışmada, “Multinomiyal Logistik Regresyon Analizi” tanıtılmış ve bir uygulama yapılmıştır. Uygulamada, travma değişkeni, [Travma yok (0), Cinsel travma (1), Fiziksel travma (2), Cinsel ve Fiziksel travma (3)] 4 kategorili olarak kodlanmış ve bu değişken üzerine diğer değişkenlerin etkisi incelenmiştir. Sonuçta cevap değişkeninin 3 ve daha fazla kategori içerdiği durumlarda Multinomiyal Logistik Regresyon Analizi yönteminin kullanılabilirliğine dikkat çekilmiştir. 

References

Boysan, M., Goldsmith, R.E., Çavuş, H., Kayri, M., Keskin, S. (2009). Relations among anxiety, depression and dissociative symptoms. The influence of abuse subtype. Journal of Trauma and Dissociation, 10(1), 83–101.

Gölge., Z.B. (2005). Cinsel travma sonrası oluşan ruhsal sorunlar. Nöropsikiyatri Arşivi (42): 19.

Hosmer, D.W., Lemeshow, S. (2000). Applied Logistic Regression, John Wiley and Sons, New York, 2nd Ed., 260-308

Keskin, S., Ankaralı, H., Noyan, T., Kamacı, M. (2007). Çok değişkenli varyans analizinde gruplar arasındaki farkın tespiti: Bir uyg., Türkiye Klin., Tıp Bil., Der., 27(6), 838-845.

Kleinbaum, D.G., Klein, M. (2002). Logistic Regression. 2nd Ed., Department of Epidemiology Emory Unv., Atlanta, GA 30333 USA, 267-299.

Lawles, J.F. (1987). Negative binomial and mixed poisson regression. The Canadian Journal of Stat., 15(3): 209-225.

Wang, P., Putterman, M.L. (1998). Mixed logistic regression models. J. of Agriculture, Biological and Environmental Stat., 3(2): 175-200.

Downloads

Published

2015-01-26

How to Cite

Elasan, S., & Keskin, S. (2015). An application with multinomial logistic regression analysis&lt;p&gt;Multinomiyal logistik regresyon analizi ile bir uygulama. Journal of Human Sciences, 12(1), 443–455. Retrieved from https://j-humansciences.com/ojs/index.php/IJHS/article/view/3140

Issue

Section

Science Education