Lojistik Regresyon Analizi: Kavram ve Uygulama

Hemen hemen her bilim dalında araştırmacılar, eldeki verilere bağlı olarak sistemlerin çalışma kurallarını saptamak istemiş ve bu nedenle de sistemi açıklamaya yarayacak soyut yapılara yönelmişlerdir. Bu soyutlamaları “model” sözcüğü ile tanımlamak mümkündür. Model, bir olayla ilgili bilgi ya da düşüncelerin belli kurallara bağlı olarak şekillenmesidir (Tatlıdil, 1996). Lojistik regresyon analizinin kullanım amacı, istatistikte kullanılan diğer model yapılandırma teknikleriyle aynıdır. Bu tür analizlerde temel amaç bağımlı (yordanan) ve bağımsız (yordayıcı) değişkenler arasındaki ilişkiyi, en az değişken ile en iyi uyuma sahip olacak biçimde tanımlayabilen, kabul edilebilir bir model kurmaktır (Atasoy, 2001). Lojistik regresyon analizinin temel odağı, bireylerin hangi grubun üyesi olduğunu kestirmede bir regresyon denklemi oluşturmaktır.



Bu çalış- mada, iki kategorili (ikilem/dichotomous/binary) bağımlı değişken olarak ifade edilen belirli gruplara üye olma durumunu en iyi açıklayan bağımsız değişkenler kombinasyonunu belirlemeye yönelik ikili lojistik regresyon analizinin (binary logistic regression analysis) temel kavram ve süreçlerini açıklamak amaçlanmaktadır. Lojistik modelin kullanılması 1845’li yıllara kadar dayanmaktadır. Daha çok sosyo-ekonomik ağırlıklı konuların incelenmesinde kullanılan lojistik analiz, ilk önceleri toplumdaki nüfus artışının, matematiksel bir ifadeyle açıklanmasına yönelik çalışmalarda ortaya çıkmıştır (Gürcan, 1998). Lojistik regresyon alanındaki ilk çalışmalar 1944, 1953 ve 1955 yıllarında Berkson tarafından yapılmış olup, 1972 yılında Finney lojistik regresyonu probit analizine bir alternatif olarak önermiştir. Truett ve arkadaşları 1967, Halpering ve arkadaşları 1971 yılında lojistik regresyonun, ortalamanın 0 ve varyansın 1 olduğu normal dağılım sayıltıları ihlal edildiğinde, diskriminant analizine alternatif olarak önermişlerdir. 1975 yılında Koch, eklemeli olasılık modellerindeki etkileşimi yok etmek için lojistik regresyonu önermiştir. Aynı dönemlerde Walker, bağımsız değiş- kenlerin bileşik dağılımının, hem deney, hem de kontrol grubu için aynı varyans – kovaryans matrisi ile çok değişkenli normal dağılıma uyduğunda risk kestirici olarak kullanılabileceğini belirtmiştir. Lojistik regresyon analizinin özellikle son 20 yıldır askeri konularda, meteorolojide, iç göç hareketlerinde ve eğitim alanında kullanımının arttığı görülmektedir. Bu artışın en önemli nedenlerinden biri, istatistik paket programlarının kullanımının yaygınlaşmasıdır. Ancak yine de en yaygın kullanıldığı alanlardan birinin tıp olduğu gözlenmektedir (Seven, 1997). Örneğin bir tü- mörün kanser olup olmadığını ayırt etmeyi sağlayan bir model oluşturmak, bir hastalığın tedaviye cevap verip vermediğini belirlemek gibi farklı amaçlarla sıkça kullanılmaktadır (Field, 2005). Uygulamalı sosyal bilimlerde karşılaşılan ve araştırılan olaylara ilişkin elde edilen veriler, çoğunlukla kesikli (süreksiz) değer alan kategorik (sı- nıflamalı) veriler ya da sıralamalı ölçekle elde edilmiş verilerdir. Örne- ğin, bir kişi çalışıyordur ya da işsizdir; bir gruba üyedir ya da değildir; iktidarda sağ kanattan ya da sol kanattan bir parti vardır; kişi bir akademik programı tamamlamıştır ya da tamamlamamıştır şeklinde olabilir (Arabacı, 2002; Kılıç, 2000; Mertler ve Vannatta, 2005). Eğitim araş- tırmalarında da pek çok problem kategorik sonuçların kestirimi ile ilgilidir. Örneğin; bir öğrenci okulda başarılı olur ya da olmaz; bir çocukta öğrenme güçlüğü vardır ya da yoktur; ergenlerin riskli davranışlara eğilimleri vardır ya da yoktur (Peng, Lee ve Ingersoll, 2002). Örneğin Kayri ve Okut (2008) tarafından yapılan bir çalışmada, bir üniversitenin beden eğitimi ve spor öğretmenliği özel yetenek sınavına katılan bireyler, başarılı olanlar olmayanlar, bir diğer deyişle bölüme girmeye hak kazananlar kazanmayanlar (bireyler), cinsiyet değişkenine göre karışımlı lojistik regresyon analizi ile modellenmiştir. Kategorik verilerin çok değiş- kenli istatistiksel analizi, hemen hemen tüm alanları ilgilendirmektedir. Lojistik regresyon analizi, regresyon tipi mantığıyla ve diğer analizlere göre daha kullanışlı olmasının sağladığı avantaj sebebiyle, kategorik veri analizinde önemli bir yere sahiptir (Kılıç, 2000). Lojistik regresyon hem çoklu regresyona, hem de diskriminant analizine oldukça benzer. Özellikle, lojistik regresyon ile diskriminant ana...

DEVAMI