LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ: ÖĞRENCİLERİN SİGARA İÇME ALIŞKANLIĞI ÜZERİNE BİR UYGULAMA

Yıl 2009, Cilt: 1 Sayı: 26, 107 - 122, 01.06.2009

Cengiz Aktaş

Öz

Sigara, tüm dünyada korunulabilir hastalıklar arasında ölüm oranı en yüksek olan sağlık riskidir. Öğrencilik dönemi sigaraya başlamak için riskli bir dönemdir. Bu yönüyle öğrencilerin sigara içme davranışlannın bilinmesi önemlidir. Bu çalışmada önce, bağımlı değişkenin iki düzeyli olması durumunda demografik, davranış ve risk faktörüyle ilgili tahmin çalışmalarında olduça sık kullanılan lojistik regresyon analizi teorik olarak kısaca incelenmiştir. Daha sonra, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi (ESOGÜ) öğrencileri arasında sigara içme alışkanlığını etkileyen faktörleri belirlemek için lojistik regresyon ve diskrimi- nant denklemi belirlenmiştir

Anahtar Kelimeler

Lojistik Regresyon, Sigara içme, Sınıflama, Odds

THE LOGISTIC REGRESSION ANALYSIS AND ITS APPLICATION ON THE SMOKING PREVALENCE OF STUDENTS

Öz

Smoking is a habit risk with highest mortality among the worldwide preventable diseases. While student period is a risky period for starting smoking. At this point of view it is important to know the smoking behaviour of students. In this study, firstly, it was briefly examined which logistic regression analysis are frequently used in studies for esti¬mating associations that demographic, behavioral, and risk faktor variables have on a di- chotomous outcome. Afterwards, for to determine factors on the habit of smoking among Eskisehir Osmangazi University (ESOGU) students, a logistic regression and discriminant equations is developed.

Anahtar Kelimeler

Logistic Regression, Smoking, Classify, Odds

Kaynakça

• Abbott, R.D. (1985), Logistic Regression in Survival Analysis, American Journal of Epidemiology, 121, 465-471.
• Agresti, A. (1990), Analysis of Ordinal Categorical Data, John Wiley and Sons, New York. Akta , C. ve Y lmaz V. (2001), Eski ehir de Lpg Kullanan Özel Araç Sürücülerinin S n fland r l mas nda Lojistik Regresyon Analizi, stanbul Kent çi Ula m Sempozyumu, stanbul, 251-256.
• Ba ar r, G. (1990), Çok De i kenli Verilerde Ayr msama Sorunu ve Lojistik Regresyon Analizi, Doktora Tezi (Yay mlanmam ). Bircan, H. (2004), Lojistik Regresyon Analizi: T p Verileri Üzerine Bir Uygulama, Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 2, 185-208.
• Blashfield, R. K. Breiman, L. and et all., (1989), Discriminant Analysis and Clustering , Statistical Science, 4, 1, 34-69. Breslow, N. E. and Day, N. E. (1980), Statistical Methods Is Cancer Research, Vol. 1. The Analysis Of Case-Control Studies. International Agency Of Cancer, Lyon, France.
• Bonney, G. E. (1987), Logistic Regression for Dependent Binary Observations, Biometrics, 43, 951-973.
• Carroll, R. J., Spiegelman, C. H., Gordon K. K., Bailey, K. T. and Abbott, R. D., (1984), On Errors-in-Variables for Binary Regression Models , Biometrika, 71, 1, 19-25.4
• Co kun, S., ve di erleri (2004), Lojistik Regresyon Analizinin ncelenmesi ve Di Hekimli inde Bir Uygulamas , Cumhuriyet Üniversitesi Di Hekimligi Fakültesi Dergisi ,Cilt:7, Say : 1, 42-50.
• Cox, D. R. and Snell, E. J., (1970), Analysis of Binary Data , (Second Edition), Chapman and Hall.
• Çolak, E. ve Özdamar, K. (2004), Ölümle Sonuçlanan Trafik Kazalar nda Risk Faktörlerinin Ko ullu ve S n rland r lm Lojistik Regresyon Yöntemleri ile ncelenmesi, OGÜ T p Fak. Dergisi, 26, 1, 7-14.4
• Demirel, Y. ve Sezer, E. (2005), Sivas Bölgesi Üniversite Ö rencilerinde Sigara Kullanma S kl , Erciyes T p Dergisi, 27 (1), 1-6.
• Dobson A. J., (1990), An Introduction Generalized Linears Models , Chapman and Hall, New York. Duffy, D. E. (1990), On Continuity-corrected Residuals in Logistic Regression, Biometrika, 77, 287-293.
• Duffy, D. E., Santner, T. J., (1989), On the Small Sample Properties of Norm- Restricted Maximum Likelihood Estimators for Logistic Regression Models , Commun. Statist.--Theory Meth, 18, 959-980.
• Gardside, P. S. and Glueck, C. J. (1995), The Important Role of Modifiable Dietary And Behaviour Characteristic in The Causation And Prevention of Coronary Heart Disease Hospitalization and Mortality, Journal of American College of Nutrition, 14, 71-79.
• Hosmer, D. W. and Lemeshow, S., (1989), Applied Logistic Regression , John Wiley and Sons, New York, lhan, F. v.d., (2005), Gazi Üniversitesi T p Faültesi Ö rencilerinin Sigara çme Durumu, TSK Koruyucu Hekimlik Bülteni, 4, 4, 188-198.
• Landwehr, J. M., Pregibon, D. and Shoemaker, A. C., (1984), Graphical Methods for Assessing Logistic Regression Models , Journal of American Statistical Association, 79, 385, 61-83.
• Lee, C. T. (1984), Logistic Models for Cross-over Designs , Biometrika, 71, 216-217. Neter, J. Wasserman, W. and Kutner, M. H., (1989), Applied Linear Regression Models , (Second Edition), Irw n, Boston. Pastides, H. and et all. (1985), The Epidemiology of Fibrocystic Breast Disease, American Journal of Epidemilogy, 121, 440-447.
• Press, S. J. and Wilson, S., (1978), Choosing Between Logistic Regression and Discriminant Analysis , Journal of American Statistical Association, 73, 364, 699-705.
• Qu, Y., Williams, G. W., Beck, G. J. and Goormastic, M., (1987), A Generalized Model of Logistic Regression For Clustered Data , Commun. Statist.-Theory Meth., 16,12, 3447-3476.
• Tatl dil, H., Ba ar r, G. ve V. Hökmen (1990), Ülkelerin Sosyo Ekonomik Geli - mi liklerine Göre Kümelenmesine ve S ralanmas na Yeni Yakla mlar, Planlama Dergisi, 26, 103-120.
• Tekba , Ö. v.d. (2006), Genç Eri kin Erkekler Arasinda Nikotin Ba ml l , Sigara çme S kl ve Bunlar Etkileyen Faktörler, TSK Koruyucu Hekimlik Bülteni, 5 (2), 105-117.
• Ünsal, A. ve Güler, H. (2005), Türk Bankac l k Sektörünün Lojistik Regresyon Ve Diskriminant Analizi ile ncelenmesi , VII. Ulusal Ekonometri ve statistik Sempozyumu, stanbul Ünv.
• Vupa, Ö. ve Çeliko lu, C. (2006), Model Building in Logistic Regression Models About Lung Cancer Data , Anadolu Ü. Bilim ve Teknoloji Dergisi, cilt: 7, 1, 127-141.