Kandaki Kolesterol Miktarına Etki Eden Etkenlerin En Küçük Kareler Yöntemine Alternatif Kantil Regresyon ile İncelenmesi

Yıl 2020, Cilt: 11 Sayı: 2, 199 - 205, 15.06.2020

Yüksel Akay Ünvan Oğuzhan Demirel

Öz

İnsan vücudunda kan yoluyla taşınan kolesterol pek çok yararı olmasına karşın, normal seviyenin üzerine çıktığında pek çok hastalığa neden olabilmektedir. Bu çalışmada amaç, kandaki toplam kolesterol seviyesi bazı etkenler ile test edilerek, kolesterol üzerinde etkisi olan etkenleri belirlemek ve buna göre yorumlar yapmaktır. Gereç ve Yöntemler: Eviews 9 programı ile toplamda 403 deneğe ait veri setinin öncelikle tanımlayıcı istatistikler verilmiştir. SPSS programı ile güç analizi yapılmıştır. Ardından kolesterol üzerinde etkisi olan etkenleri belirlemek için En Küçük Kareler (EKK) Yöntemi ile regresyon analizi yapılmış ve bu modelin regresyon varsayımlarını sağlamadığı görülmüştür. Bu nedenle alternatif yöntem Kantil Regresyon kullanılmış ve 3 farklı kantil değerine yönelik modeller oluşturulmuştur. Bulgular: Model sonuçlarına göre 0,25’lik kantil modelinde; ikinci diyastolik kan basıncı (BP_2D), kolesterol/HDL oranı (RATIO) ve yüksek yoğunluklu lipoprotein (HDL) değişkenlerinin pozitif bir etki gösterdiği gözlemlenmiştir. 0,50’lik kantil modelinde; BP_2D, RATIO ve HDL değişkenkenlerinin pozitif bir etkiye, deneklerin ağırlıkları (HEIGHT) değişkeninin ise negatif bir etkiye sahip olduğu gözlemlenmiştir. Sonuncu model olan ve 0,75 kantil değeriyle yapılan modelde ise RATIO ve HDL değişkenlerinin pozitif bir etkiye sahip oldukları gözlemlenmiştir. Sonuç: 3 kantil değeri için de kurulan modellere göre kolesterol üzerinde ortak etkiye sahip etkenler; RATIO ve HDL olarak belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

Kolesterol, EKK, En Küçük Kareler Yöntemi, KR, Kantil Regresyon

Kaynakça

• 1. Orth M, Bellosta S. Cholesterol: Its Regulation and Role in Central Nervous System Disorders. Hindawi Publishing Corporation. Cholesterol. 2012;1-19. 2. Ikonen E. 2008 Cellular Cholesterol Trafficking and Compartmentalization. Molecular Cell Biology. 2008;9:125-138. 3. Kolesterol nedir? Kolesterol Belirtileri Nelerdir?, Medical Park; 2019 [Erişim: 22 Ekim 2019]. Erişim Adresi: https://www.medicalpark.com.tr/kolesterol/hg-1986. 4. Barter, P., Gotto, A. M., LaRosa, J. C., vd. HDL Cholesterol, Very Low Levels of LDL Cholesterol, and Cardiovascular Events. The New England Journal of Medicine. 2007; 357;1301-1310. 5. McGrowder D., Riley C., Morrison E., Gordon L. The Role of High-Density Lipoproteins in Reducing the Risk of Vascular Diseases, Neurogenerative Disorders, and Cancer. Hindawi Publishing Corporation, Cholesterol. 2011;Article ID 496925,1-9. 6. Niwa, R., Niwa, Y. S. The Fruit FlyDrosophila Melanogasteras A Model System to Study Cholesterol Metabolism and Homeostasis. Hindawi Publishing Corporation, Cholesterol. 2011; Article ID 176802,1-6. 7. Rotllan N., Hernando C.F. MicroRNA Regulation of Cholesterol Metabolism. Hindawi Publishing Corporation, Cholesterol. 2012; Article ID 847849,1-8. 8. Baek J.S., Fang L., Li A.C., ve Miller Y.I. Ezetimibe and Simvastatin Reduce Cholesterol Levels in ZebrafishLarvae Fed a High-Cholesterol Diet. Hindawi Publishing Corporation, Cholesterol. 2012; Article ID 564705,1-5. 9. Hafiane A., Genest J. HDL, Atherosclerosis, and Emerging Therapies. Hindawi Publishing Corporation, Cholesterol. 2013; Article ID 891403,1-18. 10. Salazar J., Olivar L.C., Ramos E., vd. Dysfunctional High-Density Lipoprotein: An Innovative Target for Proteomics and Lipidomics. Hindawi Publishing Corporation, Cholesterol. 2015; Article ID 296417,1-22. 11. Veri seti, XXX; 2019 [Erişim: 21 Ekim 2019]. Erişim Adresi: http://XXX/DataSets. 12. Uzundumlu AS, Karayar S, Kurtoğlu S, Ertek N. Çay Üretiminde Üretici Geliri ve Verimi Artırmaya Yönelik Bir Araştırma: Artvin İli Örneği. Türk Tarım ve Doğa Bilimleri Dergisi. 2019; 6(3):363–371. 13. Gök İY. Samuelson Hipotezinin Borsa İstanbul Endeks Futures Piyasasi Üzerinde Test Edilmesi: İşlem Hacmi ve Açik Pozisyon Bağlamında Bir Analiz [Yüksek Lisans Tezi]. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, İşletme Anabilim Dalı; 2009, Isparta. 14. Dirican E. Toplam Kolesterol, LDL, HDL ve Trigliserit Seviyelerinin Yaşa Göre Değişiminin Değişik Regresyon Modelleriyle İncelenmesi [Yüksek Lisans Tezi]. İnönü Üniversitesi Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi Anabilim Dalı; 2012, Malatya. 15. Alma ÖG, Vupa Ö. Regresyon Analizinde Kullanılan En Küçük Kareler ve En Küçük Medyan Kareler Yöntemlerinin Karşılaştırılması. Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Edebiyat Fakültesi Fen Dergisi. 2008; 3(2):319-329. 16. Çınar UK. En Küçük Kareler Regresyonuna Alternatif Bir Yöntem: Kantil Regresyon. Avrasya Uluslararası Araştırmalar Dergisi. 2019; 7(18):57-71. 17. Yavuz AA, Aşık EG. Kantil Regresyon. Uluslararası Mühendislik Araştırma ve Geliştirme Dergisi. 2017; 9(2):138-146. 18. Çamurlu S, Erilli NA. Kantil Regresyon Analizinde Bootstrap Tahmini. Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi. 2019; 35(2):16-25. 19. Topbaş F, Unat E. Gelir ve Tüketim İlişkisinin İstikrarı: Harcama Gruplarına ve Zamana Göre Kantil Regresyon Modelden Kanıtlar. Izmir Democracy University Social Sciences Journal. 2018; 1(2):103-126. 20. When is quantile regression worse than OLS?, Stack Exchange Inc.; 2019 [Erişim: Ekim 2019]. Erişim Adresi: https://stats.stackexchange.com/questions/39002/when-is-quantile-regression-worse-than-ols 21. Koenker R, Bassett JG. Regression Quantiles. Econometrica: Journal of the Econometric Society. 1978; 46(1):33-50. 22. Rodriguez RN, Yao Y. Five Things You Should Know about Quantile Regression. SAS Institute Inc. 2017; SAS525:1-19. 23. Buchinsky M. Recent Advances in Quantile Regression Models: A Practical Guideline for Empirical Research. Journal of Human Resources. 1998; 33(1):88–126. 24. Pagano RR. Understanding Statistics in the Behavioral Sciences. Belmont: Wadsworth, Cengage Learning. 2009; 267-77. 25. Murphy KR, Myors B. Statistical Power Analysis, A Simple and General Model for Traditional and Modern Hypothesis Test. London: Lawrence Erlbaum Associates. 2004; 55-68.