Geri Dön

Lojistik regresyon analizi ve sağlık alanında bir uygulama

Logistic regression analysis and an application in healthcare

PDF İndir

  1. Tez No: 717003
  2. Yazar: BÜŞRA ÇATAL
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ OSMAN GÜRDAL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
  10. Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 104

Özet

Bu çalışmada bağımlı değişkenin sürekli veya kategorik olduğu durumlarda kullanabilecek lojistik regresyon analizi incelenmiştir. Kullanıma açık verilerden yararlanılarak lojistik regresyon analizinin iki ve çok kategorili modellerinin teorisi ve analizlerinin ayrıntılı bir şekilde anlatılması amaçlanmıştır. Yöntem: Retrospektif olarak yapılan bu araştırmada iki kategorili lojistik regresyon analizi için kalp krizi riski verisi ve çok kategorili lojistik regresyon analizi için sağlık sigortası harcaması verileri kullanılmıştır. Verilerin normal dağılım gösterip varyanslarının homojen olması durumunda Bağımsız Grup Student t-testi ve üç veya daha fazla çoklu grupların karşılaştırılmalarında ise Tek Yönlü Varyans Analizi yapılmıştır. Verilerin normal dağılım göstermediği veya kategorik verilerin analizleri için parametrik olmayan Mann-Whitney U testi ve üç veya daha fazla gruplara göre karşılaştırmaların yapıldığı Kruskal-Wallis H testi kullanılmıştır. Bulgular: Hastaların yaşı, dinlenme anı kan basıncı, maksimum nabız sayısı, ST segmenti çökme değeri ve görüntülenen damar sayısı, düşük ve yüksek MI risk sınıfları arasında anlamlı farklılık göstermiştir. Dinlenme anı EKG bulgularında ST-T dalga anormalliği yüksek risk grubunda bulunan hastalarda daha yüksek oranda gözlenmiştir. Egzersiz anında anjina görülme oranı düşük risk grubundaki hastalarda daha yüksek oranda izlenmiştir. Çok kategorili lojistik regresyon analizinde müşterilerin VKİ değerleri (p

Özet (Çeviri)

The increase in the risk of heart attack and the rising health insurance costs in different regions of the States were examined due to different parameters implementing logistic regression. It was aimed to explain the theory and analyses of the dichotomous and multinominal models of the regression in details through publicly available data. Method: In this retrospective study, the heart attack risk datasets for binary logistic regression and the health insurance expenditure datasets for multi-category logistic regression analysis were used. If the data were normally distributed and the variances were homogeneous, independent groups t-test was executed, and one-way analysis of variance (ANOVA) was implemented for the comparison of three or more multiple groups. The non-parametric of Mann-Whitney U test was employed for the analysis of the dataset where there was non-normal distribution, or it was a categorical dataset. When there were three or more groups' comparisons of non-normal or qualitative datasets, the Kruskal-Wallis H test was carried out for the analysis. Results: The patients' age, resting blood pressure, maximum heart rate, ST segment depression value, and the number of vessels displayed significantly between low and high MI risk classes. In the resting ECG findings, ST-T wave abnormality was observed at a higher rate in patients for the high-risk group. The incidence of angina during exercise was higher in patients for the low-risk group. In the multinominal logistic regression analysis, the BMI values of the customers were significantly higher for those living in the Southeast region (p

Benzer Tezler

  1. Tez No

    122985

    İkili tepki verileri için lojistik regresyon analizi ve bir uygulama

    Logistic regression analysis for the binary response data and an application

    SEMA TOKOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    İşletmeAnadolu Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMEL ŞIKLAR

  2. Tez No

    118135

    Koşullu ve sınırlandırılmış lojistik regresyon yöntemlerinin karşılaştırılması ve bir uygulama

    Comparison of conditional and truncated logistic regression models and an application

    ERTUĞRUL ÇOLAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    Tıbbi BiyolojiEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. KAZIM ÖZDAMAR

  3. Tez No

    344149

    Lojistik regresyon analizi (LRA), yapay sinir ağları (YSA) ve sınıflandırma ve regresyon ağaçları (C&RT) yöntemlerinin karşılaştırılması ve tıp alanında bir uygulama

    Comparison of logistic regression analysis (LRA), artificial neural networks (ANN) and classfication and regression trees (C&RT) methods and an aplication in medicine

    YUNUS EMRE KUYUCU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    BiyoistatistikGaziosmanpaşa Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ÜNAL ERKORKMAZ

  4. Tez No

    933956

    Reinforcement learning-driven ensemble neural networks for heart disease prediction

    Kalp hastalığı tahmini için takviyeli öğrenme tabanlı topluluk sinir ağları

    ÖZGE HÜSNİYE NAMLI DAĞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEDA YANIK ÖZBAY

  5. Tez No

    924600

    Makine öğrenmesi ile matematiksel modelleme ve iyileştirme önerileri

    Mathematical modeling by machine learning and improvement suggestions

    PINAR DAŞDEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    MatematikYıldız Teknik Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FİLİZ KANBAY

Geri Dön