Geri Dön

Boylamsal verilerde çok düzeyli doğrusal regresyon ve kantil regresyon yöntemlerinin karşılaştırılması

Comparison of multilevel linear regression and multilevel quantile regression methods in longitudinal data

  1. Tez No: 828679
  2. Yazar: BEGÜM KAFKAS
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. DERYA ÇOBANOĞLU AKTAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Eğitim Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Eğitimde Ölçme Ve Değerlendirme Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 205

Özet

Klasik basit doğrusal regresyon analizi, gözlemlerin bağımsız ve özdeş olduğu varsayımına dayanmaktadır. Bu varsayım hiyerarşik veriler gibi durumlarda karşılanmayabilir. Hiyerarşik verilerde gözlemlerin birbirinden bağımsız olması ilkesinin ihlal ediliyor olması regresyon analizinde yanlı sonuçların ortaya çıkmasına neden olmaktadır. Bu tür sorunların giderilmesi için çok düzeyli modelleme yöntemlerine başvurulmaktadır. Ancak dağılımın çarpık olduğu durumlarda modellemelerde kullanılan yöntemlerin verimliliğinin düşük olması nedeniyle alternatif yöntem olarak kullanılan kantil regresyon modellemeleri geliştirilmiştir. Klasik regresyon koşullarının sağlanmadığı durumlarda avantajlı olan kantil regresyon modelleriyle dağılımın her noktası hakkında bilgi edinilebilmektedir. Bu araştırmada bireylere ait boylamsal üç gözlem değerini içeren farklı örneklem büyüklüğü (50; 500; 1000) ve (hata dağılımlarının çarpıklıklarına göre) farklı dağılımlara sahip veri yapılarında çok düzeyli regresyon (rasgele kesişim ve rasgele eğim modeli) ve çok düzeyli kantil regresyon analiz yöntemlerinin performanslarının karşılaştırılmıştır. Bu amaçla, boylamsal veri setlerinde çok düzeyli regresyon ve çok düzeyli kantil regresyon yönteminde farklı kantil düzeylerinde (0.10; 0.25; 0.50; 0.75; 0.90) farklı örneklem büyüklüklerinde (50; 500; 1000) model veri uyumu değerleri ile mutlak hata ve yanlılık değerleri incelenmiştir. Analizlerde R programının alt paketlerinden olan qrLMM ve nlme ile çok düzeyli kantil regresyon analizi yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

Classical simple linear regression analysis assumes that the observations are independent and identical. This assumption is not met in situations such as hierarchical data. The fact that the principle of independence of observations in hierarchical data is violated causes biased results in regression analysis. Multilevel modeling techniques are used to solve such problems. However, in cases where the distribution is skewed, quantile regression models, which are used as an alternative method, have been developed due to the low efficiency of the methods used in multilevel modeling. In cases where classical regression conditions are not met, information about each point of the distribution can be obtained with quantile regression models, which are advantageous. In this study, the performances of multilevel regression (random intercept and random slope model) and multilevel quantile regression analysis methods were compared in data structures with three longitudinal observation values belonging to individuals with different sample sizes and different distributions. For this purpose, model-data fit values, absolute error and bias values, and changes in intercept and slope coefficients at different quantile levels (0.10; 0.25; 0.50; 0.75; 0.90) and different sample sizes (50; 500; 1000) in multilevel regression and multilevel quantile regression methods in longitudinal data sets were analysed. The variation of absolute error and bias values was examined. In the analysis, multilevel quantile regression analysis were performed with qrLMM and nlme, which are sub-packages of the R program. As a result of the analyses, it was seen that multilevel quantile regression made more unbiased predictions than multilevel regression analysis in all data structures. In addition, although there was no significant difference between the intercept value obtained from multilevel regression and the intercept value obtained from the median in any case, it was observed that a significant difference occurred between the slope coefficients in many cases.

Benzer Tezler

  1. İlkokul 3. ve 4. sınıf öğrencilerinde problemli teknoloji kullanımı, algılanan stres düzeyi ve okul doyumu arasındaki ilişkilerin incelenmesi

    The examination of relationships between problematic technology use, perceived stress level and school satisfaction among 3rd and 4th grade primary school students

    NİHAL YARDIMCI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Eğitim ve Öğretimİstanbul Medeniyet Üniversitesi

    Rehberlik ve Psikolojik Danışmanlık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. IŞIL TEKİN

  2. Deep learning based road segmentation from multi-source and multi-scale data

    Çok kaynaklı ve çok ölçekli veriyle derin öğrenme tabanlı yol bölütlenmesi

    OZAN ÖZTÜRK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER

  3. Family context and children's learning-related behaviors and competency in math in turkish and german contexts

    Aile bağlamı ve çocukların matematikte öğrenmeyle ilgili davranışları ve yeterlikleri

    WENKE NİEHUES

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    PsikolojiKoç Üniversitesi

    Psikoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE BİLGE SELÇUK

  4. The Islamic State between facts and exaggeration & the role of U.S. intelligence and secretive agencies in the war against terrorist organizations

    İŞİT gerçekler ve abartılar arasında ve terör organızasyonları karşısında savaşta ADB istihbarat ve gizli kuruluşların rolü

    JIHANE GHARYENI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Siyasal BilimlerHasan Kalyoncu Üniversitesi

    Siyaset Bilimi ve Uluslararası İlişkiler Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET KESER

  5. Kategorik bireysel farklılıkların izlendiği ölçme modelleri için örtük sınıf ve geçiş modelleri: Psikolojik dayanıklılık üzerine boylamsal bir uygulama

    Latent class and transition models for modeling qualitative individual differences: An application on longitudinal resilience data

    DERYA AKBAŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Eğitim ve ÖğretimGazi Üniversitesi

    Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NİLÜFER KAHRAMAN