- Research in Agricultural Sciences
- Vol: 24 Issue: 2
- ÜÇ -BOYUTLU ÇAPRAZ - SINIFLANDIRILMIŞ KATEGORİK VERİLERE LOG-LİNEAR MODELLERİN UYDURULMASI
ÜÇ -BOYUTLU ÇAPRAZ - SINIFLANDIRILMIŞ KATEGORİK VERİLERE LOG-LİNEAR MODELLERİN UYDURULMASI
Authors : Hüdaverdi Bircan, Necati Yildiz
Pages : 0-0
View : 17 | Download : 5
Publication Date : 2011-01-03
Article Type : Research
Abstract :ÖZET Biyoloji, tıp ve sosyal bilim dallarındaki araştırmalarda ölçülen karakterlerin bazen kalitatif (nicel) olması nedeniyle, elde edilen kesikli degişkenlerin analizinde bilinen parametrik metotlar elverişli olmamaktadır. Bu özellikteki veriler çapraz-sımflanmış tablolar şeklinde tak.dim edilir. Çapraz slnlflandmlmış kategorik verilerin iki-boyutlu olması durumunda Pearson'un r istatistiği ve G2 olabilirlik-oran istatistiği kullanılmaktadır. Bir çok dı.ırwnda bir sonuca tesir edenfaktör sayısz ikiden fazladır. Bu nedenle yaygın olarak kullanılan çapraz-sınıflandırılmıştablolar çok boyut/udur. Çok boyutlu tabloların analizi için; }- çok boyutlu tablodan elde edilecek tüm iki boyuııu marjinal tabloların ayrı ayrı analiz edilmesi, 2- çok boyutlu tablolara log-linear nwdellerin uydurulması şeklinde iki yol vardır. Üç faktörlü çapraz-sıniflandırılmışverilerin analizinde; mümkün olan iki faktörlü marjinal tabloların elde edilerek ayrı ayrı klasik r testinin uygulanması, tüm ikili ilişkilerin aynı zamanda denenmelerine müsaade etmedigi gibi üç faktör interaksiyonunu da ihmal eder. Bundnn dolayı bu çalışmada, log-linear yaklaşımının özellikleri ve uygulanması üzerinde durul~tıu. FITTING THE LOG-LINEAR MODELS TO THREE - DIMENSIONAL CROSS-CLASSIFIED CATEGORICAL DATA SUMMARY Same parametric methods of analysis are not convenientfor rıon-normal-discretedata obtainedfrom social, biological and medical research. This type of data generally are presented in the cross-classified categorical table. Well know Pearson's X2 and likelihood-ratio G2 sıatistics can be usedfor the analysis of two-way contingency tables. In man)' cases a researcher deals with rrwre than two factars effect on response variable. For this reason, there are two different procedures for the analysis ofmultidimensional tables: 1- Separate analysis ofall possible two by two tables obtainedfrom mu1tidimensional tables. 2- Fitting the log-linear models di.rectly to multidimensional tables. The analysis ofthree-dimensional caıegorica! tables by speraıing aLL possible two by two marjinal tables is not satisfactory. Although such approch sometimes gives limited insight about the relationships among the variables, does Mt allow for the simultaneous examination of these pairwise relationships and ignores the possibility ofthreejactor interactions among the variables. Therifore the features and applications oflog-linear models fitting approach were discussed in the detail on this study.Keywords :