Sıralı lojistik regresyonda paralel doğrular varsayımı ve çözümleme yaklaşımları

---

Tezin Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, İSTATİSTİK ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2013

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: ERKAN ARI

Danışman: Zeki Yıldız

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Sıralı lojistik regresyon modelleri, çok kategorili ve sıralı yapıdaki bağımlı değişken olasılıklarını bağımsız değişkenler aracılığıyla tahmin etmek için kullanılır. Sıralı lojistik regresyon modellerinde, bağımlı değişken kategorilerini karşılaştırmak için farklı sıralı lojit modeller bulunmaktadır. Bunlar; Orantısal Oran Modeli (OOM), Orantısal Olmayan Oran Modeli (OOOM) ve Kısmi Orantısal Oran Modeli (KOOM)'dir. Paralel doğrular varsayımı sağlandığı durumda OOM kullanılırken, sağlanmadığı durumda ise OOOM, KOOM ve Çok Terimli Lojit model kullanabilmektedir. Bu tezin amacı, bu modelleri incelemek ve verilerin yapısına ve varsayımlarına göre en uygun modeli belirlemektir. Bu amaç doğrultusunda medya çalışanlarının iş tatminini etkileyen değişkenlere ait veriler kullanılmış ve incelenen modellerin En Çok Olabilirlik Tahmin edicileri ile Odds oranları elde edilmiştir. Modellerin geçerliliği ve karşılaştırılması Olabilirlik Oran istatistiği ile test edilmiştir. Çalışmada Paralel Doğrular Varsayımının sağlanmadığı durumlarda OOOM ve KOOM'nin, OOM'ne ve çok terimli lojit modele göre tercih edilmesi gereken modeller olduğu sonucuna varılmıştır.