Conway-Maxwell-Poisson regresyon modeli

Bir bağımlı değişken ile bir veya birden fazla bağımsız değişken arasındaki neden-sonuç ilişkisinin ortaya çıkarılmasında regresyon modelinden yararlanılmaktadır. Bağımlı değişkenin sayma/kesikli olma durumuyla birçok araştırmada karşılaşılmaktadır. Bu durumda klasik regresyon modeli yerine Poisson, negatif binom vb. gibi birçok dağılımı içeren genelleştirilmiş lineer modellerin kullanılması daha uygun olmaktadır. Her ne kadar Poisson regresyon modeli sayma verilerinin analizinde sıklıkla kullanılsa da ortalama ile varyans eşitliği varsayımı birçok deneysel veri için sağlanmamaktadır. Aşırı/az yayılım olarak tanımlanan bu durumlarda alternatif regresyon modelleriyle analiz edilmesi daha uygun olmaktadır. Genel olarak aşırı yayılım durumuyla daha çok karşılaşıldığından negatif binom regresyon modeli yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu tez çalışmasında, hem aşırı hem de az yayılım durumu için uygun analiz olanağı veren Conway-Maxwell-Poisson Regresyon modeli ayrıntılı olarak tanıtılmıştır. Conway-Maxwell-Poisson dağılım bilgisinin yanı sıra, parametre tahmini, anlamlılık ve yorumlanmasına yer verilmiştir. Poisson, negatif binom ve COM-Poisson regresyon modelleri önce aşırı yayılım gösteren 2011-2014 yılları arasında Giresun ili Toplum Ruh Sağlığı Merkezine (TRSM) kayıtlı olan hastaların, merkeze gelme sayılarına etki eden sosyo-demografik faktörlerin modellenmesinde, daha sonra az yayılım gösteren öğretmenlerin sosyal medya hesap sayılarına etki eden okul türü, cinsiyet ve yaş grubu faktörlerinin modellenmesinde uygulanmıştır. Her iki veri seti için değişken seçim yöntemi olarak tüm olası alt kümeler yöntemi kullanılmıştır. En küçük AIC değerli model en iyi model olarak seçilmiştir. Her iki veri setinde de COM-Poisson regresyon en iyi modeli oluşturmuştur. Analizler R programının "MASS" ve "COMPoissonReg" paketlerinden ve "glm" fonksiyonundan yararlanılarak yapılmıştır.