ESKİŞEHİR OSMANGAZİ ÜNİVERSİTESİ TIP FAKÜLTESİNDEKİ BESLENME BOZUKLUĞU (MALNÜTRİSYON SIKLIĞI) İLE İLGİLİ ARAŞTIRMANIN KANONİK KORELASYON ANALİZİ İLE ÇÖZÜMLENMESİ
Yrd.Doç.Dr. Hülya ŞEN Prof. Dr. Cemalettin KALYONCU
Osmangazi Üniversitesi Osmangazi Üniversitesi
Fen-Edebiyat Fakültesi Tıp Fakültesi
İstatistik Bölümü Halk Sağlığı Anabilim Dalı
Özet
Kanonik Korelasyon Analizi
çok değişkenli bir
istatistiksel teknik olup, iki
farklı değişkenler kümesi
arasındaki en büyük ilişkiyi araştırmaya
çalışır. Bu analiz çok
sayıda değişkeni iki alt
kümeye ayırıp az
sayıda doğrusal bileşenlere
indirgeyerek , değişkenler arasındaki
ilişkinin yorumlanmasında birçok
kolaylıklar sağlar.
Bu çalışmadaki amaç 0-3 yaş grubu bebeklerin şu andaki boy ve ağırlıklarını etkileyen en önemli faktörün belirlenmesidir. Bu faktörler ; evdeki birey sayısı, evdeki çocuk sayısı, ek besine geçme zamanı, bebeğin yaşı(kaç aylık olduğu), anne sütünü kesme nedeni, bebeğin şu andaki boyu, bebeğin şu andaki ağırlığı, emzirme süresi, bebeğin geçirdiği hastalıklar olarak belirlenmiştir. Sözkonusu faktörler çalışmamızda değişkenleri oluşturmaktadır.
1. KANONİK KORELASYON ANALİZİ
Kanonik korelasyon analizi çok değişkenli bir istatistik tekniktir. Son zamanlarda kanonik korelasyon analizi gittikçe artan bir uygulama alanına sahip olmakla beraber, bağımlı (kriter) ve bağımsız (tahmin) değişken setleri arasında ilişki araştırıldığı zaman kullanılan tekniklerden biridir.
Kanonik Korelasyon Analizi, rassal değişkenler kümesinin doğrusal fonksiyonları arasındaki en büyük korelasyonları hesaplamaya çalışır ve çok boyutlu ana kütleden çekilmiş iki veya daha çok değişken kümesi arasındaki ilişki ile ilgilenir. Rassal değişkenler kümesinin doğrusal fonksiyonları arasındaki maksimum korelasyonları hesaplamaya çalışır. Kanonik korelasyon ile , rassal değişkenler kümesinin maksimum korelasyonlu ve birim varyanslı doğrusal bileşimi elde edilmek istenir.
N sayıda birimden iki ayrı oluşumu açıklamaya yarayan p ve q değişkene ilişkin veriler elde edilmiştir. Bu veri setlerinde yer alan değişkenler ikiden fazla olduğu için kümelere (değişken gruplarına ) basit ya da çoklu korelasyon analizleri uygulamak mümkün değildir. Bu kümelerin her birinde yer alan değişkenleri doğrusal bileşenler yardımı ile tek bir kanonik değişkene indirgemek ve böylece iki kümenin kanonik değişkenleri arasındaki korelasyonu hesaplayarak iki küme arasındaki korelasyonu analiz etmek gerekir.
2. KANONİK KORELASYON ANALİZİNİN UYGULANMASI
Kanonik analiz çoklu regresyon analizinin özel bir halidir. Çoklu regresyon analizi bir bağımlı, birden fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi araştırmasına karşın kanonik analizde p tane bağımlı, q tane bağımsız değişken bulunmaktadır. Çalışmamızdaki bağımsız değişken grubu; annenin mesleği, bebeğin doğum ağırlığı, bebeğin doğumdaki boyu, annenin yaşı, annenin eğitim düzeyi ve bağımlı değişken grubu; evdeki birey sayısı, evdeki çocuk sayısı,bebeğin ek besine geçme zamanı , bebeğin şu andaki boyu , bebeğin ağırlığı , bebeğin yaşı , bebeğin geçirdiği hastalıklar , emzirme süresi , anne sütünü kesme nedeni olarak belirlenmiştir. Bu çalışmadaki asıl amacımız bebeğin doğduğu andaki boyu ve ağırlığı ile bebeğin anketin uygulandığı andaki boyu ve ağırlığı arasındaki korelasyonun araştırılması ve bunu en yüksek etkileyen kanonik değişkenin belirlenmesidir.
Kanonik Korelasyon Analizini uygulamak için hazırlanan anket formları Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Halk Sağlığı Ana Bilim Dalı tarafından Eskişehir ili Osmangazi Üniversitesinden rassal olarak seçilen 153 bebeğe uygulanmıştır. Anket formu uygulanan bebekler rassal olarak örnekleme girmiştir. Çözümleme aşamasında Statistica paket programında kanonik korelasyon analizi kullanılmıştır.
Bu değişken kümelerinin kanonik denklemleri sırasıyla;
Ui=a1
X1i+a2 X2i+a3X3i+a4X4i+a5X5i
Vi=b1Y1i+b2Y2i+b3Y3i+b4Y4i+b5Y5i+b6Y6i+b7Y7i+b8Y8i
+b9X9i
olur.
Denklemlerde Ui ve Vi kanonik değişkenleri doğrusal bileşenli kanonik katsayılar a1 , a2 , a3 , a4, a5 ve b1 , b2 , b3 , b4 , b5 , b6 , b7 , b8, b9 olarak belirlenir.
Kanonik katsayıları
elde etmek için
tüm değişkenler arasındaki
korelasyon katsayılar hesaplanır,
hesaplanan korelasyon katsayıları
yardımıyla çözümlemeler gerçekleştirilir.
Tablo 1- Değişkenler Arasındaki İlişkiyi Gösteren Korelasyon Matrisi (R )
|
|
ANNMES |
DOĞAĞ |
DOĞBOY |
ANNEYAŞ |
ANNEEĞT |
EVBİR |
EVCOÇ |
EKBSZAM |
BOY
|
AĞ |
YAŞ |
GEÇHSA |
EMZSüR |
SÜTKESNE |
|
ANNMES |
1,00 |
0,01 |
-0,13 |
0,10 |
0,36 |
-0,02 |
-0,10 |
-0,09 |
0,08 |
0,10 |
0,09 |
-0,01 |
0,05 |
0,06 |
|
DOĞAĞ |
0,01 |
1,00 |
0,22 |
0,02 |
0,09 |
0,09 |
0,11 |
0,07 |
0,03 |
0,09 |
-0,07 |
-0,05 |
0,05 |
-0,10 |
|
DOĞBOY |
-0,13 |
0,22 |
1,00 |
0,08 |
-0,07 |
0,13 |
0,12 |
0,06 |
0,06 |
0,08 |
0,04 |
-0,21 |
0,02 |
-0,00 |
|
ANNEYAŞ |
0,10 |
0,02 |
0,08 |
1,00 |
-0,19 |
0,38 |
0,44 |
0,18 |
0,29 |
0,19 |
0,32 |
0,17 |
0,29 |
-0,04 |
|
ANNEEĞT |
0,36 |
0,09 |
-0,07 |
-0,19 |
1,00 |
-0,34 |
-0,32 |
0,03 |
-0,07 |
-0,00 |
-0,12 |
-0,05 |
-0,19 |
0,05 |
|
EVBİR |
-0,02 |
0,09 |
0,13 |
0,38 |
-0,34 |
1,00 |
0,78 |
0,05 |
-0,09 |
-0,14 |
-0,08 |
-0,13 |
0,08 |
0,11 |
|
EVCOÇ_ |
-0,10 |
0,11 |
0,12 |
0,44 |
-0,32 |
0,78 |
1,00 |
0,07 |
-0,07 |
-0,12 |
-0,05 |
-0,13 |
0,05 |
0,06 |
|
EKBSZAM |
-0,09 |
0,07 |
0,06 |
0,18 |
0,03 |
0,05 |
0,07 |
1,00 |
0,07 |
0,08 |
0,00 |
0,10 |
0,19 |
0,02 |
|
BOY
|
0,08 |
0,03 |
0,06 |
0,29 |
-0,07 |
-0,09 |
-0,07 |
0,7 |
1,00 |
0,95 |
0,93 |
0,35 |
0,33 |
-0,45 |
|
AĞ |
0,10 |
0,09 |
0,08 |
0,19 |
-0,00 |
0,14 |
-0,12 |
0,08 |
0,95 |
1,00 |
0,86 |
0,30 |
0,33 |
-0,42 |
|
YAŞ |
0,09 |
-0,07 |
0,04 |
0,32 |
-0,12 |
-0,08 |
-0,05 |
0,00 |
0,93 |
0,86 |
1,00 |
0,38 |
0,37 |
-0,46 |
|
GEÇHSA |
-0,01 |
-0,05 |
-0,21 |
0,17 |
-0,05 |
-0,13 |
-0,13 |
0,1 |
0,35 |
0,3 |
0,38 |
1,00 |
0,20 |
-0,10 |
|
EMZSüR |
0,05 |
0,05 |
0,02 |
0,29 |
-0,19 |
0,08 |