Conway-Maxwell-Poisson (COM-Poisson) Regression Model: Application to Over- and Under Dispersed Data

Abstract

Amaç: Bağımlı değişkenin sayma/kesikli olma durumuyla birçok araştırmada karşılaşılmaktadır. 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. Hem aşırı hem de az yayılım durumu için uygun analiz olanağı veren Conway-Maxwell-Poisson Regresyon modeli ayrıntılı olarak tanıtmaktır. Gereç ve Yöntemler: 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. Bulgular: TRSM'ye geliş sayılarına cinsiyet, eğitim düzeyi, medeni durum ile sosyal güvence durumunun, sosyal medya hesabına ise okul türü ve yaş grubunun etkili olduğu saptanmıştır. Sonuç: Her iki veri setinde de COM-Poisson regresyon en iyi modeli oluşturmuştur.