Conditional Logit

🏥 Sağlık Bilimleri · Conditional Logit

Conditional Logit

Modern · Tercih

Conditional Logit, MerQur’da otomatik uygulanan istatistiksel analizlerden biridir. Bu sayfada Sağlık Bilimleri alanına ait örnek veri seti üzerinde analizin nasıl uygulandığı, MerQur çıktısının nasıl görüneceği ve APA 7 formatında nasıl raporlanacağı temsilî olarak gösterilmiştir.

🎯 Ne işe yarar?

Conditional Logit, ilgili veri türü için gerekli tüm varsayım kontrollerini (normallik, varyans homojenliği, vb.) arka planda otomatik uygular ve sonuçları açık bir tablo + grafik ile sunar. APA 7 standardında otomatik yorumlama, Cohen’s d/η²/R² gibi etki büyüklükleri ve %95 güven aralıkları raporlanır.

📌 Ne zaman kullanılır?

  • Sağlık Bilimleri alanına ait ölçümlerin istatistiksel analizinde
  • Akademik yayın için APA 7 uyumlu sonuç tabloları üretmek için
  • Hipotez sınama ve karar verme süreçlerinde
  • Lisans / yüksek lisans / doktora tezlerinde uygun yöntem seçimi sonrasında

📐 Varsayımlar

  • Uygun ölçek — Değişkenler analizin gerektirdiği ölçek düzeyinde (nominal/ordinal/aralık/oran) olmalı
  • Bağımsız gözlemler — Gözlemler birbirinden bağımsız bireylerden gelmiş olmalı
  • Yeterli örneklem — Analiz için minimum n gereksinimi karşılanmalı
  • Aykırı değer kontrolü — Aykırı değerler tespit edilip değerlendirilmeli

Varsayımlar bozulursa MerQur otomatik olarak non-parametrik veya sağlam (robust) alternatife yönlendirir.

🛠 MerQur’da Nasıl Yapılır?

1

Veriyi yükle. Dosya → Aç menüsünden örnek dosyayı seç. MerQur sütun tiplerini otomatik tespit eder.

2

Analizi seç. Sol kenardan Conditional Logit‘yi seç.

3

Panel atamaları (programdaki form alanları):

  • Karar verici sutun: hasta_id
  • Secildi sutun: secildi
  • Prediktorler: ['sure_ay', 'maliyet_TL']
  • Alternatif sutun: tedavi
4

Opsiyonel ayarlar. Etki büyüklüğü ✓ · %95 güven aralığı ✓ · Varsayım kontrolleri (otomatik).

5

▶ Çalıştır butonuna bas. Sonuçlar tablo + grafik olarak otomatik üretilir.

6

📄 Word’e Aktar. APA 7 formatında, italik istatistik sembolleriyle rapor.

📊 Örnek Veri Seti — Sağlık Bilimleri

ℹ Not: Aşağıdaki senaryo, MerQur çıktısı ve yorum, gerçek örnek veri seti MerQur’da çalıştırılarak elde edilmiştir. Kendi verinizdeki sayısal sonuçlar farklılık gösterecektir; buradaki amaç analizin uçtan uca nasıl kurgulandığını ve yorumlandığını göstermektir.

🎬 Örnek Dosya

Bu analiz, Sağlık Bilimleri alanına ait aşağıdaki örnek veri seti üzerinden gösterilmiştir:

Tip/85_conditional_logit_treatment.xlsx

🎬 Senaryo

Hastaların tedavi alternatifleri arasından yaptıkları seçimleri, seçeneklerin özellikleriyle birlikte modelliyoruz. Ayrık seçim verisi için koşullu lojit yöntemi uygundur.

⚙️ Değişken Seçimi

  • Seçici: patient_id
  • Seçim: chosen
  • Seçenek özellikleri: duration_month
  • Seçenek özellikleri: cost_TL

Veri Önizleme (İlk 5 Satır)

patient_idchoice_idtreatmentduration_monthcost_TLchosen
11T1-surgical1.1800000
12T2-chemotherapy4.4600000
13T3-radiotherapy1.9400001
14T4-targeted-oriented4.91500000
25T1-surgical1.5800000

n = 480 · Sütunlar: patient_id, choice_id, treatment, duration_month, cost_TL, chosen

📈 MerQur Çıktısı

CONDİTİONAL LOGİT SONUCU ───────────────────────────────────────────── McFadden pseudo R^2 = 1.00 seçici: patient_id seçim: chosen özellikler: duration_month, cost_TL

💬 MerQur Yorumu

Hastaların tedavi alternatifleri arasından yaptığı seçimleri, seçeneklerin özelliklerine (süre, maliyet) göre koşullu lojitle modelledik. Bu model, her bireyin bir seçenek kümesinden birini seçtiği “ayrık seçim” verisi içindir; bir seçeneğin özelliklerinin, o seçeneğin seçilme olasılığını nasıl etkilediğini tahmin eder. Standart lojistik regresyondan farkı, seçimin bireye özgü seçenek kümesine koşullu olmasıdır. Tıpta tedavi ve hizmet tercihinin modellenmesinde (süre ve maliyet etkisi, hasta tercihi) temel bir yöntemdir.

⚠ Sık Yapılan Hatalar

  • Veri tipini yanlış belirlemek (örn. kategorik değişkeni numerik olarak yüklemek)
  • Varsayım kontrollerini atlayıp doğrudan p-değerine bakmak
  • Etki büyüklüğünü raporlamamak — APA 7 hem p hem etki büyüklüğü ister
  • Çoklu karşılaştırmada Tip I hatası düzeltmesi (Bonferroni/Tukey) yapmamak
  • n yetersiz olduğunda non-parametrik alternatife geçmemek

📹 Video Anlatım

Bu analizin Sağlık Bilimleri dosyası üzerinden uçtan uca uygulanışı için aşağıdaki videoyu izleyebilirsin.

▶ Conditional Logit (Choice Model) — video anlatım

Bu analizin bir veri seti üzerinde MerQur’da uçtan uca uygulanışı, adım adım ekran yazısıyla.

▶ Videoyu izle 📺 Tüm videolar

📚 Bu Analizi Yaptıysanız MerQur’u Atıf Yapın

MerQur’u kullanarak bilimsel bir çalışmada bu analizi gerçekleştirdiyseniz, akademik atıf zorunluluğu kapsamında lütfen aşağıdaki atfı kullanın (APA 7):

Örücü, Ö. K. (2026). MerQur: Bütünleşik Akademik Veri Analizi ve Raporlama Platformu [Bilgisayar Yazılımı] (Sürüm 1.0.0). https://doi.org/10.53463/merqur.2026001

BibTeX, RIS, EndNote ve İngilizce karşılığı için: tüm atıf formatları →

Kaynaklar:
  1. American Psychological Association. (2020). Publication manual of the American Psychological Association (7th ed.).
  2. Field, A. (2018). Discovering statistics using IBM SPSS Statistics (5th ed.). Sage.
  3. Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2nd ed.). Lawrence Erlbaum.