Özet:

Amaç: Bir veya daha fazla parçanın kırılma noktalarında birleştirildiği parçalı regresyon, istatistiksel bir teknik olarak yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Bu çalışmada hem simülasyon verisi hem de gerçek veri setleri kullanılarak tek değişkenli polinom regresyon analizi ile karesel ve kübik parçalı regresyon analizlerinin karşılaştırılması hedeflendi. Materyal-Metot: Çalışmanın uygulama basamağında R yazılım programı kullanılarak simülasyon uygulaması için algoritmalar yazıldı. Polinom ve sürekli parçalı regresyon analiz yöntemlerinin karşılaştırılması n=100 birimlik veri setleri için 1000 tekrarlı simülasyon ile gerçekleştirildi. Ayrıca Türkiye’de 2010 yılındaki tüberküloz vaka sayılarını içeren tüberküloz veri seti ile Türkiye’deki 1973-2010 yılları arasındaki kızamık vaka sayılarını içeren kızamık veri setleri kullanılarak oluşturulan polinom ve parçalı regresyon modellerinin tahmin performansları; , HKO, ABK ve BBK değerlerine göre karşılaştırıldı. Bulgular: Tüm polinom ve parçalı regresyon modellerinin , HKO, ABK ve BBK değerleri bakımından performansları istatistiksel olarak birbirinden farklı bulundu (p<0.001). Parçalı regresyon modellerinin  değerlerinin polinom regresyon modellerine göre daha yüksek; HKO, ABK ve BBK değerlerinin ise daha düşük olduğu gözlendi.  Gerçek veri setleri ile yapılan uygulamalardauygun dönüm noktalarına göre oluşturulan tüm parçalı regresyon modellerinin  değerlerinin polinom regresyonlardan daha yüksek; HKO, ABK ve BBK değerlerinin ise daha düşük olduğu belirlendi Oluşturulan parçalı regresyon modellerinin veri setlerini polinom regresyonlara göre daha iyi tahmin ettiği belirlendi. Sonuç: Sağlık alanında yapılan çalışmaların çoğunda polinom regresyon yöntemlerinin tercih edilmesine rağmen bu çalışma ileuygun dönüm noktalı parçalı regresyonlarla veri analizinin istatistiksel açıdan üstünlük sağladığı uygulamalarla ortaya konmuştur.

Anahtar Kelimeler: