Öz:Tek değişkenli çözümlemeler yerine çok değişkenli çözümlemelerin yaygınlaştığı günümüzde bu yöntemlerin en çok uygulandığı alanlardan birisi de sağlık konusudur. Bu çalışma ile sağlık alanında lojistik regresyon çözümlemesinin tanıtımı yanında sağlık alanında bir uygulamanın da sunumu amaçlanmaktadır. Lojistik regresyon yönteminin bir uygulaması olarak Dicle Üniversitesi Tıp Fakültesinde görev yapmakta olan akademik personel ve diğer sağlık personelinden toplam 462 kişilik çalışma grubuna kan bağışı hakkındaki bilgi, tutum ve davranışlarını sorgulamak amacıyla 21 sorudan oluşan bir anket formu uygulandı. Anket sorularına verilen cevapların değerlendirilmesi için iki aşamalı lojistik regresyon yöntemi uygulandı. Araştırma sonucunda birinci ve ikinci çözümlemelerde doğru sınıflandırma oranları sırasıyla %89.00 ve %86.6 olarak bulundu. Sonuç olarak ; lojistik regresyon, klinik uygulamalarda elde edilen değişkenlerin her zaman süreklilik göstermemesi ve yöntemin bu değişkenlerle çözümleme yapabilmesi nedeniyle son yıllarda önemini arttırmaktadır.
Abstract:Today, instead of univariate analyses, multivariate analyses have become more commonly used, and health is one of the areas where these methods are most widely applied. In this study, we aimed an introduction of logistic regression analysis and a presentation of an application in the area of health. As an application of logistic regression method, a questionnaire including 21 items, which were answered by 462 academic and other health staff, was applied in the Medical Faculty in order to Dicle University to evaluate the knowledge level, attitude and behaviour on blood donation. Two staged logistic regression method was applied to evaluate the answers obtained from the questionnaire. As a result of the study, percentage correction values for the first and the second analysis were found as 89.0 % and 86.6 %, respectively. In conclusion, the importance of logistic regression is increasing in the recent years because the variables obtained in the clinic application data are not continuous, and by this method we are able to make analyses using these multivariables.
