LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ YARDIMIYLA SUÇLU PROFİLİNİN BELİRLENMESİ

Öz Lojistik regresyon analizi bağımlı değişkenin kategorik bir değişken olması durumunda çoklu regresyon modelinin bir türü olarak düşünülebilir ve sosyal bilimler ile ilgili araştırmalarda sıkça kullanılır. Bu çalışmada Bursa Emniyet Müdürlüğü ile ortak yapılan bir proje kapsamında, ahlak, yankesicilik ve narkotik bürolarına ilişkin verilerden yararlanılarak, suçluların profilinin belirlenmesinde lojistik regresyon analizinden yararlanılmıştır. Öncelikle sözü edilen üç büro için, en iyi model bulunarak daha sonra modelin uyum iyiliği değerlendirilmiştir. Ardından bahis (odds) oranları yorumlanarak ilgili bürolara ait suçlu profili belirlenmeye çalışılmıştır.

Kaynakça

Akgül A. ve Çevik O., (2003), İstatistiksel Analiz Teknikleri “SPSS’ te İşletme Yönetimi Uygulamaları”, Emek Ofset, Ankara.

Anderson Erling B. (1990), The Statistical Analysis of Categorical Data, Springer Verlag, Berlin.

Costanza M.E., Staddat A.M., Gaw V. ve Zaplea J.G. (1992), “The Risk Factors of Age and Family History and Relationship To Screening Mammograpy Utilization”, Journal of The American Statistical Association, 40, 776.

Hosmer David W. ve Lemeshow Stanley (2000), Applied Logistic Regression, John Wiley and Sons, New York.

Lee K. ve Koval J.J. (1997), “Determination of The Best Significiance Level in Forward Stepwise Logistic Regression”, Communication in Statistics, 26(B), 566.

Logistic regression and discriminant analysis, http://www.ex.ac. uk/∼SEGLea/multvar2/disclogi.html >(24.09.2004).

Logistic Regression, http://www2.chass.ncsu.edu/garson/pa765/logistic.htm > (18.09.2004).

Özdamar K. (1999), Paket Programlar İle İstatistiksel Veri Analizi 1, Kaan Kitapevi, Eskişehir.

Powers Daniel A. ve Xie Yu (2000), Statistical Methods for Categorical Data Analysis, Academic Press, ABD.

Tatlıdil H. (1996), Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz, Cem Web Ofset, Ankara.