Kategorik veriler için logaritmik doğrusal modeller ve göç istatistikleri üzerine bir uygulama

İki yönlü olumsallık tablolarında istatistiki çıkarsamalar için Pearson’un ki-kare istatistiği yeterli olmakta ancak daha büyük boyutlu olumsallık tablolarında bu istatistik kullanılamamaktadır. Üç veya daha çok boyutlu olumsallık tablolarında ilişki yapılarının belirlenmesi için değişkenler arasında bağımlı – bağımsız ayrımı yapmayan “Logaritmik Doğrusal Modeller” kullanılabilir. Logaritmik Doğrusal Modeller yardımıyla daha çok değişken arasındaki etkileşimler sorgulanabilmektedir. Bu çalışmada Logaritmik Doğrusal Modeller incelenmiş ve göç istatistikleri üzerine bir uygulama yapılmıştır.

Kategorik Veri ,

Olumsallık Tabloları ,

Logaritmik Doğrusal Modeller ,

In two-ways contingency tables, Pearson’s chi-square statistics is enough for statistical inferences but can’t used in bigger contingency tables. For determining association structures in three-ways or bigger contingency tables, “Log-Linear Models” can be used, which doesn’t discriminate variables as dependent or independent. Interactions between many variables can be interrogated with log-linear models. In this study, “Log-Linear Models” are investigated and an application on migration statistics had done.

Categorical Data, ,

Contingency Tables, ,

Log-Linear Models ,