Nonlinear Canonıcal Correlation Analysis and Application in Health Science

Abstract

Gönül, S, Doğrusal olmayan kanonik korelasyon analizi ve sağlık alanında Uygulaması. Yüzüncü Yıl Üniversitesi, Sağlık Bilimleri Enstitüsü, Biyoistatistik Anabilim Dalı Yüksek Lisans Tezi, Van, 2010. Doğrusal Olmayan Kanonik Korelasyon Analizi, değişken kümesi sayısının 2 veya 2' den fazla ve değişkenlerin sürekli, sıralı veya kategorik olması durumunda; bu değişken kümeleri arasındaki doğrusal ve doğrusal olmayan ilişkiyi incelemede kullanılan çok değişkenli istatistik analiz yöntemlerinden birisidir. Doğrusal Olmayan Kanonik Korelasyon Analizi, değişken kümelerini oluşturan değişkenlerin, sürekli ve aralarındaki ilişkinin de doğrusal olması gerekliliği varsayımını içermez. Dolayısıyla, değişken tipi ve aralarındaki ilişki bakımından kanonik korelasyon analizine göre oldukça esnektir. Bu çalışmada, doğrusal olmayan kanonik korelasyon analizi, genel olarak tanıtılmış, teorik alt yapısı açıklanmış ve konunun anlaşılmasını kolaylaştırmak amacıyla bir uygulama yapılmıştır. Uygulamada farklı değişken kombinasyonları ele alınarak elde edilen sonuçlar tablolar ve grafikler halinde sunulmuş ve yorumlanmıştır.Anahtar kelimeler: Optimal ölçekleme, kayıp fonksiyonu, bileşen yükü, sentroid.Gönül, S, Nonlinear canonıcal correlation analysis and application in health science. Yuzuncu Yil University, Institute of Health Sciences, Master Thesis in Department of Biostatics, Van, 2010. Nonlinear Canonical Correlation Analysis is one of the multivariate analysis techniques which is used to examine linear and nonlinear relationships among two or more variable sets included categorical, ordinal or numerical variables. Linearity assumption does not need for Nonlinear Canonical Correlation Analysis. Thus, Nonlinear Canonical Correlation Analysis is more flexible than canonical correlation analysis in terms of relationships among variables and variable type. In this study, Nonlinear Canonical Correlation Analysis was introduced and explained theoretical basis and then done an application to expedite of the subject. In the application various variable combinations were considered and obtained results were presented as tables and graphics then these were interpreted.Key words: Optimal scaling, loss function, component loading, centroid.