Yeşilova, Y. AbdullahKartalkanat, Ahmet2025-06-302025-06-302006https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=-L8ilcwn9ZRRc_YMKxXW1n91pf-5tDJFd8idVYXH3G-HXLGrK-U8A-H54EgJAolQhttps://hdl.handle.net/20.500.14720/26878ÖZETZ RAAT LE LG L ÇALIŞMALARDA ELDE ED LEN KATEGOR KVER LERE K SEV YEL LOJ ST K REGRESYON ANAL Z N NUYGULANMASIKARTALKANAT, AhmetYüksek Lisans Tezi, Zootekni Anabilim DalıTez Danışmanı: Yrd. Doç. Dr. Abdullah YEŞ LOVAMayıs 2006, 36 sayfaÇok seviyeli modeller cevap değişkeninin hiyerarşik olması durumundakullanılan bir yöntemdir. Cevap değişkenlerinin binom dağılımına sahip olmasıdurumunda çok seviyeli lojistik regresyon yöntemi kullanılmaktadır. Bu modelinen önemli özelliği hiyerarşik verilerde, her bir seviyeden kaynaklanan etkileridikkate almasıdır. Bu çalışmada iki seviyeli lojistik regresyon analizininmodellenmesi incelenmiştir. Bu nedenle dört farklı bölgede on ayrı armutçeşidinden elde edilen 280 adet veri iki seviyeli lojistik regresyon yöntemi ileincelenmiştir. Meyve eti renginin bölgelere, çeşitlere ve asitliğe göre değişipdeğişmediği bölgeler içi meyve çeşitleri olacak şekilde iki seviyeli bir modellebelirlenmeye çalışılmıştır. Parametre tahmininde Maksimum olabilirlik yöntemikullanılmıştır. Varyans ve Kovaryans parametrelerinin test edilmesinde khi-karemetodu kullanılırken sabit ve şansa bağlı etkilerin tahminlerinde de t testindenyararlanılmıştır. Analizler SAS 9,1 istatistiksel yazılım programında PROCGLIMMIX` e göre yapılmıştır. Sonuç olarak, meyve eti rengine bölgelerin veçeşitlerin önemli katkısı bulunmuştur (P<0.01 ve P<0.05). Asitliğin ise meyve etirengine istatistiki olarak önemli bir katkısı bulunmamıştır (P>0.05).Anahtar kelimeler: Çok seviyeli model, Hiyerarşik veriler,Maksimum olabilirlik, Lojistik regresyon.iABSTRACTAPPLICATION OF TWO-LEVEL LOGISTIK REGRESSION ANALYSISTO CATEGORICAL DATA OBTAINED FROM AGRICULTURALSTUDIESKARTALKANAT, AhmetMsc, Animal ScienceSupervisor: Assist. Prof. Dr. Abdullah YEŞ LOVAMay 2006, 36 pagesMultilevel models are a method used when response variable ishierarchical. Multilevel logistic regression is used when response variable hasbinomial distribution. The most important characteristic of this model it takes intothe consideration the effects caused by each level for hierarchical data. In thisstudy, modeling at two-level logistic regression was investigated, therefore, 280sample data obtained from the 10 pear varieties in four different regions wereanalyzed by using multilevel analysis model. Whether fruit flesh color waschanged based on regions, varieties or acidity was determined by putting fruit inregions in two-level model was applied. Chi-square was used to test the varianceand covariance parameters, t-test was used in the estimation of the mixed andrandom effects. Analyses were carried out with PROC GLMMIX analysis methodin SAS 9.1. statistical software. As a result, regions and varieties significantlyaffected the flesh color as P<0.05 and P<0.01 levels, respectively. However, therewas no significant effect of acidity on this trait.Key words: Multilevel model, Logistik regression, Hierarchical data,Maximum likelihood, Logistik regression.iiitrZiraatAgricultureMaster Thesis