Bu çalışmada, bağımlı ve bağımsız değişkenin her ikisinin de ölçüm hatası
içerdiği durumda aralarındaki ilişkinin modellenmesinde kullanılan doğrusal regresyon
teknikleri incelenmiştir. Klasik regresyonda yaygın olarak kullanılan En Küçük Kareler
(EKK) yaklaşımı, hata teriminin kaynağının sadece bağımlı değişken olduğunu
varsayar. Modeldeki bağımsız değişkenin de ölçüm hatası içerebileceğini varsayan
regresyon teknikleri, Tip II regresyon teknikleri olarak adlandırılmaktadır. Ölçüm hatalı
modellerde, bağımsız değişken de ölçüm hatası içerebileceğinden, bu gibi durumlarda
Tip II regresyon teknikleri daha uygun olabilmekte ve daha iyi sonuçlar
verebilmektedir. Özellikle Biyokimyada, metot karşılaştırma çalışmalarında, yeni
geliştirilen bir metodun, mevcut metoda alternatif olarak kullanılıp kullanılamayacağına
karar verilirken de Tip II regresyon teknikleri büyük bir önem teşkil etmektedir.
Matlab paket programı ile Monte-Carlo simülasyon çalışmasının yapıldığı bu
çalışmada, farklı dağılış biçimlerinde, farklı örneklem büyüklüklerinde ve veri setinin
aykırı değer içerip içermediği durumlarda, kurulan gerçek modele karşı farklı regresyon
teknikleri test edilmiştir ve sonuç olarak EKK-Açıortay tekniğinin tüm durumlarda en
iyi sonuç verdiği gözlemlenmiştir.
In this study, Linear Regression Techniques, while modeling the relations
between the dependent and independent variables and when there is a measurement
error in both variables, are examined. The Ordinary Least Squares (OLS) approach
which is used widespread in classical regression, supposes that the only source of the
error term is dependent variable. The regression techniques, which suppose that the
independent variable in the model can also include a measurement error, are called as
Type II regression techniques. In measurement error models, because the independent
variable may include measurement error, in these conditions like this Type II regression
techniques may be more appropriate and may give better results in these situations. In
Clinical Chemistry in method comparison studies, to decide whether a new method,
which is just developed, can be used as an alternative of the current method or not, also
Type II regression techniques have a big importance.
In this study, by Monte-Carlo simulation via Matlab software, different
distribution types, different sample sizes and either the data set include an outlier or not,
the different regression techniques are tested for the real model and as a result it’s
observed that the EKK-Bisectional Technique gave the best result in all conditions.
