Temel Bileşenler Regresyonu ile Çoklu Doğrusal Bağlantı Sorununun Giderilmesi: C-Reaktif Protein Düzeyi Üzerine Biyoistatistik Bir Uygulama

Amaç: Yüksek boyutlu klinik veri setlerinde çoklu doğrusal bağlantı (ÇDB) problemini gidermede Temel Bileşenler Regresyonunun (TBR) standart En Küçük Kareler (EKK) yöntemine kıyasla sunduğu istatistiksel avantajları teorik ve uygulamalı düzeyde incelemek. Yöntem: Açık kaynaklı bir klinik veri seti (n=1003) kullanılmıştır. C-Reaktif Protein (CRP) bağımlı değişken, 28 biyokimyasal ve hematolojik parametre bağımsız değişken olarak tanımlanmıştır. Varyans Büyütme Faktörü (VIF) ile ÇDB teşhisi yapılmış; özdeğer≥1,5 kriteri esas alınarak gerçekleştirilen Temel Bileşenler Analizi (TBA) ve TBR analizleri IBM SPSS Statistics 26.0 ile yürütülmüştür. Bulgular: EKK modelinde hemogram ve lökosit değişkenlerine ait VIF değerlerinin 1000'in üzerinde olduğu saptanmış; bu durum ciddi ÇDB'yi teyit etmiştir. Özdeğer≥1,5 kriterine göre seçilen 6 temel bileşen toplam varyansın %60,8'ini açıklamıştır. TBR modelinde tüm VIF değerleri 1,000'e eşitlenmiş, ÇDB problemi ortadan kaldırılmıştır. TBR modeli R²=0,587 ile EKK modeline (R²=0,402) üstünlük sağlamış; ancak düzeltilmiş R² EKK lehine farklılaşmıştır (0,340 ile 0,385). İnflamasyon/yaş bileşeni (β=0,562, p<0,001) CRP üzerindeki en güçlü etkiyi göstermiştir. Sonuç: TBR, ÇDB'nin belirgin olduğu biyoistatistik veri setlerinde EKK'ye istatistiksel açıdan sağlam bir alternatif sunmakta, ancak yanlı tahmin ve dolaylı yorumlama gerektirme gibi dezavantajlar da taşımaktadır. Çok sayıda ilişkili klinik değişken içeren regresyon modellerinde, analiz öncesi sistematik ÇDB teşhisi ve gerektiğinde TBR'nin değerlendirilmesi önerilmektedir.