UPSI Digital Repository (UDRep)

Perbandingan di antara analisis pohon pengelasan dan regresi logistik: aplikasi terhadap data berat kelahiran di unit rawatan rapi neonatal

AVAILABLE Thesis 565 Views
Scan QR Code to share or view item link:

Digital Assets & Download Files
Guest Preview PDF
Public preview document
Preview PDF
Full Text PDF
Complete document publication
View PDF File
General Information Cached
Title
Perbandingan di antara analisis pohon pengelasan dan regresi logistik: aplikasi terhadap data berat kelahiran di unit rawatan rapi neonatal
Type
Thesis
Main Author
Noor Wahida Md Junus
Subject
RJ Pediatrics
Language Code
zsm
Bibliographic Details
Place of Production
Tanjong Malim
Publisher
Fakulti Sains dan Matematik
Year of publication
2011
Notes
-
Degree Type
Masters
Corporate Name
Perpustakaan Tuanku Bainun

Abstract

Kajian ini bermatlamat untuk membandingkan analisis regresi logistik dan pohon pengelasan dalam menentukan faktor bayi berat lahir rendah (BBLR) pada 7260 bayi yang ditempatkan di pusat rawatan rapi neonatal seperti yang telah didaftarkan dalam Malaysian National Neonatal Registry pada tahun 2006. Sampel yang dipilih adalah berdasarkan tiga etnik utama iaitu Melayu, Cina dan India. Kaedah analisis yang digunakan ialah dengan membandingkan keputusan yang diperoleh daripada kedua-dua kaedah yang digunakan iaitu analisis regresi logistik dan analisis pohon pengelasan. Analisis menunjukkan kedua-dua kaedah menghasilkan keputusan yang hampir sama di mana minggu gestasi adalah faktor utama kepada BBLR. Pohon pengelasan menunjukkan struktur biologi yang lebih baik berbanding regresi logistik. Walaubagaimanapun, hasil dari analisis regresi logistik mempunyai kepekaan yang lebih tinggi. Secara kesimpulannya, kedua-dua kaedah ini mempunyai kelebihannya tersendiri. Gabungan kedua-dua kaedah mungkin dapat menghasilkan keputusan yang lebih baik.

Installed and configured by Bahagian Automasi, Perpustakaan Tuanku Bainun, Universiti Pendidikan Sultan Idris
If you have enquiries, kindly contact us at pustakasys@upsi.edu.my or 016-3630263. Office hours only.