ÖZET Bu çalışma, kan kanseri hastalığına (KKH) neden olan sebeplerin ve durumların sınıflandırılması konusunu incelemek amacıyla yapılmıştır. Bu çalışmada, var olanlar ile olmayanlardan oluşan bir grup temelinde, kan kanseri hastalığına neden olan sebeplerin ve durumların sınıflandırılması için klasik istatistiksel yöntemlerden biri olan Lojistik Regresyon Analizi (LRA) ile ayırt edici tekniklerden oluşan bir yöntem olan Diskriminant Analizi (DA) yöntemleri karşılaştırılmak suretiyle incelenmiştir. Söz konusu araştırmanın amacına ulaşabilmesi için veri kümesinde iki farklı veri yer almaktadır. İlk olarak, 1 Ocak 2017 tarihinden 31 Aralık 2018 tarihine kadar olan dönem için Kuzey Irak'taki Erbil şehrinde faaliyet gösteren Nanakali Hastanesi'nden elde edilen ikincil veriler, 1 Mart 2021 tarihine kadar takip edilecek şekilde kullanılmıştır. İkincisi, söz konusu veriler, kan kanseri hastalığının (KKH) tipinin de sorulduğu ve bu tipin söz konusu kanser ile arasındaki ilişkiyi de içeren bir anket formu ile toplanmış olup bu veriler, 16 'sı bağımsız 17 değişkenden ve bir adet de bağımlı değişkenden (varlık 1 ve yokluk 0) oluşan toplamda 350 hastadan edinilen verileri içermektedir. Doğru sınıflandırma sonuçlarının doğruluk yüzdesi oranı Lojistik Regresyon Analizi (LRA) için % 96.8 ve Diskriminant Analizi (DA) için ise % 76,2 'dir.

ABSTRACT This study was examined to deal with the classification of causing blood cancer disease (BCD), In this study, the comparison between one of the classical statistical methods Logistic Regression Analysis (LRA) with the methods of discriminant techniques Discriminant Analysis (DA) in order to classify blood cancer disease (BCD) for a group of presence and absence (BCD). The dataset contains two different data were conducted to achieve the goal of the study. First, it used secondary data that obtained from Hospital Nanakali in Erbil Northern Iraq in the period from 1st January 2017 to 31st December 2018 with a follow up period until 1st March 2021. Second, the data have been collected by questionnaire that has included the association between the type of presence blood cancer disease (BCD), this data contains 350 patients, including 17 variables, 16 of which are independent variables and a dependent variable (presence 1 and absence 0) of blood cancer disease depending, and after applied the previous methods. The rate of accuracy percentage of correct classification results 96.8% for LRA and 76.2% for DA.