Propensity skor entegreli mahalanobis eşleştirme yöntemlerine yeni yaklaşımlar
New approaches to propensity score-integrated mahalanobis matching methods
- Tez No: 1006992
- Danışmanlar: DOÇ. DR. İLKER ÜNAL
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Randomizasyonun mümkün olmadığı gözlemsel çalışmalarda, tedavi etkisinin yansız tahmini için karıştırıcı değişkenlerin etkisini azaltmada sık kullanılan yöntemlerden biri, propensity skor (PS) eşleştirmesidir. İyi eşleştirme için ilgili kovaryantlar açısından birbirine en yakın eşleştirmeleri oluşturabilmek önemlidir. En yakın eşleştirme için mutlak PS farkının yanı sıra mahalanobis uzaklığı da bir alternatiftir. Bununla birlikte sadece PS veya sadece mahalanobis uzaklığı kullanmak yerine PS entegreli mahalanobis uzaklığı ile eşleştirme tedavi etkisi tahmininin yanlılığı değerlendirmesinde daha iyidir. Bu açıdan kullanılan eşleştirme yöntemlerinin performans farklılıkları ve caliper seçimindeki belirsizlikler karşılaşılan temel sorunlardır. Bu tez çalışmasının birincil amacı; literatürde önerilen üç eşleştirme yöntem (mutlak farka dayalı PS eşleştirme, Mahalanobis eşleştirme, PS entegrasyonu ile Mahalanobis eşleştirme) ile tez kapsamında önerilen üç yeni yaklaşımın (MAHağırlıklıPS, MAHlogPS ve MAHlojitPS) farklı simülasyon senaryoları altında karşılaştırılmasıdır. İkincil amaç ise, PS eşleştirmesinde caliper seçimindeki belirsizliği gidermek için standart olmayan ve literatürde kullanılan yaklaşımların yanısıra bu çalışma ile ele alınan farklı caliper yaklaşımlarının değerlendirilmesidir. Yöntemlerin karşılaştırılması, örnek büyüklüğü (n=250, 500, 1000, 2000), eşleştirme stratejisi (yerine koyarak, büyükten küçüğe tedavi sırası ile yerine koymadan, rastgele tedavi sırası ile yerine koymadan) ve değişen caliper değerleri dikkate alınarak oluşturulan simülasyon senaryoları altında yapılmıştır. Simülasyon sonuçları, MAHlogPS ve MAHlojitPS yöntemlerinin çoğu senaryoda diğer yöntemlere kıyasla üstün performans sergilediğini ortaya koymuştur. Sonuç olarak, hata oranlarını azaltması ve kullanım kolaylığı nedeniyle bu yöntemlerin eşleştirme yöntemlerinde öncelikli tercih edilmesi önerilmektedir.
Özet (Çeviri)
In observational studies where randomisation is not feasible, one commonly used method to reduce the effect of confounding variables for unbiased estimation of treatment effects is propensity score (PS) matching. For high-quality matching, it is important to be able to create the closest possible matches in terms of relevant covariates. In addition to the absolute PS difference, the Mahalanobis distance is also an alternative for best matching. However, instead of using only PS or only Mahalanobis distance, matching with the PS-integrated Mahalanobis distance is better for estimating the treatment effect. In this regard, performance differences between the matching methods used and uncertainties in caliper selection are fundamental issues. The primary objective of this thesis is to compare three methods proposed in the literature (absolute difference-based PS matching, Mahalanobis matching, Mahalanobis matching with PS integration) with three new approaches proposed in this thesis (MAHweightedPS, MAHlogPS, and MAHlogitPS) under different simulation scenarios. The secondary objective is to evaluate non-standard and different caliper approaches used in the literature to eliminate uncertainty in caliper selection in PS matching. The comparison of methods was conducted under simulation scenarios created considering sample size (n=250, 500, 1000, 2000), matching strategy (replacement, replacement without treatment order from largest to smallest, replacement without random treatment order), and varying caliper values. Simulation results revealed that the MAHlogPS and MAHlogitPS methods demonstrated superior performance compared to other methods in most scenarios. Consequently, it is recommended that these methods be preferred in matching methods due to their reduced error rates and ease of use.
Benzer Tezler
- Tarımsal analiz perspektifinden yapay zeka inovasyonunun ve benimsenmesinin ekonomik etkisi
The economic impact of ai innovation and adoption from an agricultural analysis perspective
ELSUN NABATOV
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
EkonomiYıldız Teknik Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MERAL UZUNÖZ ALTAN
- Gözleme dayalı çalışmlarda propensity skor Tıp Bilimleri'nde bir uygulama
Propensity score in observational studies and its application for biostatistics
ELİF ÇİĞDEM ALTUNOK
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
İstatistikYıldız Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET GENCELİ
- Gözleme dayalı çalışmalarda propensity skor ve sosyal bilimlerde bir uygulama
Observational studies for propensity score and application for social sciences
AYSEN ŞİMŞEK KANDEMİR
- Propensity skor yönteminin meme kanserinde yaş ile dokudaki ER, PR, CERB-B2 değişiminin analizinde kullanılması
Using propensity score method in analysing the variation age and ER, PR, CERB-B2 on the tissue in breast cancer
BAŞAK GÜRTEKİN
Doktora
Türkçe
2011
Biyoistatistikİstanbul ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RİAN DİŞÇİ
- Çoklu tedavi etkinliğinin karşılaştırılmasında propensity skor ağırlıklandırması
Propensity score weighting for the comparison of multiple treatment effects
OSMAN DEMİR
Doktora
Türkçe
2015
BiyoistatistikHacettepe ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN SARAÇBAŞI