Geri Dön

İstatistiksel şekil analizinde k örneklem testlerinin performanslarının karşılaştırılması

Comparison of the performance of k sample test methods in statistical shape analysis

  1. Tez No: 1016121
  2. Yazar: SENİHA ÇORABAY
  3. Danışmanlar: PROF. DR. GÖKHAN OCAKOĞLU
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Bursa Uludağ Üniversitesi
  10. Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Biyoistatistik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Biyoloji, tıp ve paleontoloji başta olmak üzere pek çok bilim dalında, canlı organizmalar ile yapıların boyutu ve şekli üzerine yapılan araştırmalar giderek artmaktadır. Şekil; bir nesnenin konum, ölçek ve döndürme gibi dönüşümlerden arındırıldıktan sonra geriye kalan geometrik bilgi olarak tanımlanmakta (Goodall, 1991), istatistiksel şekil analizi ise bu şekillerin rastgelelik koşulları altında istatistiksel yöntemlerle incelenmesini konu almaktadır. Bu alandaki temel amaçlar; bir popülasyonun ortalama şekillerini tahmin etmek, şekil değişkenliğinin yapısını ortaya koymak ve popülasyon parametreleri üzerinde istatistiksel çıkarım yapmaktır (Dryden, I. L., & Mardia, K. V., 2016). Geleneksel morfometri, iki nokta arasındaki mesafe, açı ve oran gibi doğrusal ölçümlere dayalıdır. Geometrik morfometri ise landmarklar adı verilen ve nesnenin yüzeyi üzerindeki biyolojik ya da geometrik öneme sahip sonlu nokta kümelerinin kartezyen koordinatlarını esas alır; bu sayede nesnenin şekli hakkında çok daha kapsamlı bilgi sunar. Geometrik morfometri yöntemleri arasında en yaygın kullanılanı Procrustes analizidir. Bu yöntemin istatistiksel çıkarım boyutuna taşınmış hali olan Procrustes ANOVA (PANOVA), k bağımsız grubun ortalama şekillerinin karşılaştırılmasında standart bir araç olarak benimsenmiştir. Bununla birlikte, şekil verisinin yüksek boyutlu ve Öklid-dışı yapısı, özellikle varyans heterojenliğinin söz konusu olduğu durumlarda klasik yaklaşımların sınırlarını zorlamaktadır. Bu gerekçeden yola çıkılarak hazırlanan tez çalışmasında; istatistiksel şekil analizinde k-örneklem karşılaştırmalarında kullanılan PANOVA, Minimum Lambda (λmin) ile DISCO test istatistiklerinin permütasyon ve bootstrap versiyonlarının Tip-I hata kontrolü açısından performansları kapsamlı bir simülasyon çalışması ile incelenmiştir. Simülasyon, k=3, 5 ve 7 grup için farklı örneklem büyüklükleri ve varyans yapıları altında yürütülmüştür. Elde edilen bulgular; PANOVA ve DISCO temelli yöntemlerin tüm koşullarda nominal anlamlılık düzeyini (%5) koruyan en güvenilir testler olduğunu ortaya koymuştur. Bu sonuçlar, geometrik morfometrik yöntemlerin hangi koşullarda hangi test ile kullanılması gerektiğine dair araştırmacılara kanıta dayalı bir rehber niteliği taşımaktadır.

Özet (Çeviri)

Research on the size and shape of living organisms and biological structures has been growing steadily across numerous scientific disciplines, including biology, medicine, and paleontology. Shape is defined as the geometric information remaining after a configuration has been standardized for position, scale, and orientation (Goodall, 1991), while statistical shape analysis concerns the methodology of examining shapes under conditions of randomness. The primary objectives of this field are to estimate the mean shapes of a population, characterize the structure of shape variability, and draw statistical inferences on population parameters (Dryden, I. L., & Mardia, K. V., 2016). Traditional morphometrics relies on linear measurements such as distances, angles, and ratios between pairs of points. Geometric morphometrics, by contrast, is based on the Cartesian coordinates of landmarks-finite sets of points of biological or geometric significance located on the surface of an object-thereby providing considerably richer information about shape. Among geometric morphometric methods, Procrustes analysis is the most widely employed. Its extension to statistical inference, Procrustes ANOVA (PANOVA), has become the standard tool for comparing the mean shapes of k independent groups. Nevertheless, the high-dimensional and non-Euclidean nature of shape data places considerable strain on classical approaches, particularly when variance heterogeneity is present. Motivated by this limitation, the present thesis systematically evaluates the Type-I error control performance of several k-sample tests used in statistical shape analysis, namely PANOVA, the Minimum Lambda statistic (λmin) and the DISCO test statistic, along with their permutation and bootstrap variants. Simulations were conducted for k=3, 5, and 7 groups across varying sample sizes and variance covariance structures. The findings demonstrate that PANOVA and DISCO based methods consistently maintained the nominal significance level of 5% across all simulation conditions, establishing them as the most reliable approaches. These results provide researchers with an evidence-based guide for selecting appropriate k-sample tests in geometric morphometric applications.

Benzer Tezler

  1. İstatistiksel şekil analizinde iki örneklem testlerinin karşılaştırılması

    Comparison of two sample tests in statistical shape analysis

    GÖKHAN OCAKOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    BiyoistatistikUludağ Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İLKER ERCAN

  2. Meta analizinde yanlılık değerlendirme yöntemlerinin karşılaştırılması

    Comparison of bias evaluation methods in meta analysis

    FİSUN KAŞKIR KESİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    BiyoistatistikBursa Uludağ Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İLKER ERCAN

  3. Çocuk oral ve motor yeterlilik ölçeğinin Türkçe geçerlik ve güvenirliğinin ergoterapi perspektifinden araştırılması

    Investigation of the turkish validity and reliability of the child oral and motor proficiency scale from an occupational therapy perspective

    BÜŞRA KÜKA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    ErgoterapiÜsküdar Üniversitesi

    Ergoterapi Ana Bilim Dalı

    DR. AYMEN BALIKÇI

  4. Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning

    Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini

    ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM TEKEREK

  5. The effect of flipped classroom instruction on Iraqi EFL learners' writing skills

    Dönüştürülmüş sınıf eğitiminin İngilizce öğrenimi gören Iraklı öğrencilerin yazma becerileri üzerindeki etkileri

    RAMYAR QADER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    İngiliz Dili ve EdebiyatıGaziantep Üniversitesi

    İngiliz Dili Eğitimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. FADİME YALÇIN ARSLAN