Çok gruplu veri setlerinde eksik gözlem sorununun çözümlenmesi ve sağlık alanında bir uygulama
The solution of missing value promlem in multigrouped data sets and an application in health
- Tez No: 137921
- Danışmanlar: PROF. DR. KAZIM ÖZDAMAR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Tıbbi Biyoloji, Medical Biology
- Anahtar Kelimeler: Atama yöntemleri, Regresyon atama, Listwise, Pairwise, Ortalama atama. V, Imputation Methods, Regression, Listwise, Pairwise, Mean Imputation. VI
- Yıl: 2003
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET Eksik veri problemi, yıllardır araştırmacıların bilimsel bilgiyi üretmelerinde önlerindeki en büyük engellerden biri olmuştur. Özellikle sağlık alanında toplanan verilerde eksik gözlem değerleri, analiz aşamasında ve sonuçların genellenmesi aşamasında karar verirken, araştırmacıya zor anlar yaşatmakta ve hatalı kararlar vermesine neden olabilmektedir. Eksik veriler, gerek saha araştırmalarında gerekse laboratuar koşullarında yapılan çalışmalarda araştırmacının karşısına çıkabilmektedir. Araştırmacılar öncelikle eksik veriyi ortaya çıkartan nedenleri ve eksik verinin araştırma içerisindeki önem derecesini belirlemelidirler. Bu araştırma bir benzetim çalışmasıdır ve farklı birim sayılarına sahip türetilmiş veri setleri yardımıyla, eksik veri atama yöntemleri karşılaştınlmıştır. Türetilen veri setleri, sırasıyla; 50, 100, 200, 300, 400 ve 500 birim içerecek şekilde, çok değişkenli standartlaştınlmış normal dağılım varsayımından yararlanılarak ve düşük ve yüksek korelasyonlu değişkenleri içerecek şekilde türetilmiştir. Rasgele koşullar altında %5, %10, %15 ve %20 eksiltilen veri setleri TROK (MCAR) yapıya sahiptir. Elde edilen veri setlerinin analizleri sonucunda Listwise, Pairwise, Ortalama, Regresyon ve EM atama yöntemleri düşük hacimli örneklerde tutarsız sonuçlar vermişlerdir (n<200). Fakat tam veri setine en yakın sonuçlar, EM atama yönteminden elde edilmiştir. Benzer şekilde, yüksek hacimli örneklerden elde edilen sonuçlarda da, EM atama yöntemi tam veri setlerine oldukça yakın sonuçlar vermiştir. EM atama yöntemi özelikle 200 birim ve üzerindeki veri setlerinde, %5-%20 arasındaki eksik veri yapılarında diğer atama yöntemlerine göre daha iyi sonuçlar vermiştir. Türetilmiş veri setlerinden elde edilen sonuçlara göre, bazı değişkenlerinde yaklaşık %20 gözlem değeri eksik olan sağlık alanındaki gerçek bir veri seti EM atama yöntemi ile tamamlanmış ve analizler eksik veri seti ile karşılaştırmalı olarak sunulmuştur.
Özet (Çeviri)
SUMMARY The problem of missing values has been a big difficulty to produce scientific information. Especially missing observations create difficulties for the analysis and for the generalization of the results in health sciences and could make one give wrong decisions. Missing values can come up in either survey research or in laboratory conditions. Researchers, first of all, should investigate the reasons for missing value and the importance of missing values in data set. In this thesis, simulation study is done, using simulated data sets having different sample sizes, and also some imputation methods are compared. Simulated data is taken from multivariate Normal distribution in which either high correlation matrix or low correlaton matrix is assumed, and the sample sizes are set to 50, 100, 200, 300, 400, and 500. 5%, 10%, 15%, and 20% of simulated samples are randomly set missing, and MCAR (TROK) property is observed on the reduced samples. It is seen that Listwise, Pairwise, Mean, Regression, and EM imputation methods have consistency problems for small sample sizes (n<200). However, the closest results to the results of full data set are produced by EM method. Similarly, for large sample sizes, EM produced the closest results to the full data set. Also, EM imputation produced better results for large samples (n>200) with missing value percentages between 5-20. Based on the information gained by the simulation study, a case data set on which some variables having 20% missing value is completed using EM imputation method, and the results are given in detail.
Benzer Tezler
- Kayıp veri ile baş etme yöntemlerinin ölçme değişmezliğine etkisi açısından karşılaştırılması
Comparison of influence of the missing data handling methods on measurement invariance
MEHMET ALİ IŞIKOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Eğitim ve ÖğretimHacettepe ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURCU ATAR
- Single machine scheduling with overtime in multiproduct assembly environment
Çok ürünlü bir montaj ortamında fazla mesai ile tek makine çizelgeleme
MUSTAFA ÜSTÜNÇELİK
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
İşletmeAnkara Sosyal Bilimler Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÇAĞRI KOÇ
DOÇ. DR. HÜSEYİN TUNÇ
- Analysis and comparison of fully homomorphic encryption approaches over integers
Tam sayılar üzerindeki tam homomorfik şifreleme yaklaşımlarının analizi ve karşılaştırılması
CANSU BOZKURT
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
MatematikOrta Doğu Teknik ÜniversitesiKriptografi Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DOÇ. MURAT CENK
DR. CANSU BETİN ONUR
- Gülmece unsurlar içeren çocuk öykülerinin ilkokul dördüncü sınıf öğrencilerinin okuma motivasyonu ve tutumuna etkisi
The effect of children's stories with humorous elements on children's fourth grade students' reading motivation and attitude
BEKİR YILDIZ
Doktora
Türkçe
2022
Eğitim ve ÖğretimÇukurova ÜniversitesiSınıf Öğretmenliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİLİZ YURTAL
- Mikro-yansıtıcı öğretim uygulamalarının fizik öğretmen adaylarının mesleki beceri gelişimlerine ve yansıtıcı düşünme eğilimlerine etkilerinin belirlenmesi
Determining the effects of micro-reflective teaching practices on the development of professional skills and reflective thinking tendencies of pre-service physics teachers
DEMET BATMAN
Doktora
Türkçe
2017
Eğitim ve ÖğretimKaradeniz Teknik ÜniversitesiOrtaöğretim Fen ve Matematik Alanlar Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET ZEKİ SAKA