Geri Dön

Faktöriyel tasarımlarda uzunlamasına veriler için parametrik olmayan analiz

Nonparametric analysis of longitudinal data in factorial experiments

  1. Tez No: 272011
  2. Yazar: CAN ATEŞ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. YASEMİN GENÇ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
  6. Anahtar Kelimeler: Parametrik Olmayan Yöntemler, Tekrarlı Ölçümler, Uzunlamasına Çalışmalar, Biyoistatistik, Faktöriyel tasarım, Parametrik olmayan teknikler, Tekrarlanan ölçümler, Uzun vadeli çalışmalar, Ölçekler, Longitudinal studies, nonparametric methods, repeated measures, Bioistatistics, Factorial design, Nonparametric techniques, Scales
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ankara Üniversitesi
  10. Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu yüksek lisans tezinde, faktöriyel deneme düzenlerinde verilerin zamana bağlı olarak tekrarlı ölçümler biçiminde toplandığı uzunlamasına (Longitudinal) çalışmalar için, normallik varsayımının sağlanmadığı durumlarda, yararlanılacak parametrik olmayan analiz yöntemleri incelenecektir.Uzunlamasına verilerin analizinde parametrik yöntemler oldukça yaygın olarak kullanılsa da bu yöntemlerin kullanımı, belirli varsayımların (normallik varsayımı, varyansların homojenliği vs.) sağlanmasına bağlıdır. Son yıllarda bu nedenle parametrik test varsayımlarının sağlanmadığı verilerde birden çok faktörün etkisini incelemek üzere parametrik olmayan yöntemler geliştirilmiştir.Bu tez çalışması kapsamında, uzunlamasına verilerin analizinde Brunner ve arkadaşları tarafından geliştirilen parametrik olmayan yöntemler tanıtılmıştır. İlk olarak, kullanılacak yöntemlerin temelini oluşturan parametrik olmayan marjinal model tanıtılmıştır. Uzunlamasına verilerin parametrik olmayan yöntemlerle analizinde, parametre tahminlerinin elde edilmesinde ve test edilmek istenen hipotezlerin oluşturulmasında marjinal dağılımlar kullanılır. Bu amaçla öncelikli olarak analizlerde kullanılacak temel gösterimler, dağılım fonksiyonları ve marjinal dağılım kavramlarından bahsedilmiş, daha sonra parametrik olmayan marjinal model tanımı yapılmıştır. En son bölümde ise parametrik olmayan bu yöntemlerin kullanımı sağlık alanından elde edilmiş bir veri seti üzerinde gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

The aim of this study was to investigate the non-parametric analysis of longitudinal data in factorial experiments, when normality assumption is not met.Parametric analysis of longitudinal data is common in use. However, some specific assumptions (normality, homogeneity of variances, etc.) must be met in order to use these parametric solutions.In the content of this thesis, non-parametric methods those were developed by Brunner et al. were introduced. For this purpose, firstly, the non-parametric marginal model which forms the basis of the methods used in this study was presented. While analyzing longitudinal data in factorial experiments via non-parametric methods, marginal distributions are used for parameter estimations and setting statistical hypothesis. Before presenting marginal model, essential basic notations, distribution functions and the concept of marginal distributions were denoted. Finally, implementation of these non-parametric methods to a data set from a health study was done.

Benzer Tezler

  1. Çukurova koşullarında üç farklı renklerdeki gelinduvaklarının (bougainvillea ssp.) değişik zamanlarda çelikle üretimi

    Başlık çevirisi yok

    İBRAHİM AKYİĞİT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Peyzaj MimarlığıÇukurova Üniversitesi

    Peyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İBRAHİM BAKIR