Faktöriyel tasarımlarda uzunlamasına veriler için parametrik olmayan analiz
Nonparametric analysis of longitudinal data in factorial experiments
- Tez No: 272011
- Danışmanlar: DOÇ. DR. YASEMİN GENÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Parametrik Olmayan Yöntemler, Tekrarlı Ölçümler, Uzunlamasına Çalışmalar, Longitudinal studies, nonparametric methods, repeated measures
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 119
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
- Kesirli faktöriyel tasarımlarda değişik ana etki planlarının elde edilmesi üzerine bir çalışma
A Study on the obtaining the different main effect plans of the fractional factorial design
SEVİLAY ÇAKIR
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
EkonometriDokuz Eylül ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. ALİ KEMAL ŞEHİRLİOĞLU
- 2k faktöriyel tasarımlarda sağa çarpık dağılımlar için senkronize permütasyon testi
Synchronized permutation test for right-skewed distributions in 2^k factorial designs
SELDA ZENGİN
- Dengeli IXJ tasarımları için senkronize permütasyon testlerinde yeni bir yaklaşım
A new approach in synchronized permutation tests forbalanced IXJ designs
DİLŞAD YILDIZ KAÇAR
Doktora
Türkçe
2021
İstatistikGazi Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜLYA BAYRAK
PROF. DR. FİKRİ GÖKPINAR
- Ortak değişkenlerin varlığı durumunda faktöriyel tasarımlar
Factorial designs in th presence of covariates
ŞÜKRÜ ACITAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
İstatistikAnadolu Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BİRDAL ŞENOĞLU