Klinik araştırmalarda sürekli sonuçlu ölçüm tekniklerinin uyumunun incelenmesinde kullanılan istatistiksel yöntemler
Statistical methods used for measuring agreement between continuous outcome measurement methods in clinical researches
- Tez No: 308014
- Danışmanlar: DOÇ. DR. YASEMİN GENÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 104
Özet
Metot karşılaştırma çalışmalarda, yeni bir ölçüm metodunun ile referans olarak kullanılan ölçüm metodunun uyum düzeyi çeşitli istatistiksel yöntemler kullanılarak incelenir. Genellikle ölçüm metotları arasındaki uyumu belirlemek için korelasyon ve regresyon analizi kullanılır. Fakat korelasyon ve regresyon analizi uyumu ölçmede doğru yöntemler değildir.Bu çalışmada, bu yöntemlere alternatif olan grafiksel teknik ve basit hesaplamaları temel alan Bland-Altman yöntemi; ölçümler sürekli olduğunda, metot-içi ve metotlar-arası uyumun değerlendirilmesinde kullanılan Sınıf-İçi Korelasyon Katsayısı; doğruluk ve kesinlik kavramlarını da değerlendiren Concordance Korelasyon Katsayısı; hataların normal dağıldığı varsayımı altında her iki değişkendeki ölçüm hatasını dikkate alan Deming Regresyon ve parametrik olmayan Passing-Bablok yöntemleri tanıtılmıştır.
Özet (Çeviri)
In some clinical researches, degree of agreement between a new measurement method and an established one is assessed by using a variety of statistical analysis. In general, correlation and regression analysis are commonly used for this purpose. However use of these analyses lead to misleading.In this study, some alternative approaches, ?Bland-Altman method?, based on graphical techniques; Intraclass Correlation Coefficient, used when the measurements are continuous for evaluating inter-method and intra-method agreement; Concordance Correlation Coefficient, used for evaluating both precision and accuracy as well; Deming Regression, assuming errors distribute with normally, taken into account both method measurements? errors and non-parametric Passing-Bablok Regression techniques are explained.
Benzer Tezler
- Classification of abnormal respiratory sounds using deep learning techniques
Solunum seslerinin derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması
AHAMADI ABDALLAH IDRISSE
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ
- 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
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Serological investigation of peste des petits ruminants in lambs in Iraq-Kirkuk region
Irak–Kerkük bölgesinde kuzularda küçük ruminant vebası (pestedes petits ruminants ppr)'ın seroprevalansı
SARWAT KHORSHED RAHEEM
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Sağlık YönetimiVan Yüzüncü Yıl ÜniversitesiSağlık Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SÜLEYMAN KOZAT
- Tek akciğer ventilasyonunda oksijen rezerv indeks takibi ile fio2 ayarlanmasının hiperoksi biyobelirteçleri ve postoperatif komplikasyonlara etkisi
Effects of fio2 adjustment on the hyperoxia biomarkers and postoperative complications using oxygen reserve index on one lung ventilation
BUĞRA AYKENAR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
Anestezi ve ReanimasyonBaşkent ÜniversitesiAnesteziyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. PINAR ZEYNELOĞLU
DR. ÖĞR. ÜYESİ ASUDE AYHAN
- Öğrenme güçlüğüne sahip öğrencilerin uzunluk kavramına ilişkin öğrenme yol haritaları: Öğretim deneyi
Learning trajectories of students with learning disabilities in lenght concept: A teaching experiment
DİLŞAD GÜVEN AKDENİZ
Doktora
Türkçe
2018
Eğitim ve ÖğretimGazi ÜniversitesiMatematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZİYA ARGÜN