Çapraz geçişli denemelerde örnek genişliği ve eksik gözlem problemlerinin giderilmesine yönelik yaklaşımlar
Approaches for sample size and resolving missing observation problem in cross over experiments
- Tez No: 329834
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BAHAR TAŞDELEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Mersin Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 100
Özet
Klinik araştırmalarda en sık kullanılan deneme düzenlerinden biri çapraz geçişli denemelerdir. Tedavi etkinliğini araştırmak amacıyla, tedavilerin bireylere sırayla verildiği deneme düzenleridir. Genellikle kronik ve durağan hastalıklar için kullanılmaktadır. Çapraz geçişli denemelerin en önemli avantajları birey içi karşılaştırma sağlaması ve daha az birey ile çalışılmasına rağmen yüksek güce sahip olmasıdır. Fakat istatistiksel analizi diğer deneme düzenlerine göre daha karmaşıktır.En basit çapraz geçişli deneme düzeni 2x2 (AB/BA) deneme dizaynıdır. Çalışmamızda 2x2 çapraz geçişli denemelerin yanı sıra 2x3 ve 2x4 çapraz geçişli denemeler de incelenmiştir. Periyot sayısı arttıkça, çalışmaya devam edenlerin çalışmadan ayrılma olasılığı ya da iyileşme olasılığı artmaktadır. Bu durum sonucunda da çapraz geçişli denemelerde eksik gözlem problemi ile karşılaşılmaktadır.Bu çalışmada, örnek genişliği, periyotlar arasındaki ilişki ve her bir sıradaki eksik gözlem oranının Tip I hata oranları üzerine etkisi incelenmiştir. 2x2, 2x3 ve 2x4 deneme düzenlerinin her biri için n (5, 10, 20, 30), r (0, 0,95) ve eksik gözlem oranının (%0, %25, %50) her bir kombinasyonu için SAS programında MVN makrosu ile üretilen ve tamamen rastgele olarak eksiltilen veriler genel doğrusal modeller ile analiz edilmiş ve bu işlem 500 kez tekrarlanmıştır. Yapılan simülasyonların tümü birlikte değerlendirildiğinde 2x2 deneme düzeninde n=20 ve n=30'un gereğinden fazla büyük örnek genişlikleridir. 2x3 deneme düzeninde de benzer durum mevcuttur. 2x4 deneme düzeninde ise eksik gözlem oranı arttıkça Tip I hata oranı da artmaktadır. Tip I hata oranı üzerinde korelasyon ve örnek genişliğinin etkisinden daha çok eksik gözlem oranının etkili olduğu görülmektedir.
Özet (Çeviri)
Cross over experiments are the most commonly used clinical trial designs. The therapy is given to individulas in order to investigate the efficacy of treatment. Cross over experiments are generally used for chronic and stable diseases. Intra individual comparison and despite of small sample size having high power are advantages of cross over experiments. But statistical analysis of cross over is more complex than other designs. The simplest cross over design is AB/BA design. In this study, 2x3 and 2x4 cross over designs are investigated as well as 2x2. As the number of periods increase, the possibility of patient?s leaving study or recovering before the end of study increase. As a result of this situaiton, researchers are confronted with the problem of missing observations in the cross over trialsIn this study, the effects of sample size, relationship between periods and missing observation ratio in each group on type I error rate are investigated. Data generated with MVN macro and then reduced completely at random in SAS program for each of 2x2, 2x3 and 2x4 study design and each combinations of n (5, 10, 20, 30), r(0, 0,95) and missing observation ratio (0%, 25%, 50%). These data was analyzed with general linear model and this process was repeated 500 times.All simulations assessed together, n=20 and n=30 are big sample sizes for 2x2 trials. 2x3 trials have similar situation. Type I error rate increases as the rate of missing observation in 2x4 trials. Missing observation ratio effects Type I error rate more than sample size and correlation.
Benzer Tezler
- Çapraz geçişli deneme düzenlerinde rasgele ve sabit etki modellerinin biyoeşdeğerlik hipotezlerinde tip I ve tip II hata üzerine etkileri
Impacts of random and fixed effect models on TYPE I and type II errors in bioequality hypotheses in crossover trial designs
ELİF ERTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
BiyoistatistikMersin ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEMRA ERDOĞAN
PROF. DR. EMİNE ARZU KANIK
- Scene change detection with triplet loss network using self-supervised learning
Üçlü kayıp ağı ile kendi kendine denetimli öğrenme metodu kullanarak sahne geçişlerinin tespiti
BURAK NAYIR
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Ana Bilim Dalı
DR. TANKUT AKGÜL
- Fluorescence technique for studying polymeric gels
Polimerik jellerin floresans tekniği ile incelenmesi
YAŞAR YILMAZ
- The sample size calculation in clinical trials and comparisons with classical approaches
Klinik denemelerde örneklem büyüklüğü hesaplanmaları ve klasik hesaplama yöntemleri ile karşılaştırılması
EBRU ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
BiyoistatistikHacettepe ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
PROF. AHMET ERGUN KARAAĞAOĞLU
YRD. DOÇ. NİMET ANIL DOLGUN
- Evolutionary engineering of polyphenol resistance in lactic acid bacteria
Laktik asit bakterilerinin polifenol direncinin evrimsel mühendislik ile geliştirilmesi
TARIK ÖZTÜRK
Doktora
İngilizce
2018
Biyoteknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMoleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEYNEP PETEK ÇAKAR