Yaşam verilerinin çözümlenmesinde uygun regresyon modeli seçme yöntemleri
In analysis of survival data appropriate regression models selection methods
- Tez No: 370098
- Danışmanlar: PROF. DR. AHMET DİRİCAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Parametric Accelerated Failure Time Models, Parametric Proportional Hazards Models, Cox Proportional Hazards Model, AIC, BIC
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 104
Özet
OLÇA, K. (2014). Yaşam Verilerinin Çözümlenmesinde Uygun Regresyon Modeli Seçme Yöntemleri. İstanbul Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü, Biyoistatistik A.D. Yüksek Lisans Tezi. İstanbul. Sağkalım analizi, olguların ortak bir başlangıç noktasından sonra araştırmanın konusu olan özel bir sonuca ulaşmasının izleme zamanına bağlı olarak değerlendirilmesidir. Bir hastalığa maruz kalmış bireylerin yaşam sürelerinin modellenmesi, hastalığın seyri ve hastalığı etkileyen faktörlerin saptanmasında önemli bir yaklaşımdır. Parametrik ivmelendirilmiş başarısızlık zaman modelleri, oransal hazard modelleri ve Cox yarı-parametrik oransal hazard modeli yaşam verilerinin modellenmesinde sıklıkla kullanılan regresyon modelleridir. Çalışmanın amacı, zamana bağlı izleme çalışmalarında kullanılan ve verileri en iyi açıklayan regresyon modelinin saptanması, model seçme yöntemlerinin incelenmesi ve uygulanan modellerin performanslarının değerlendirilmesidir. Sıklıkla kullanılan AIC ve BIC ölçütleri ile Wald test istatistiği değeri çalışmada kullanılan karar yöntemleridir. Her seçim yöntemleri aracılığı ile, adımsal (stepwise) seçme algoritması kullanılarak modeller için anlamlı açıklayıcı değişkenler belirlenmiştir. Çalışmamızda, Parametrik model tipleri için, her seçim ölçütü ile bir model belirlenmiş, bu modeller artık analizi ile karşılaştırılıp en uygun model tespit edilmiştir. BIC ölçütünün en iyi performansa sahip olduğu görülmüştür. Paramerik Weibull oransal hazard ve lognormal ivmelendirilmiş başarısızlık zaman regresyon modelleri uygulamadaki yaşam sürelerine dair en iyi regresyon modellerini oluşturmaktadır. Sonuç olarak, parametrik regresyon modelleri yaşam sürelerini çözümlemede anlamlı sonuçlar vermektedir. Geniş örneklemlerde BIC ölçütü açıklayıcı değişkenlerin belirlenmesi ve model seçimlerinde diğer ölçütlere göre daha başarılı bir yöntem olarak gözükmektedir. Anahtar Kelimeler : Parametrik İvemelendirilmiş Başarısızlık Zaman Modelleri, Parametrik Oransal Hazard Modelleri, Cox Oransal Hazard Modeli, AIC, BIC.
Özet (Çeviri)
OLCA, K. (2014). In Analysis of Survival Data Appropriate Regression Models Selection Methods. İstanbul University, Institute of Health Science, department of Biostatistics M.Sc. Thesis. İstanbul. Survival analysis is a method of statistics which deals with analysis of time to events, such as death and failure in biological organisms. Modeling to life time of individuals who have caught a disease, is important way to explain duration of disease and factors that have effect on disease.Cox proportional hazards, parametric accelerated failure time and parametric proportional hazards models are regression models that are commonly used in modelling life time data. The aim of this study, investigate to selection methods of appropriate regression models for life time data. AIC, BIC measures and Wald test statistics are selection measures that used in application of study. Those decision values are used with stepwise selection algorithm for determination significant explanatory variables of each models. Moreover, one model is determined by each selection measures from parametric models for each type of parametric models. By residuals analysis, most significant parametric models are determined for each type of models. With this analysis the models that are selected by BIC, are determined most significant models. Parametric Weibull proportional hazards and Lognormal accelerated failure time regression models are most significant models for our data. In conclude, parametric regression models can provide significant approaches for life time data and if there is large sample, BIC measure can be successful for determination explanatory variables and selection of most significant models than other measures.
Benzer Tezler
- Burs-kredi alan yükseköğretim öğrencilerinin finansman kaynaklarına ilişkin görüşleri
The views of the higher education students getting financial aid on financial sources
SÜLEYMAN KARATAŞ
Doktora
Türkçe
2014
Eğitim ve ÖğretimEskişehir Osmangazi ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET AYPAY
- Evli bireylerin evlilik çatışması, kontrol odağı ve kişilik özellikleri
Marital conflict, locus of control, personality traits of married i̇ndividuals
ÖZGE ÇETİNTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
PsikolojiDokuz Eylül ÜniversitesiAile Eğitimi ve Danışmanlığı Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HADİYE KÜÇÜKKARAGÖZ
- Mobbing (duygusal taciz)'in işten ayrılma ve örgütsel bağlılığa olan etkisi: konu ile ilgili bir araştırma
The effect of mobbing on releasing and organizational commitment
GÖZDE ENGİN
- Kültürlerarası evliliklerde evlilik doyumu ve aile yılmazlığının incelenmesi
Investigation of marriage satisfactionand family resilence in cross cultural marriages
SAİME PEKŞEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Psikolojiİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÇARE SERTELİN MERCAN
- Evli bireylerin iletişimde çözüm odaklılıkları ile evlilik uyumları arasındaki yordayıcı ilişkiler
The predictive relationships between the solution orientation of married individuals in communication and marriage adjustment
BERİVAN KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Psikolojiİstanbul Gelişim ÜniversitesiPsikoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EKREM SEDAT ŞAHİN