R programı kullanılarak bağımlı ve bağımsız gerçek ve yaratılmış verilerde yarışan risklerin değerlendirilmesi
Evaluation of competing risks based on both dependent, independent real and simulated data by using self developed R program
- Tez No: 409611
- Danışmanlar: PROF. DR. HÜSEYİN REFİK BURGUT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: R programı, Yarışan riskler, Üstel Dağılım, Kümülatif Ölüm Olasılığı, Grays modeli, R program, Competing Risks, Exponential Distribution, Cumulative Hazard Function, Gray's models
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 105
Özet
Klasik sağ kalım analizlerinde genellikle tek bir başarısızlık (ölüm, hastalığın, nüksetmesi vb.) nedeni araştırılmaktadır. Ancak çoğu kez, başarısızlığa birden fazla faktör etki etmekte ve bu faktörlerden birisi öne çıkarak başarısızlığa neden olursa, sağ kalım analizlerinin yarışan riskler dikkate alınarak yapılması gerekmektedir. Sağ kalım analizlerinde yarışan risk verileri mevcutken Kaplan-Meier (KM) yöntemi uygulandığında yarışan risklerin göz ardı edildiği görülmektedir. Yarışan risk varlığında Kaplan Meier yaklaşımını uygulamanın hatalı sonuçlar ve yorumlar sunacağını ortaya koymak amacıyla bu çalışmada yarışan riskler analizi (CR) ile KM yöntemlerinin sağ kalım olasılıklarının farklarının ortalama değerlerini hem gerçek veri setinde hem de simüle veri setinde incelenerek değerlendirilmiştir. Simülasyon üretim kısmında farklı dağılımlarda ve farklı örneklem büyüklüklerinde senaryo sonuçları sunulmuş ve bulgular değerlendirilmiştir. Farklı senaryolar oluşturulurken weibull dağılımından ve üstel dağılımdan yararlanılmış, örneklem büyüklüğü n=100, 150, 250, 500, 1000 alınmıştır. Sonuçlar Kümülatif ölüm olasılığı grafikleri de sunularak değerlendirilmiştir. Yarışan risklerin varlığında eş değişkenleri incelerken Grays test istatistiği uygulanmıştır. Yapılan hem gerçek veri seti üzerinde ki uygulama hem de simülasyon sonuçları yarışan risklerin varlığında genel sağ kalım analizleri kullanmak yerine yarışan riskler analizi uygulamanın doğru olacağını sunmuştur. Weibull dağılımından üretilen sonuçlarda iki yöntemin sağ kalım olasılıklarının farklarının ortalama sonuçları farklı çıkarken örneklem sayısı etkilememiştir. Üstel dağılımda bu sonuçlar sansürleme oranına bağlı olarak değiştiği ortaya konulmuştur. Sansürleme oranı arttıkça farkların azaldığı, örneklem sayısının büyümesi ile farkların arttığı gözlemlenmiştir Sonuçlar R yazılım programı kullanılarak yapılmış ve simülasyon çalışması için gerekli kodlar yazılmış simülasyonlar yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
Evaluation of Competing Risks Based On Both Dependent , Independent Real And Simulated Data By Using Self Developed R Program Classical survival analysis methods commonly evaluate single cause of failure (die, relapse, etc.). However, failures may be of several distinct causes and the observation of any one of them prevents the observation in others. In this situation, survival analysis must be done by considering competing risks. In survival analysis when several competing risks exist, Kaplan Meier (KM) method ignores the competing risks (CR) aspect of the data. In order to show KM approach gives insufficient results and inferences when there is competing risks, we studied mean differences in survival probability which are both analyzed by CR and KM approaches separately in real data set and simulated data sets. During creation of simulated data, we used different sample sizes (n=100, 150, 250, 500, 1000.) in two different distributions (weibull and exponentials distributions) so that different scenarios are presented to give corresponding outcomes and inferences. Outcomes and graphs for Cumulative hazard function are presented. We used Grays test statistics to study covariate effects when competing risks exists. Both real and simulated data sets shows that when there is competing risks competing risks approach gives more appropriate results than classical survival analysis. When weibull distributions are used mean differences in survival probabilities of two methods are different but not effected by sample sizes. But when exponentials distributions are used mean differences in survival probabilities depend on censoring rate and sample sizes. When censoring rates gets higher we observed that mean differences in survival probabilities of two methods is decreased. As the sample sizes gets higher we see that mean differences in survival probabilities of two methods is increased. R statistical software is used to simulate and analyze data sets.
Benzer Tezler
- Parçalı regresyon ile polinom regresyon analizlerinin karşılaştırılması
Comparison of piecewise regression and polynomial regression analyses
BUĞRA VAROL
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
BiyoistatistikAdnan Menderes ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İMRAN KURT ÖMÜRLÜ
- Exploring consumers' virtual garment fit satisfactions to predict their actual satisfactions
Sanal giysi duruşu memnuniyetinin gerçek giysi duruşu memnuniyetini tahmin etmek için kullanılması
EVRİM BÜYÜKASLAN
Doktora
İngilizce
2018
Tekstil ve Tekstil Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiTekstil Teknolojisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA KALAOĞLU
- Zaman serileri analizi yöntemi ile Güneydoğu Anadolu bölgesinde antep fıstığı üretim tahmini üzerine bir araştırma
Başlık çevirisi yok
OSMAN YÜCEL
Yüksek Lisans
Türkçe
1999
EkonometriMarmara ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞEMSETTİN BAĞIRKAN
- Numerical investigation of the bubble departure and lift-off boiling model with the implementation of Taguchi method
Taguchi metodu uygulaması ile kabarcık sürüklenme ve ayrılma kaynama modelinin sayısal incelemesi
MERT YALÇIN ZENGİNER
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLYAS BEDİİ ÖZDEMİR
- Yedinci sınıf öğrencilerinin kelime bilgi düzeyleri ile okuduğunu anlama becerileri arasındaki ilişki
The relationship between the word knowledge level of the seventh grade students and their reading comprehension skills
ŞENOL AKAYDIN
Doktora
Türkçe
2018
Eğitim ve Öğretimİnönü ÜniversitesiTürkçe ve Sosyal Bilimler Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN KAVRUK