Eğilim skoru kullanılarak eşleştirme yöntemlerinin performanslarının karşılaştırılması
Comparison of performances of matching methods using propensity score
- Tez No: 515245
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HÜLYA OLMUŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Gözlemsel çalışmalarda, tedavi ve kontrol grubu için seçilen rasgele bireyler araştırmacının kontrolü dışındadır. Bu tür çalışmalarda, birimler arasında farklılıklar oluşabilir. Bu durum elde edilen tahminlerin yanlı olmasına neden olacaktır. Eğilim skoru yaklaşımı, gözleme dayalı veri setinde tedavi etkilerinin tahminindeki yanlılığı azaltmak için kullanılan bir yöntemdir. Eğilim skoru, lojistik regresyon yöntemi, diskriminant analizi, probit model ve kümeleme analizi kullanılarak elde edilebilir. Eğilim skorlarını elde etmek için herhangi bir varsayım gerektirmeyen lojistik regresyon yöntemi en çok kullanılan yöntemlerden biridir. Eğilim skoru tahmin edildikten sonra, eşleştirme, tabakalara ayırma, ortak değişken düzeltmesi / regresyon düzeltmesi ve ağırlıklandırma gibi dört ana yöntemin bazı kombinasyonları kullanılabilir. Eğilim skoru eşleştirmesinde,tedavi ve kontrol grubundaki benzer eğilim skoruna sahip birimler eşleştirilir ve diğer tüm eşleşmeyen birimler çalışmadan çıkarılır. Böylece bu yöntemler kullanılarak, homojen gruplar elde edilmiş ve parametre tahminindeki standart sapma azaltılmış olur. Bu çalışmada eşleştirme yöntemlerinden, en yakın komşuluk (1:1) eşleştirmesi, caliper eşleştirmesi, tabakalı eşleştirme, mahalanobis metrik eşleştirmesi, tam eşleştirme ve mahalanobis metrik eşleştirmesi ile eğilim skorlarının birleşimi kullanılmıştır. Farklı örnek çapları, farklı ortak değişken sayıları ve farklı dağılımlar için ayrıntılı simülasyon çalışması yapılarak en iyi eşleştirme yöntemleri belirlenmeye çalışılmıştır. Ayrıca gerçek veri seti üzerinde uygulama çalışması yapılmış ve elde edilen sonuçlar yorumlanmıştır.
Özet (Çeviri)
Random individuals who are selected for treatment and control group are out of control of the researchers in observational studies. There may be differences between units in such studies. This situation will cause the obtained estimates to be biased. Propensity score approach is a method which is used to reduce bias in estimation of treatment effect in observational data set. The propensity score can be obtained by using logistic regression method, discriminant analysis, probit model and cluster analysis. Logistic regression method, which does not require any assumption to obtain the propensity score, is one of the most commonly used methods. The four main methods such as matching, stratification, covariate/regression correction and weighting of some combinations can be used. In propensity score matching, units with similar propensity score in treatment and control groups are matched and all other unmatched units are removed from the study. Thus, homogeneous groups are obtained and standard deviation in parameter estimation is reduced. In this study, combination of the propensity score with the matching methods nearest neighbor (1:1) matching, caliper matching,stratified matching, mahalanobis metric matching, full matching and combining propensity scores with mahalanobis matching which from matching were used. It was studied on determining the best matching methods by conducting a detailed simulation study for different number of sample sizes, number of covariate variables and distributions. In addition, an application study was performed on real data set and obtained results were interpreted.
Benzer Tezler
- Eğilim skoru eşleştirme yöntemlerinin performanslarının değerlendirilmesi ve web tabanlı bir arayüzün geliştirilmesi
Evaluating the performance of propensity score matching methods and developing a web based interface
GÜLDEN HAKVERDİ
Doktora
Türkçe
2023
BiyoistatistikEge ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TİMUR KÖSE
PROF. DR. CEMİL ÇOLAK
- Yapay zeka teknikleri kullanılarak beceri ve yeterlilik belirlemeye dayalı kariyer eşleştirme
Career matching based on determining skills and competencies using artificial intelligence techniques
HİLAL ERİSEV
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET SERTBAŞ
- Exposing data leakage in ligand binding site prediction
Ligand bağlanma bölgesi tahmininde veri sızıntısının ortaya çıkarılması
BARIŞ HASDEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEFER BADAY
- COVID pandemisinin Türkiye'deki yabancı konut yatırımları üzerindeki etkisi: Eğilim skoru eşleştirme yöntemleriyle ve regresyon yönteminin karşılaştırmalı bir uygulaması
The impact of the COVID-19 pandemic on foreign housing investments in Turkey: A comparative application of propensity score matching methods and regression methodmethods
EMRE ÇİFCİ
- Türkiye'de 2012 yılı sosyal güvenlik prim ödemeleri ve gelir vergisi stopajı indirimi teşviklerinin istihdam üzerine etkisi
The effect of 2012 social security premium support and income tax withholding allowance on employment in Turkey
EDA AKILOTU
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
EkonometriAydın Adnan Menderes ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZNUR ÖZDAMAR GIOVANIS