Kısmi ilişkili verileri incelemekte kullanılan parametrik ve parametrik olmayan yöntemler ve benzetim çalışması
Parametric and nonparametric methods used in analyzing partially correlated data and simulation study
- Tez No: 525251
- Danışmanlar: PROF. DR. ERDEM KARABULUT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 99
Özet
Kısmi ilişkili veri bağımlı iki gruplu veride kayıp değerlerin ortaya çıkmasıyla oluşan bir durumdur. Bağımlı gruplu veride aynı bireyler üzerinde tekrarlı ölçümler yapılır. Kısmi ilişkili veri iki alt gruptan oluşur. Bunlar eşli veri ve eşli olmayan veridir. Eşli veride iki grupta da kayıp veri gözlenmez. Eşli olmayan veride ise iki gruptan birinde kayıp veri oluşur. Kısmi ilişkili veri eşli ve eşli olmayan verinin kombinasyonudur. Yapılan literatür taraması sonucunda kısmi ilişkili veriyi incelemekte kullanılan sekiz adet parametrik ve on bir adet parametrik olmayan yöntem bulunmuştur. Bu çalışmanın amacı geleneksel yöntemlerle çalışmada tanıtılan yöntemleri karşılaştırmak ve performansı en iyi olan yöntemi belirlemeye çalışmaktır. Bu çalışmada parametrik ve parametrik olmayan yöntemler için iki uygulamaya yer verilmiş ve geleneksel yöntem olarak seçilen liste boyunca silme yöntemi ile çalışmada tanıtılan yöntemler karşılaştırılmıştır. Ayrıca parametrik ve parametrik olmayan yöntemler için iki adet benzetim çalışması yapılmıştır. Parametrik yöntemler ile ilgili benzetim çalışmasında kayıp veri içermeyen bir veri setinin rastgele %10, %30 ve %50'si silinmiş ve geleneksel yöntem olarak liste boyunca silme yöntemi alınmıştır. Benzetim çalışması sonucunda sekiz yöntemden dördünün liste boyunca silme yönteminden üstün olduğu ve en güçlü yöntemin ise ağırlıklı t testi olduğu belirlenmiştir. Parametrik olmayan yöntemlerle ilgili benzetim çalışmasında tüm bir veri setinin rastgele % 25'i silinmiş ve geleneksel yöntem olarak liste boyunca silme yöntemi seçilmiştir. Benzetim çalışması sonucunda on bir yöntemden altısının liste boyunca silme yönteminden üstün olduğu ve en güçlü yöntemin yeni işaret sıra testi olduğu belirlenmiştir. Anahtar Kelimeler : Eşli veri, eşli olmayan veri, kısmi ilişkili veri, kayıp veri, tamamen rastgele kayıp
Özet (Çeviri)
Partially correlated data is a situation that missing values appear in a dependent data for two groups. In dependent grouped data, repeated measures are made on the same individuals. Partially correlated data consists of two subgroups. These are paired data and unpaired data. In paired data, no missing data is observed. In unpaired data, missing data occurs in one of two groups. Partially correlated data is a combination of paired data and unpaired data. As a result of the literature review, eight parametric and eleven nonparametric methods were found to analyze the partially correlated data. The aim of this study is to compare the methods introduced in the study with traditional methods and to determine the method that performs the best. In this study, two applications are given for parametric and nonparametric methods and listwise deletion method selected as conventional method were compared with the methods introduced in the study. Furthermore, two simulation studies were carried out. In the simulation study on parametric methods, 10%, 30% and 50% of the whole data set were deleted at random and listwise deletion method was taken as a conventional method. As the result of the simulation study, it was determined that four of the eight methods were superior to the listwise deletion method and the most powerful method was weighted t test. In the simulation study on nonparametric methods, randomly 25% of the whole data set was deleted and listwise deletion method was taken as the conventional method. As the result of the simulation study, it was determined that six of the eleven methods were superior to the listwise deletion method and the most powerful method was the new signed-rank test. Key Words : Paired data, unpaired data, partially correlated data, missing data, missing completely at random
Benzer Tezler
- Derin öğrenme ve büyük veri analitiği yöntemleriKullanarak Covid-19 yayılımının ileriye dönük tahmini
Forecasting the spread of covid-19 using deep learning and big data analytics methods
CYLAS KIGANDA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL
- Machine learning assisted force field development for nucleic acids
Nükleik asitler için makine öğrenimi destekli kuvvet alanı geliştirilmesi
GÖZDE İNİŞ DEMİR
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiHesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKİN
- Neurocomputational models for action selection and their implementation on robots
Hareket seçimine ilişkin beyin esinlenmeli hesaplamalı modeller ve robotlar üstünde gerçekleme
EMEÇ ERÇELİK
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NESLİHAN SERAP ŞENGÖR
- Üniversite mezunu işsiz bireylerde psikolojik iyi oluş, umutsuzluk seviyesi ve algılanan sosyal destek arasındaki ilişkinin incelenmesi
The relationship between psychological wellness, hopelessness levels and perceived social support in unemployed individuals with university graduates
ZEYNEP EKŞİOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Psikolojiİstanbul Okan ÜniversitesiPsikoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZLEM MESTÇİOĞLU
- Covid-19 pandemisi döneminde 18 yaş ve üzeri yetişkin bireylerin aşı tereddütleri ve beş faktör kişilik özellikleri arasındaki ilişkinin çeşitli değişkenler açısından incelenmesi
Investigation of the relationship between vaccine hesitancy and five-factor personality traits of adults aged 18 and over during the covid-19 pandemic in terms of various variables
BÜŞRA ÇAPA EĞİLMEZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
PsikolojiSakarya ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUNCAY AYAS