Orantısal odds lojistik regresyon modeli için uyum iyiliği testlerinin performanslarının benzetim çalışması ile değerlendirilmesi
Evaluation of goodness of fit test for the proportional odds logistic regression model via simulation
- Tez No: 578821
- Danışmanlar: DOÇ. DR. JALE KARAKAYA KARABULUT, DOÇ. DR. NİMET ANIL DOLGUN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 104
Özet
Sıralı ve kategorik yapıdaki bağımlı değişkenin, bağımsız değişkenler üzerindeki etkisi modellenmek istendiğinde sıralı lojistik regresyon modeli kullanılmaktadır. Sıralı lojistik regresyon modelleri içerisinde en yaygın kullanılan model orantısal odds lojistik regresyon modelidir. Tüm lojistik regresyon modellerinde, modelin veriye uyumun yeterli olup olmadığının değerlendirilmesi için gerekir. Bu amaç ile çeşitli uyum iyiliği testlerini kullanılabilir. Orantısal odds lojistik regresyon modellerinde geliştirilen uyum iyiliği testleri Lipsitz test istatistiği, Pulkstenis&Robinson test istatistikleri ve Fagerland&Hosmer test istatistikleridir. Bu tezin amacı, Orantısal odds lojistik regresyon modellerinde geliştirilen uyum iyiliği testlerin performanslarını benzetim çalışması ile karşılaştırmaktır. Bu amaçla çeşitli senaryolar altında modeller kurulmuştur. R yazılım programı ile oluşturulan modelin, performansları tip I hata, güç ve düzeltilmiş güç açısından değerlendirilmiştir. Uyum iyiliği testlerinin bozulumu yakalamada iyi performans sergileyememişlerdir. Uyum iyiliği testleri, etkileşim terim içeren model dışında genel olarak düşük düzeltilmiş güç değerlerine sahiptir. Pulkstenis&Robinson testleri ile Lipsitz testi, Hosmer&Fagerland testinden uyum iyiliğini bozulumunu belirlemede daha iyi performans göstermiştir. Örneklem büyüklüğü arttıkça her bir uyum iyiliği testinin uyum iyiliği bozulumlarını yakalamadaki performansı artmıştır.
Özet (Çeviri)
Ordinal logistic regression model is used when the effect of ordered categorical response variables and explanatory variables is modeled. Proportional odds logistic regression model is the most commonly used model among the ordinal logistic regression models. In all logistic regression models, it is necessary to assess whether the model is adequate for data fit. Various goodness of fit tests can be used for this purpose. The goodness of fit tests developed in proportional odds logistic regression models are Lipsitz test statistics, Pulkstenis&Robinson test statistics and Fagerland&Hosmer test statistics. This thesis aims to compare the performance of the goodness of fit tests developed in proportional odds logistic regression models with the simulation study. For this purpose, models have been established under various scenarios. The performance of the models, which was created by R software, was evaluated in terms of type I error, power and adjusted power. The goodness of fit tests generally have low adjusted power values, except for the model containing interaction term. Pulkstenis&Robinson tests and Lipsitz tests are better to performance detect lack of fit than Hosmer&Fagerland test. As the sample size increases, the performance of each goodness of fit test to detect lack of fit is increased.
Benzer Tezler
- An adapted wald test statistic to determine the variables which do not satisfy the proportionality assumption in the adjacent category logistic regression model
Ardışık kategori lojistik regresyon modelinde orantısallığı bozan değişkenlerin belirlenmesi için uyarlanmış wald test istatistiği
NİMET ANIL DOLGUN
Doktora
İngilizce
2012
BiyoistatistikHacettepe ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN SARAÇBAŞI
- ST yükselmeli miyokard infarktüsü hastalarında takip sürecinde sol ventrikül ejeksiyon fraksiyonunun öngörülmesinde yeni bir klinik prediksiyon modeli
A new prediction model for left ventricular ejection fraction of patients with st elevation myocardial infarction
DUYGU GENÇ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2019
KardiyolojiSağlık Bilimleri ÜniversitesiKardiyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CAN YÜCEL KARABAY
- Sıralı lojistik regresyonda paralel doğrular varsayımı ve çözümleme yaklaşımları
Parallel lines assumption in ordinal logistic regression and analysis approaches
ERKAN ARI
Doktora
Türkçe
2013
İstatistikEskişehir Osmangazi Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEKİ YILDIZ
- St segment yükselmeli miyokart enfarktüsü tanısı alan hastalarda acil servise başvuru anındaki CHS₂DS₂-vasc skoru ile hastane içi major olumsuz kardiyovasküler olaylar arasındaki ilişki
Relationship between CHA₂DS₂-VASC score on admission to emergency department and in-hospital major adverse cardiovascular events in patients diagnosed with ST-elevation myocardial infarction
DUYGU İNAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2020
KardiyolojiSağlık Bilimleri ÜniversitesiKardiyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CAN YÜCEL KARABAY
- Alternatif regresyon modelleriyle miyokard infarktüsü sonrası sağkalımı etkileyen faktörlerin belirlenmesi
Determination of factors that influence the survival using alternative regression models in myocardial infarction
İBRAHİM HALİL TANBOĞA
Doktora
Türkçe
2019
BiyoistatistikAtatürk ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖMER ALKAN