Temel bileşenler analizi ve klinik bir uygulama
Principal components analysis and it's clinical practise
- Tez No: 59651
- Danışmanlar: PROF. DR. MUSTAFA ŞÜKRÜ ŞENOCAK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Tıbbi Biyoloji, Medical Biology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1997
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 47
Özet
Temel Bileşenler Analizi tanım olarak; değişkenler arasındaki bağımlılık yapısının yok edilmesi ve/veya boyut indirgeme amacıyla kullanılan başlı başına bir analiz olduğu gibi başka analizler için (örn: Faktör analizi) veri hazırlama tekniği olarak da kullanılan istatistiksel bir yöntemdir. Çok değişkenli istatistiksel analizde n tane bireye (nesne) ilişkin p tane değişken (özellik) incelenmektedir. Bu özelliklerden bir çoğunun birbiriyle ilişkili olduğu (bağımlı) ve p sayısının çok büyük olması analizde sorun yaratmaktadır. Bu gibi durumlarda başvurulan en önemli tekniklerden biri olan Temel Bileşenler Analizinin amacı değişkenler arasındaki bağımlılık yapısının yok edilmesi ve/veya boyut indirgeme olduğu gibi bu analiz ayrıca çoklu regresyonda çoklu bağlantı durumunu gidermede ve çok değişkenli regresyonda değişken kümelerinde boyut indirgeme olarak kullanılmaktadır. Biz bu çalışmada Temel Bileşenler Analizini Angina pectorisli erkek ve kadın, sağlam erkek ve kadın olmak üzere dört grupta sekiz değişken açısından boyut indirgeme amacıyla kullandık. Angına pectorisli erkek ve kadın ile sağlam erkekler üç faktör ile açıklanabilirken sağlam kadınların iki faktörle açıklanabileceği sonucuna erişildi. Bu bulguların klinik özelliklerle de uyumlu olması çözümlemenin yeteneğini yansıtmaktadır. 40
Özet (Çeviri)
Principal Components Analysis is, by definition, a statistical technique used either for elimination of the dependance between the variables and / or for variable reduction. However, for other kinds of analysis (i.e. factor analysis) it is used as a statistical method for data gathering as well. In multi-variable statistical analysis, P variables in n items are examined to evaluate interrelations among variables and if“p”is large, this causes difficulties in the analysis. The Principal Components Analysis, which is used in such cases, aims to eliminate dependance between variables, and / or to reduce the dimension as well as to reduce dimension in multi- variable regressions and to eliminate multi-correlation in multi regressions. In this study, Principal Components Analysis is used to reduce dimension for eigth variables in four groups; males and females healthy or Angina Pectoris patient. It is concluded that males & females with Angina Pectoris and healthy males can be explained with three factors, whereas healthy females can be explained with two factors. The concordance of the findings with clinical features reflects the efficiency of the analysis. 41
Benzer Tezler
- Temel bileşenler regresyonu ve bir uygulaması
Principal components regression and its application
SUAT SÖNMEZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
BiyoistatistikVan Yüzüncü Yıl ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SADİ ELASAN
DR. ÖĞR. ÜYESİ YUSUF DİLBİLİR
- Travma Sonrası Bilişler Ölçeği (Posttraumatic Cognitions Inventory) Türkçe uyarlama ve üniversite öğrencileri üzerinde geçerlik güvenirlik çalışması
The turkish adaptation, validity and reliability of Posttraumatic Cognitions Inventory in university students
DİDEM YAĞCI YETKİNER
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
PsikiyatriKocaeli ÜniversitesiPsikiyatri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. A.UFUK SEZGİN
- Yönetici İşlevlere Yönelik Davranış Değerlendirme Envanterinin (YİYDDE) Türkçe çevirisi, güvenilirlik ve geçerlilik çalışması
Turkish translation, reliability and validity Studies of Behavior Rating Inventory Of Executive Function (BRIEF)
SABRİYE NAZLI KÖYLÜ
- Genital siğillerde psikososyal etkinin araştırılması ve yaşam kalitesi ölçeği geliştirilmesi
Investigation of psychosocial impact of genital warts and development of a quality of life scale
İLKNUR ÖZCAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2022
Dermatolojiİstanbul Medeniyet ÜniversitesiDeri ve Zührevi Hast. Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET SALİH GÜREL
- Contributions to machine learning in biomedical informatics
Biyomedikal enformatikte makine öğrenmesine katkılar
İNCİ MELİHA BAYTAŞ
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMichigan State UniversityBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ANIL KUMAR JAIN