Geri Dön

Kümelenmiş verilerde sağkalım analizi

Survival analysis in clustered data

PDF İndir

  1. Tez No: 735892
  2. Yazar: KÜBRA ELİF AKBAŞ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. HARİKA GÖZDE GÖZÜKARA BAĞ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İnönü Üniversitesi
  10. Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 88

Özet

Amaç: Kümelenmiş verilerde sağkalım analizi, sağkalım süreleri kümeler halinde örneklendiğinde ortaya çıkar. Böylece aynı küme içindeki sağkalım süreleri ilişkilendirilmiş olur. Bu çalışmanın amacı, kümelenmiş sağkalım verilerin analizinde kullanılan ileri istatistiksel analiz yöntemler ile klasik sağkalım analizini karşılaştırmaktır. Materyal ve Metot: Yapılan benzetim çalışmaları iki açıklayıcı değişken içerecek şekilde tasarlanmıştır. Farklı örneklem büyüklüklerinde ve farklı küme büyüklüklerinde üretilmiş verilerle parametre tahminleri elde edilmiştir. Çalışmada üç farklı durum için model performansları karşılaştırılmıştır. Kırılganlık, tabakalandırılmış Cox modeli, marjinal Cox, marjinal weibull ve klasik Cox modeli üretilmiş olan verilere uygulanmış ve performansları akaie bilgi kriterine (AIC) göre karıştırılmıştır. Bulgular: Çalışmada yapılan benzetim senaryosu sonuçları her üç durumda elde edilen bulgular birbirleri ile benzer olarak bulunmuştur. Gözlem sayısının az olduğu durumlarda en kötü performansa sahip model marjinal weibull olmuştur. Ancak gözlem sayısı arttıkça klasik Cox en kötü performansa sahip modeldir. Ayrıca tüm durumlarda en iyi performans gösteren model kırılganlık modeli olarak elde edilmiştir. Sonuç: Kümelenmiş verilerde sağkalım analizinde, küme içi bağımlılığı dikkate almamak her zaman yanlış istatistiksel sonuç çıkacak kadar yanlı olmayabilir. Ancak, gözlem sayısının artması ile bu yanlılığın da artması muhtemeldir. Bu nedenle kümelenmiş sağkalım verilerinin çözümlemesinde küme içi korelasyonu dikkate alan analiz yöntemlerin kullanılması önerilmektedir.

Özet (Çeviri)

Aim: Survival analysis in clustered data occurs when survival times are sampled in clusters. Thus, the survival times within the same cluster are correlated. The aim of this study is to compare advanced statistical analysis methods used in the analysis of clustered survival data with classical survival analysis. Material and Method: The simulation studies were designed to include two explanatory variables. Parameter estimates were obtained with the data produced in different sample sizes and different cluster sizes. In the study, model performances were compared for three different situations. The frailty, stratified, marginal Cox, marginal Weibull and classical Cox model were applied to the data obtained by simulating and their performances were mixed according to the akaie information criterion (AIC). Results: The results of the simulation scenario made in the study were found to be similar to each other in all three cases. In cases where the number of observations is small, the model with the worst performance was the marginal weibull. However, as the number of observations increases, the classical Cox model has the worst performance. In addition, the best performing model in all cases was obtained as the frailty model. Conclusion: In the survival analysis of clustered data, ignoring intra-cluster dependency may not always be biased enough to result in false statistical results. However, this bias is likely to increase as the number of observations increases. Therefore, it is recommended to use analysis methods that consider intra cluster correlation in the analysis of clustered survival data.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    715110

    Derin öğrenmeye dayalı olarak yeni nesil dizileme verilerinin kümelenmesi

    Clustering next generation sequencing data based on deep learning

    UĞUR TOPRAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    BiyoistatistikAnkara Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BEYZA DOĞANAY ERDOĞAN

  2. Tez No

    243628

    Hiyerarşik lineer modeller ve bir uygulama

    Hierarchical linear models and an application

    SERPİL KILIÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    İstatistikYıldız Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM DEMİR

  3. Tez No

    168462

    Çok aşamalı modeller ve bir uygulama

    Multilevel modelling and application

    FATMA NOYAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    İstatistikYıldız Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. DOĞAN YILDIZ

  4. Tez No

    509879

    Kredi kartı kullanımına etki eden faktörlerin çok aşamalı lojistik regresyon analizi

    Multilevel logistic regression analysis of factors influencing the usage of credit cards

    ALP ABDULLAH ÇERÇİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    İstatistikYıldız Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FATMA NOYAN TEKELİ

  5. Tez No

    473842

    Kümelenmiş veri analizi ve sağlık alanında bir uygulama

    Clustered data analysis and an application in health sciences

    KÜBRA ELİF AKBAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Biyoistatistikİnönü Üniversitesi

    Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. HARİKA GÖZDE GÖZÜKARA BAĞ

Geri Dön