İstatistikte klasik (frekansçı) ve bayesyen yaklaşımın örneklem büyüklüğü üzerindeki etkilerinin karşılaştırılması
Comparision of the effects of classical (frequentist) and bayesian approaches on sample size
- Tez No: 746375
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET GÜVEN GÜNVER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Biyoistatistik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 84
Özet
Araştırmaların en önemli aşamalarından birisi optimum örneklem büyüklüğünün hesaplanmasıdır. Örneklem büyüklüğünün hesaplanmasının temel amacı, klinik parametrelerde, tedavi etkilerinin ya da ilişkilerin belirlenmesinde anlamlı farklılıkların tespit edilebilmesi için gerekli olan örneklem sayısının saptanmasıdır. Yetersiz örneklem büyüklüğüne bağlı olarak mevcut farklılıkları saptayamayan istatistiksel açıdan gücü düşük çalışmalara medikal dünyada sıkça rastlanmaktadır. Örneklem sayısının gereğinden fazla olması durumunda ise istatistiksel testlerin gücü artarak klinik olarak faydası olmayan küçük farkların saptanması kolaylaşmaktadır. Çalışmamızın amacı frekantist yaklaşımda örneklem büyüklüğünün gereğinden fazla artışı ile oluşan bu durumu Bayesyen yaklaşım ile karşılaştırmaktır. Çalışmamızda küçük ve büyük örneklem büyüklüğünde istatistiksel farklılıkları karşılaştırmak amacı ile küçük ve büyük olmak üzere iki örneklem oluşturulmuştur. Tüm gözlemler 40-50 yaş aralığında erkek hastalardan oluşmaktadır. Küçük örneklem için prospektif olarak iskemik kalp hastalığı (İKH) olan 32, İKH olmayan 37 çalışmaya dahil edilmiştir. Büyük örneklem için retrospektif olarak hastane veri sistemi taranarak iskemik kalp hastalığı olan 355, olmayan 545 kişi çalışmaya alınmıştır. Tüm hastaların biyokimyasal parametreleri frekantist ve Bayesyen yöntemler ile karşılaştırılmıştır. Araştırmada istatistiksel analiz bulgularının değerlendirilmesinde hata payı %5 olarak alınmıştır. Uygulamanın tamamı ise IBM SPSS 26 programı kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Çalışmamızın sonucuna göre yüksek bir güçte çalışma planlanırken verinin frekansçı ya da Bayesyen istatistik ile değerlenirilmesi açısından fark bulunmamamaktadır.
Özet (Çeviri)
Sample size calculation is one of the essential step in design of clinical studies. Major purpose of sample size calculation is to detect the differences in clinical parameters, treatmet effects and associtations between variables. It is not uncommon to see underpowered studies which could not detect differences because of inadequete sample size. In contrast, a large sample size may cause an amplification in detection of differences resulting in statistical differences that are not clinically relevant. In the present study we aimed to evaluate effect of sample size on clinical results of study by using frequentist and Bayesian approaches. For the evaluation of differences between small and large sample sizes, we constituted two samples. All the samples were consisted of male patients who were 40-50 years old age. Small sample was consisted of 32 patients with ischemic heart disease (IHD) and 37 control subjects. Large sample was consisted of 355 IHD patients and 545 controls. Biochemical parameters of the patients were compared by frequentist and Bayesian approaches. Type I error rate of 5% was accepted for statistical analysis. All the analyses were conducted by using IBM SPSS 26. Our study results suggested that there were no differences between frequentist and Bayesian approach results when the sample size was large and the power of the study was high.
Benzer Tezler
- Kuzularda büyüme özellikleri için klasik ve bayesyen yöntemlerle genetik parametre tahminleri
Estimation of genetic parameters for growth trait in lamb by using classical and bayesian methods
ADİLE TATLIYER
Doktora
Türkçe
2018
ZiraatKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiZootekni Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SİNAN BAŞ
- Pediatrik hastalarda hasta kontrollu analjezi (HKA) uygulaması
Patient control analjesia (PCA) in pediatric patients
MEHDİ RAHİMİ DADMARZI
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1998
Anestezi ve Reanimasyonİstanbul ÜniversitesiAnesteziyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜNER KAYA
- Kontrol günü süt verimlerinin bayesian zaman serisi yöntemi ile modellenmesi
Modeling milk yields of control day by bayesian time series method
ÖZGE KOZAKLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
BiyoistatistikAkdeniz ÜniversitesiZootekni Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ZİYA FIRAT
- Bulanık Bayesci hipotez testlerinin karşılaştırılması
Comparison of fuzzy Bayesian hypotheses tests
RIDVAN TEMİZ
- Optimal structural control using Wavelet-based algorithm
Wavelet yaklaşımını içeren LGR tekniği ile yapıların optimal kontrolu
MAHDİ ABDOLLAHİRAD
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Deprem Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. ÜNAL ALDEMİR