A balance analysis in observational studies propensity score matching
Gözlemsel çalışmalarda bir denge analizi eğilim skoru eşleştirmesi
- Tez No: 777806
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SERPİL KILIÇ DEPREN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 70
Özet
Öğrenciler arasında zorbalığın önemi dünya çapında giderek artmaktadır. Geleceğin temeli olacak öğrenciler için bu duruma ilişkin toplumsal farkındalık ve aksiyomların kabulü büyük önem taşıyor. Bu unsurlar göz önüne alındığında, öğrenci zorbalığının matematik başarısını nasıl etkilediğini incelemek amaçlanmıştır. Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Programı'nın (PISA) 2018 Türkiye örnekleminden elde edilen veriler kullanılmıştır. Çalışma grubunun veri seti, 15-16 yaş aralığındaki 5913 öğrenci ve bu öğrencilerin durumlarını tanımlayan 24 değişkeni içermektedir. Veri analizi R Studio uygulaması kullanılarak yapılmıştır. Eğilim Puanı Eşleştirme, gruplar arasındaki yanlılığı en aza indirmek ve değişkenlerdeki farklılıkları ortadan kaldırmak için kullanılan bir denge analizi yöntemidir. Tedavi grupları (zorbalığa maruz kalan öğrenciler) ve kontrol grupları (zorbalığa maruz kalmayan öğrenciler) arasındaki ortak değişkenlerdeki farklılıkları azaltmak amacıyla bu analiz için eğilim puanını hesaplamak üzere rastgele bir orman algoritması uygulanmıştır. Daha sonra grupların eğilim puanlarını karşılaştırmak için eğilim puanı eşleştirmesi kullanılmıştır. Değişkenlerin standart ortalama farkları eşleştirmeden önce 0,30'un üzerindeyken eşleştirmeden sonra 0,25'in altına düşmüştür. Gruplar dengelendikten sonra, zorbalığın matematik başarısı üzerinde bir etkisi olup olmadığını belirlemek için regresyon analizi kullanılmıştır. Sonuç olarak, p değerinin 0.05'ten küçük (p
Özet (Çeviri)
Bullying among students has grown in importance around the globe. For the students who will be the foundation of the future, social awareness of the condition and accepting axioms are crucial. Given these elements, it is intended to examine how student bullying affects math achievement. Data from the 2018 Turkey sample of the Programme for International Student Assessment (PISA) were used. The dataset for the study group included 5913 children between the ages of 15 - 16 and 24 variables that described the circumstance of these students. The data analysis was done using the R Studio application. Propensity Score Matching is a balance analysis method used to minimize bias between groups and eliminate variations in variables. A random forest algorithm was implemented to calculate the propensity score for this analysis to reduce differences in covariates between the treatment groups (students who have experienced bullying) and the control groups (students who have not experienced bullying). Propensity score matching was then used to make comparisons of the propensity scores of the groups. The standard mean differences of the variables were above 0.30 before matching but decreased below 0.25 after matching. Once the groups are balanced, a regression analysis was used to determine whether bullying has an impact on math achievement. As a result, a p-value was discovered to be lower than 0.05 (p
Benzer Tezler
- Randomize olmayan klinik çalışmalarda en uygun eşleştirme analizi için makine öğrenme algoritmaları ile yeni propensity skor tahmin modellerinin geliştirilmesi
Development of new propensity score estimation models with machine learning algorithms for optimal matching analysis in non-randomized clinical trials
EMRE DEMİR
Doktora
Türkçe
2019
BiyoistatistikAnkara ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERDAL KENAN KÖSE
- Gözleme dayalı çalışmalarda propensity skor ve sosyal bilimlerde bir uygulama
Observational studies for propensity score and application for social sciences
AYSEN ŞİMŞEK KANDEMİR
- Eğilim skoru eşleştirme yöntemlerinin performanslarının değerlendirilmesi ve web tabanlı bir arayüzün geliştirilmesi
Evaluating the performance of propensity score matching methods and developing a web based interface
GÜLDEN HAKVERDİ
Doktora
Türkçe
2023
BiyoistatistikEge ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TİMUR KÖSE
PROF. DR. CEMİL ÇOLAK
- Stratejik planlamada firma içi analiz PIMS veri tabanı
Strategic management
NİLÜFER KURUN (ÖZÇOBAN)
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. HALUK ERKUT
- Konut tasarımında çevresel tercih analiz modeli
A Model for analysis of environmental preference housing design
GAMZE GÜLER