Cox regresyon modelinde kayıp veri analiz yöntemleri
Missing value analysis methods in Cox regression model
- Tez No: 354469
- Danışmanlar: DOÇ. DR. KAMİL ALAKUŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Cox regresyon modeli, Kayıp veri teknikleri, Monte Carlo benzetimi, Sağkalım analizi, Cox regression model, Missing data techniques, Monte Carlo simulation, Survival analysis
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Sağ kalım analizi zamanla ölçülen değişkenlerin analizinde kullanılan bir yöntemdir. Sağ kalım analizi araştırmalarında klasik istatistik çözümleme yöntemleri yetersiz kalmaktadır. Sağ kalım analizinde en çok kullanılan model Cox tarafından önerilen Cox regresyon modelidir. Cox regresyon modeli ölüm risklerinin ortaya konması açısından ve tıpta hastalıklara ilişkin verilerin incelenmesi ve bu hastalıkları etkileyen faktörlerin saptanması için güçlü bir istatistiksel yöntemdir. Araştırmalarda, örnekleme ilişkin birimlerden elde edilen bilgiler toplanır. Ancak nedenlerin çeşitliliğinden dolayı ya hiçbir bilgi ya da birden fazla değişken bilgisi elde edilemez. Bu durumda, genellikle eksik gözlemlerin bulunduğu değişkenler ihmal edilerek analiz yapılmaktadır. Bu gözlemlerin çalışmadan çıkartılmaları bilgi kaybına neden olur ve çalışma yetersiz kalır. Kayıp veri durumunda, istatistiksel olarak geçerli çıkarsamalar yapabilmek için uygun yöntemlerin kullanılması son derece önemlidir. Bu çalışmada; 137 akciğer hastasına ilişkin bilgilerin toplandığı veri üzerinde analizler yapılmıştır. Analizlerde bazı değişken değerlerine ilişkin verilerin bir kaçının kayıp olduğunu varsayıldı. Böylece bu çalışmada; kayıp veri problemini gideren yöntemlerin, Cox regresyon modelinin performansı üzerindeki etkisi incelendi. Kayıp olan değişkenleri tahmin etmek için; veri havuzu, ortalama, risk regresyon varsayımı, Crowley-Hu tipi Cox-Snell artıkları, orantılı risk regresyon tahmini ve Monte Carlo simülasyonu yöntemleri kullanıldı. Elde edilen bu tahmin değerleri yerine konularak Cox regresyon modeli yardımıyla analizler yapıldı.
Özet (Çeviri)
Survival analyses is a method which are used in the analysise of variables that eveluated by the time. Classical statistical analysis methods are insufficient in survival analysis researchers. The most used model in survival analysis is the Cox regression model which is proposed by Cox. Cox regression is a powerful statistical method in respect to the estimation of hazard risk and in medical science in investigating of diseases and determinnig the factors which affects these diseases. In researches the information which is obtained, is collected from the sample related departments. However, due to the diversity of information it can be obtained neither a information nor more than one variables information. In these cases, the analysis is carried on by ignoring the variables which have missing observations but if these observations are important for the research; their extraction causes the loss of information. In the case of missing data, it is quite important to use appropriate methods in order to make statistically valid inferences. In this study information were obtained from 137 lung patients. In the analysises, it is assumed that some of the datas related to variable values are missed. So in this study, it is investigated the effects the methods, which resolve the missing data, on the Cox regression model. Data repository, mean, the risk of regression assumptions, Crowley-Hu type Cox-Snell residuals, proportional hazard regression estimation and Monte Carlo simulation methods were used in order to estimate the missing variables. The obtained estimation values were put in their places and the analysises were made with the help of Cox regression model.
Benzer Tezler
- Cox regresyon modelinde kayıp veri problemi için çözüm önerileri
The solution proposals for missing data problems in Cox regression model
ÖZDEN İŞÇİMEN
- Yumuşak doku sarkomlarında prognostik faktörler ve sağkalım analizi
Prognostic factors and survival analysis in soft tissue sarcomas
LAMAN BAYRAMOVA
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2017
OnkolojiMarmara Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. PERRAN FULDEN YUMUK
- Kronik hemodiyaliz tedavisi gören hastaların yaşam süreleri ve buna etki eden faktörler
Survival of patientsunder chronic hemodialysis treatment and factors affecting this survival
DÜRİYE DEREN OYGAR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2001
Nefrolojiİstanbul Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF.DR. KAMİL SERDENGEÇTİ
- Çocuk yoğun bakım skorlama sistemlerinde oksijen satürasyonunun (SPO2) mortaliteyi ön görmesi: SPO2 ile modifiye edilen PRISM-III skorunun validasyonu
Oxygen saturation (SPO2) prediction of mortality in child intensive care scoring systems: Validation of PRISM-III score modified with SPO2
ENES ONKUN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıSağlık Bilimleri ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EBRU ATİKE ONGUN
- Cox regresyon modelinde sağkalım fonksiyon parametrelerinin düzeltilmiş deneysel olabilirlik yöntemi ile tahmin edilmesi
Estimation of survival function parameters via adjusted empirical likelihood method in Cox regression model
KÜBRA ORAN