Cox regresyon modelinde kayıp veri analiz yöntemleri

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ondokuz Mayıs Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, İstatistik Anabilim Dalı, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2014

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: YASEMİN KARAL

Danışman: Kamil Alakuş

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

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.