Show simple item record

dc.contributor.advisorKeskin, Sıddık
dc.contributor.authorÇelik, Sebahattin
dc.date.accessioned2020-12-10T11:18:37Z
dc.date.available2020-12-10T11:18:37Z
dc.date.submitted2018
dc.date.issued2019-03-07
dc.identifier.urihttps://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/258566
dc.description.abstractÇelik S, Sağkalım analizinde açıklanan varyans oranının incelenmesi. Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi, Sağlık Bilimleri Enstitüsü, Biyoistatistik Anabilim Dalı Yüksek Lisans Tezi, Van 2018. Sağkalım analizi, Sağlık Bilimlerinde önemli ve yaygın kullanılan yöntemlerden birisidir. Yaşam tabloları ile başlayıp, Kaplan-Meier Yöntemi ile devam etmekte olan sağkalım analizlerinde, günümüzde Cox'un oransal risk modelinde açıklanan varyans oranının incelenmesi tartışma konusu olmuştur. Sansürlü verilerin olduğu sağkalım analizlerinde, bağımlı değişken olan sağkalım süresini etkileyen değişkenlerin, tahmin edilmesinde ve katsayılarının belirlenmesinde Cox'un önerdiği oransal risk modeli kullanılmaktadır. Oluşturulan Cox modelinin, bağımlı değişkende gözlenen toplam varyasyonun ne kadarını açıkladığı, prognostik faktörleri belirleme açısından önemlidir. Standart regresyon analizi yöntemlerinde çoklu korelasyon katsayısının (R2) karesi model tarafından açıklanan varyans oranını belirtmektedir. Sağkalım analizinde ise bu ölçütün (R2) analoğu olan bazı yöntemler önerilmektedir. Bu çalışmada, Cox regresyon analizinde açıklanan varyansı inceleyen, Korn-Simon, Kent-O,Quinley, Schamper V1-V2 ve Schemper-Henderson yöntemleri irdelenmiştir. Adı geçen yöntemler içerisinde sık kullanılan iki yöntem olan Schemper-Henderson ve Kent-O,Quinley yöntemleri kullanılarak, özofagus kanserli hastaların sağkalım verileri ile bir uygulama yapılmıştır. Sonuç olarak, sansürlü verilerin olduğu Cox modelinde, açıklanan varyansı inceleyen mevcut yöntemlerin sonuçlarının heterojen olduğu belirtilmiş ve Cox modelinin sonuçlarının yorumlanmasına geçmeden önce en az 2 farklı ölçüm yöntemi ile modelin açıkladığı varyasyonun belirtilmesi gerektiği önerilmiştir.
dc.description.abstractCelik S, Analysis of explained variation in survival analysis. Van Yuzuncu Yıl University, Institute of Health Sciences, Master Thesis in Department of Biostatistics, Van 2018. Survival analysis methods are very important and frequently applied methods in health sciences. Date back to life tables and continuing with Kaplan- Meier method survival analysis currently has a discussion about explained variation in Cox proportional hazard model. Analyses of prognostic factors and coefficients in studies of survival and other censored outcomes are most often based on the Cox proportional hazards regression model. It is paramount importance to determine the variation of a dependent variable explained by prognostic factors. In the context of the general linear model, the square of the multiple correlation coefficient (R') is the measure of explained variation. For the Cox model, analogous measures of explained variation have been proposed in recent years. In this study, some measures (Korn-Simon, Kent- O,Quinley, Schamper V1-V2 ve Schemper-Henderson) that have been proposed for explained variation in Cox model was evaluated. An application with esophageal cancer data was performed by using two most common methods, Schemper-Henderson and Kent-O,Quinley. Consequently, heterogeneous results were found by different measure methods. Therefore, at least two different measures should be used to determine explained variation by model and then results should be evaluated.en_US
dc.languageTurkish
dc.language.isotr
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsAttribution 4.0 United Statestr_TR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectBiyoistatistiktr_TR
dc.subjectBiostatisticsen_US
dc.titleSağkalım analizinde açıklanan varyans oranının incelenmesi
dc.title.alternativeAnalysis of explained variation in survival analysis
dc.typemasterThesis
dc.date.updated2019-03-07
dc.contributor.departmentBiyoistatistik Anabilim Dalı
dc.subject.ytmCox regression model
dc.subject.ytmSurvival analysis
dc.subject.ytmSurvival analysis
dc.subject.ytmSurvival
dc.subject.ytmVariance
dc.subject.ytmVariance analysis
dc.subject.ytmStatistics
dc.subject.ytmStatistical analysis
dc.subject.ytmBioistatistics
dc.subject.ytmRegression models
dc.identifier.yokid10207687
dc.publisher.instituteSağlık Bilimleri Enstitüsü
dc.publisher.universityVAN YÜZÜNCÜ YIL ÜNİVERSİTESİ
dc.identifier.thesisid513844
dc.description.pages58
dc.publisher.disciplineDiğer


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/openAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess