Statistical methods
Bu konu başlığı altında 62 tez
Referans aralığı belirlemede kullanılan tek değişkenli ve çok değişkenli yöntemlerin karşılaştırılması
Sağlık alanında kullanılan laboratuvar test sonuçları her bir test değeri için kendi referans aralığına bakılarak değerlendirilir. Bu prosedür tekli karşılaştırma olarak bilinmektedir. Genellikle hastalardan birden fazla laboratuvar testi istendiği düşünülürse, sonuca karar vermek için kullanılan yöntem birden fazla tekli karşılaştırmayı içermektedir.Bu karşılaştırmalar sonucu elde edilen referans aralığı görsel olarak dikdörtgen bir alana karşılık gelmektedir. Ama bu prosedür sıklıkla 1. Tip hatanın oluşmasına sebep olduğu için birçok durumda yetersiz kalmaktadır ve uygulamada olan yöntemlerin güvenilirliğini sorgulatmaktadır. Bu sebeple tek bir laboratuvar test sonucu bazen bilinen bir klinik durumu değerlendirmeye yetmeyebilir, bu nedenle birden fazla değişkenin birlikte değerlendirildiği teşhis yöntemlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Birden fazla değişkeni birlikte değerlendirebilmek için literatürde çok değişkenli referans aralığı yöntemi önerilmiştir. Çok değişkenli referans aralığının elde edilmesinde birden fazla bağımsız parametrenin birbirleriyle olan ilişkileri de önem kazanmaktadır. Geleneksel tekli karşılaştırma yöntemi birden fazla laboratuvar testinin kendi içinde değerlendirilmesine dayanmaktadır ancak birden fazla laboratuvar testinin birbirleriyle olan etkileşimleri de göz önüne alınarak elde edilen referans aralığında bir önceki dikdörtgen alanın elipsleştirilmesini gerektirmektedir. Bu tez çalışmasında; sağlık alanına özel kullanılan tıbbi testlerde aynı amaç için kullanılan birden fazla değişken için çok değişkenli referans aralıkları belirleme yöntemleri tanıtılacak ve elde edilen bu çok değişkenli referans aralıkları tek değişkenli referans aralıkları ile karşılaştırılacaktır. Bu tezin amacı çok değişkenli referans aralıklarının tek değişkenli referans aralıklarına göre daha güvenilir sonuçlar ürettiğini göstermektir.
Farklı etki büyüklüğü ölçülerinin aracılık analizi performansına etkisi
Klinik araştırmaların çoğunda, bir müdahalenin veya maruziyetin ilgilenilen sonucu etkileyip etkilemediği değerlendirilmektedir. Bununla birlikte, söz konusu müdahalenin sonucu nasıl etkilediğine ilişkin mekanizma ya da mekanizmaları anlamak için ileri araştırmalar yapmak klinik araştırmaların önemli ve yeterince takip edilmeyen bir unsurudur. Etken ve sonuç arasında gözlemlenen ilişkinin altında yatan mekanizmayı araştırmak ve bu mekanizmanın bir takım ara değişkenlerle nasıl bir ilişkisinin olduğunu incelemek amacıyla aracılık analizi yöntemleri kullanılmaktadır. Aracılık analizinde, değişkenler arasındaki ilişkinin gücünü ve yönünü daha iyi anlamak ve aracı değişken etkisinin önemini belirlemek için çeşitli etki büyüklüğü ölçüleri geliştirilmiştir. Son yıllarda aracılık analizi yönteminin kullanıldığı çalışmalar artmış olsa da çok az sayıda araştırma aracılık analizi için etki büyüklüğü ölçümlerine odaklanmıştır. Araştırmalarda, aracılık analizi için en sık kullanılan etki büyüklüğü ölçüsü aracılık oranıdır. Ancak bu ölçü, küçük örnek genişliklerinde yeterince iyi performans gösterememekte ve sonuçlar yanlılık içerebilmektedir. Gerçekleştirilen simülasyon sonuçlarına göre örnek genişliğinin 500' ün altında olduğu durumlarda aracılık oran ölçülerinin beklenen değerden uzak olduğu ve yanlılığın fazla olduğu görülmüştür. Yanlılığın minimuma indirilerek gerçekçi çıkarımlarda bulunabilmek için alternatif etki büyüklüğü ölçülerinden faydalanılması gerekmektedir. Aracılık oranının yanı sıra kullanılması önerilen R2 regresyon açıklama katsayısının 100 ve 300 gibi küçük örnek genişliklerinde dahi iyi bir performans sergilediği ve minimum yanlılığa sahip olduğu gözlenmiştir. Bu sebeple, aracılık modelinin kurulduğu çalışmalarda tek bir etki büyüklüğü ölçüsüne odaklanmadan alternatif ölçülerin de birlikte ele alınması araştırma bulgularını daha güvenilir kılacaktır.
Meta analizinde yanlılık değerlendirme yöntemlerinin karşılaştırılması
Meta analizi, aynı konu ile ilgili farklı araştırmacıların birbirinden farklı yer ve zamanlarda yapmış olduğu, farklı çalışma sonuçlarını uygun şekilde birleştiren bir yöntemdir. Meta analizi sonucu elde edilen bilgilerin yanlı olup olmadığının belirlenmesi için öznel bir değerlendirme sunan funnel grafiklerinin objektif olarak değerlendirilmesini sağlayan istatistiksel testler, meta analizi sonuçlarının güvenilirliğini değerlendirme imkânı sunar. Yanlılığı tespit etmeye yönelik istatistiksel testlerin performansının incelenmesi, ilgili istatistiksel testlerin kullanım zamanı, şekli ve uygulanmaya uygun oldukları araştırma koşulları hakkında bilgi sağlar. Bu tez çalışmasında, ikili değer alan verilerin meta analizinde funnel grafiği asimetri değerlendirmesinde yanlılık belirlemek için kullanılan literatürde yer alan Begg, Egger, Thompson, Schwarzer ve Harbord testlerinin Tip-Ⅰ hata oranları ve güçleri yönünden performansları incelenmiştir. Testlerin Tip-Ⅰ hatayı koruma ve güçleri yönünden performanslarının farklı çalışma sayıları, farklı örneklem hacimleri, farklı yanlılık dereceleri ve farklı hastalık-sonuç oranları durumlarında nasıl etkilendiği simülasyon senaryoları ile incelenmiştir. Yapılan simülasyon çalışmaları sonucunda Schwarzer ve Harbord testleri funnel grafiği asimetrisini tanımlamak için düşük istatistiksel güce, Begg, Egger ve Thompson testleri ise funnel grafiği asimetrisi olmadığında şişirilmiş Tip-Ⅰ hata oranlarına sahiptir. Ele alınan koşullarda, testler arasında her tür veri için kullanılabilecek yanlılığı saptamak için en iyi test yoktur. Testlerin performansları meta analizine dahil edilen çalışmaların sayısı, yanlılık seviyeleri, hastalık-sonuç oranları ve örneklem hacimleri ile değiştiğinden yanlılığı saptamaya yönelik yöntemler seçilirken bu değişkenlerin dikkate alınması gerekmektedir. Bu tez çalışmasında ele alınan simülasyon senaryoları sonucunda Tip-Ⅰ hata olasılık değerini koruma yönünde en iyi performansı meta analizine alınan çalışma sayısı, örneklem hacmi az ise Schwarzer testi, fazla ise Harbord testinin gösterdiği söylenebilir. Simülasyon senaryoları sonucunda testlerin yanlılığı tespit etme gücü bakımından performansları değerlendirildiğinde, en iyi performansı Egger testi göstermiştir.
Mediation analiz yöntemlerin karşılaştırılması
Yapılan araştırmaların çoğunda, iki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkilerin incelemeyi amaçlanmaktadır. Değişkenler arasında eğer herhangi bir ilişki tespit edilirse, ilişkinin yapısını ve yönünü belirlemek için araştırmacılar çeşitli istatistiksel yöntemlere başvurmaktadır. Bağımsız ile bağımlı değişken ilişkisine üçüncü bir değişkenin eklenmesi ile ilişkinin yönü, yapısı ve durumu bakımında daha fazla bilgi elde edilmektedir. Mediation analizde mediator değişken olarak adlandırılan üçüncü değişken, bağımsız bir değişkenin bir bağımlı değişkenini nasıl veya neden etkilediğini açıklamaktadır. Mediation analizi, bir bağımsız değişkenin toplam etkisini doğrudan ve dolaylı bileşenlerine ayırarak, bağımsız bir değişkenin bağımlı değişken üzerindeki etkisinin ne kadarının mediator yolları ile iletildiğini anlamaya çalışmaktadır. Bu tez çalışmasında mediation analiz yöntemlerinin performansları tam mediation ve kısmi mediation olması durumlarında yöntemlerin farklı çarpıklık ve basıklık katsayısı düzeylerinde, farklı örneklem büyüklüklerinde ve doğrudan ve dolaylı etki büyüklüleri için performansları Tip-I hata oranları ve istatistiksel güç bakımından incelenmiştir. Çalışma sonuçları göz önüne alındığında, araştırmacılar sadece Tip-I hata oranı ile ilgilendiğinde, dolaylı etki katsayıları, α=β=0 olduğunda Temel Mediation Bileşeni (TMB) ve yanlı-düzeltmeli bootstrap yöntemleri önerilmektedir. Dolaylı etki katsayıları α≠0, β=0, olduğunda TMB, Monte Carlo (MC) çarpımı, yüzdelik bootstrap ve yanlı düzeltmeli bootstrap yöntemleri önerilmektedir. Dolaylı etki katsayıları α=0, β≠0 durumlarda ise TMB, yüzdelik bootstrap ve yanlı düzeltmeli bootstrap yöntemleri önerilmektedir. Eğer sadece istatistiksel güç ile ilgilendiğinde, tam ve kısmi mediation durumlarına göz önüne alındığında, Freedman & Schatzkin, Clogg, TMB, Yüzdelik Bootstrap, yanlı-düzeltmeli bootstrap yöntemleri önermektedir. Araştırmacılar hem nominal değere yakın Tip-I hata oranı hem de yüksek istatistiksel güç ile ilgileniyorsa TMB ve Yanlı-düzeltmeli bootstrap yöntemleri önerilmektedir.
Sıralı üç sınıflı tanı grubu olması durumunda kullanılan üç boyutlu ROC analizi yöntemlerinin karşılaştırılması
Hastalık durumu üç sınıflı olduğunda bir tanı testinin performansının değerlendirilmesinde üç boyutlu ROC analizi kullanılmaktadır. Üç boyutlu ROC analizinde tanı testinin performansı ROC yüzeyi ve yüzey altında kalan hacim (ROC yüzeyi altındaki hacim-VUS) ile değerlendirilmektedir. Bu tez çalışması ile sağlık alanındaki çalışmalarda sıklıkla karşılaşılan üç sınıflı sıralı bir hastalık durumu olduğunda, hastaları bu sınıflardan birine ayırmada kullanılacak sürekli bir tanı testinin performansının değerlendirilmesinde kullanılan üç sınıflı ROC analizi yöntemleri incelenmiş, VUS için kullanılan tahmin edicilerin performansları farklı senaryolar altında simülasyon çalışması ile karşılaştırılmıştır. Simülasyon çalışmasından elde edilen sonuçlara göre her üç grubun da normal dağılıma sahip olduğu ve tanı testinin orta, yüksek ve çok yüksek düzeyde bir tanısal performansa sahip olduğu senaryolar için, VUS'un tahmininde kullanılan parametrik yöntemin parametrik olmayan yönteme göre belirgin bir üstünlük sağlamadığı görülmüştür. Ayrıca üç grubun da normal dağılımdan geldiği ve çok yüksek VUS değeri veren durumda; parametrik ve parametrik olmayan yöntemler arasındaki farkın tamamen ortadan kalktığı, örneklem büyüklüğünün HKOK ve yanlılık bakımından yöntemlerin performanslarına bir etkisinin olmadığı görülmüştür. Sağlıklı grubun tanı testinin normal, hasta grubun tanı testinin ise sağa çarpık dağılım gösterdiği orta düzeyde performansa sahip üç sınıflı bir tanı testi için, bütün örneklem büyüklüklerinde parametrik olmayan yöntemin parametrik yönteme göre daha iyi sonuç verdiği ve örneklem büyüklüğündeki artışla birlikte parametrik olmayan yöntemin parametrik yönteme göre üstünlüğünün arttığı görülmüştür.
İstanbul Büyükşehir Belediyesi'nin sosyal ve mali yönden istatistiksel yöntemlerle değerlendirilmesi
Bu tez yerel yönetimlerde, belirsizlik altında karar verme metotlarının uygulanması amacıyla hazırlanmıştır.Amaç kapsamında İstanbul ve İl Yönetiminin Örgütlenmesi adı altında İstanbul Büyükşehir Belediyesi ilgili bilgiler, bütçe ile ilgili analizler ve İstanbul Büyükşehir Belediyesi' nin Yöneticilerinin Profili Araştırması' na yer verilmiştir.İstanbul, konum, doğal yapı analizi, iklim, bitki örtüsü, nüfus ve göç, kentsel gelişme, ekonomik durum, sosyal ve kültürel hayat ve turizm başlıklarıyla incelenmiştir. İlin yönetimi, genelden Büyükşehir Belediyesi' ne inen bir şemayla ifade edilmiştir. İstanbul Büyükşehir Belediyesi de birçok açıdan ele alınmıştır: İstanbul' da Belediye Tarihi, İstanbul Büyükşehir Belediyesi' nin Görev ve Yetkileri, Örgüt Yapısı, İnsan Kaynakları, Fizikî Kaynaklar, Malî Yapı başlığı altında Gelirler ve Giderler.İkincil veri analizine başlamadan önce bütçe giderleri aylık, yıllık, alt birim ve birim bazında düzenlenmiştir. Harcama yetkisi verilen alt birimlere Varyans Analizi, aylık ve yıllık gerçekleşmelere zaman serileri analizleri ve gerek analitik bütçe ekonomik kodun 1. düzeyinin aylık verilerine gerekse yıllık ve aylık gerçekleşmelere çeşitli tahminler yapılmıştır. Birincil veri analizinde İstanbul Büyükşehir Belediyesi Yöneticileri' ne uygulanan anket çalışması yer almaktadır. Bu çalışmada, iş deneyimi, meslek-kamu-İBB-yurt içi tercihlerindeki nedenleri, Daire Başkanlığı-Müdürlük-İBB değerlendirmesi, İBB sistemine ilişkin memnuniyet derecesi, genel memnuniyet, demografik-kimlik bilgileri ile ilgili sorulara yer verilmiştir.
Sadakat ve iş memnuniyetinin ölçülmesine yönelik istatistiksel bir model
Günümüzde şirketler sürekli değişimin yaşandığı ve oyunun kurallarını rekabetin belirlediği bir ortamda faaliyetlerini sürdürmektedirler. Bu ortamda iyi bir performans elde edebilmenin kriteri olan esnek, hızlı ve akıllı hareket edebilmek için şirketler, kaynaklarım ve süreçlerini bu hedefler doğrultusunda yönetmelidirler. Şirketlerin yürüdükleri bu yolda en fazla değişkenliğe sahip ve en zor kontrol edilebilen parametre insan faktörüdür. Süreçler açısından müşteriyi, kaynaklar açısından da çalışanları temsil eden insan unsuru yüksek performansı hedefleyen şirketler için kritik faktördür. Bir şirketin başarısında büyük rolü olan insan faktörü ile ilgili değerlendirilmesi gereken temel konular ise sadakat ve motivasyon ile pazarın zorladığı esneklik, hız ve yaratıcılığı kurumun iş yapma tarzına dönüştürecek olan örgüt kültürüdür. Bu projede söz konusu kavramların ölçmeye dayalı olarak iyileştirilmesi ve yönetilmesi için istatistiksel bir model geliştirilmiştir. Büyük ölçekli bir firmada uygulanan amaca dönük tasarlanmış bir anketle elde edilen veriler istatistiksel yöntemlerle analiz edilmiştir. Böylece yukarıda bahsedilen kavramlar sayısal olarak ifade edilmiş ve ölçülebilir duruma getirilmiştir. Bu yaklaşımla insan kaynakları politika ve stratejilerinin belirlenmesinde şirket yönetimine destek ve rehber olacak bütünsel bir model geliştirilmiştir. Anahtar Kelimeler: Sadakat Düzeyi, Sadakat Unsurları, Örgütsel Analiz
Analysis of cancer dataset with statistical learning
Cancer continues to pose a significant global health challenge, underscoring the criticality of early and accurate diagnosis for enhancing treatment outcomes and patient well-being. The classification of cancer types assumes a pivotal role in tailoring treatment plans, minimizing unnecessary procedures, and optimizing therapeutic success. This thesis presents an extensive analysis of statistical learning algorithms and machine learning (ML) algorithms on breast cancer, lung cancer, and prostate cancer datasets. The primary objective was to evaluate the algorithms' performance in distinguishing between benign and malignant samples across diverse cancer types. To ensure robust and reliable results, a comprehensive steps of preprocessing techniques was implemented, encompassing data cleaning to address null values and duplicate records, data scaling for feature normalization, random over-sampling to tackle class imbalance, and an 80:20 data splitting ratio for training and testing. Additionally, cross-validation was employed to assess model generalization and robustness. The paramount importance of accurately diagnosing cancer types lies in its potential to significantly impact patient outcomes and guide treatment strategies. The results showcased impressive accuracies ranging from 95.8% using ridge logistic regression to 97.2% using lasso logistic regression for breast cancer. Similarly, ML algorithms, such as Decision Tree, SVM, Random Forest, and XGBoost, achieved accuracies between 93% using random forest to 98.6% using XGBoost for breast cancer. Additionally, lung cancer statistical learning algorithms demonstrated accuracies between 93.75% using Ridge regression to 96.87% using Lasso regression, while ML algorithms achieved accuracies from 95.83% using Decision tree to 98.95% using Random forest. For prostate cancer, statistical learning algorithms achieved accuracies between 74.11% using ElasticNet regression to 77.64% using Lasso regression, and ML algorithms achieved accuracies ranging from 63.53% using Decision tree to 75.29% using SVM. These findings underscore the effectiveness of both statistical learning and ML algorithms in cancer classification, affirming their potential applicability in real-world scenarios to advance cancer detection and diagnosis.
Genetik epidemiyolojide istatistiksel yaklaşımlar : Ailesel kümelenmede bir uygulama
Genetik Epidemiyolojide İstatistiksel Yaklaşımlar: Ailesel Kümelenmede Bir Uygulama Genetik ve çevrenin, hastalıkların sürecine katkısı keşfedildiğinden bu yana kanser hastalıkları da dahil olmak üzere, koroner arter hastalıkları, alerji ve psikiyatrik hastalıklar gibi bir çok hastalığın etiyolojisi daha karmaşık hale gelmiştir. Genetik ile ilgili araştırmalarda ilk basamak ailesel kümelenmenin ortaya konmasıdır. Bu bağlamda genetik epidemiyoloji, hastalık etiyolojisinde genetik faktörlerin oynadığı rolü araştırmada, klasik epidemiyolojik tasarım ve yöntemlerinin yerini alan, yeni bir çalışma alanıdır. Bu alanda istatistik yöntemler günümüzde giderek çeşitlenmektedir. Bu çalışma, hematolojik kanserli(Hem CA), solid kanserli (Solid CA) ve kanser olmayan(Kontrol) bireylerde ailesel kümelenmenin araştırılması için farklı istatistik yöntemlerin değerlendirilmesi amacıyla gerçekleştirilmiştir. Bu gruplarda ailesel kümelenmenin varlığını ortaya koyan 4 farklı istatistiksel yöntem sonuçları verilmiştir, bu yöntemler; İkili lojistik regresyon, Regressive lojistik regresyon, Genelleştirilmiş tahmin denklemleri (Generalized Estimation Equation-GEE) ve Tam çıkarsama (Exact Inference). Modellemede, SPSS 20.0 ve R paket programı kullanılmıştır. Bütün gruplar için alt kırılım, demografik bilgiler ve aile bilgileri karşılaştırılmıştır. Üç grubun birbiri ile karşılaştırılmasında cinsiyet, yaş, eğitim ve medeni durum anlamlı bulunmuştur(p<0,001). Çalışılan gruplarda, kardeş ve ailede hematolojik kanser olması farklılık göstermiş olup, odds oranları kardeşte 4,3, ailede OR:2,6 kat riski arttırdığı gözlenmiştir. Hematolojik kanserli grup ile kontrol grubu arasında yapılan ileri analizler incelendiğinde lojistik regresyon sonucunda eşler arasında akrabalık olması ve çevre etkilerinin çoğu denklemde yer almış, GEE yönteminde de aynı değişkenler anlamlı bulunmasının yanısıra ailede solid kanserli bireye sahip olmanın riski artıracağı gözlenmiştir(p=0,007). Regressive lojistik regresyonda kardeşlerin tüm bilgileri değerlendirilmiş, kardeşte grubun dahil olduğu hastalığa sahip olma durumunun, en çok solid kanserli grupta, sonrasında hematolojik ve en az kontrol grubunda ilgili kanser olasılığını arttırdığı görülmüştür. Tam çıkarsama yöntemi sonuçlarına göre, solid kanserli hastalığa sahip grupta ailesel kümelenme var iken diğer gruplarda aynı durumlardan söz edilememektedir.
Lojistik regresyon ve farklı sınıflama modellerinin performanslarının karşılaştırılması
Sağlık alanında sınıflama modelleri hastalıkların seyrinin tahmin edilmesinde ve tanı koymada sık kullanılan modellerdir. Bu modeller arasında en sık kullanılan ve en iyi bilineni Lojistik regresyon(LR) dur ancak son yıllarda kullanımı artan sınıflama modellerinin performansları konusunda henüz yeterli bilgiye sahip değiliz. Bu tezde kullanılan Karar Ağacı(KA), Random Forest(RF), Destek Vektör Makineleri(DVM) ve Naive Bayes(NB) sınıflama modelleri yanıt değişkenin iki değerli ve açıklayıcı değişkenlerin kategorik ve/veya sürekli olabildiği modellerden seçilmiştir. Bu tezde, LR yöntemi ile diğer yöntemlerin farklı örnek büyüklüğü, prevelans, açıklayıcı değişken tipi ve tanımlayıcılık katsayısı durumunda, etkileşim terimlerini bulunduran ve etkileşim terimlerini bulundurmayan 2 farklı model ile veri setleri üretilerek sınıflama modellerinin performanslarının karşılaştırılması amaçlanmıştır. Ayrıca literatürden alınan 12 gerçek veri seti için performansları karşılaştırılmıştır. Genel olarak etkileşim terimlerini bulundurmayan modelde NB yönteminin performansı diğer yöntemlerden daha yüksek ve LR yöntemi ile benzer sonuçlar verdiği gözlenmiştir. Etkileşim terimlerini bulunduran modelde, düşük örnek büyüklüğünde NB yönteminin diğer yöntemlerden daha iyi performans göstermiştir. Orta ve büyük veri setlerinde DVM ve RF yöntemlerinin daha iyi performans göstermektedir. Bunula birlikte KA ve DVM yöntemleri düşük prevalans, düşük tanımlayıcılık katsayısı ve küçük örnek büyüklüğünde sınıflama yapamadığı durumların çok fazla olduğu(%50) gözlenmiştir. Gerçek veri setleri analizlerde DVM ve RF yöntemleri daha iyi performans gösterdiği gözlenmiştir. Anahtar kelimeler: Lojistik Regresyon, Prevalans, doğrusallık, Karar Ağacı
Faktör analizi yaklaşımının medikal verilerde kullanımı: Kardiyoloji alanına bir uygulama
Faktör Analizi Yaklaşımının Medikal Verilerde Kullanımı: Kardiyoloji Alanına Bir Uygulama Faktör analizi aralarında yüksek ilişkinin olduğu düşünülen çok sayıda değişkenin anlaşılmasını ve yorumlanmasını kolaylaştırmak için veriyi daha az sayıda boyuta indirgemek amacıyla kullanılan çok değişkenli bir analiz yöntemidir. Faktör analizi yöntemi günümüz araştırmacıları tarafından özellikle sosyal bilimlerde ölçek geliştirme, bir duruma neden olan özelliklerin gruplanmasında ve incelenmesinde tercih edilir. Sağlık alanında yapılan çalışmalarda ise genellikle amaç bir sonuç ile birçok neden arasındaki ilişkiyi göstermektir. Bu nedenle bu çoklu ilişkinin boyut indirgeme yöntemleri kullanılarak daha kolay anlaşılır hale getirilmesi mümkün olabilmektedir. Bu tez çalışmasında, faktör analizi yaklaşımın sağlık alanından elde edilen medikal verilerde alternatif kullanım alanlarının gösterilmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla, kardiyoloji alanından elde edilen kalp yetmezliği tanılı hastalarda hastane ölümünü belirlemede kullanılan belirteçler incelenmiştir. Faktör analizi ile oluşturulan faktörler kullanılarak bu belirteçlerin mortaliteyi (ölümü) belirleme becerilerinin artırılabileceği gösterilmiştir. Tezde kullanılan veri, Adana Numune Eğitim ve Araştırma Hastanesi Seyhan Uygulama Merkezi kardiyoloji servislerine 2014-2016 yılları arasında kalp yetmezliği tanısıyla yatırılmış ve yatış sırasında exitus olan 196 hasta ile 567 tedavi hastası verilerinden oluşmaktadır. Bu hastaların, hastane ölümleri üzerinde etkisi olan 35 belirteç değeri kaydedilmiştir. Bu belirteçler kullanılarak yapılan faktör analizi ile elde edilen yeni faktörlerin ölümü belirlemedeki başarıları ölçülmüştür. Oluşturulan bazı faktör yapılarının mortaliteyi belirleme başarısının, belirteçlerin bireysel başarısından daha yüksek olduğu bulunmuştur. Farklı faktör analizlerinde aynı faktörde genellikle bir araya gelen LDH ve AST değişkenlerinin, QRS süresi, QT-interval değeri ve EF değerlerinin sınıflama başarıları oluşturulan faktörlerde daha yüksek olmasından dolayı bu belirteçlerin bireysel kullanımı yerine faktör oluşturarak kullanımının daha uygun olacağı sonucuna varılmıştır. Bu tezde, yüksek iç ilişkili medikal verilerde faktör analizi yönteminin alternatif bir kullanım alanı incelenmiştir. Bu kullanım şekliyle oluşturulan faktörler kullanılarak belirteçlerin sınıflama başarılarının arttırabileceği gösterilmiştir. Bu tez ile bu yöntemin, sağlık alanından elde edilen özellikle yüksek iç ilişkili değişkenleri içeren verilerde, ileri analiz teknikleri kullanılmadan önce iç ilişkinin etkisinin kısmen azaltılması için kullanılabileceği ve bu yöntemle analiz sonucunda elde edilen bilgi miktarının arttırılabileceği sonucuna varılmıştır. Anahtar kelimeler: Faktör analizi, kalp yetmezliği, mortalite, ROC eğrisi altında kalan alan değeri
Bireye özgü tedavi seçiminde çok kriterli karar verme yöntemleri
Kanser hastalarının kanserden ölüm oranı günümüzde düşmekte, kanserin görülme sıklığı ise ne yazık ki artmaktadır. Dünya Sağlık Örgütü verilerine göre, 2030 yılında 21 milyon yeni kanser vakası görüleceği ve 13 milyon insanın kanserden öleceği tahmin edilmektedir. Bu bağlamda kanser araştırmaları büyük önem taşımaktadır. Kanser hastalığının tedavisinde onkoloji alanında daha efektif ve hedefe yönelik olan, "bireye özgü tedavi" yaklaşımı giderek yaygınlaşmaktadır. Bu sayede hastalarda daha etkin tedaviler ile başarı şansı artmakta, istenmeyen yan etkilerden uzaklaşılmaktadır. Hastadan alınan tümör örnekleri gerekli taramalardan geçirilerek, hastanın tümör özellikleri ortaya çıkarılmakta, en etkili ilaçlar tespit edilerek bireye özgü kanser tedavileri tasarlanmaktadır. Kanser tedavilerinde artık çok fazla sayıda ilaç-tedavi rejimi bulunmaktadır. Bireye özgü tedavilerin önemli bir ayağı hangi kemoterapi ilacının hangi hastaya uygun olacağına karar vermektir. Hangi molekülün hangi hastaya yararlı olacağını belirlediğimiz gibi hangi kemoterapi ilacının hangi hastada ne sürede ve hangi sıralamada verileceğinin saptanması da gerekmektedir. Böylece tedavi sürecinde daha doğru, yan etkileri daha az ve daha etkin bir karar ile ilerleme sağlanabilir. Çok sayıda tedavi rejimi bulunmasının yanı sıra hastaların prognozunu ve tedaviye yanıtlarını etkileyen çok sayıda farklı kriter de bulunmaktadır. Bu süreçte klinisyenlerin bireye en uygun tedavinin seçiminde kullanabileceği Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) Yötemleri'nin kullanılması yarar sağlayacaktır. ÇKKV; amaçların belirlenmesi, kriterlerin oluşturulması, alternatifin belirlenmesi, alternatifin kriterlere göre değerlendirilmesi, genel değerlendirme ve karar, kararın incelenmesi ve geri dönüm şeklindedir. Çok kriterli problemlerinin çözümünde çok fazla sayıda teknikle birlikte, gelişen teknoloji sayesinde bu tekniklerin uygulanmasına elverişli bilgisayar programları aracılığı ile problemi çözmeye çalışan araştırmalara, klinisyenlere, yöneticilere ve karar vericilere oldukça büyük kolaylıklar getirmektedir. Bu çalışmada; günümüzde giderek yaygınlaşan "bireye özgü tedavi" seçeneklerinin seçim, sınıflama ve sıralamasını belirleyebilmek için ÇKKV Yöntemleri olan Analitik Hiyerarşi Prosesi(AHP), VIKOR, ELECTRE, TOPSIS ve PROMETHEE yöntemlerinin kullanılması ve elde edilen sonuçlarla yöntemlerin birbirleriyle ve hastanın gerçek prognozu ile karşılaştırılması amaçlanmaktadır. Onkoloji bölümünden elde edilen veri setinde hastanın risk faktörleri, hematolojik parametreleri, tedaviye yanıt, sağkalım süresi, nüks, prognoz gibi değişkenleri kullanılarak ÇKKV Yöntemleri uygulanmıştır. Bu kapsamda, örnek veri kümelerindeki kriterlerin ağırlıklarının Eşit Ağırlık, Entropi, CRITIC, Standart Sapma, İstatistiksel Varyans Prosedürü yöntemleri kullanılarak saptanması ve bireysel tedavi seçenekleri seçim ve sıralamalarının belirlenmesi için ise AHP (Analitik Hiyerarşik Süreç), VIKOR, ELECTRE, TOPSIS ve PROMETHEE yöntemleri kullanılmıştır. Kriterlerin ağırlıkları Eşit ağırlık, Entropi, CRITIC, Standart Sapma, İstatistiksel Varyans Prosedürü yöntemleri ile belirlenmiştir. Sonraki aşamada bireysel tedavi seçeneklerinde seçim ve sıralamalarının belirlenmesinde ÇKKV Yöntemleri karşılaştırılmalı olarak değerlendirilmiştir. Analizler sırasında Microsoft Excel, Visual PROMETHEE ve konuyla ilgili paket programlardan yararlanılmış ve kodlama yolu ile özgün bir analiz programı geliştirilmiştir. Akciğer kanseri veri setinde tedavi seçiminde Ağırlıklandırma Yöntemleri ile ağırlıkları belirlenen karar kriterleri 5 farklı ÇKKV Yöntemi ile analiz edilmiş ve en uygun tedavi seçimi belirlenmiştir. Elde edilen sonuçlar, yöntemler arasında fark olmadığını göstermiş, seçilen tedavinin doğru seçim olduğu hastanın sağkalımı ve uzman görüşü tarafından onaylanmıştır. Günümüzde giderek yaygınlaşan bireye özgü tedavi seçeneklerinin seçim, sınıflama ve sıralamasını belirleyebilmek için ÇKKV Yöntemleri'nin uygulanabileceği ve klinisyenlere, bireye özgü en etkin tedaviyi seçme ve prognozu tahmin etme süreçlerinde istatistiksel araçları kullanma olanağı sağlanabileceği görülmüştür.
Bilgilendirici küme boyutuna sahip kümelenmiş verilerin marjinal modellemesi için yeni bir yaklaşım
Kümelenmiş verilerdeki en önemli özellik, gözlemlerin bilinen kümeler içinde birbirine bağlı olmasıdır. Kümelenmiş veri analizi, hem bireysel düzeydeki faktörlerin hem de küme düzeyindeki faktörlerin sonuç değişkeni üzerindeki etkilerinin incelenmesini sağlar. Kümelenmiş verilerdeki bu etkilerin marjinal modellenmesinde genelleştirilmiş kestirim eşitliği (GEE) kullanılır. Elde edilen sonuç değişkeni ile kümenin büyüklüğü arasındaki bağımlılığı ifade eden bir kavram olan bilgilendirici küme boyutu (ihmal edilemez küme boyutu), kümelenmiş veri yapılarında özel bir durumdur. Bu durumda, marjinal model esas olarak iki farklı yaklaşımla modellenir ve tahminler yapılır. Bu yaklaşımlar, küme-içi yeniden örneklendirme (WCR) ve küme ağırlıklı genelleştirilmiş kestirim eşitliği (CWGEE)'dir. Kayıp veri durumunda kümelenmiş verilerin marjinal modellemesinde ağırlıklı GEE(WGEE) ve iki katlı robust GEE(DR-GEE) yaklaşımları kullanılır. WGEE yaklaşımının bir adımı olan ters olasılık ağırlığı küme boyutuna göre ifade edildiğinde CWGEE yaklaşımı WGEE yaklaşımının özel bir formu olarak tanımlanmış olur. Bu çalışmada, DR-GEE yaklaşımının WGEE yaklaşımına alternatif olmasına dayanarak DR-GEE yaklaşımının, CWGEE için de alternatif bir yaklaşım olabileceği varsayımı ile yola çıkılmıştır. DR-GEE yaklaşımının küme boyutuna göre ağırlıklandırılması için iki farklı yöntem önerilmiştir. Amaç, çalışmada önerilmiş olan DR-GEE(1) ve DR-GEE(2) yöntemlerinin mevcut yaklaşımlarla karşılaştırılmasıdır. Gerçek veri seti olarak periodontal hastalık varlığına neden olan faktörleri 6 açıklayıcı değişken ile belirlemek amacıyla 206 bireyin dahil edildiği bir çalışmanın verileri kullanılmıştır. Simülasyon çalışması ise tek açıklayıcı değişken içerecek şekilde tasarlanmış ve farklı örneklem büyüklüklerinde (50, 100, 200 ve 500), farklı küme büyüklüklerinde (10, 20 ve 50) 100 tekrarlı simüle edilmiş verilerle parametre tahminleri elde edilmiştir. Parametre tahminleri öncelikle GEE, WCR ve CWGEE yaklaşımı ile değerlendirilmiş, daha sonra çalışmanın amacına yönelik olarak yeni önerilen çıkarsama yöntemlerine (DR-GEE(1) ve DR-GEE(2)) ilişkin değerlendirmeler yapılmıştır. Mevcut üç ve önerilen iki çıkarsama yaklaşımının karşılaştırılması sonucunda; GEE, yanlılık bakımından en düşük performansa sahip olan yaklaşımdır. Bilgilendirici küme boyutu literatüründe önerilen CWGEE yaklaşımı, en iyi performansa sahip olan yaklaşım iken WCR yaklaşımı, performans bakımından GEE ve CWGEE yaklaşımlarının arasında yer almıştır. Tez kapsamında ikinci önerilen yöntem olan DR-GEE(2) yaklaşımının, yüksek küme büyüklüğü ve küme sayısı senaryolarında yanlılık bakımından en iyi performansa sahip olduğu, CWGEE ve WCR yaklaşımlarına alternatif olarak kullanılabileceği ortaya konmuştur.
Hastaneye yeniden yatışın regresyon yöntemleri ile incelenmesi
Birçok alanda olduğu gibi sağlık alanında da sıklıkla kullanılan regresyon analizinde incelenen bağımlı değişkenin yapısına göre farklı modeller kullanılmaktadır. Bağımlı değişken kesikli yapıda olduğunda poisson regresyon ve negatif binom regresyon en sık kullanılan regresyon modelleridir. Bu regresyon modelleri ile sayımın olasılığı, poisson ve negatif binom dağılımları ile modellenmektedir. Poisson ve negatif binom regresyonda ilgilenilen olayın gözlenen sayısı olan bağımlı değişken kesikli, sayılabilir yapıda iken bağımsız değişken için herhangi bir sınırlama getirilmemiştir. Bazı durumlarda bağımlı değişkende sıfır değeri çok fazla gözlenmektedir ve poisson ile negatif binom dağılıma uyumu bozmaktadır. Bu gibi durumlarda sıfır değer ağırlıklı modeller daha iyi uyum gösterebilmektedir. Hastaneden taburcu olmuş hastanın belirli bir süre içerisinde tekrar hastaneye başvurması yeniden yatış (yeniden yatış) olarak tanımlanır. Sağlık harcamalarını azaltmak, hasta bakım kalitesini yükseltmek, sağlık hizmetlerinin verimliliğini ve sağlıkta kaliteyi arttırmak için hastaların hastaneye yeniden yatış sayısını etkileyen faktörlerin değerlendirilmesi önemlidir. Bu tez çalışmasındaki amaç, hastaların yeniden yatış durumları ve yeniden yatışı etkileyen faktörlerin regresyon yöntemleri kullanılarak veriye en uygun regresyon yöntemi ve model seçiminin incelenmesidir. Eldeki tüm değişkenlerin geriye doğru seçim yöntemi uygulandığında, AIC, BIC ve LL değerlendirilerek ve uygulanan Vuong testi ile, sıfır değer ağırlıklı negatif binom modelin en uygun regresyon modeli olduğu gözlenmiştir. Bu modelde Sayım Bileşeninde; Sabit, Yaş, Histopatoloji, Komplikasyon ve Ameliyat grubu. Sıfır Bileşeninde ise; Yatış Süresi(gün), Histopatoloji ve Komplikasyon değişkenleri anlamlı bulunmuştur. Anahtar sözcük: Regresyon analizi, yeniden yatış, poisson regresyon, negatif binom regresyon, Sıfır değer ağırlıklı regresyon analizi
Rüzgâr enerji potansiyelinin istatistiksel yöntemler ve genetik algoritmayla hesaplanması
İnsanlık tarihi boyunca nüfusun artması ve mevcut enerji kaynaklarının zamanla yetersiz kalması, insanoğlunu farklı enerji kaynakları arayışı içine sokmuştur. Günümüzde fosil enerji kaynaklarının hızla tükenmesi ve artan çevresel kaygılar yenilenebilir enerji türlerine olan ilgiyi artırmıştır. Yenilenebilir enerji türleri içinde rüzgâr enerjisine olan ilgi son yıllarda oldukça artmıştır. Bir bölgeye rüzgâr enerjisi alanında yatırım yapmak için öncelikle bölgedeki rüzgâr hızının uzun süreli ölçümlerle takip edilip bölgenin rüzgâr enerjisi potansiyelinin belirlenmesi gerekmektedir. Rüzgâr enerjisi potansiyelinin belirlenmesinde en önemli değişken rüzgâr hızıdır ve rüzgâr hızının etkin bir şekilde modellenmesi hem yapılacak yatırımın kârlılığının değerlendirilmesi hem de uygun türbin modellerinin seçimi için oldukça önemlidir. Rüzgâr hızının modellenmesinde farklı dağılımlar kullanılmaktadır. Bu tez çalışmasında rüzgâr hızı modellemesinde yaygın olarak kullanılan istatistiksel dağılımlardan Weibull, gamma, normal ve log-normal dağılım ile bu dağılımların iki tepeli karma formları üç farklı bölgede ölçülen rüzgâr hızı gözlemleri kullanılarak karşılaştırılmıştır. Model parametreleri en çok olabilirlik yöntemi ile tahmin edilmiş, tahmin edicilerin optimizasyonunda Newton-Raphson (NR), Broyden-FletcherGoldfarb-Shanno, Nelder-Mead ve Benzetimli Tavlama (BT) metotları kullanılmıştır. Karşılaştırmalar sonunda iki tepeli karma Weibull (WW) dağılımın başarılı dağılımlardan biri olduğu belirlenmiştir. Sonraki kısımda WW dağılımının en çok olabilirlik tahmin edicilerinin elde edilmesi için Beklenti Maksimizasyonu (BM) algoritmasına ve bootstrap tekniğine dayalı bir arama uzayına sahip genetik algoritma (GA) yöntemi önerilmiş, önerilen yöntem NR, BM ve BT metotlarıyla karşılaştırılmıştır. Kolmogorov-Smirnov test istatistiği, kök ortalama hata kare, belirlilik katsayısı ve deficiency kriterlerine göre önerilen GA metodu diğer metotlardan daha etkin tahminler sunmuştur. Anahtar Kelimeler: Genetik Algoritma, Sonlu Karma Dağılımlar, Weibull dağılımı, Beklenti Maksimizasyonu Algoritması, rüzgâr hızı modellemesi
Deprem ile iyonküredeki toplam elektron içeriği arasındaki ilişkinin araştırılması
Yer'in iyonküresi, uzay-havası incelemelerinde önemli bir etkendir ve bu nedenle iyonkürenin değişkenliğinin incelenmesi, başta iyonküre fiziği ve radyo iletişimi olmak üzere birçok alanda önemlidir. İyonküreyi karakterize eden temel parametreler, yükseklik, enlem, boylam, jeomanyetik işleklik, Güneş işlekliği ve sismik hareketlilikle değişimler gösteren elektron yoğunluğudur. İyonküreyi karakterize eden bir diğer parametre ise atmosferde bir yol boyunca hesaplanan serbest elektronların miktarına eşit olan Toplam Elektron İçeriğidir (TEİ). TEİ ölçümleri, uzay havasındaki değişimleri sergilemeye olanak sağlar. Yerküresel Konumlama Sistemi (YKS), yeryüzüne dağılmış istasyon ağlarıyla yerküresel olarak TEİ kestirimleri yapmak için çok yaygın olarak kullanılan bir sistemdir. Bu çalışmada, Japonya ve Çin'de konumlanmış sekiz YKS istasyonundan ve Türkiye'de konumlanmış on bir TUSAGA-Aktif YKS istasyonundan elde edilen TEİ verileri, Çapraz İlinti Katsayısı (ÇİK), simetrik Kullback-Leibler Mesafesi (KLD), L2-Normu (L2N), kayan pencere istatistiksel analizi ve Dağılımlar Iraksaklığı (DI) ile Dağılımlar Farkı (DF) yöntemleri kullanılarak iyonkürenin sakin günlerini, şiddetli jeomanyetik fırtınaların yaşandığı günlerini ve güçlü depremlerin yaşandığı günlerini kapsayan üç dönem için karşılaştırılmıştır. Buna göre, birbirine 340 km mesafe alanında bulunan istasyonlar için KLD ve L2N yönteminin sismik hareketliliği, jeomanyetik bozulmadan ve sakin durumlardan ayırabildiği gözlenmiştir. Her bir istasyonun üç dönem için elde edilen TEİ değerleri, ÇİK, KLD ve L2N yöntemleri kullanılarak ortalama bir sakin günde elde edilen TEİ değeriyle karşılaştırıldığında sadece KLD ve L2N yöntemlerinin deprem merkezine en fazla 150 km uzaklıkta olan istasyonlar için sismik hareketliliğin neden olduğu bozulmayı seçebildiği görülmüştür. Her bir istasyonun üç dönemi için elde edilen TEİ değerleri ardışık günler arasında karşılaştırıldığında ise, ÇİK, KLD ve L2N yöntemlerinin üçünün de iyonküredeki jeomanyetik bozulmayı çok iyi ölçebildiği gözlenmiştir. Ayrıca çalışma kapsamında kayan pencere istatistiksel analizi kullanılarak TEİ değerlerinin kestirilen değişinti sınırları her bir istasyon ve üç dönem zaman aralığı için hesaplanmıştır ve ÇİK, KLD, L2N yöntemlerinin bu analiz yöntemiyle iyonküredeki bozulmaları seçmek için kullanılabilir yöntemler olduğu gözlenmiştir.
A neural-statistical modeling approach for keystroke recognition algorithms
The main problem of the computer and information systems is the security, which is to protectthe system from the attacks of imposter or unauthorized users. In order to supply bettersecurity, it must be determined clearly while system access that if the claimed one isauthorized user known by the system or not.Recently, biometric security systems technology is developed and added to the typicalauthentication systems , which are consist of username and PIN or password query, aiming toget higher security in system access.The keystroke pattern recognition system is chosen as one of the biometric security systemand proposed to perform a classification in this thesis. In order to achieve this, a perspective isdeveloped under the knowledge of the classification algorithms used earlier in keystrokepattern recognition systems. According to this, a model is designed which uses hybridcombination of two different algorithms. One of them is the statistical algorithm which is thevery firstly used one in pattern recognition and the other one is the neural networks. In themodel, the statistical algorithm formulations are embedded into the neural networkarchitecture. Designed algorithm model is described in detail and tested with sample userdatasets and performance results are presented.When thinking about need of new approaches in the classification algorithms in keystrokepattern recognition, this study can be a starting point to further enhancements with itsperspective on the subject.
Coğrafyada mekânsal istatistik yöntemleri kullanarak trafik kazalarının analizi: İzmir şehir örneği
Dünya genelinde farklı ulaşım türleri kullanılmaktadır. En yaygın kullanılan ulaşım türleri hava yolu, deniz yolu, demir yolu ve karayoludur. Çalışma konusu karayolu ulaşım türü içerisinde yer almaktadır. Karayolu ulaşımının olumlu sonuçları olduğu gibi olumsuz sonuçları da bulunmaktadır. Olumsuz sonuçlarından birisi de trafik kazalarıdır. Çalışmanın odak noktası bu konu üzerinedir. Çünkü trafik kazası sonucunda birçok kişi yaralanmakta veya ölmektedir. Türkiye'de 2010-2014 yılları arasında yaklaşık olarak 1.2 milyon trafik kazası meydana gelmiştir. Toplam kazaların %88'i maddi hasarlı gerçekleşirken %12'si ölümlü-yaralanmalı sonuçlanan trafik kazalarıdır. Trafik kazaları sonucunda 2010-2014 yılları içerisinde 3 768 kişi ölürken 255 507 kişi yaralanmıştır. Ayrıca Türkiye'de 2010-2014 yılları arasında her yıl yaklaşık olarak 1 milyon ve her gün 2 700 araç trafiğe dahil olmaktadır. Dolayısıyla bu tür çalışmaların önemi gün geçtikçe artmaktadır. Çalışma alanı olarak İzmir şehri seçilmiştir. Çalışma alanındaki on bir ilçe sınırı içerisinde meydana gelen trafik kazaları incelenmiştir. Trafik kaza verileri iki kurumdan elde edilmiş ve 2010-2014 yıllarını kapsamaktadır. Bunlar İzmir Emniyet Genel Müdürlüğüne bağlı Trafik Denetleme Şube Müdürlüğü ile Sigorta Bilgi ve Gözetim merkezidir. İzmir şehrinde toplam beş yıla ait 31 169 trafik kaza noktası işlenmiştir. Toplam beş yılda trafik kazaları sonucunda 126 ölüm gerçekleşirken 23 640 yaralanmalı kaza meydana gelmiştir. İzmir'de 2010-2014 yılları arasında her yıl ortalama 47 binden fazla ve her gün 130'dan fazla araç trafiğe dâhil olmaktadır. Tezin amacı trafik kazalarının değişkenlere göre hangi alanlarda yoğun olarak gerçekleştiğini tespit etmektir. Araştırma başlanmadan önce araştırma soruları ve alt problemleri oluşturulmuştur. Çalışmada alt problemlere bağlı olarak nokta yoğunluk, çizgi yoğunluk ve mekânsal otokorelasyon analizleri gerçekleştirilmiştir. Çalışma sonucunda trafik kazalarının alt problemlere göre ve değişkenlere göre kümelendiği alanlar tespit edilmiştir. Tezin sonucunda trafik kazalarının yoğun olarak merkezi iş alanları ve yerleşim alanları içerisinde gerçekleştiği ortaya çıkmıştır. Ayrıca Konak ilçesinde bulunan merkezi iş alanlarına bağlantı sağlayan karayolları üzerinde trafik kazaları yüksek sayıda gerçekleştiği, çalışma sonucunda ortaya konmuştur. Trafik kazalarının yoğun olarak bu bölgelerde meydana gelmesinin sebebi kent çekim merkezinin bir ilçede bulunmasıdır. Anahtar Kelimeler: Mekansal Analiz, Mekansal İstatistik, Trafik Kazası, İzmir
İstatiksel uygulamalarda varyans analizi yöntemi
Varyans analizi uygulamalı istatistiğin önemli konularından biridir. Kullanım alanı olarak ölçümsel değerlendirmeye dayanan ve deneysel çalışmaların sonuçlarını yorumlamada büyük kolaylıklar sağlayan bir yöntemdir. Bu yöntem, parametrik test varsayım koşullarının sağlanması durumunda, ölçümsel özellikteki sürekli değişkenlerin yorumlanmasına kolaylıklar sağlamaktadır. İkiden fazla bağımsız gruplararası ortalama farkları öneminin test edilmesi, özellik ve uygulanabilirlik yönünden etkilerin incelenmesi için sonuçların yorumlanmasındaki yararları vardır. İstatistiksel uygulamalarda varyans analizi yöntemi için gerekli, olan koşul ve kurallar birlikte incelenmiştir.
İstatistiksel uygulamalarda kovaryans analizi ve hipertansif, sağlıklı gebe kadınlarda yaş, ortalamaya artelyel basınç değişkenlerinin değerlendirilmesi
İstatistiksel yöntemler bilimsel araştırmalarda önemli ve geniş bir kullanım alanına sahiptirler.Özellikle Kovaryans Analizi regresyon yönteminin prensipleriyle varyans analizinin prensiplerini birleştiren bir yöntemdir. Uygulamalı istatistiğin önemli bir yöntemi olan Kovaryans Analizi deneysel çalışma sonuçlarını açıklamada büyük avantajlar ve kolaylıklar sağlamaktadır.Yöntem deneysel çalışmalarda ki varyansı azaltmak için geliştirilmiştir.Sonuç olarak model,yarı deneysel çalışmalarda istatistiksel kontrolü yapmak için geliştirilmiş önemli bir yöntemdir.Modelin güçlü varsayımları olması nedeniyle sonuçlarda ki duyarlılık daha fazladır. Ancak araştırıcılar.modelin sınırlayıcı varsayımlarına yeterince dikkat etmedikleri takdirde yöntemi yanlış kullanmaları kolaylaşır. İkiden fazla bağımsız gruplar arası ortalama farkları öneminin test edilmesi,özellik ve uygulanabilirlik yönünden etkilerin incelenmesi için sonuçların yorumlanmasında ki yararlan vardır. Çalışmamız da Kovaryans Analizinin içeriği,gerekli kuralları tartışılarak örnekle açıklanmıştır.
Bilişimde ontoloji kavramı ve istatistik ontolojisi
Günümüzde web sayfaları, kullanıcılarına yapısal olmayan, dinamik, dağınık ve hızla büyüyen bir veri yığını sunmaktadır. Bu yığın verilerin ne anlama geldiği ve birbirleri ile olan ilişkileri bilinmemektedir. Günümüzdeki web sayfaları bireylerin okuması için tasarlanmıştır. İçeriğindeki bilgilerin birbirleri ile olan anlamsal ilişkileri belirtilmemiş, sadece insanların kolaylıkla okuyabileceği şekilde düzenlenmiştir. Bu nedenle web sayfalarının içeriğini sadece insanlar anlamlandırabilmektedir. Bilgisayar programlarının web sayfalarını okuyup işlemesi ve anlamlandırması mümkün değildir. Bunu sağlamak için yeni bir yaklaşım gerekmektedir. Bu konuya ilk olarak Tim Berners Lee değinmiş ve anlamsal web kavramını öne sürerek çözüm önerisinde bulunmuştur. Anlamsal webde bilgiler bilgisayarların da anlayabileceği şekilde tanımlanmakta ve birbirleri ile olan anlamsal ilişkileri düzenli bir yapıda verilmektedir. Ontolojiler, anlamsal webde bilginin anlamlı paylaşılabilmesi için kullanılmaktadırlar. Ontolojiler sayesinde sınıflandırmanın ötesinde kavramlar arasında anlamsal ve mantıksal bağlantılar kurabilmek mümkün olacaktır. Bu çalışmada, bilişimdeki ontoloji kavramının tanıtılması amaçlanmaktadır. Bu kapsamda kısaca web'in gelişiminden ve anlamsal web kavramından bahsedilmiş, daha sonra ontoloji kavramı açıklanmış ve istatistik ontolojisi oluşturulmuştur. Oluşturulan istatistik ontolojisi, kullanıcıların doğru istatistiksel testi seçmesine yardımcı olan bir web uygulamasında kullanılmıştır.
Bağımsız denetim firmalarının kanıt toplamada istatistiki örnekleme yöntemini kullanması
Bu çalışmada Türkiye'de bağımsız denetim yapan firmaların, denetim çalışmaları sırasında görüşlerine dayanak oluşturacak kanıtları toplarken, Bağımsız Denetimde Örnekleme (BDS530) Standardında yer alan İstatistiki Örnekleme yöntemini ne ölçüde kullandıklarına ve istatistiki örneklemeyi yöntemini kullanan firmaların bunu hangi metodolojiler ile gerçekleştirdiğine ilişkin yüz yüze görüşülerek ön araştırma yapılmıştır. Bu görüşmeler anket sorularına zemin oluşturmak amacıyla gerçekleştirilmiştir. Aynı zamanda bağımsız denetim firmalarının hangi kanıt toplama tekniklerini uygularken istatistiki örnekleme yöntemini kullandığı, bu doğrultuda istatistiki örnekleme yöntemini kullanan firmaların bu yöntemin avantajlarının neler olduğu ve istatistiki olmayan (iradi)örnekleme yönteminin dezavantajlarının neler olduğu hakkında bir görüşe varabilmek için anket soruları hazırlanmıştır. Anket Türkiye'de yer alan yüz kırk altı bağımsız denetim firmasına gönderilip, firmalardan cevaplandırılması istenmiştir. Toplamda gönderilen anketlerden otuz altı tanesine cevap alınmış olup, bu firmaların beş tanesi Türkiye'de faaliyet gösteren ilk beş büyük firmaya aittir. Değerlendirme yapılırken ankete katılan firmalar; çalışan sayısı, denetçi sayısı vb. ölçütlere bakılarak ilk beş büyük firma ve diğer firmalar şeklinde ayrıma tabi tutulmuş olup öncelikle ayrı ayrı değerlendirilmiş ve daha sonra tüm firmalar birlikte değerlendirilerek nihai sonuca ulaşılmıştır. Araştırma teknikleri literatüründe, tanımlayıcı araştırmalarda örnek çapı küçükse, ana kitlenin yüzde yirmisine ulaşmanın yeterli olduğu genel kabul görmektedir. Bu çalışmada ulaşılan firmaların sayısı %24,7'sine ulaşılmış olup, elde edilen sonuçların geneli yansıttığı düşünülmektedir. Anketimizde daha büyük ölçekle yola çıkamamamızın nedeni sektörde buna yönelik değişkenlerin tam manasıyla tespit edilememiş olması olabilir. Yeni değişkenler sorgulanıp eklenerek, daha fazla ve daha sağlam bir ölçekle yola çıkılarak yapılacak çalışmanın ileride daha faydalı olacağı düşünülmekte, bu çalışmanın da ilerideki bu çalışmalara kaynak oluşturması umut edilmektedir. Anahtar Kelimeler: Kanıt Toplama Teknikleri, Örnekleme, İstatistiki ÖrneklemeYöntemleri, İstatistiki Örnekleme Yönteminin Avantaları, İstatistiki Olmayan (İradi) Örnekleme Yönteminin Dezavantajları.
Anadolu ve italyan mandalarında canlı ağırlık ve bazı vücut ölçülerinin çok değişkenli istatistiksel yöntemler ile incelenmesi
Bu araştırmada Afyonkarahisar şartlarında yetiştirilen Anadolu ve İtalyan mandalarının vücut ölçüleri ile canlı ağırlık değerlerinin tahmin edilmesi amacıyla çoklu doğrusal regresyon analizi kullanılmıştır. Anadolu ve İtalyan mandalarının vücut ölçüleri bakımından homojen ve heterojenliğinin belirlenmesi amacıyla aşamalı kümeleme yöntemleri kullanılmıştır. Çalışmada, Afyonkarahisar ilinde bir işletmede bulunan farklı yaşlarda 75 Anadolu ve 75 İtalyan mandasına ait vücut ölçüleri ve canlı ağırlık verileri kullanılmıştır. İtalyan mandalarında her yaş grubu için ortalama canlı ağırlık değerleri, Anadolu mandalarından yüksek bulunmuştur. Yaşa göre düzeltilmiş canlı ağırlık ortalaması Anadolu mandalarında 612,54±70,47 kg, İtalyan mandalarında ise 671,48±53,99 kg olarak bulunmuştur. Ek olarak, Anadolu mandasına ilişkin cidago yüksekliği, beden derinliği, sağrı genişliği ve canlı ağırlık ölçüleri üzerinde yaşın etkisinin farklı düzeylerde (p<0,05; p<0,001) önemli olduğu belirlenmiştir. İtalyan ırkında ise cidago yüksekliği, beden derinliği, vücut uzunluğu, sağrı genişliği, ön meme başı uzunluğu, kalça yumru genişliği ve canlı ağırlıkları üzerinde yaşın etkisi önemli bulunmuştur. Mandaların vücut ölçüleri kullanılarak yapılan canlı ağırlık tahminine ilişkin çoklu doğrusal regresyon analizi sonucuna göre; Anadolu mandalarında cidago yüksekliği, beden derinliği, vücut uzunluğu, ökçe yüksekliği ve sağrı genişliği değişkenlerinin canlı ağırlık üzerinde önemli bir etkisi olduğu belirlenmiştir. İtalyan mandalarında ise vücut uzunluğu, ön meme başı uzunluğu ve kalça yumru genişliği değişkenlerinin canlı ağırlık üzerinde önemli bir etkisi olduğu belirlenmiştir. Vücut ölçülerine göre yapılan Kümeleme analizinde aşamalı kümeleme yöntemlerinden Tam Bağlantı Kümeleme Yöntemi ve Ward Kümeleme Yöntemi 'ne ilişkin sonuçlar ve dendrogramlar incelendiğinde, Anadolu mandaları 5, İtalyan mandaları ise 2 kümeye ayrıldığı görülmüştür. Uygulanan aşamalı kümeleme yöntemlerine ilişkin bulgular, Anadolu mandalarının İtalyan mandalarına göre vücut ölçüleri açısından daha heterojen bir yapıda olduğu belirlenmiştir.
Melen nehri su kalitesinin istatistiksel analiz yöntemleri ve yapay zeka teknikleri kullanılarak değerlendirilmesi
Bu çalışmada, Büyük Melen Nehri ve kollarında DSİ tarafından 5 örnekleme noktasından elde edilen 1995-2006 yılları arasındaki 26 fiziksel, kimyasal ve biyolojik parametreye ait ölçümler kullanılarak istatistiksel analiz yöntemleri ve yapay zeka teknikleri uygulamaları yapılmıştır. Ölçüm istasyonlarından elde edilen her bir veri setinde belirtici istatistiklerden ortalama, ortanca değer, tepe değeri ve dağılım ölçüleri grubuna giren varyans , standart sapma, standart hata gibi ölçüler belirlenmiştir. Su kalite verileri yüksek debili ve düşük debili dönem şeklinde 2 döneme ayrılmış, bu ayrım 11 yıl içindeki yüksek debili ve düşük debili dönemler, yağış ve debi verileri birlikte incelenerek belirlenmiştir. İstatistiksel analiz yöntemlerinden FA/TBA-ÇLR ve yapay zeka tekniklerinden KÖÖH-YSA kullanılarak yapılan analizlerde tüm istasyonların yüksek debili, düşük debili ve tüm dönemleri için ilişkili parametreler belirlenerek kirletici kaynakları belirleyen faktör/gruplar elde edilmiştir. Her iki yöntem için tüm istasyonlarda nehir sistemine etki edebilecek kirletici kaynaklardan nehrin mineral yapısı, bölgedeki toprak yapısı ve erozyonu, tarımsal faaliyetler, evsel ve kentsel deşarjlar ve foseptikler, kentsel yüzeysel akış, çiftlik hayvanları, katı atık depo alanları ve mevsimsel etki gibi kirletici kaynaklar belirlenmiştir. Ayrıca her bir faktör/gruba ÇLR ve YSA uygulanarak faktör/gruplar içindeki diğer parametreleri temsil eden etken parametreler belirlenmiştir. MTBS/ÇLR uygulaması ile her bir parametrenin konsantrasyonuna her bir kirletici kaynak bileşeninin lineer maddesel katkısı belirlenerek kaynak paylaşımı yapılmıştır. Bu uygulama sonuçları bulanık mantık uygulaması ile daha yalın ve anlaşılabilir bir biçime getirilerek hangi kirletici kaynağın hangi parametreyi hangi oranlarda etkilediği belirlenmiştir. Bu çalışmada, istatistiksel analiz ve yapay zeka tekniklerinin çok boyutlu veri setlerinin daha yorumlanabilir hale getirilmesi için kullanılabilirliği araştırılmıştır. Aynı zamanda su kalitesinin değerlendirilmesi ve yorumlanması, etkili kirletici parametrelerin ve kirletici kaynakların belirlenmesi, su kalitesinde etkili bir yönetim için çok değişkenli istatsitiksel yöntemler ve yapay zeka tekniklerinin etkili yöntemler olduğu sonucuna varılmıştır. Bu çalışmanın, havza izleme çalışmalarında özellikle anlık ve sürekli verilerin değerlendirilmesi ve yorumlanması açısından havza yöneticilerine, denetleyici ve akademik kurumlara fayda sağlayacağı düşünülmektedir.