Cox regresyon modelinde kayıp veri problemi için çözüm önerileri

Tıp, biyoloji, mühendislik ve ekonomi gibi birçok alanda kullanımı olan sağkalım analizi, istenilen olayın gerçekleşmesine kadar geçen zamanın modellenmesini sağlar. Sağkalım analizinin en önemli özelliği veri setinde sansürlü verilerin olmasıdır. Sansürlü veri, araştırma sonlandırıldığında istenilen olayın gerçekleşmediği durumda ortaya çıkmaktadır. Sağkalım analizinin en çok kullanılan yöntemi, sağkalım süresini etkileyen faktörleri belirleyen Cox regresyon analizidir. Cox regresyon analizinde de diğer istatistiksel yöntemlerde olduğu gibi tüm gözlem değerlerinin biliniyor olması gerekir. Veri setinde ilgilenilen değişkenin bazı değerlerinin gözlenememesi kayıp veri olarak adlandırılır ve araştırmalar için önemli bir problemdir. Bu çalışmada amaç, kayıp veri problemini gideren yöntemlerin tanıtılması ve farklı kayıp veri mekanizmalarında performanslarının değerlendirilerek farklı örnek genişlikli ve kayıp oranlı veri setlerinde karşılaştırmaktır. Bu amaçla öncelikle simülasyon çalışması yaparak her bir kayıp veri mekanizması için N=50, 100, 300 birimlik örnek genişlikli veri setlerinde %5, %10, %20 ve %30 kayıp oranlı veri setleri türetilmiştir. Farklı senaryolar için elde edilen bu veri setlerinin herbirinde kayıp veri analiz yöntemleri uygulanarak, Cox regresyon analizi yapılmıştır. Ayrıca genellikle klinik çalışmalarda yaygın olarak kullanılan Cox regresyon analizi, ekonomi alanında uygulanmış ve gerçek veri seti olarak işsizlik verisi kullanılarak kayıp veri analiz yöntemleri, Cox regresyon analizi üzerinden karşılaştırılmıştır.