Tekrarlı ölçümlü denemelerde varyans-kovaryans yapısının belirlenmesinde parametre tahmin yöntemlerinin değerlendirilmesi
Evaluation of parameter estimation methods for determination of variance-covariance structure in repeated measurement experiment
Yazar: CAFER TAYYAR BATİ
Danışman: YRD. DOÇ. DR. GAZEL SER
Yüzüncü Yıl Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Zootekni Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics

Özet:
Bu çalışma, tekrarlı ölçümlü verilerin alındığı zaman noktalarının eşit olup-olmamasına göre varyans-kovaryans yapısının seçimi ve parametre tahmin yöntemlerinden en çok olabilirlik (ML) ve kısıtlanmış en çok olabilirlik (REML)'in etkisinin araştırılması amacıyla gerçekleştirilmiştir. Bu amaçla, 21 günlük süre boyunca değişik oranlarda Bryonia multiflora ve Haracleum persicum bitki ekstresi uygulamasına tabi tutulan, 63 adet sağlıklı Wistar Albino ırkı dişi sıçanların kuyruk veninden alınan kan glukoz değerleri kullanılmıştır. Bu ölçüm değerlerinden zaman aralıklarının eşit olduğu (0, 7, 14, 21'inci günler) ve eşit olmadığı (0, 14, 21'inci günler) iki veri seti oluşturularak, genel doğrusal karışık model yaklaşımında veri setlerine en uygun varyans-kovaryans yapısı belirlenmiştir. Buna göre, her iki parametre tahmin yönteminde de eşit zaman aralıklarına sahip veri setinde veri yapısına en uygun varyans-kovaryans yapısı FA(1) olarak belirlenirken, eşit olmayan zaman aralıklı veride en uygun varyans-kovaryans yapısı ANTE(1) olarak belirlenmiştir. Her iki veri setinde parametre tahmin yöntemlerinden ML ve REML'ın performansları bakımından belirgin bir farklılık belirlenmemiştir.  
Sonuç olarak, tekrarlı ölçümlerin alındığı zaman noktalarının eşit olup-olmaması kovaryans yapısında belirleyici bir unsurdur. Bununla beraber, tekrarlı olarak elde edilen verilerde ilişki yapısının değerlendirilmesinde, genel doğrusal karışık modeller etkili ve alternatif bir çözüm yolu sunmaktadır.

Abstract:
This study was completed with the aim of researching the effect of the variance-covariance structure choice and parameter estimation methods of maximum likelihood (ML) and restricted maximum likelihood (REML) depending on whether the time points when repeated measurement data were taken were equal or not. With this aim, the blood glucose values from the tail vein of 63 healthy female Wistar Albino rats administered differing proportions of Bryonia multiflora and Haracleum persicum plant extracts for a 21-day period were used. Two datasets with equal time intervals (0, 7, 14 and 21 days) and unequal time intervals (0, 14 and 21 days) of measurement values were created and the most appropriate variance-covariance structure for the datasets was determined with the general linear mixed model approach. Accordingly, for both parameter estimation methods while the most appropriate variance-covariance structure for the data set with equal time intervals was determined as FA(1), for the unequal time interval data the most appropriate variance-covariance structure was determined as ANTE(1). For both data sets when the performance of the ML and REML parameter estimation methods is examined, there was no clear difference identified.
As a result, equal or unequal time intervals in regard to repeated measurements should be taken into account as a determinative factor in the detection of the most appropriate one among covariance structures. Additionally, when the relationship structure of data obtained repeatedly is evaluated, general linear mixed models offer an effective and alternative solution route.