Kesikli yaşam süresi modelleri
Discrete time survival models
Yazar: HİLAL ÖLMEZ
Danışman: DOÇ. DR. NİHAL ATA TUTKUN
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2016
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
Yaşam çözümlemesi kavramı çalışmaya konu olan bir birimin gözlemlenmeye başladığı andan bir sonraki olayı yaşayana kadar geçen süre ile ilgilenen istatistiksel bir araştırma yöntemidir. Fen ve sosyal bilimlerde kullanılabilen yaşam çözümlemesi, epidemiyoloji ve tıbbi bilimlerde yoğunlukla kullanılan bir araştırma yöntemidir. Yaşam çözümlemesinde klasik istatistiksel yöntemler dışında birçok istatistik yöntemler kullanılmaktadır.
Yaşam modellerinde çoğunlukla sürecin sürekli olduğu varsayılmaktadır. Ancak böyle bir varsayım bazı yaşam verilerinin yapısına uygun değildir. Böylece yaşam süreleri hatalı ölçülmekte ve kesikli yaşam süresi verileri için güvenilir olmayan sonuçlar elde edilmektedir. Bu durumda kesikli yaşam verilerinin modellenmesi için geliştirilmiş olan kesikli yaşam süresi modellerinin kullanılması gerekmektedir. 
Sürekli veriler için kullanılan sürekli yaşam modelleri, sağlık bilimlerinde yer alan uygulamalardaki verilerin yapısını yansıtabilir. Fakat kesikli zaman verilerinin en çok kullanıldığı sosyal bilimler alanında, mevcut verilerin yapısı kesikli modellere daha uygun olduğu için özellikle bu alanda kesikli yaşam süresi modellerinin kullanımı daha yaygındır. 
Bu çalışmada, kesikli yaşam süresi modelleri teorik açıdan incelenmiş ve Türkiye İstatistik Kurumu'ndan alınan "Türkiye'de Kadına Yönelik Aile İçi Şiddet Araştırması, 2008" verisine uygulanmıştır. Araştırmada yer alan kadınların boşanma risklerinin incelenmesinde klasik yaşam çözümlemesinin yanı sıra kesikli yaşam süresi modelleri uygulanmış ve sonuçlar değerlendirilmiştir.

Abstract:
The survival analysis is a statistical research method dealed with the duration of a unit from the beginning of observation until the interested event takes place. Survival analysis which is used in the social and physical sciences, can also be used in epidemiology and medical sciences intensively. Several statistical methods differ than the classical methods have been used in survival analysis.
In survival analysis, it is usually assumed that the observed process is continuous. However, this assumption is not appropriate for most of the survival time data structure. Because of this assumption, survival times are measured wrongly and unreliable results are obtained for the discrete survival time data. In this situation discrete time survival models should be used which has been developed for the modeling of discrete survival time data.
Continuous time survival models used for the time datas have represented the structure of data in the studies regarding health sciences. The usage of the discrete time survival models in social sciences is more common since the structure of the studied data is more appropriate for the discrete models.
In this study, discrete time survival models are examined theoretically and were applied to "Research on Domestic Violence against Women in Turkey, 2008" data received from Turkish Statistical Institute. In order to examine the divorce risk of women, classical survival models as well as discrete time survival models have been used and achieved results have been evaluated.