Eşleme yönteminin farklı algoritmalarının gerçek örnek üzerinden değerlendirilip irdelenmesi
Assessing and examining different algorithms of matching methods on actual data
Yazar: YEŞİM TUNÇ
Danışman: PROF. DR. MUSTAFA ŞÜKRÜ ŞENOCAK ; DOÇ. DR. ERAY YURTSEVEN
İstanbul Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2018
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics
Dizin: Algoritmalar = Algorithms ; Biyoistatistik = Bioistatistics ; Deneyler = Experiments ; Eşleme algoritmaları = Matching algorithms ; Gözlem = Observation ; Rastgele süreçler = Random processes ; Ölçekler = Scales ; İstatistik = Statistics ; İstatistiksel yöntemler = Statistical methods

Özet:
Tunç Y. Eşleme Yönteminin Farklı Algoritmalarının Gerçek Örnek Üzerinden Değerlendirilip İrdelenmesi. İstanbul Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü, Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi ABD. Doktora Tezi. İstanbul. 2018.
Gözlemsel verileri kullanarak nedensel etkileri tahmin etmede, tedavi ve kontrol gruplarındaki kovaryatların dağılımını dengeleyerek randomize deneyleri olabildiğince taklit etmek arzu edilir. 
Birçok medikal çalışmada, bir grup vaka- yani araştırılan bir hastalığa sahip kişiler-, bir grup kontrol- yani hastalığa sahip olmayan fakat diğer açılardan karşılaştırılabilir olduğu düşünülen kişiler- ile karşılaştırılır. Diğer açılardan karşılaştırılabilir olmak kavramı içinde nedensel bağa etki edebilecek diğer etkenlerin benzeş olması, bu sayede de nedensel bağın doğru olarak yani diğer "karıştırıcı" etkenlerden arınmış olması kastedilir. Bu tür bir denge genellikle doğal koşullarda sağlanamamaktadır. 
Eşleme, kontrol ve vakaların, çalışılan konu değişken ile ilişkili olabilecek diğer değişkenler açısından benzer olmasını sağlama sürecidir. Örneğin, birçok epidemiyolojik vaka-kontrol çalışmasında yaş, araştırılan risk faktöründen etkilenme açısından önemli bir öngörücüdür. Buna karşılık yöntembilimsel aşamada zorunlu gözüken bu dengelemeyi sağlamak için çeşitli yaklaşımlar (randomizasyon, minimizasyon vs.) kullanılmaktadır. "Eşleme" de bunların en önemlilerinden birisi olacaktır. Eşleme yöntemleri tasarım aşaması için anahtar araçtır. Sadece bu aşama bittikten sonra, değerlendirme aşaması başlayabilir. Vaka ve kontrol bireylerinin sonuçlarının karşılaştırılması yapılır. Eşleme genelde nedensel etkileri kestirmek için kullanılsa da, bazen nedensel olmayan sorular için- örneğin, ırksal ayrılıkları araştırmak için- de kullanılır. 
Eşleme yapılabilecek birbirinden farklı yöntemler bulunmaktadır. Bunların içinden uygun gördüklerimiz seçilerek tezimizde kullanılacaktır. Kullanılan yöntemlerin farklı olmasının sonucu olarak çelişik sonuçlar bulma olasılığımız her zaman geçerlidir. Amacımız bu çelişik durumlar karşısında, optimum yöntem önerisi vermektir.

Abstract:
Tunc Y. Assessing and Examining Different Algorithms of Matching Methods On Actual Data. Istanbul University, Institute of Health Science, Biostatistics and Medical Informatics Thesis. Istanbul. 2018.
Using observational data, estimating causal effects, treatment and control groups are not equal according to thier covariates distribution. It is needed to balance the distribution of these covariates. 
In mostly all medical study, individuals with a disease are compared to individuals who does not have any disease. Matching methods are getting more popular in many fields such as, epidemiology, medicine and political science. 
Matching is a method, trying to make covariate distributions almost equal between treatment and control groups. For example, in most studies age is a very important factor that is affected by the risk. There are also ather method that can be used for balance such as randomisation or minimisation. But matching has the importance among these methods most. Matching is the key factor for design step. It is used to estimate mostly treatment effects but sometimes it can be used to estimate non causal effects too like race disperencies. 
There are many methods for matching. We will be choosing the suitable ones and use in our study. Because of using different methods, we will be having different results as matches. Our aim is to create an optimum method according to these different situations.