Tekrarlanan ölçümlü denemelerin analizinde kullanılan farklı yaklaşımların karşılaştırılması
Comparison of different approaches used for analyzing experiments with repeated measurement
Yazar: ECEVİT EYDURAN
Danışman: PROF. DR. YAVUZ AKBAŞ
Yüzüncü Yıl Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Zootekni Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2009
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
Bu çalışma, tekrarlanan ölçümlü denemelerin analizinde kullanılan tek ve çok değişkenli yaklaşımlarının performanslarını karşılaştırmak ve veri setleri için en iyi kovaryans yapısını belirlemek amacıyla gerçekleştirilmiştir.Araştırma materyali olarak 1982-1999 yıllarında Türkiye'deki 7 coğrafi bölgede bulunan 65 ile ait buğday üretim (ton) verileri kullanılmıştır. Toplam 1170 üretim değeri elde edilmiştir. Eksik gözlem içeren veri seti iki farklı şekilde oluşturulmuştur. Birincisi, toplam gözlem sayısının sırasıyla; %10'unun, %20'sinin ve %30'unun çıkarılması ile eksik gözlemli veri setleri oluşturulmuştur. İkincisi, her bölgede bulunan il sayısının belirli sayıda olması (3 ve 6) ve belirli oranlarda (%25 ve %50) azaltılması suretiyle elde edilmiştir.Genel doğrusal modellerde, 9 farklı kovaryans yapısı kullanılmıştır. Bunlar, CS, CSH, UN, HF, AR(1), ARH(1), ANTE(1), TOEP ve TOEPH'dir. En iyi kovaryans yapısı, AIC ve AICC uyum ölçütlerini kullanarak belirlenmiştir.Genel doğrusal modelde kullanılan Containment, Satterthwaite, ve Kenward Roger yaklaşımlar için;Eksik gözlem olmayan veri seti, %10 eksik gözlem, %20 eksik gözlem ve % 30 eksik gözlem içeren veri setleri için en iyi kovaryans yapısı CS'dir.Her bölgedeki deney ünitesi sayısının % 25 azaltılması ile suretiyle oluşturulan veri setinde en iyi kovaryans yapısı HF olmasına rağmen, deney ünitesi sayısının % 50 azaltılması ile suretiyle oluşturulan veri seti için ise CS'dir.Her bölgede 3 ve 6 deney ünitesi (il) olan dengeli veri setleri için en iyi kovaryans yapılarının CSH ve HF olduğu görülmüştür.Eksik gözlemden etkilememesinden ve veri setlerine ait gözlem sayılarının yeterli olmasından dolayı Containment, Satterthwaite ve Kenward Roger yaklaşımlarının oldukça iyi sonuçlar verdiği söylenebilir.Anahtar Kelimeler: Containment, Genel Doğrusal Model, Kenward-Roger, Profil Analizi, Satterthwaite, Tekrarlanan ölçümlü ANOVA.

Abstract:
This study was conducted to compare performances of univariate and multivariate approaches used for analyzing experiments with repeated measurement and determine the most suitable covariance structure for data sets.As research material, annual amounts of wheat production from 65 provinces in seven geographical regions of Turkey from 1982 to 1999 were used. A total of 1170 production values were obtained. Two different deletion operations were used in the study. First, 10%, 20% and 30% reductions of total observation number were constituted. Second is obtained by reducing in given numbers (3 and 6) and proportions (25% and 50%) of district numbers in each region.In General Linear Model, nine various covariance structures were used. They are CS, CSH, UN, HF, AR(1), ARH(1), ANTE(1), TOEP and TOEPH. AIC and AICC criteria were used to determine the most appropriate covariance pattern.For Containment, Satterthwaite, and Kenward-Roger approaches used in General Linear Model;The most appropriate covariance structure for data sets with no missing observation and random missing observations in 10%, 20% and 30% proportions was CS.The best covariance structures were HF and CS for data sets from reducing 25 % and % 50 of unit (province) number within each region.The most suitable covariance structures were found CSH and HF for balanced data sets with 3 and 6 units (province) within each region.It could be said that Containment, Satterthwaite, and Kenward-Roger approaches gave similar results when total sample size was sufficient, and good results for data set with missing values.Key Words: Containment, Mixed Model, Kenward Roger, Profile Analysis, Repeated ANOVA, Satterthwaite.