Aralıklı durdurulmuş veriler ile yaşam çözümlemesi
Survival analysis with interval censored data
Yazar: İLKNUR ERÖZ
Danışman: DOÇ. DR. NİHAL ATA TUTKUN
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
Durdurma, yaşam çözümlemesini diğer istatistiksel yöntemlerden ayıran en önemli özelliktir. Durdurulmuş gözlem tamamlanamamış gözlem demektir ve başarısızlığın gerçekleşme zamanı hakkında kısmen bilgi vermektedir. Bunun anlamı, bir birimin bir süre boyunca gözlenmesine rağmen bu süreçte başarısızlığın meydana gelmemesidir. Ayrıca gözlem altındaki bir birim bazı nedenlerden dolayı gözlemden çıkabilir ya da birimler araştırmaya farklı zamanlarda da dâhil olmuş olabilir. Eğer başarısızlık süresi, bu gibi nedenlerden dolayı tamamlanmamış ise durdurulmuş gözlem söz konusudur.  
Yaşam çözümlemesinde farklı durdurma türleri olmakla birlikte uygulamada en çok sağdan durdurma ile karşılaşılmaktadır. Yaşam çözümlemesinde kullanılan yöntemlerin çoğu gözlemlerin sağdan durdurulmuş olduğu veri kümeleri için geliştirilmiştir. Aralıklı durdurulmuş veriler ile ilgili çalışmalar da son yıllarda hız kazanmıştır. Birimin başarısızlık süresi belli bir aralıkta gerçekleşiyorsa aralıklı durdurulmuş gözlemler söz konusudur. Bu veriler genellikle, ilgilenilen gözlemlerin sürekli izlenemediği durumda oluşur. Sadece ilgilenilen olayın iki gözlem periyodu arasında meydana geldiği bilinmektedir. 
Yaşam çözümlemesinde yaygın olarak kullanılan Cox regresyon modeli ve parametrik yaşam modelleri aralıklı durdurulmuş veriler için geliştirilmiştir. Bu çalışmada aralıklı durdurulmuş veriler için yaşam modelleri teorik açıdan incelenmiş ve uygulama bölümünde ise Primer Biliyer Siroz verisi kullanılmıştır. Veri yapısı hem aralıklı durdurulmuş hem de sağdan durdurulmuş olarak ele alınmıştır. Cox regresyon modeli ve parametrik yaşam modelleri uygulanmış ve sonuçlar tartışılmıştır. 

Anahtar Kelimeler: Aralıklı durdurma, Cox regresyon modeli, hızlandırılmış başarısızlık süresi modeli, orantılı tehlikeler, sağdan durdurma.

Abstract:
Censoring is the most important feature that distinguishes survival analysis from other statistical methods. Censored observation means incomplete observation and provides partial information about the time of failure. This means that even though a unit has been observed for a period of time, there is no failure in this process. In addition, a unit under observation may be excluded from the study for some reason or  units may have been involved in research at different times. If the failure time is not completed due to such reasons, then censored observation occurs.
In survival analysis, there are different types of censoring, however in practice the most common type is right censoring.  Most of the methods used in survival analysis have been developed for right censored data sets. Studies on interval censoring gains speed in recent years. If the failure time of the unit occurs within a certain range, there are interval censoring observations. These data usually occur when observations of interest are not constantly monitored. It is only known that the event of interest takes place between two observation periods.
Cox regression model and parametric survival models used commonly in survival analysis have been developed for interval censored data. In this study, survival models for interval censored data is examined theoretically and primary biliary cirrhosis data is used in the application section. The data structure is taken both as right censored and interval censored. Cox regression model and parametric survival models are applied and the results are discussed.

Keywords: Interval censoring, Cox regression model, accelerated failure time model, proportional hazards, right censoring.