Sağkalım analizinde kantil regresyon ve parametrik regresyon modellerinin performanslarının karşılaştırılması
Comparison of the performances of quantile regression and parametric regression models in survival analysis
Yazar: CAN TÜRKİŞ
Danışman: DOÇ. DR. İMRAN KURT ÖMÜRLÜ
Adnan Menderes Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2015
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics
Dizin: Benzetim = Simulation ; Benzetim tekniği = Simulation technique ; Biyoistatistik = Bioistatistics ; Kantil regresyon = Quantile regression ; Regresyon modelleri = Regression models ; Sağkalım = Survival

Özet:
Sağkalım Analizinde Kantil Regresyon ve Parametrik Regresyon Modellerinin
Performanslarının Karşılaştırılması. Bu çalışmada, farklı örneklem büyüklüklerine göre
simülasyon ile türetilen sağkalım veri setleri ile homojen, heterojen yapıdaki sağkalım
verilerinde KR ile PR modellerinin sağkalım sürelerini tahmin etmedeki performanslarının
karşılaştırılması ve minimum hataya sahip modelin belirlenmesi hedeflendi.
Ayrıca çalışmanın uygulama aşaması için R yazılım programı kullanılarak
simülasyon uygulaması için bir algoritma oluşturuldu. Bu algoritma yardımıyla, heterojen
yapıda türetilmiş veri setleri ve gerçek veri setleri üzerinde hem PR modellerinin hem de
KR modelinin sağkalım analizindeki performansları, HKOK ve OMH kriterlerine göre
karşılaştırıldı.
Yapılan simülasyon çalışması sonunda, farklı örneklem büyüklüklerinde KR
modelinin hatalarının, her iki kritere göre minimum olduğu gözlendi. PR modelleri
arasında, HKOK kriterine göre minimum hata değerine sahip olan modelin log-normal
regresyon; OMH kriterine göre minimum hata değerine sahip olan modelin log-lojistik
regresyon; her iki kritere göre maksimum hata değerine sahip olan modelin Weibull
regresyon modeli olduğu belirlendi.
Homojen ve heterojen yapıdaki meme kanseri veri setlerinin uygulamasında, KR
yönteminin performansının PR yöntemlerinden daha iyi olduğu gözlendi. Homojen
yapıdaki meme kanseri veri seti ve heterojen yapıdaki gbcs veri seti için HKOK ve OMH
kriterlerine göre minimum hatanın KR modelinde olduğu belirlendi. PR modelleri
arasında, homojen yapıdaki meme kanseri veri setinde HKOK ve OMH kriterleri
bakımından minimum hataya sahip olan modelin log-lojistik regresyon modeli olduğu;
heterojen yapıdaki gbcs veri setinde ise her iki kritere göre minimum hataya sahip olan
modellerin sırasıyla log-normal ve log-lojistik regresyon modelleri olduğu sonucuna
ulaşıldı. Sonuç olarak, sağkalım analizinde KR yöntemi, hem homojen hem de heterojen
yapıdaki veri setleri için PR yöntemlerine göre daha iyi performans göstermektedir.
Anahtar Kelimeler: Kantil regresyon, Parametrik regresyon, Sağkalım analizi,
Simülasyon.

Abstract:
Comparison of the performances of Quantile Regression and Parametric
Regression Models in Survival Analysis. In this study, it is aimed to compare the
performances of QR and PR models in predicting survival time in survival dataset created
by a simulation according to different sample sizes and the survival dataset which have
homogeneous, heteregenous structure and is aimed to determine a model with minimum
error.
Besides, an algorithm is created by using R software for simulation practice in the
application step of the study. By means of this algorithm; on real data sets and the data sets
produced in heterogeneous structure, both PR models and QR models are compared in
terms of the performance in survival analysis according to RMSE and MAE criteria.
In the end of the simulation practice, it is determined that the errors of the QR
model are minimum according to both two criteria and in different sample sizes. Among
PR models, it is found that the model with minimum error according to RMSE is the lognormal
regression; the model with minimum error according to MAE is log-logistic
regression and the model with maximum error according to both two criteria is Weibull
regression model.
In the application of homogenous and heterogeneous breast cancer data sets; it is
found that the performance of the QR method is better than PR models. For the
homogeneous breast cancer data set and heterogeneous gbcs data set; according to RMSE
and MAE criteria, the minimum error is found in QR model. Among PR models and
according to RMSE and MAE criteria; in homogenous breast cancer data set, it is found
that the model with minimum error is log-logistic; in heterogenous gbcs data set, it is found
that the models with minimum error are log-normal and log-logistic, respectively. As a
result; for both homogeneous and heteregeneous data sets, QR method has better
performance than PR methods in survival analysis.
Keywords: Parametric regression, Quantile regression, Simulation, Survival
analysis.