Yaşam verilerinin çözümlenmesinde uygun regresyon modeli seçme yöntemleri
In analysis of survival data appropriate regression models selection methods
Yazar: KEMAL OLÇA
Danışman: PROF. DR. AHMET DİRİCAN
İstanbul Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2014
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics
Dizin: Regresyon = Regression ; Regresyon analizi = Regression analysis ; Regresyon modelleri = Regression models ; Sağkalım = Survival ; Sağkalım analizi = Survival analysis ; Sağkalım analizi = Survival analysis ; Sağkalım modelleri = Survival models ; Yaşam = Life

Özet:
OLÇA, K. (2014). Yaşam Verilerinin Çözümlenmesinde Uygun Regresyon Modeli Seçme Yöntemleri. İstanbul Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü, Biyoistatistik A.D. Yüksek Lisans Tezi. İstanbul.
Sağkalım analizi, olguların ortak bir başlangıç noktasından sonra araştırmanın konusu olan özel bir sonuca ulaşmasının izleme zamanına bağlı olarak değerlendirilmesidir. Bir hastalığa maruz kalmış bireylerin yaşam sürelerinin modellenmesi, hastalığın seyri ve hastalığı etkileyen faktörlerin saptanmasında önemli bir yaklaşımdır. Parametrik ivmelendirilmiş başarısızlık zaman modelleri, oransal hazard modelleri ve Cox yarı-parametrik oransal hazard modeli yaşam verilerinin modellenmesinde sıklıkla kullanılan regresyon modelleridir.
Çalışmanın amacı, zamana bağlı izleme çalışmalarında kullanılan ve verileri en iyi açıklayan regresyon modelinin saptanması, model seçme yöntemlerinin incelenmesi ve uygulanan modellerin performanslarının değerlendirilmesidir. Sıklıkla kullanılan AIC ve BIC ölçütleri ile Wald test istatistiği değeri çalışmada kullanılan karar yöntemleridir. Her seçim yöntemleri aracılığı ile, adımsal (stepwise) seçme algoritması kullanılarak modeller için anlamlı açıklayıcı değişkenler belirlenmiştir.
Çalışmamızda, Parametrik model tipleri için, her seçim ölçütü ile bir model belirlenmiş, bu modeller artık analizi ile karşılaştırılıp en uygun model tespit edilmiştir. BIC ölçütünün en iyi performansa sahip olduğu görülmüştür.
Paramerik Weibull oransal hazard ve lognormal ivmelendirilmiş başarısızlık zaman regresyon modelleri uygulamadaki yaşam sürelerine dair en iyi regresyon modellerini oluşturmaktadır.
Sonuç olarak, parametrik regresyon modelleri yaşam sürelerini çözümlemede anlamlı sonuçlar vermektedir. Geniş örneklemlerde BIC ölçütü açıklayıcı değişkenlerin belirlenmesi ve model seçimlerinde diğer ölçütlere göre daha başarılı bir yöntem olarak gözükmektedir.
Anahtar Kelimeler : Parametrik İvemelendirilmiş Başarısızlık Zaman Modelleri, Parametrik Oransal Hazard Modelleri, Cox Oransal Hazard Modeli, AIC, BIC.

Abstract:
OLCA, K. (2014). In Analysis of Survival Data Appropriate Regression Models Selection Methods. İstanbul University, Institute of Health Science, department of Biostatistics M.Sc. Thesis. İstanbul.
Survival analysis is a method of statistics which deals with analysis of time to events, such as death and failure in biological organisms. Modeling to life time of individuals who have caught a disease, is important way to explain duration of disease and factors that have effect on disease.Cox proportional hazards, parametric accelerated failure time and parametric proportional hazards models are regression models that are commonly used in modelling life time data.
The aim of this study, investigate to selection methods of appropriate regression models for life time data. AIC, BIC measures and Wald test statistics are selection measures that used in application of study. Those decision values are used with stepwise selection algorithm for determination significant explanatory variables of each models.
Moreover, one model is determined by each selection measures from parametric models for each type of parametric models. By residuals analysis, most significant parametric models are determined for each type of models. With this analysis the models that are selected by BIC, are determined most significant models.
Parametric Weibull proportional hazards and Lognormal accelerated failure time regression models are most significant models for our data.
In conclude, parametric regression models can provide significant approaches for life time data and if there is large sample, BIC measure can be successful for determination explanatory variables and selection of most significant models than other measures.
Key Words: Parametric Accelerated Failure Time Models, Parametric Proportional Hazards Models, Cox Proportional Hazards Model, AIC, BIC.