Gruplandırılmış ikili gözlemlerin analizlerinde kullanılan istatistiksel yöntemlerin grupiçi korelasyon düzeylerine göre karşılaştırılması
Comparison of statistical methods for analysis of clustered binary observations according to intraclass correlation levels
Yazar: ERTUĞRUL ÇOLAK
Danışman: PROF. DR. KAZIM ÖZDAMAR
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2006
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics

Özet:
Sağlık alanında yapılan araştırmalarda gruplandırılmış ikili veri yapılarıile sıklıkla karşılaşılmaktadır, örneğin deneysel ve gözlemsel epidemiyolojikçalışmalarda bu tip veri yapıları elde edilmektedir. Gruplandırılmış ikili veriyapılarında, aynı gruptaki birimler diğer gruplardaki birimlerden yapısal ve özellikolarak farklıdır. Bundan dolayı aynı grubu paylaşan birimlerin birbirleri arasındabir ilişki olması kaçınılmazdır.İstatistiksel yöntemlerin çoğunda yer alan temel varsayım, analizlerdekullanılacak olan gözlemlerin birbirinden bağımsız olmasıdır. Gruplandırılmış veriyapılarında, analiz aşamasına geçmeden önce grup içindeki ilişkinin, grupiçikorelasyon katsayısı ile belirlenerek veri yapısındaki korelasyon düzeyininsaptanması, kullanılacak istatistiksel analiz yönteminin seçiminde önemli roloynamaktadır.Bu çalışmanın amacı, gruplandırılmış ikili gözlemlerin analizlerindekullanılan dört yöntemin performanslarının karşılaştırılmasıdır. Bu yöntemler;(1) sabit etkili lojistik regresyon yöntemi, (2) genelleştirilmiş tahmin denklemleriyaklaşımı ile oluşturulan lojistik regresyon yöntemi, (3) koşullu lojistik regresyonyöntemi ve (4) rasgele etkili lojistik regresyon yöntemidir. Son üç yöntemanalizlerde veri yapısındaki korelasyon düzeyini hesaplamalara katarken, sabitetkili lojistik regresyon yöntemi korelasyonu yok saymaktadır.Yöntemler; parametre tahminlerinin yanlılıkları, standart hataları ve I.tip hata oranları kullanılarak farklı grup büyüklükleri, grupiçi korelasyon katsayısı,grup sayısı ve her biri gruptaki gözlem sayısında simülasyon çalışmalarıyapılarak karşılaştırıldı. Yöntemlerin karşılaştırılmasında Monte Carlo simülasyonyöntemi kullanılarak analizler SAS 9.0 programında yapıldı.Simülasyon analizleri sonucunda; koşullu lojistik regresyon verasgele etkili lojistik regresyon yöntemlerinin gruplandırılmış ikili gözlemlerinanalizlerinde yansız, tutarlı ve güvenilir sonuçlar verdiği belirlendi.Anahtar Kelimeler: Gruplandırılmış İkili Gözlemler, Grupiçi KorelasyonKatsayısı, Yanlılık, Standart Hata, I. Tip Hata Oranı

Abstract:
Clustered binary data arise often in medical researches, forexample in experimental and observational epidemiologic studies. In theclustered binary data, individuals in the same cluster tend to behave morealike than individuals who belong to different clusters. For that reason,there is an inevitable correlation among the individuals who share thesame cluster.The fundamental assumption used in many statistical methodsis that the observations to be used in analysis must be independent. Inthe clustered binary data, before the analysis, determining the correlationlevel in the cluster by using intraclass correlation coefficient is crucial forchoosing the statistical methods to be used in the analysis.The objective of this study is to compare the performance offour statistical methods for analysis of clustered binary observations:namely (1) fixed effects logistic regression method; (2) logistic regressionmethod using generalized estimating equations; (3) conditional logisticregression method; (4) random effects logistic regression method. Thelast three methods take correlations into account in inferential processeswhereas the first method does not.Bias, standard error, and type I error rate are compared acrossthe four statistical methods through computer simulations under varyinggroup sizes, intraclass correlation coefficients, number of clusters, andnumber of observations per cluster.The results show that the performance of the conditionallogistic regression and random effects logistic regression methods issuperior for analysis of clustered binary observations.Key Words: Clustered Binary Observations, IntraclassCorrelation Coefficient, Bias, Standard Error, Type I Error Rate