Meta analizi ile Box-Cox dönüşümü için yeni bir yaklaşım ve ınternet tabanlı uygulaması
A novel approach for Box-Cox transformation via meta analysis and its web application
Yazar: MUHAMMED ALİ YILMAZ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ OSMAN DAĞ
Hacettepe Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics
Dizin: Bilgisayar yazılımları = Computer softwares ; Biyoistatistik = Bioistatistics ; Meta analizi = Meta analysis ; Normal = Normal ; İnternet kullanımı = Internet use ; İstatistik = Statistics ; İstatistiksel yöntemler = Statistical methods

Özet:
Normallik varsayımı sağlık çalışmalarında sıkça
karşılaşılan varsayımlardan birisidir. Normallik varsayımının sağlanmadığı durumlarda sıkça
başvurulan çözüm yöntemlerinden birisi normal dağılmayan veri seti üzerinde dönüşüm
yapmaktır. Sıkça kullanılan dönüşüm yöntemlerinden birisi ise Box-Cox dönüşüm yöntemidir.
Box-Cox dönüşüm yöntemi bilinmeyen dönüşüm parametresine sahip bir kuvvet dönüşüm
yöntemidir. Bu tez çalışmasında Box-Cox dönüşüm yönteminin bilinmeyen dönüşüm
parametresinin kestirimi için yeni bir yaklaşım önerilmiştir. Önerilen yaklaşım farklı
parametre kestirim yöntemlerinin meta analizi ile birleştirilmesi mantığına dayanmaktadır.
Monte Carlo benzetim çalışmasıyla önerilen yaklaşım ile diğer yöntemler farklı senaryolar
altında karşılaştırılmıştır. Benzetim çalışması sonucunda önerdiğimiz yaklaşımın diğer
yöntemlere göre parametre kestirimi konusunda daha başarılı performans gösterdiği
görülmüştür. Ek olarak iki farklı gerçek veri üzerinde önerilen yöntemin uygulaması
yapılmıştır. Ek olarak önerilen yaklaşım R programında AID kütüphanesi altında
"boxcoxmeta" isimli fonksiyon olarak araştırmacıların erişimine açılmıştır. Son olarak bu
tezde önerilen yaklaşımın da kullanılabileceği internet tabanlı bir araç geliştirilmiştir.
Anahtar Kelimeler: Box-Cox dönüşümü, Meta analizi, Normallik testleri, İstatistiksel yazılım

Abstract:
The assumption of normality is one of the common
assumptions in health studies. In cases where the normality assumption is not met, one of
the frequently used solution methods is to transform on a non-normally distributed data set.
One of the frequently used transformation methods is the Box-Cox transformation method.
Box-Cox transformation method is a power transformation method with unknown
transformation parameter. In this thesis, we proposed a new approach for the estimation of
the unknown transformation parameter of the Box-Cox transformation method. Our
proposed approach is based on combining different parameter estimation methods with
meta-analysis. We compared our propesed approach and other methods under different
scenarios with the Monte Carlo simulation study. As a result of the simulation study, it has
been seen that our proposed approach has a more successful performance in parameter
estimation than other methods. Moreover, we applied the proposed approach on two
different real data. In addition, we made our proposed approach accessible to researchers as
a function named "boxcoxmeta" under the AID library in the R program. Finally, we have
developed an internet-based tool involving our proposed approach in this thesis.
Keywords: Box-Cox transformation, Meta analysis, Normality tests, Statistical software