Altın standartlı ve altın standartsız durumlarda parametrik, yarı parametrik ve parametrik olmayan ROC eğrisi yöntemlerinin karşılaştırılması

---

Tezin Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi, SAĞLIK BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, BİYOİSTATİSTİK ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2009

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: FERHAN ELMALI

Danışman: Cengiz Bal

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Bu çalışmada, normal ve lognormal dağılımdan türetilmiş, sürekli tanı testi veri setleri için altın standartlı (AS(+)) ve altın standartsız (AS(-)) durumlarda parametrik, yarı parametrik ve parametrik olmayan ROC (Receiver Operating Characteristic) eğrisi yöntemlerinin performansları karşılaştırıldı.AS(+) ve AS(-) durumu için gösterge parametreleri, a=1.40, b=0.90, eğri altında kalan alan (EAA) 0.85 olacak şekilde normal ve lognormal dağılımdan türetilmiş n=50, 100 ve 250 birimlik veri setleri için üç farklı yönteme göre ROC EAA'ları ve gösterge parametresine olan yakınsama değerleri (bias) hesaplandı. AS(-) durumda hasta ve sağlam grupların belirlenmesi için gizli sınıf analizi yönteminin klasik hata modeli kullanıldı. Genelleştirilmiş doğrusal modeller (GLM) yaklaşımı ile elde edilen yarı parametrik ROC yönteminin bağlantı fonksiyonu olarak probit bağlantı fonksiyonu (PBF) ve logit bağlantı fonksiyonu (LBF) kullanıldı. Yöntemlerin karşılaştırılmasında, Monte Carlo simülasyonu sonucu elde edilen ROC eğrisinin a ve b parametre tahminleri ile EAA'lardan yararlanıldı. Simülasyonlar SAS/IML ve SAS/GENMOD kullanılarak yapıldıTüretilen veri setlerinde AS(+) ve AS(-) durumda ve farklı örnek hacimlerinde, parametrik yöntem, PBF'li ve LBF'li yarı parametrik yöntem ve parametrik olmayan yöntemlere ait ROC eğrileri çizildi. Yöntemler, ait oldukları EAA'ların yanlılıkları dikkate alınarak karşılaştırıldı.Lognormal dağılım gösteren veri setlerinde AS(+) durumda parametrik yöntem yanlı tahmin verirken, en iyi yakınsamayı parametrik olmayan yöntemin verdiği görüldü. Birim sayısı arttıkça PBF'li yarı parametrik yöntem ile parametrik olmayan yöntemin benzer sonuçlar verdiği gözlendi. AS(-) durumda ise PBF ve LBF'li yarı parametrik yöntemler ile parametrik olmayan yöntemlerin benzer sonuçlar verdiği ve gösterge parametresini en iyi yakınsamayı LBF'li yarı parametrik yöntemin verdiği saptandı.Sonuç olarak; tanı testlerinin performanslarının değerlendirilmesinde, deneme sayısı 50 birimin altında olmamak koşulu (n?50) ile birim sayısı yöntemler üzerinde önemli farklılaşmalara neden olmadı. AS(+) durumunda veri setinin dağılımına bakılmaksızın PBF'li yarı parametrik, AS(-) durumunda lognormal dağılım gösteren veri setlerinde LBF'li yarı parametrik yöntem, normal dağılım gösteren veri setlerinde ise parametrik yöntem ya da PBF'li yarı parametrik yöntem tercih edilmesinin uygun olduğu belirlendi.