Sürekli yapıdaki çoklu tanı testleri için birleştirme yöntemlerinin ROC eğrisi analizi kullanarak karşılaştırılması
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi, SAĞLIK BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, BİYOİSTATİSTİK ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2018
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: MUZAFFER BİLGİN
Danışman: ERTUĞRUL ÇOLAK
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Tıp alanında, eksik klinik bilgilere ve klinik sonuçlarla ilgili belirsizliğe rağmen, hastanın tedavisi ve bakımı ile ilgili doğru ve mantıklı kararlar vermek gerekmektedir. Medikal testler tıbbi tanı açısından önemli bir role sahip olmanın yanı sıra doğru tedavinin planlanması ile tedavi maliyetlerinin azaltılması yönünden göz ardı edilemeyecek katkılar sağlamaktadırlar. Hastanın durumu hakkında güvenilir bilgi sağlamak, hasta ile sağlıklı birimleri doğru sınıflamak ve hastanın tedavisi için sağlık personelinin doğru planlama yapmasına olumlu katkılar sağlamak medikal testin temel amaçlarını oluşturmaktadır. Sınıflandırma kuralının performansını değerlendirmek için yaygın olarak kullanılan istatistiksel tekniklerden biri, Receiver Operating Characteristic (ROC) eğrisidir. Günümüzde, tek bir tanı testi sonucu kullanılarak hastalığa ait tanının belirlenmesi yerine birden fazla test kullanılarak daha kesin bir tanı ya da sınıflandırma yapmak mümkündür. Sağlık alanında yapılan çalışmalarda farklı tanı testleri, hastalığın farklı yönlerine duyarlıdır. Dolayısıyla, bireyin sağlık durumunu değerlendirmek için her zaman tek bir tanı testine güvenilemez. Birden fazla tanı testi kullanılarak gerçeğe daha yakın ve doğru sınıflandırma yapmak mümkündür. Bu amaç doğrultusunda çeşitli modeller öne sürülmüştür. Bu modeller, en iyi doğrusal birleştirme yöntemi, doğrusal ayırma analizi, karesel ayırma analizi ve lojistik ayırma analizi yöntemleridir. Bu tez çalışmasının amacı, tanı testlerinin birleştirilmesinde kullanılan yöntemlere alternatif olarak lojistik regresyon modeli ile doğrusal ve karesel ayırma analizlerinin tanı testlerinin birleştirilmesinde kullanılabilirliğini göstermek, lojistik, doğrusal ve karesel ayırma analizlerinin tanı testlerinin birleştirilmesindeki performanslarını, minimax prosedürü ile en iyi doğrusal birleştirme yönteminin performansını parametrik ve parametrik olmayan ROC analizleri ile karşılaştırmak, çok değişkenli normal dağılım varsayımının gerçekleştiği ve gerçekleşmediği durumlarda hangi yöntemin iyi performans gösterdiğini belirlemektir. Anahtar Kelimeler: En iyi doğrusal birleştirme yöntemi, Doğrusal ayırma analizi, Karesel ayırma analizi, Lojistik ayırma analizi