Parametrik Olmayan Çok Değişkenli Varyans Analizi ve Sağlık Alanında Bir Uygulaması

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorPasin, Özge
dc.contributor.authorAnkaralı, Handan
dc.contributor.authorCangür, Şengül
dc.contributor.authorSungur, Mehmet Ali
dc.date.accessioned2020-04-30T14:12:36Z
dc.date.available2020-04-30T14:12:36Z
dc.date.issued2016
dc.departmentDÜ, Tıp Fakültesi, Temel Tıp Bilimleri Bölümüen_US
dc.description.abstractSağlık araştırmalarında, etkenlerin genellikle birbirleriyle ilişkili birden fazla sonucu olabilir. Bu ilişkili sonuçları ayrı analiz etmek 1.Tip hatanın artmasına neden olur. Ancak pratik uygulamalarda veri analizinde sıklıkla bu hata yapılmakta, daha basit, kolay yorumlanabilen tek değişkenli analiz yöntemlerinden yararlanılmaktadır. Ayrıca sağlık araştırmalarındaki özelliklerin önemli bir bölümü tek değişkenli parametrik modellerin varsayımlarından olan normal dağılım ve varyansların homojenlik ön şartlarını sağlamamaktadır. Dolayısıyla söz konusu araştırmaların daha doğru ve güvenilir sonuç üretmesi için yeni yaklaşım ve yöntemlerin tanıtılması ve uygulanması zorunlu hale gelmektedir. Bu amaçla, ölçülen özellikler arasındaki ilişkileri göz önüne alan ve varsayımları az olan parametrik olmayan MANOVA (PERMANOVA, Permutational Multivariate Analysis of Variance) modelinin teorik özellikleri tanıtılmış, klinik araştırmadan elde edilen bir veri setine uygulanarak sonuçlar tartışılmıştır. Çalışma sonucunda Hashimato hastalığı varlığı ve cinsiyet ile lipid profili değerleri arasındaki ilişkiler incelenmiş, Hashimato olanlarda lipid değerlerinin cinsiyete göre değişmemekle birlikte sağlıklı bireylerden anlamlı düzeyde yüksek olduğu bulunmuştur. Sonuç olarak,tabiatta veya insan vücudunda birçok özellik birbirini etkileyen ilişkileri birlikte dikkate alarak biyolojik yapıları gerçeğe daha yakın inceleyebilmek için ön koşulları fazla olmayan esnek istatistik modellere ihtiyaç duyulur. Bu sorunlara çözüm olarak günümüzde henüz uygulaması yaygınlaşmamış olan PERMANOVA modelinin kullanılmasını önerilmektediren_US
dc.description.abstractIn health research, factors can have effects on multiple correlated outcomes. Analyzing these related outcomes separately can cause an increase in type I error. However in practical applications, this error is made frequently by using univariate analyses. In addition a majority of variables used in studies do not exhibit normal distributions or homogeneity of variance. So introduction and application of new approaches,which provide more accurate and more reliable results, becomes necessary.For this purpose, it was introduced the theoretical properties of PERMANOVA which is a non- parametric method and have a few assumptions, was discussed the results that obtained from a clinical research data set.As a result of our study, there was no significant interaction between disease group and gender, but the lipid values in Hashimato patients are significantly higher than in healthy individuals for both genderConsequently, In generalmany features interacts each other in human body. For examined the biological structures much closer, there is needed more flexible statistics model that have not more preconditions.As a solution to these problems, we recommend to use PERMANOVA modelsen_US
dc.identifier.endpage20en_US
dc.identifier.issn1307-9697
dc.identifier.issn2147-0715
dc.identifier.issue1en_US
dc.identifier.startpage13en_US
dc.identifier.urihttps://app.trdizin.gov.tr/makale/TWpJMU56YzBOQT09
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12684/1073
dc.identifier.volume9en_US
dc.indekslendigikaynakTR-Dizinen_US
dc.language.isotren_US
dc.relation.ispartofBilişim Teknolojileri Dergisien_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectBilgisayar Bilimlerien_US
dc.subjectBilgi Sistemlerien_US
dc.titleParametrik Olmayan Çok Değişkenli Varyans Analizi ve Sağlık Alanında Bir Uygulamasıen_US
dc.title.alternativeAn Application Of Non-Parametric Factorial Manova In Health Researchesen_US
dc.typeArticleen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
1073.pdf
Boyut:
803.78 KB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Tam Metin / Full Text
İndir

Koleksiyon

TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
Makale Koleksiyonu