Veri yapısına bağlı olarak ROC eğrisi altında kalan alana ilişkin istatistiksel yöntemlerin karşılaştırılması
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Hacettepe Üniversitesi, Sağlık Bilimleri Enstitüsü, Biyoistatistik A.B.D., Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2010
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: BANU ERÖZ
Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): AHMET ERGUN KARAAĞAOĞLU
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Tıpta tanı testlerinin etkinliğinin araştırılmasında ve birden çok tanı testinin karşılaştırılmasında Receiver Operating Characteristic (ROC) analizi sıklıkla uygulanmakta ve ROC eğrisi altında kalan alan (Area Under the ROC Curve, AUCROC ) tanı testlerinin doğruluğunu gösteren bir ölçüt olarak kullanılmaktadır. ROC eğrisi altında kalan alanın elde edilmesine yönelik yöntemler kesin testler ve tanı testlerinin sahip olduğu veri yapısına bağlı olarak değişmektedir. Bu çalışmanın amacı tanı testi ve kesin testin sahip olduğu çeşitli veri yapıları ve dağılımlarında ROC eğrisi altında kalan alanı kestirmeye yönelik parametrik ve parametrik olmayan yöntemlerin hangisinin daha iyi sonuç verdiğini incelemektir. Bu amaçla 3 farklı benzetim çalışması yapılmıştır: i) Aralarında belirli korelasyonlar olan sürekli sonuçlu kesin test ve tanı testi olması durumunda, kesin testi iki sonuçlu hale dönüştürmenin AUC'ler üzerindeki etkileri izlenmiştir. ii) Kesin testin iki sonuçlu olduğu, hasta ve sağlıklılara ilişkin tanı testi sonuçlarının ise sürekli sonuçlu ve normal dağılımlı olduğu durumda parametrik ve parametrik olmayan yöntemle elde edilen AUC'ler karşılaştırılmıştır. iii) Kesin testin iki sonuçlu, hastalara ilişkin tanı testi sonuçlarının sağa çarpık, sağlıklılara ilişkin tanı testi sonuçlarının ise `0' da yığılımlı olduğu durumda parametrik ve parametrik olmayan yönteme dayalı AUC tahminleri karşılaştırılmıştır. Buna göre kesin testi iki biçimli hale dönüştürmede yüksek ve düşük değerler kesim noktası alındığında en büyük alanlara ulaşılmaktadır. Hasta ve sağlıklılara ilişkin tanı testi sonuçlarının her ikisi de normal dağılımlıyken büyük örneklem genişliklerinde parametrik yöntem daha yansız bulunmuş ancak yan değerlerinin çok küçük olmasından dolayı parametrik olmayan yöntemin de kullanılabileceği görülmüştür. Bir noktada yığılımlı verilerde ise Mann Whitney (MW) ve Transformed Normal (TN) yöntemi kullanılarak elde edilen AUC'ler arasında belirgin bir farklılık görülmemiştir.