Search

III- ÖZET Bu çalışmada, çok değişkenli varyans analizi teorik olarak incelendi. Uygulamada kullanılan önemli MANOVA testleri verildi. Tarımsal ürünlerden olan mercimek üzerinde MANOVA çalışması yapıldı. .IV- ABSTRACT In this study, multivariate analysis of variance were theoritically examined. The tests of MANOVA which is used in practice, were introduced. A study of MANOVA were made for the lentil, which is from agricultural products. 43

Hedonik fiyat modeli heterojen bir malın özelliklerinin fiyat üzerindeki etkisini incelemek amacıyla kullanılır. Bu model heterojen bir malın fiyatının, onu oluşturan farklı özelliklerden her birinin marjinal fiyatının toplamından oluştuğunu varsaymaktadır. Bu çalışmada Samsun ilinde bulunan konutların satış fiyatının belirlenmesinde etkili olan her bir değişkenin marjinal etkisi ve satış fiyatına katkısı araştırılmıştır. Bunu yaparken de öncelikle konutun fiziksel, çevresel özelliklerinden ve konut piyasası özelliklerinden bahsedilmiştir. Ardından konuta ilişkin yapılan tanımlamalardan yola çıkarak `sahibinden.com` sitesinden Samsun ilindeki konutların özelliklerine göre belirlenmiş olan satış fiyatlarını içeren veri seti elde edilmiştir. Elde ettiğimiz veriler sağlam regresyon kullanılarak hedonik fiyat modelinde kullanılan doğrusal model, doğrusal logaritmik model, logaritmik doğrusal model ve tam logaritmik model yardımıyla analiz edilmiştir. Anahtar Kelimeler: Samsun; Konut piyasası; Hedonik fiyat modeli; Sağlam regresyon. Hedonic price model is used to investigate the effect of features of a heterogeneous commodity on price. This model assumes that the price of a heterogeneous commodity composes of sum of marginal price of each different feature that constructs it. In this study marginal effect of each variable which is effective in determining sale price of housing in province of Samsun and the contribution of these variables to sale price are searched. In this stage firstly physical and environmental qualities of housing and features of housing market are mentioned. Then by means of definitions made related to housing, data sets that contain sales prices specified according to features of housing in province of Samsun are acquired from `sahibinden.com` website. Using robust regression, data obtained is analysed with the help of exact linear, linear logarithmic, logarithmic linear and exact logarithmic model used in hedonic price model.Key Words: Samsun, Housing price, Hedonic price model, Robust regression 60

Metot karşılaştırma çalışmaları yeni metotların performanslarını değerlendirmek için hali hazırda kullanılan metot ile yeni metot arasındaki uyumu araştırmada kullanılır. Klinik ölçümlerle elde edilen birçok konuda eski (referans) metodun yerine daha ucuz ve daha hızlı yanıt veren yeni bir metot tercih etmek daha iyidir. Fakat araştırılan yeni metot ölçülen değerin gerçek değerine çok yakın ya da aynı değerle uyumlu olmalıdır. Gerçek değerle aynı sonucu elde etmek mümkün olamayacağı için kabul edilebilecek bir hata miktarı ile bulunan ölçüm değeri geçerli olacaktır. Klasik regresyon teknikleri bağımsız değişkendeki ölçüm hatasını dikkate almadığı için sonuçlar hayati farklılıklara sebep olabilmektedir. Metot karşılaştırma çalışmalarında ölçümlerin uyumunu inceleyen tip II regresyon teknikleri bağımsız değişkendeki ölçüm hatasını da hesaplayarak ölçümler arasındaki en iyi uyumu sağlayan sonuçları elde etmeye olanak tanır. Bu çalışmada literatürde tip II regresyon tekniği olarak geçen ve bağımsız değişkendeki ölçüm hatasını da dikkate alarak çözümlemeye giden metot karşılaştırma yöntemlerinden Bland-Altman, Deming Regresyon, Passing-Bablok Regresyon, sınıf içi korelasyon katsayısı ve konkordans korelasyon katsayısı tekniklerini tanıtılmıştır. Örnek uygulamalarla ile çalışmalarda etkili sonuçlar verdiği gösterilmiştir. Çalışmada istatistiksel grafikleri ve sonuçların elde edilmesini sağlayan NCSS 2019 paket programı ve ölçümlerin istatistiksel analizlerinde kullanılan SPSS 20 programı kullanılmıştır. Method comparison studies are used to investigate the consistency between the current method and the new method to evaluate the performance of the new methods. It is better to use a cheaper and faster response method instead of the old (reference) method in many subjects obtained by clinical measurements. However, the new method investigated should be very close to or equal to the actual value of the measured value. Since it is not possible to obtain the same result as the actual value, an acceptable error amount in the measured value will be valid. As classical regression techniques do not take into account the measurement error in the independent variable, the results can cause vital differences. Type II regression techniques, which examine the consistency of measurements in method comparison studies, allow to obtain the results that provide the best fit between the measurements by calculating the measurement error in the independent variable. In this study, Bland-Altman, Deming Regression, Passing-Bablok Regression, intra-class correlation coefficient and concordance correlation coefficient techniques, which are used as type II regression technique in the literature and also analyzing method with taking into account the measurement error in the independent variable were introduced. It has been shown to give effective results in studies with sample practices. In the study, NCSS 2019 was used to obtain statistical graphs and results, and SPSS 20 program was used for statistical analysis of measurements. 50

İstatistiksel çalışmalarda gruplandırılmış veri yapıları ile sıklıkla karşılaşılmaktadır. Aynı gruplar arasında yer alan gözlemler arasındaki ilişkiyi nicel olarak gösteren değere grup içi korelasyon katsayısı denir. Grup içi korelasyon katsayısı, grupları oluşturan birimler arasındaki bir değerdir. Gruplandırılmış veri yapılarında, analiz aşamasına geçmeden önce grup içi korelasyon katsayısının belirlenerek veri yapısındaki ilişki katsayısının saptanması, kullanılacak istatistiksel analiz yönteminin seçiminde önemli rol oynamaktadır.Bu çalışmada grup içi korelasyon katsayıları farklı modellere göre uygulamalı olarak hesaplanmış ve sonuçları karşılaştırılmıştır. it is often come across with grouped data format in statistical studies. The account which reveals the relationship of observations in the same groups is called intraclass correlation coefficient. Intraclass correlation coefficient is an account which constitutes the groups. In the grouped data formats, assessing intraclass correlation coefficient with stating the relationship coefficient in data format before passing the phase of analysis has an important role in choosing the statistical analysis method. In that study, intraclass correlation coefficients are calculated practically according to different models and results are compared. 59

İstatistiksel uygulamalarda uyum önemli bir kavramdır. Özellikle tıbbi çalışmalarda, eğitim bilimlerinde, psikolojik test çalışmaları gibi birçok alanda kullanılmaktadır. İki veya daha çok kişinin, yöntemin, makinenin vb. yapmış olduğu değerlendirmeler arasında bir uyum olup olmadığı istenebilir. İlgilenilen kategorik değerlendirmeler ikili sınıflandırma (evet/hayır, var/yok vb.), sıralı kategorik (düşük, orta, yüksek) ve isimsel (şizofrenik, manik depresyon, ağır depresyon, vb.) biçimde olabilir. Kappa istatistiği iki yada ikiden çok değerlendiricinin yapmış oldukları değerlendirmeler arasındaki uyumu hesaplamada kullanılan çok önemli bir yöntemdir. Kappa?nın diğer yöntemlerden farkı rastgele beklenenden daha büyük uyumluluk oranı göstermesidir. Ancak katsayının yorumlanması çok açık değildir, çünkü katsayının büyüklüğünü ve yorumunu etkileyebilecek diğer faktörler vardır. Kappanın büyüklüğünü etkileyebilecek faktörler prevelans ve yanlılıktır. Sıralı puanları bireylere atandıklarında ağırlıklı Kappa kullanılır. Çoklu değerlendiriciler arasındaki uyumu ölçmek için Fleiss Kappa kullanılır. Krippendorff ise değerlendiriciler veya ölçüm aletleri arasındaki uyumluluğu ölçmek için Krippendorff alfa denilen bir uyum ölçütü geliştirmiştir. Bu ölçütte uyumsuzluk hesaplanmakta ve 1?den çıkarılması sonucunda uyum katsayısı elde edilmektedir. Krippendorff alfa iki veya daha fazla sayıda gözlemci içeren verilere, herhangi bir ölçek türü (isimsel, sıralı, aralık, oran) ile ölçülmüş verilere, tamamlanmamış eksik verilere ve farklı büyüklükteki veri setlerine uygulanabilir. Bayesci yöntemler son yıllarda çok sık kullanılmaktadır. Önceki çalışmalardan ve deneyimlerden elde edilen önsel bilginin analize dahil edilebilmesi olanağını tanıması açısından Bayesci yaklaşım son yıllarda tercih edilir hale gelmiştir. Bir nesnenin birden fazla kişi, hakem veya gözlemci tarafından değerlendirildiği sosyoloji, psikoloji, tıp ve benzeri alanlarda sonuçların uyumu ile ilgili kanaatleri oluşturmak için kullanılan uyum istatistiklerinin hesaplanmasında da Bayesci yaklaşım kullanılmaktadır. Adlandırma, sıralama, aralık veya oran ölçeğindeki verilerde kullanılan farklı uyum yöntemlerinin Bayesci yaklaşımı yapılabilmektedir. Bu çalışmada iki ve ikiden çok değerlendirici olması durumunda değerlendiriciler arasındaki uyum Kappa, ağırlıklı Kappa ve Bayesci yaklaşımla hesaplandı ve sonuçlar karşılaştırıldı. Agreement is an important concept in statistical applications. It is used in many fields such as medical studies, education, science and psychological testing. One may demand agreement between ratings of two people, methods or measuring instruments. Categorical assessments can be in the form of binary classification (yes / no or present / absent etc.), ordinal categorical (low, medium, high) or nominal (schizophrenia, manic depression, severe depression, and etc.).Kappa statistic is an important method that measures the agreement between two or more raters. The difference between Kappa and other methods is that it shows greater concordance ratio higher than the expected random one. However, the interpretation of the coefficient is not very clear because there are other factors that may influence the magnitude and interpretation of the coefficient. The factors influencing the magnitude of kappa are prevalence, bias and non-independent ratings. Weighted Kappa is used when sequential scores are assigned to individuals. Fleiss? Kappa is used to measure the agreement between multiple raters. Krippendorff?s alpha is a reliability coefficient developed to measure the agreement among observers and measuring instruments. In this criterion, disagreement is determined and coefficient of concordance is obtained by subtracting it from 1. Krippendorff?s alpha can be applied to any data that involves two or more raters and those which were measured by any type of scale (nominal, ordinal, range or ratio), incomplete and inaccurate data and data sets in different sizes.Bayesian methods have been widely used in recent years. Since it enables the inclusion of the prior knowledge which was obtained from previous studies and experiences in the analysis, Bayesian approach has become a preferred approach in recent years. Bayesian approach is applied to the agreement statistics which is used to form an opinion about the concordance of the outcomes of fields such as sociology, psychology or medicine in which an object is evaluated by more than one judge or observer. Bayesian approach of different agreement methods used in naming, sorting, interval or ratio scale data can be performed. In this study, the agreement between two or more raters was calculated by using Kappa, weighted Kappa and Bayesian approach and the results were compared. 113

Değişenler arasındaki sebep-sonuç ilişkisinin incelendiği istatistiksel yöntemlerin başında regresyon analizleri gelmektedir. Regresyon analizi yöntemleri istatistiksel çalışmalarda çok sık kullanılmaktadır. Regresyon analizinde bağımlı değişkenin aldığı değerlere göre farklı regresyon analizleri kulanılmaktadır. Literatürde çeşitli regresyon analizi yöntemleri kullanılmaktadır. Bu çalışmada en çok kullanılan regresyon yöntemlerinden basit doğrusal regresyon, çoklu doğrusal regresyon, lojistik regresyon ve Poisson regresyon yöntemleri incelendi. Veri setimizde bir bağımlı bir bağımsız değişken varsa basit doğrusal regresyon analizi, bir bağımlı değişken birden fazla bağımsız değişken varsa çoklu doğrusal regresyon analizi kullanılır. Eğer bağımlı değişken ikili (binary) var-yok, hasta-sağlam gibi kategorik değerli ise ikili lojistik regresyon modeli, bağımlı değişken kategorik fakat sıralı ölçekli değerler alıyorsa (kötü-orta-iyi gibi) sıralı lojistik regresyon modeli, bağımlı değişken isimsel ölçekli en az üç kategorise ise isimsel lojistik regresyon modeli kullanılır. Eğer bağımlı değişkenin değerleri belli bir zaman diliminde gerçekleşen olayların sayısı ise Poisson regresyon modeli kullanılmalıdır. Regresyon analizi sonuçlarının güvenilir olması için güç analizinin yapılması gerekir. Güç analizi yapılan istatistiğin ne kadar güçlü olduğunu, sonuçların ne kadar anlam ifade ettiğini belirtir. Güç analizi örneklem büyüklüğünün belirlenmesinde, planlanan ya da yapılmış olan bir çalışmada güç düzeyinin belirlenmesinde, belirli bir çalışmada güvenilir bir şekilde tespit edilebilir etki büyüklüğünü belirlemede ve istatistiksel anlamlılık için mantıklı kriterlerin belirlenmesinde kullanılır. Bu çalışmada gerçek bir veri seti üzerinde 4 farklı regresyon (basit doğrusal regresyon, çoklu doğrusal regresyon, ikili lojistik regresyon ve Poisson regresyon) modelleri için güç analizi hesaplandı.Ayrıca farklı durumlara göre (örnek büyüklüğü, ? vb.) güç analizi için simülasyon çalışmaları yapıldı ve sonuçlar karşılaştırıldı. Güç analizleri PASS 11 programında yapıldı. Regression analysis is among the major ones of statistical methods where cause-effect relationship of variables is examined. Regression analysis method is frequently used in statistical studies. In regression analysis, according to the value of the dependent variable different regression analysis methods are used. In literature, various regression analysis methods are used.In this study,the most frequently used methods of regression: basic linear regression, multiple linear regression, Poisson regression, logistic regression are eximined. In our data set basic linear regression is used if there is one dependent and one independent variable and multiple linear regression is used if there is one dependent and more than one independant variables. If dependent variable is categorical like available-unavailable, ill-not ill, then binary logistic regression model, if dependant variable categorical but ordinal values bad-medium-good then sequential regression model, if dependant variable is at least three categories then nominal logistic regression model is used. If the values of dependent variable is the number of events occuring in a time period then poisson regression model is used. The power analysis should be carried out for regression analysis results to be reliable. Power analysis indicates how strong the statistic is and how much is the meaning of the results. It is used in determining the sample size and in determining the power in a study to be planned or conducted, in determining the effect level securely in a certain study and in determining logical criteria for statistical meaningfulness.In this study,forfour differentregression models(basic linear model, multiple liner regression, logistic regression, Poisson regression) one realdata set the power analysis was calculated. Alsoaccording to different conditions(sample size, ?, etc.) forpower analysis, simulationstudies were carried outandthe results were compared. Poweranalysis was performed inPASS11program. 110

ÖZBu çalışmada pek çok araştırmada karşılaşılan kayıp değer probleminin Cox regresyonda çözümüne yönelik yöntemler incelendi. En çok kullanılan kayıp veri analiz yöntemlerinden en iyi olanı belirlemek amacıyla farklı kayıp oranlı ve farklı örnek genişlikli veri setlerindeki performansları Cox regresyon analizi uygulanarak incelendi. Bu amaçla 50, 100, 200 birimlik sağkalım verisi kullanılarak her bir veri setinde kayıp oranları %5, %10, %20 ve %40 olacak şekilde oluşturulan veri setlerine Cox regresyon analizi uygulandı.Kayıp değerli veri setinde Bayesci Cox regresyon ve Cox regresyon yöntemleri incelendi ve performansları farklı durumlar için karşılaştırıldı. Öncelikle bu iki yöntem gözlemlerinde kayıp değer olmayan (tam) veri setindeki performansını değerlendirmek için Ondokuz Mayıs Üniversitesi Tıp Fakültesi'nden alınan akciğer kanserli hastaların verisine ayrı ayrı uygulandı ve hastaların sağkalım süresini etkileyen risk faktörlerine ilişkin sonuçlar incelendi.Bayesci ve klasik Cox regresyon analizinin kayıp değerli veri setindeki performansını değerlendirmek amacıyla, akciğer kanserli hastaların verisi %20 kayıp değerli olacak şekilde MAR (Tesadüfi kayıp (Missing at random)) varsayımına uygun olarak silindi ve kayıp değerli veri seti elde edildi. Bu kayıp veri setine eksiksiz veri analizi (CCA) uygulanarak kayıp değerler giderildi ve daha sonra Bayesci ve klasik Cox regresyon analizlerinin performansları değerlendirildi.Son olarak kayıp değerli verilerin giderilmesinde üstün bir performans gösteren çoklu değer atama yöntemi ile kayıp değer problemi giderilerek, elde edilen verilere Bayesci ve klasik Cox regresyon analizi uygulandı.Bu çalışmada Bayesci Cox regresyon analizinin iki farklı önsel dağılım kullanılarak performansı değerlendirildi. Bu önsel dağılımlar bilgilendirici ve bilgilendirici olmayan önsel dağılımdır. Bilgilendirici önseller daha önce yapılmış benzer çalışmalardan elde edildi.Anahtar Kelimeler: Sağkalım analizi, Cox regresyon analizi, Bayesci yaklaşım, Kayıp değer ABSTRACTThis study examined the methods that resolves missing value problem encountered in many research data sets. The most commonly used missing data analysis methods examined for different missing rates and different sample size with Cox regression analysis. For this purpose 50, 100, 200 survival data were used and data sets with 5%, 10%, 20% and 40% missing rates for each data set was obtained and Cox regression analysis was used for the data sets.Bayesian Cox regression analysis and classical Cox regression methods examined in data set with missing value and their performance was compared for different situations. The both methods was applied to patients with lung cancer data set without missing value which were obtained from Ondokuz Mayıs University, Medical Faculty.Performance of Bayesian and classic Cox regression analysis in order to evaluate in the data sets with missing value 20% of patients with lung cancer to be deleted in accordance with the assumption of MAR (Missing at random) and so that data set with missing value was obtained. Missing data problem is resolved with complete case analysis in lung canser data with missing value. Performances of Bayesian and classic Cox regression analysis were evaluated.Finally missing data problem in lung cancer data with missing value is resolved with multiple imputation which shows a high performance and then Bayesian and classic Cox regression analysis of the data obtained was performed separately.Informative and noninformative priors were used separately in Bayesian Cox regression for survival data with missing value. Informative priors were obtained from a similar previous study.Keywords: Survival analysis, Cox regression analysis, Bayesian approach, missing value 115

Tükenmişlik; doktor, hemşire, öğretmen, polis, şoför, asistan gibi farklı insanlarla birebir ilişki içinde olunan değişik meslek gruplarında karşılaşılan en önemli sağlık sorunlarından biridir. Ancak insanlara yüz yüze hizmet veren ve insan merkezli meslek dalları için meslekî tehdit olarak değerlendirilen tükenmişlik ile ilgili yapılan araştırmalar sonucunda, tükenmişliğin artık diğer meslek dallarında da yayılmaya başladığı görülmüştür.Teknolojinin hızla gelişmesine bağlı olarak toplumsal ve kültürel yapının sürekli değişmesi, bireyin çalışma yaşamında yeni problemlerle karşı karşıya kalmasına neden olmaktadır. Bu açıdan tükenmişlik ölçeğinin temel geçerlilik ve güvenilirlik çalışmalarının yapılması, toplanan bilgilerinin sonuçlarının bilimselliği açısından önemlidir.Bu çalışmanın giriş bölümünde geçerlilik ve güvenilirlik hakkında kısa bilgiler verilmiştir. İkinci bölümde nicel ve nitel araştırma yöntemleri, örnekleme yöntemleri ve en çok kullanılan güvenilirlik analizi yöntemleri tanıtılmıştır. Üçüncü bölümde geçerlilik analizi yöntemleri hakkındaki bilgiler bir literatür taraması ile toplanmış, dördüncü bölümde ise uygulama yapılacak alan olan tükenmişlik hakkında bilgiler verilmiştir. Beşinci bölümde uygulamada ölçeğin geçerlilik ve güvenilirlik analizleri yapılmıştır. Bu amaçla Amasya Üniversitesi'nde görev yapan 109 öğretim elemanı üzerinde yapılan bir anket çalışması ile öğretim elemanlarının tükenmişlik düzeyleri belirlenmiştir.Tükenmişlik ölçeğinin dil (yüzey) geçerliliği, içerik (kapsam) geçerliliği ve yapı geçerliliği için faktör analiz yapılmıştır. Güvenilirlik analizi için test-yeniden test analizi ve iç tutarlılık analizlerinden Cronbach's alfa ve yarıya bölme yöntemleri kullanılarak ölçeğin güvenilirlik analizleri yapılmıştır.Yapılan çalışma sonucunda Amasya Üniversitesinde görev yapan öğretim elemanlarının tükenmişlik düzeyleri Duygusal Tükenme (DT), Duyarsızlaşma (D) ve Kişisel Başarı (KB) yönünden incelenmiştir. Duygusal Tükenme ve Duyarsızlaşma yönünden öğretim elemanlarının tükenmişlik düzeyi düşük, Kişisel Başarı yönünden ise yüksek bulunmuştur. Burnout is the most important health problem among different professional groups such as doctor, nurse, teacher, police, driver, assistant, who establish one to one relationships. However, as a result of the researches on burnout which is evaluated as a professional threat to the human cantered and face to face occupations, it is seen that the burnout spread to other profession groups.The constant change of social and cultural structure regarding to rapidly development technology, results with new problems which an individual comes across throughout his/her working life. In this regard, to do essential validity and reliability studies on the burnout scale is important for the scientific of collected data.In the introduction chapter of this study the concepts of reliability and validity were briefly explained. In the second chapter, quantitative and qualitative research methods, sampling methods and the most used technique of reliability analysis were introduced. In the third chapter, the data on the techniques of validity analysis were collected throughout literature review. In the fourth chapter, information was given on burnout as the main area of the application. In the fifth chapter, the validity and reliability of the scale in the application were analyzed. For this purpose, the burnout level of academicians was determined via the questionnaire conducted on academicians working at Amasya University.A factor analysis is conducted for the validity of the burnout scale?s language (surface), content and structure. For the reliability analysis it is used test-again test analysis; among the inner consistency analysis Cronbach?s alpha and dividing half techniques used.In the current study, the burnout level of academicians of the Amasya University was examined regarding Emotional Exhaustion, Depersonalization and Personal Accomplishment. The findings of the research shows that the burnout level of academicians are low regarding to Emotional Exhaustion in contrast to high burnout level of Personal Accomplishment. 93

Tıbbi çalışmalarda, özellikle ölümle sonuçlanan hastalıkların tedavisinde uygulanan yöntemlerden hangisinin kullanılmasının yaşam süresi üzerinde etkili olacağına karar vermek önemlidir. Bu çalışmanın amacı klinik çalışmalarda son yıllarda oldukça sık kullanılan grup ardışık planlar ile uyarlamalı tasarımları örneklem büyüklüğü ve güç analizleri bakımından karşılaştırmaktır.Çalışma beş bölümden oluşmaktadır. İlk bölümünde konu hakkında kısa bir bilgilendirme yapıldı. İkinci bölümde grup ardışık test yöntemleri incelendi ve sağkalım analizi konusu ele alındı. Üçüncü bölümde uyarlamalı tasarım yöntemleri, özellikleri, avantaj ve dezavantajları yer aldı.Dördüncü bölümde uygulama çalışmaları yapıldı. İlk uygulama, grup ardışık test yöntemlerinin sağkalım analizinde uygulanması ve harcama fonksiyonlarının güç analizinin uyarlamalı tasarımlar ve grup ardışık planlar için karşılaştırılması üzerine yapıldı. O'Brien&Fleming harcama fonksiyonunun Pocock'a göre her iki plan içinde daha yüksek güce sahip olduğu görüldü. İkinci uygulama örneklem büyüklüğü hesaplanması üzerine yapıldı. Aynı güç değeri altında uyarlamalı tasarımların grup ardışık planlara göre daha az örneklem ve olay (ölüm) sayısı gerektirdiği bulundu. Son uygulama ise uyarlamalı tasarımların en önemli avantajlarından biri olan örneklem büyüklüğünün yeniden hesaplanması üzerine yapıldı. Çalışmanın son bölümünde yapılan uygulamaların sonuçları tartışıldı.Anahtar kelimeler: Uyarlamalı Tasarım, Grup Ardışık Plan, Sağkalım Analizi, Örneklem Büyüklüğü, Harcama Fonksiyonları, Güç In clinical trails, it is important to decide which method used for treatment of illness especially fatal illness has more effect on survival times. The aim of this study is to compare from sample size and power analysis the group sequential designs and adaptive designs which are used usually in clinical trials recent times.This thesis consists five chapter. At the first chapter, a short information is given about the subject. At the second chapter, the group sequential test methods are viewed and the survival analyze is dealed. At the third chapter adaptive design methods, its properties, its advantages and disadvantages are put in an apperiance.At the fourth chapter applications are made. First application is examining group sequential test methods on survival analyses and comparing the power analyses of spending functions by group sequential designs and adaptive designs. It is understood that O?Brien&Fleming spending function?s power is higher than Pocock?s for both designs. Second application is made on calculation of sample size. It?s founded that adaptive designs require less sample size and events than group sequential designs at the same power value. The last application is made on recalculation of sample size which is the one of major advantage of adaptive designs. The results of the applications are argued at last chapter of the study.Keywords: Adaptive Design, Group Sequential Design, Survival Analyze, Sample Size, Spending Functions, Power