Search

Sağlık alanında yapılan çalışmalarda değişkenlerin ve veri setinin özelliklerine göre parametrik ya da parametrik olmayan istatistiksel testler kullanılmaktadır. Parametrik olmayan istatistiksel testler verilerin parametrik bir değeri ve belirli bir dağılım varsayımı olmadığı durumlarda analiz yapmayı amaçlayan yöntemlerdir. Parametrik olmayan istatistiksel testlerde veri setinin örnek hacminin büyük ya da küçük, seyrek, dengesiz olduğu ve uç değerler içerdiği durumlarda farklı p değeri hesaplama yöntemleri kullanılmaktadır. Bu çalışmada parametrik olmayan istatistiksel testlerde kullanılan p değerleri hesaplama yöntemlerinden Asimptotik Yöntem, Exact Yöntem ve Monte Carlo Yöntemi karşılaştırılarak kullanılmıştır. Karşılaştırmalar 2X2, 3 X 3, 4 X 4, 5 X 5, 10 X 10 kontenjans tablolarında Pearson Ki-Kare Testi, Diziler Testi, Wilcoxon T Testi, Mann-Whitney U Testi, Kruskal-Wallis ve Friedman testlerinde yapılmıştır. Her bir testin özelliğine göre birim sayıları, grup sayıları ve işlem sayıları dikkate alınarak 100'er örnek için veriler tamsayı olarak türetilmiş ve yöntemler arası karşılaştırmalar yapılmıştır. Parametrik olmayan istatistiksel testlerde Asimptotik p değeri Ho hipotezinin reddine yönelik yanlış kararlar alınmasına neden olabilmektedir. Bu nedenle p değerinin hesaplanmasında Exact p değerinin kullanımı her zaman için tercih nedeni olmaktadır. Exact p değerinin hesaplanamadığı durumlarda ise Monte Carlo yönteminin kullanılması uygun olmaktadır. Veri setinde 10.000, 100.000 ve 250.000 örnek tekrarlarında Monte Carlo p değerleri arasında önemli fark bulunmadığı durumlarda Monte Carlo p değeri, fark bulunduğu durumlarda ise Asimptotik p değerinin kullanımı tercih edilmelidir.Anahtar Kelimeler: Parametrik Olmayan İstatistiksel Testler, Asimptotik Yöntem, Exact Yöntem, Monte Carlo Yöntemi On the studies which are done in the field of medicine according to features of variables and data sets statistical tests which are parametric or nonparametric are used. Statistical- tests which are nonparametric are methods which purpose to analyse on condition that is not a parametric value of data and dispertion hypothesis. On the nonparametric statistical tests are used different value calculation methods on condition that sample mess of data set is big or small, rare, instable and includes end values. On this study, p values which are used on the nonparametric statistical tests were used by comparing Asymptotic Method, Exact Method and Monte Carlo Method which are from calculation methods. Comparisons 2x2, 3x3, 4x4, 5x5, 10x10 is made in contingency tables in Pearson Chi- Square Test, Runs Tests, Wilcoxon T Test, Mann-Whitney U Test, Kruskal Wallis and Friedman Tests. According to every feature of test, data were derived as an integer and comparisons among the methods were made for 100 samples by taking into consideration to average revenue, group numbers and processing numbers. On the nonparametric statistics tests, Asymptotic p value can cause to be taken decision refusing of HQ hypothesis. Therefore; on calculating p value, usage of Exact p value is preference reasons for everytime. Usage of Monte Carlo Methods benefits on condition that Exact p value isn't calculated. In the data sets, usage of Monte Carlo p value should be prefered on condition that isn't found a significant difference among the Monte Carlo p values, but usage of asymptotic p value should be prefered on conditionals that is found difference in 10.000, 100.000 and 250.000 sample repititions.Key Words: Nonparametric Statistical Tests, Asymptotic Method, Exact Method, Monte Carlo Method 87

Sağlık alanında yapılan araştırmalarda longitudinal veriler sıklıkla kullanılmaktadır. Longitudinal verilerin oluşturduğu longitudinal bir çalışma zamana bağlı olarak birey üzerinden alınan tekrarlı ölçümlerin toplanarak analiz edilmesidir. Longitudinal veri analizinde genelleştirilmiş doğrusal modeller üç model içermektedir. Bunlar marjinal modeller, rassal etkiler modeli ve geçiş modelleridir. Geçiş modellerinde amaç, geçmiş yanıtları çeşitli dönüştürme işlemine tabii tutarak modele ilave açıklayıcı değişkenler olarak katmaktır. Bu çalışmada, geçiş modellerinin teorik yapısı incelenmiş ve bir uygulama yapılmıştır. Bu uygulama da, Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Anabilim Dalı'na başvuran 250 çocuğun solunum yolları enfeksiyonuna ilişkin verileri kullanılmıştır. Çocuklardaki solunum yollan enfeksiyon durumu bağımlı değişken; yaş, cinsiyet ve A vitamini eksikliğinin olup olmaması bağımsız değişkenler olarak ele alınmıştır. Birimlerden üç aylık zaman aralıklarında 6 kez tekrar edilen ölçümler alınarak veriler toplanmıştır. Verilerin analizi için geçiş modelleri ve geçişsiz modeller uygulanmıştır. Geçiş modelleri uygulandığı ve uygulanmadığı durumlardaki analiz sonuçları karşılaştırılmış ve geçiş modeli uygulandığında A vitamini eksikliğinin çocuklarda solunum yolları enfeksiyon riskini arttırdığı, geçişsiz modelde ise A vitamini eksikliğinin çocuklarda solunum yolları enfeksiyon durumunu etkilemediği görülmüştür. Longitudinal veri analizinde, geçiş modelleri uygulandığında gerçekleştirilen tahmin denklemleri, geçişsiz modeller için gerçekleştirilen tahmin denklemlerinden daha etkin sonuçlar vermektedir.Anahtar Kelimeler: Geçiş Modelleri, Longitudinal Veri, Longitudinal Veri Analizi, Markov Modelleri On the researches which are done in the field of medicine longitudinal data are often used. A longitudinal work which is formed by longitudinal data is analysed by collecting repitation measures which are taken from on individual as related to time. On the longitudinal data analysis, generalized linear models include three models. These are marginal models, random effects models and transition models. Purpose of transition models processing past responses to transition includes to the models as explanatory variants. In this study, theorical structure of transition models was examined and an application was done. In this application, data which related to 250 childrens's respiratory infection, who applied to Osmangazi University School of Medicine Pediatrics. Dependent variable was being the respiratory infection of children or not and independent variables were sex, age and vitamin A deficiency or not. Data were collected from modules taking measures which are repeated six times for three times at the internal. For data analysis, transition models and intransitive models were applied. Analysis results on conditions that transition models are applied or not applied were compared and it was shown that increased risk of respiratory infection on the children when transition models applied, but on the intransitive models it was shown that vitamin A defciency didn't affect state of respiratory infection on the children. On the longitudinal data analysis, when transition models are applied, implemented estimate equations give more effective results than implemented estimate equations for intransitive models.Key Words: Transition Models, Longitudinal Data, Longitudinal Data Analysis, Markov Models 89

ÖZET HİYERARŞİK BAĞLANIM (LÎNEAR REGRESYON) YÖNTEMLERİNİN TANITILMASI VE ÇAĞDAŞ HEKİMLİK EĞİTİMİNDE KULLANILAN TEKNİKLER İLE İLGİLİ BİR UYGULAMA Bu çalışmanın amacı Dicle Üniversitesi tıp fakültesindeki öğretim elemanları, intörn doktor ve tıp fakültesi beşinci sınıf öğrencilerinin almış oldukları tıp eğitimi ve uygulamaları esas alınarak çağdaş hekimlik eğitiminde kullanılan tekniklerle ilgili anket formu hazırlanmış olup 370 kişiden alman bu bilgilere Hiyerarşik Bağlanım (Loglinear) analizi yöntemini uygulamaktır. Loglinear modeller kategorik değişkenler arasındaki ilişkiyi incelemeye yarayan bir yöntemdir. Loglinear modeller yardımıyla çapraz tabloların analizi sürekli değişkenler için doğrusal modeller olan varyans analizi ve çoklu regresyon analizine karşılık gelir. Öğretim üyelerine sorulan sizce en iyi tıp eğitim yöntemi hangisidir? sorusuna deneklerin % 45.7 si (169 kişi) `Mevcut entegre sisteme` ilaveten `interaktif tıp eğitim uygulamasının` eklenmesini önermiştir. `Mevcut uygulanan entegre sistemin` devam etmesini isteyenler örneklemin % 4.6 (17 kişi) sı kadardır. Ayrıca `Türkiye'de tıp eğitiminde hangi görüş öncelik taşımalıdır?` sorusuna; örneklemin %2.2 si fikir bildirmezken, % 71.6 sı (26S kişi) `Koruyucu hekimlik eğitimine önem verilmesini` gerektiği belirtilmiştir. Son olarak değişkenlerin hiyerarşik bağlanım çözümlemesi ile X10 - X12 - X13 değişkenleri kullanılmıştır. Bu çözümleme sonunda önerilen son model sınıflaması; X10 - X12 ve X10 - X13 ikili çaprazlanması olmuştur. Elenen çaprazlama ise X12 - X13 ikilisi olmuştur. Çağdaş hekimlik eğitimi ile ilgilenen konunun uzmanlarına önereceğimiz sonuçlar şunlar olacaktır. Çağdaş hekimlik eğitimi ve üniversitemizde uygulanan entegre tıp eğitim uygulaması ile ilgili sübjektif değerlendirmelere girmeden, yukarıda belirttiğimiz değişkenlerin sonuçlarına ait değerlendirmeler olacaktır. Anahtar kelime : loglinear modeller, backword elemination, Tıp Eğitim Sistemleri SUMMARY INTRODUCTION TO LOGLINEAR REGRESSION METHODS AND AN APPLICATION ABOUT METHODS USED IN MODERN MEDICAL SCIENCE EDUCATION An inquiry has been applied to the education staff member, (intörn) doctors and fifth class medicine students at faculty of medicine about methods used in modem medical science education based on the medical education and applications they have received and a loglinear analysis method has been applied to the data received from these 370 people. Loglinear models is a method used for investigating the relation between categorical variables. The analysis of diagonal tables by loglinear models corresponds to the variance analysis and multi regression analysis that are linear models for continous variables. 45.7 % (169 people) of the subjects have answered to the question `Which method is the best for medical science education?` by suggesting addition of `interactive medical science education application` to `the present integrated system`. Ones who want to continue with present applied integrated system are about 4.6 % (17 people) of the sampling. Furthermore, 2.2 % of the sampling haven't given an answer to the question `Which idea must precede at the medical science education in Turkey?` while 71.6 % (265 people) have stated the necessity for giving importance to the protective medical science education. Finally, X10 - X12 - X13 variables have been used with the analysis of linear regression variables. The proposed final model classification after this analysis is dual crosswise of X10 - X12 and X10 - X13. The eliminated crosswise is X12 - X13 pair. The results that we will suggest to the experts interested with modern medical science education are those. There will be evaluations about the results of the variables stated above without considering subjective evaluations about modern medical science education and the integrated medical science education applied at our university. Key Words: loglinear models, backward elimination, Medical Science Education Systems 70