Search

Aim: World population has aged as a result of developments and improvements in the living conditions, care and health services. The most important risk factor of Alzheimer's disease is age, and with the aging of the population, both prevalence and mortality rates increase. The study aimed to determine the trend of mortality rates due to Alzheimer's disease over the years according to gender and age groups, between 2009-2018. Methods: Alzheimer's disease-related data was obtained from the Turkish Statistical Institute death database. Age-standardized mortality rates were calculated through the direct method to the World Standard Population. Joinpoint Regression Analysis was used to estimate annual percentage change, average annual percentage change, and 95% confidence intervals. Results: Over the period observed, more than 95 000 persons died due to Alzheimer's disease (37 961 males and 57 936 females). Joinpoint Regression Analysis indicated that the trend in Alzheimer's mortality rates a significant increase of 13.3% (95% CI: 10.6;16.2; p

Amaç: Bu çalışmanın amacı, türetilmiş veri setleri kullanarak, farklı değerleri için belirlenen 23 farklı ikili uyum katsayısını tanıtmak, özelliklerini ortaya koyarak değerlendirmektir. Gereç ve Yöntemler: Bu çalışmada, ikili veriler için ileri sürülen uyum katsayıları ele alınmıştır. Çalışmada, Pythonrandom kütüphanesi kullanılarak, aralığında yer alan 35 farklı değeri için veri türetilmiştir. Verilerin türetilmesinde, önce ile gösterilen gözelerden hangisine değer atanacağı, sonra da ilgili gözeye atanacak değer belirlenmiştir. için 286, için 815 ve için 1.000’er farklı veri seti çalışmada kullanılmıştır. Katsayıların alacağı değerlerin tahmininde pozitif ve negatif eşleşme frekansları ile örneklem büyüklüğünün etkisi belirlenmiştir. Ayrıca hiyerarşik kümeleme analizi ile tüm simülasyon sonuçları dikkate alınarak, katsayıların benzerlikleri ortaya konmuştur. Bulgular: İkili veriler için tüm uyum katsayılarının değer aralığının 0 (uyum yok)-1 (tam uyum) olması beklenmesine rağmen tüm katsayılar için bu aralık geçerli değildir. Dikkate alınan 23 farklı katsayı içerisinden 6 tanesi bu aralıkta değer almaktadır. Hiyerarşik kümeleme analizine göre uyum katsayılarının çoğu birbirine benzememekte ve hiçbiri sayısından etkilenmemektedir. Sonuç: Genel olarak hemen tüm katsayılara ait değerler, örnekler daha benzer hâle geldikçe sabit bir minimumdan sabit bir maksimuma doğru artmaktadır. Ancak Andrés Marzo, Bennett, Brennan Prediger, Byrt ve ark., Gwet, Janson Vegelius, Osgood Holsti, Potter Levine-Donnerstein ve uyum yüzdesi katsayıları, tüm değerleri için uyum ile doğrusal olarak sorunsuz bir şekilde artmaktadır. Değer aralığının 0-1 olması ve uyum artışı ile paralellik göstermesinden dolayı Osgood Holsti ve uyum yüzdesi katsayıları, tüm katsayılar içerisinde öne çıkmaktadır. Objective: The aim of this study is to introduce 23 different binary agreement coefficients determined for different values by using derived data sets and to evaluate them by revealing their properties. Material and Methods: In this study, the agreement coefficients put forward for binary data are considered. In the study, data were derived for 35 different values in the range of using the Python-random library. In the derivation of the data, firstly, which cell shown with will be assigned value, then the value to be assigned to the relevant cell was determined. 286 for , 815 for and 1,000 different data sets for were used in the study. The effect of positive and negative matching frequencies and sample size on the estimation of the values of the coefficients was determined. In addition, the similarities of the coefficients were revealed by considering all the simulation results with hierarchical clustering analysis. Results: Although it is expected that the value range of all agreement coefficients for binary data is 0 (no agreement) to 1 (exact agreement), this range is not valid for all coefficients. Of the 23 different coefficients considered, 6 of them take values in this range. According to the hierarchical cluster analysis, most of the agreement coefficients are not similar to each other and none of them are affected by the number . Conclusion: In general, the values for almost all coefficients increase from a constant minimum to a constant maximum as the samples become more similar. However, the coefficients of Andrés Marzo, Bennett, Brennan Prediger, Byrt et al, Gwet, Janson Vegelius, Osgood Holsti, Potter Levine-Donnerstein, and percent agreement increase linearly and smoothly with agreement for all values. Osgood Holsti and percent agreement coefficients stand out among all coefficients, since the value range is 0-1 and is in parallel with the increase in agreement.

AMAÇ: Yirmibirinci kromozomun 3 adet olması ile karakterizeolan Down Sendromu, Trizomi 21 olarak da bilinir. Down Sendromu 800 - 1200 kişide bir görülür. Sendrom ilk kez 1846’da tanımlanmıştır. Bu çalışmada amaç, kesin tanısı konulmuş DownSendromlu hastaların prenatal bulgularını tespit etmektir.GEREÇ VE YÖNTEM: Bu çalışmada; 2014 - 2019 yılları arasındaTıbbi Genetik polikliniğine başvuran; 42 kız, 38 erkek olmaküzere karyotip analizi sonucu ile Down Sendromu tanısı kesinleşmiş 80 hastanın dosyası taranmış ve değerlendirilmiştir.BULGULAR: Çalışmamızdaki 80 olguyu incelediğimizde;%1,3’ünde annede Diyabetus Mellitus (DM) varlığı, %1,3’ündefetal hipokinezi ve beraberinde IUGR, %6,3’ünde ense kalınlığı,%1,3’ünde ense kalınlığı ve oligohidramnioz, %1,3’ünde ensekalınlığı ve Pes Ekinovarus (PEV), %1,3’ünde hidrosefali ve beraberinde Atrioventrikuler Septal Defekt (AVSD), %1,3’ündeIVF gebelik, %2,5’inde şant lezyonlar, %1,3’ünde şant lezyonlarına eşlik eden plevral efüzyon, %1,3’ünde kalpte hiperekojenik odak, %1,3’ünde ense kalınlığı artışı ve kalp hastalığıbulgusu, %3,8’inde oligohidramniyoz, %1,3’ünde perikardiyalefüzyon ve polihidramniyoz, %1,3’ünde sadece polihidramniyoz, %1,3’ünde polihidramniyoz ve eşlik eden ense kalınlığı,%1,3’ünde ise ventrikülomegali ve ense kalınlığı tespit edilmiştir.SONUÇ: Down Sendromu prenatal bulgulardan ense kalınlığı,hiperekojenik bağırsak, konjenital kalp hastalığı gibi birçok çeşitli bulgular ile birlikte görülebilmektedir. Bebeklerin ayrıntılımuayenesi ve düzenli takibi hastaların erken teşhisi ve yaşamkalitesi açısından son derece önemlidir. OBJECTIVE: Down Syndrome, also known as Trisomy 21, is characterized by the presence of three copies of chromosome 21. It’s seen one in 800 - 1200 people. The syndrome was first described in 1846. The aim of this study is to detect prenatal findings of the patients with a definitive diagnosis of Down syndrome. MATERIAL AND METHODS: In this study, the files of 80 patients (42 female, 38 male) that were admitted to the Medical Genetics Department between 2014 - 2019 and diagnosed with Down Syndrome as a result of karyotype analysis were scanned and evaluated. RESULTS: It was detected that the mothers of 1,3% of the patients had Diabetus Mellitus (DM); 1,3% of the patients had fetal hypokinesia and IUGR; 6,3% had increased Nuchal Translucency and oligohydramnios; 1,3% had increased Nuchal Translucency and Pes Equnovarus (PEV); 1,3% had a hydrocephalus and Atrioventricular Septal Defect (AVSD); 1,3% had IVF pregnancy; 2,5% had shunt lesions; 1,3% had shunt lesions and pleural effusion; 1,3% had hyperechogenic focus in heart; 1,3% had increased Nuchal Translucency and heart disease findings; 3,8% had oligohydramnios; 1,3% had polyhydramnios and pericardial effusion; 1,3% had solely polyhydramnios; 1,3% had polyhydramnios and increased Nuchal Translucency; 1,3% had ventriculomegaly and increased Nuchal Translucency. CONCLUSIONS: In Down Syndrome, findings such as increased Nuchal Translucency, hyperechogenic intestines, congenital heart disease can be seen in the prenatal period. Detailed examination and regular follow-up are essential for early diagnosis and life quality of individuals with Down Syndrome.

Amaç: Bu çalışmanın amacı, türetilmiş veri setleri kullanarak farklı değerleri için belirlenen 72 farklı ikili benzerlik katsayısını tanıtmak, özelliklerini ortaya koyarak değerlendirmektir. Gereç ve Yöntemler: Bu çalışmada, ikili veriler için ileri sürülen benzerlik katsayıları ele alınmıştır. Çalışmada Phytonrandom kütüphanesi kullanılarak aralığında yer alan 35 farklı değeri için veri türetilmiştir. Verilerin türetilmesinde önce ile gösterilen gözelerden hangisine değer atanacağı sonra da ilgili gözeye atanacak değer belirlenmiştir. için 288, için 817 ve için 1000’er farklı veri seti çalışmada kullanılmıştır. Bulgular: İkili veriler için tüm benzerlik katsayılarının değer aralığının 0 (benzerlik yok) ile 1 (tam benzerlik) olması beklenmesine rağmen tüm katsayılar için bu aralık geçerli değildir. Dikkate alınan 72 farklı katsayı içerisinden 29 tanesi bu aralıkta değer almaktadır. Hiyerarşik Kümeleme Analizi’ne göre benzerlik katsayılarının çoğu birbirine benzemektedir. Sonuç: Genel olarak hemen tüm katsayılara ait değerler, örnekler daha benzer hâle geldikçe sabit bir minimumdan sabit bir maksimuma doğru artmaktadır. Ancak Hamann ve Sokal-Michener tarafından önerilen katsayılar, tüm değerleri için benzerlik ile doğrusal olarak sorunsuz bir şekilde artmaktadır. Değer aralığının 0-1 olması ve benzerlik artışı ile paralellik göstermesinden dolayı Sokal-Michener tarafından önerilen katsayı tüm katsayılar içerisinde öne çıkmaktadır. Eyraud, Fager-McGowan, Fossum, Gower, Harris-Lahey, Pearson I ve Sokal-Sneath IV benzerlik katsayıları sayısından etkilenmekte diğer katsayılar etkilenmemektedir. Dolayısıyla benzerlik katsayılarının önemli bir kısmının örnek büyüklüğünden bağımsız oldukları belirlenmiştir. Objective: The aim of this study is to introduce 72 different binary similarity coefficients determined for different values by using derived data sets and to evaluate them by revealing their properties. Material and Methods: In this study, the similarity coefficients put forward for binary data are considered. In the study, data were derived for 35 different values in the range of using the Phyton-random library. In the derivation of the data, firstly, which cell shown with will be assigned value, then the value to be assigned to the relevant cell was determined. 288 for , 817 for and 1000 different data sets for were used in the study. Results: Although the value range of all similarity coefficients for binary data is expected to be 0 (no similarity) to 1 (exact similarity), this range is not valid for all coefficients. Out of 72 different coefficients, 29 take values in this range. According to the Hierarchical Clustering Analysis, most of the similarity coefficients are similar. Conclusion: In general, the values of almost all coefficients increase from a fixed minimum to a fixed maximum as the samples become more similar. However, the coefficients proposed by Hamann and Sokal-Michener increase smoothly linearly with similarity for all values. The coefficient suggested by Sokal-Michener stands out among all coefficients because the value range is 0-1 and shows parallelism with the increase in similarity. Eyraud, Fager-McGowan, Fossum, Gower, Harris-Lahey, Pearson I and Sokal-Sneath IV similarity coefficients are affected by the number of and other coefficients are not.

Amaç: Bu makalenin amacı, normallik varsayımının sağlanmadığı faktöriyel deneme desenlerinde etkileşim teriminin önemlilik testi için uygulaması kolay ve etkili olan hizalanmış sıra sayıları dönüşümü işlemini tanıtmaktır. Gereç ve Yöntemler: Birçok istatistiksel testin geçerliliği, gözlemlerin normal dağıldığı varsayımına bağlıdır. Ancak incelenen birçok karmaşık özellik, normal olmayan dağılımlara sahiptir. Dağılımın normal olmadığı durumlarda kullanılan çeşitli yaklaşımlar mevcuttur. Normallik veya varyansların homojenliğini ihlal eden verilerin söz konusu olduğu durumlarda, başlangıçta sıra sayısı dönüşümleri alternatif olarak önerilmiştir. Sıra sayıları dönüşüm işleminin dikkate alındığı çalışmalarda önce orijinal gözlemler sıra sayılarına dönüştürülmekte, ardından da sıra sayıları üzerinde parametrik bir istatistik hesaplanmaktadır. Bulgular: Hem en küçük kareler tekniğine hem de sıra dönüşüm işlemine alternatif bir yöntem, hizalanmış sıra sayıları dönüşüm işlemidir. Hizalanmış sıralama dönüşümü, hem normallik gibi varsayım ihlallerinin etkisini en aza indirmekte hem de sıralama dönüşümü için bir sorun olan etkileşim terimlerinin önemlilik testine olanak sağlamaktadır. Hizalanmış sıra sayıları işlemine dayalı testler sağlam ve güçlü testlerdir. Bu işlem, varsayım ihlallerine ve aykırı değerlere karşı duyarlı değildir. Sonuç: Hizalanmış sıra sayıları dönüşüm işlemlerinin klasik varyans analizi işlemlerine karşı bilinen en iyi alternatifler olduğu ve normallik varsayımlarının şüpheli olduğu durumlarda kullanılması gerektiği sonucuna varılmıştır. Objective: The purpose of this article is to introduce aligned rank transform which is easy and effective to apply for the significance test of interaction term in factorial experimental design where normality assumption is not provided. Material and Methods: The validity of many statistical tests depends on the assumption that observations are normally distributed. But, many complex traits studied have non-normal distributions. Several approaches exist to respond to non-normality. Rank transformations were initially proposed as an alternative when dealing with data that violated normality or homogeneity of variances. In studies where the rank transformation is taken into consideration, the original observations are first converted into ranks, and then a parametric statistics is calculated on the ranks. Results: An alternative method to both the least squares technique and the rank transform process is the aligned rank transform procedure. The aligned rank transform minimizes the effect of violations of assumptions such as normality, but does not suffer some of the same problems of the rank transform, such as introducing interactions when they are not present or removing interactions when they are present. The aligned rank transform is a robust and powerful technique. This method is not sensitive to outliers and violations of assumptions on error distribution. Conclusion: It concluded that the aligned rank transform procedures appear to be the best known alternatives to the classical analysis of variance procedures, and should be used in situations where the assumptions of normality is suspect.

2-s2.0-85080133229 OBJECTIVE Cancer is one of the most important causes of death, both in Turkey and in the world. Cancer also causes economic burden to countries. Therefore, it is important to evaluate the data and mortality trends related to cancer using statistical methods to take primary or secondary preventive measures. In this study, we aimed to analyse the recent changes in cancer mortality via using Joinpoint Regression Analysis (JRA) method between 2009 and 2017. METHODS The data on cancer-related mortality in Turkey from the database of the Turkish Statistical Institute (TurkStat) were obtained and analysed with the JRA method. Age-standardized mortality rate (ASR), annual percent change (APC) and average annual percent change (AAPC) were calculated and compared according to gender. RESULTS In female patients, the significant increase in mortality trends were observed in breast, gastrointestinal system (liver, pancreas, and colon) and gynecological cancers (ovarian and corpus uteri). In male patients, liver, pancreas, colon, lip, oral cavity, pharynx and bladder cancers were shown to increase significantly. There was no significant increase in other cancer sites. CONCLUSION To our knowledge, this study is the first study that has analyzed cancer and cancer-related death trends using JRA at the national level in Turkey. We think that our study can demonstrate the contrast trends in cancer rates. According to these results, better health interventions could be developed to fight against cancer and to reduce the incidence of cancer-related morbidity and mortality. © 2020, Turkish Society for Radiation Oncology. Peer-review: Externally peer-reviewed. Conflict of Interest: The authors declare no conflict of interest. Financial Support: No financial support has used for the study. Authorship contributions: Concept – N.D.; Design – N.D., T.K., İ.D.; Supervision – N.D., T.K., İ.D.; Funding – None; Materials – None; Data collection and/or processing – N.D., İ.D.; Data analysis and/or interpretation – N.D., T.K., İ.D.; Literature search – N.D., T.K., İ.D.; Writing – N.D., T.K., İ.D.; Critical review – N.D., T.K., İ.D.

Modeller, tahminin en önemli bileşenidir. Ancak her veri kümesi farklı ilişkileri tanımlaması gereken farklı değişken türleri içermektedir ve her model tipinin veri seti ile ilgili kısıtlamaları bulunmaktadır. Bu nedenle, aranan ilişkiyi doğru tanımlayabilecek tahmin modelinin seçilmesi önemlidir. Model seçimi ile ilgili literatürde yer alan çalışmalar, örneklem büyüklüğü, model yapısı, verilerin dağılımı, tahmin yöntemleri ve modelde yer alan değişken sayısı gibi birçok faktörün model seçim kriterlerinin sonuçlarını etkilediğini göstermiştir. Bu durum araştırmacıların en iyi model seçim kriterini ve özelliklerini merak etmelerine neden olmaktadır. Modeli doğrulayan indeksleri kullanmak yerine, modelin verilere uygunluğunu en iyi şekilde değerlendiren uygun indekslerin seçilmesi önerilmesine rağmen, pratikte bu durum oldukça zor ve karmaşıktır. Her ne kadar çalışmalarda bir modeli değerlendirmek için bazı kriterlerin kullanılması önerilmesine rağmen, her bir çalışmada kullanılan veriler birbirinden tamamen farklı olacağından, bu önerilerin genelleştirilemediği görülmektedir. Nicel bir ölçüt olan model değerlendirme kriterleri, tanımlayıcı yeterlilik, basitlik ve genelleştirilebilirlik gibi özellikler içermektedir. Bir modelin yeterliliğini tam olarak değerlendirmek için bu üç özelliğin üçünün de aynı anda değerlendirilmesi gerekmektedir. Çalışmanın amacı, çeşitli performans kriterlerine ve bunların sınıflandırılmasına yönelik genel bir bakış sağlamaktır. Models are the most important component of estimation. However, each dataset contains different types of variables that need to define different relationships, and each model type has constraints on the dataset. Thus, it is important to select forecasting model that can define the sought relationship properly. Studies in the literature on model selection have shown that many factors such as sample size, model structure, distribution of data, estimation methods, and number of variables in the model affect the results of the model selection criteria. This makes researchers wonder about the best model selection criteria and features. Although it is recommended to select appropriate indexes that best evaluate the suitability of the model to data rather than using indexes that confirm the model, in practice this is quite difficult and complex. Although some criteria are suggested to evaluate a model in the studies, it is seen that these recommendations cannot be generalized because the data used in each study will be completely different from each other. Model evaluation criteria, which are quantitative measures, include descriptive adequacy (whether the model fits observed data), simplicity (whether the model’s description of observed data is achieved in the simplest possible manner) and generalizability (whether the model provides a good predictor of future observations). To fully assess the adequacy of a model, all three of these features need to be evaluated at the same time. The aim of the study is to provide an overview of the various performance criteria and their classification.

Amaç: Makalenin amacı, nominal verilerde kategorik uyum için tarafımızdan önerilen yeni bir yöntem sunmak, uyum kavramına genel bir bakış sağlamak ve bilimsel araştırmalardaki önemini vurgulamaktır. Gereç ve Yöntemler: Sosyal, davranışsal, fiziksel, biyolojik ve tıbbi bilimlerde güvenilir ve doğru ölçümler, değerlendirme için temel oluşturmaktadır. Yöntem karşılaştırma ve güvenilirlik çalışmalarında, farklı gözlemciler veya enstrümanlarla yapılan çoklu ölçümler arasındaki uyumu değerlendirmek önemlidir. Literatürde, 2 ölçüm arasındaki ilişkiyi veya uyumu özetlemek için çok sayıda indeks geliştirilmiştir. Bu çalışmada, aynı denek ya da örnekteki farklı gözlemciler, yöntemler, araçlar, laboratuvarlar, tahliller, cihazlar vb. ile yapılan ölçme ya da okumaların karşılaştırılmasında kullanılan yöntemler dikkate alınmış, sürekli ve kategorik verilerin söz konusu olduğu durumlarda uyumu değerlendirmek için kullanılan istatistiksel yaklaşımlar gözden geçirilmiştir. Çalışmada, örnek olarak kullanılan veriler tamamen rastgele türetilmiş verilerdir. Bulgular: Gerek Helldén tarafından gerekse tarafımızdan önerilen yöntemler, uyum değerlerinin 0-1 arasında kalmasını garanti etmektedir. Üstelik her 2 yöntemin uyumsuzluktan diğer yöntemler kadar etkilenmediği, gerçeğe daha yakın sonuçlar verdiği söylenebilir. Sonuç: Kategori uyumu için 'uyum oranı' kriterine göre 2 karar verici için Helldén tarafından önerilen yöntemin, 3 ve daha fazla sayıda karar verici için ise tarafımızdan önerilen yöntemin kullanılmasının uygun olacağı sonucuna ulaşılmıştır. Bazı durumlarda alternatif yöntemlerin, değerlendiriciler arasındaki uyumun belirlenmesinde daha uygun olabileceği unutulmamalıdır ABSTRACT Objective: The aim of the article is to present a new method proposed by us for categorical agreement in nominal data, to provide an overview of the concept of agreement and to emphasize its importance in scientific research. Material and Methods: In social, behavioral, physical, biological, and medical sciences, reliable and accurate measurements serve as the basis for evaluation. In method comparison and reliability studies, it is often important to assess agreement between multiple measurements made by different observers or devices. The literature contains a vast amount of coefficients for summarizing association or agreement between two measurements. In this study, the comparison of measurement or reading methods performed by different observers, methods, instruments, laboratories, tests, devices, etc. on the same subject or sample is dealt with. In addition, statistical approaches were reviewed to evaluate the agreement with continuous and categorical responses. The data used as an example in the study are completely randomly derived data. Results: The methods suggested by both Helldén and us ensure that the agreement values remain between 0 and 1. It can be said that both methods are not affected by disagreements as much as other methods and give results closer to the truth. Conclusion: According to the 'agreement ratio' criterion for category agreement, it was concluded that the method suggested by Helldén would be appropriate for two decision makers and the method suggested by us would be appropriate for three or more decision makers. However, alternative measures of interrater agreement may be more appropriate in certain instances.

Amaç:Bu makalenin amacı, kaynak eşitlik yöntemini tanıt-maktır. Gereç ve Yöntemler:Laboratuvarhayvanlarının kullanıldığı deneyler iyi tasarlanmalı, verimli bir şekilde yürütülmeli, doğru analiz edilmeli, bulgular açıkça sunulmalı ve doğru yorumlanmalıdır. Uygun yöntemlerin kullanılması,çalışmalardan elde edilen sonuçların bilimsel olarak güvenilir olmasını ve diğer araştırmacıların yanlış yönlendiril-memesini sağlamaya yardımcı olacaktır. Örneklem büyüklüğünün hesaplanması, hayvan çalışmaları dâhil olmak üzere hemen tüm araş-tırmaların tasarımında önemli bir bileşendir. Bulgular:Bir araştırmada olması gerekenden daha az sayıda hayvan kullanılması, popülasyonda mevcut olsa bile herhangi bir anlamlı farkın kaybolmasına;daha fazla sayıda hayvan kullanılması ise kaynakların gereksiz yere israfına ve etik sorunlara yol açabilir. Özellikle biyomedikal deneylerde kullanılan hayvan sayısını azaltmak hem etik nedenler hem de hayvan kullanıla-rak yapılan araştırmaların pahalı ve zaman alıcı olması nedeniile önemlidir. Sonuç:Bilimsel dergilerde hakemlik yapanlar, finansman kuruluşları ve etik inceleme komiteleri, yanlış olmasına rağmen örnek-lem büyüklüğünü belirlemede objektif bir yöntem olduğunu düşündük-leri için güç analizinin kullanılmasını giderek daha fazla talep etmektedirler. Dolayısıyla laboratuvar hayvanlarını kullanan bilim adamları, güç analizi kullanarak örneklem büyüklüğünü belirlemede baskı altında bırakılmaktadırlar. Ancak, güç analizi yöntemi, örneklem büyüklüğünü belirlemenin en güçlü yolu olsa da standart sapma veya etki büyüklüğü gibi gerekli bilgilere sahip olmak her zaman mümkün değildir. Bu tür durumlarda örneklem büyüklüğünübelirlemenin yolla-rından biri de kaynak eşitlik yöntemini kullanmaktı

Amaç: Bu çalışmanın amacı, istatistiksel eşleme yöntemlerini değerlendirmek ve Rubin'in istatistiksel eşleme yöntemini sağlık alanında örnek bir uygulama ile tanıtmaktır. Gereç ve Yöntemler: İstatistiksel eşleme yapay mikro veri setleri oluşturmak için bir yöntem olarak son yıllarda giderek artan bir popülariteye sahiptir. İstatistiksel eşleme, bir araştırmada aynı anda gözlenmemiş (Y,Z) rasgele değişken çiftinden elde edilen taslak bilgi problemini ele almaktadır. Gerçekte Y ve Z birbirinden bağımsız iki farklı araştırmada birbirleri ile örtüşmeyen gözlem birimlerinin oluşturduğu kümelerden elde edilmektedir. Ancak iki araştırmada aynı X değişkeni ortaklaşa gözlenmektedir. İstatistiksel eşleme yöntemleri iki farklı veri kümesinden elde edilen bilginin birleştirilmesini hedeflemektedir. Bulgular: Eşleme işleminde hangi veri setinin alıcı hangisinin donör veri seti olacağı ve kohort değişken kullanmanın söz konusu olup olmayacağı önem arz etmektedir. Çünkü bunlar hem eşlemede hem de eşleme sonucunda hesaplanan uzaklık ölçüsünün değerinin belirlenmesinde belirleyici olmaktadır. Özellikle kohort değişken kullanılması uzaklık ölçüsünün değerini minimum olmaktan uzaklaştırmaktadır. Sonuç: Rubin tarafından önerilen yöntem, diğer yaklaşımlara göre oldukça iyi sonuçlar vermesine rağmen en iyi yöntem veya yöntemler konusunda fikir birliği bulunmamaktadır. En iyi yöntem veya yöntemlere ilişkin görüş birliği bulunmadığından kısıtlı ve kısıtsız yöntemler halen kullanılmaktadır.

Amaç: Bu makalenin amacı, tasarımetkisi (Deff) değerinden yararlanarak, çok merkezli araştırmalarda farklı sınıfiçi korelasyon katsayıları için örneklem büyüklüğünü incelemektir. Yöntem:Çok merkezli çalışmalar çok sayıda metodolojik ve ekonomik avantaj sağlar.Kümelenmiş / gruplanmış bir yapının söz konusu olduğu durumlarda küme ilişkiliveriler ile karşılaşılmaktadır. Bu tür veriler, bireylerin çok farklışekillerde gruplanabilir olmasından dolayı, çoğunlukla sosyal, davranış vesağlık bilimlerinde ortaya çıkmaktadır. Basit rasgele örnekleme yöntemine görekompleks bir tasarımla üretilen tahminlerin hassaslığındaki fark, tasarımetkisi olarak bilinmektedir. Tasarım etkisi bir araştırma istatistiğidir. Büyükölçekli örneklem araştırmalarında, çıkarımlar genellikle araştırma yapılanörneklemin rasgeleliği ilkesine dayanır. Böyle bir yaklaşımla, rasgeleliğinyalnızca örneklemin oluşturulmasındaki olasılık mekanizmasından kaynaklandığıvarsayılır. Bulgular:Tasarım etkisinin iyi bir tahminikümelenmenin söz konusu olduğu araştırmalarda en uygun örneklem büyüklüğünühesaplamak için kritik önem taşır. Kümeleme, gerçek kitle varyansını olduğundandaha düşük tahmin eder ve bu eğer doğru tahmin edilmiş ise, aynı büyüklüktekibasit rasgele örneklemden elde edilecek standart hatalardan büyük olan standarthatalara yansır. Sonuç: Tasarım etkisi ölçülen göstergeye göre kümeler arasındakiheterojenliği hesaplamak için bir "düzeltme faktörü" dür. Unutulmamalıdırki, Deff bir çarpım faktördür, bu nedenle bir araştırmada Deff değerinin 2olarak hesaplanması, araştırmada dikkate alınacak örneklem büyüklüğünün iki katdaha fazla olması demektir., Objective: The purpose of thisarticle is to investigate the sample size of different intraclass correlationcoefficients in multicenter studies, taking advantage of the Deff value. Method: Multicenter studies bringnumerous methodological and economic advantages. Cluster-correlated data ariseswhen there is a clustered/grouped structure to the data. Data of this kindfrequently arises in the social, behavioral, and health sciences sinceindividuals can be grouped in many different ways. The difference in the precisionof the estimates produced by a complex design relative to a simple randomsample is known as the design effect (Deff). The Deff is a survey statistic. Inlarge-scale sample surveys, inferences are usually based on the standardrandomization principle of survey sampling. Under such an approach, theresponses are treated as fixed, and the randomness is assumed to come solelyfrom the probability mechanism that generates the sample. Results: A good estimate of the Deff is critical for calculating the mostefficient sample size for cluster surveys. Clustering, underestimates truepopulation variance and this is reflected in standard errors that are larger,if correctly estimated, than those that would have been obtained from a simplerandom sample of the same size. Conclusions: The Deff is a“correction factor” to account for the heterogeneity between clusters withregard to the measured indicator. It should be remembered, Deff is amultiplying factor, so if the value of Deff in the survey is calculated as 2,this means that the sample size to be taken into account in the survey is twiceas large.

Amaç: Bu makalenin amacı heterozigotluk ve polimorfizm bilgi içeriği değerlerinin potansiyel yararlılığını gözden geçirmek ve değerlendirmek, allel sayılarının ve allel frekanslarının heterozigotluk ve polimorfizm bilgi içeriği değerlerine etkilerini incelemektir. Gereç ve Yöntemler: Polimorfizm derecesi genellikle iki farklı nicelik kullanılarak ölçülür. Bunlardan biri, rasgele seçilen herhangi bir bireyin heterozigot olma olasılığı olarak bilinen heterozigotluk değeri, diğeri ise belirteçin polimorfizmi ayırt edici gücünün bir tahmini olan polimorfizm bilgi içerik değeridir. Polimorfizm bilgi içerik değerleri döllenme türüne, organizmanın allel frekansının sayısına ve sıklığına bağlıdır. Mikrosatelit lokusta yer alan allel sayısındaki artış, gerek heterozigotluk gerekse polimorfizm bilgi içerik değerlerinde bir artışa neden olmaktadır. Bulgular: Heterozigotluk ve polimorfizm bilgi içeriği değerleri, allel sayısı 20 ve her bir göreceli allel frekans 0,05 olduğunda optimal değerlere ulaşmaktadır. Polimorfizm bilgi içerik değeri daima heterozigotluk değerinden daha düşüktür. Dolayısıyla, kısmen bilgilendirici eşleşmeler için polimorfizm bilgi içerik değeri, düzeltilmiş heterozigotluk değeri olarak da düşünülebilir. Sonuç: Tüm örneklerin sınıflandırılmasında gerekli olan belirteç sayısının belirlenememesinden dolayı yapılacak deneylerde kullanılacak belirteçler, yalnızca polimorfizm bilgi içeriğine dayalı olarak seçilmelidir. Genel olarak tavsiye edilen, daha fazla sayıda polimorfizm veya yüksek polimorfizm bilgi içerik değeri olan belirteçlerin kullanılmasıdır. Bununla birlikte, deneme başına kullanılacak belirteç sayısı polimorfizm bilgi içeriği değerlerinden yararlanılarak belirlenemez. Polimorfizm bilgi içerik değeri, bir belirtecin bilgiselliğini iyi bir şekilde tahmin etse de, yalnızca özel bir belirtece işaret eder. Objective: The purpose of this article is to review and to evaluate the potential usefulness of heterozygosity and polymorphism information content (PIC) values, also examine the effects of allele numbers and allele frequencies on heterozygosity and PIC values. Material and Methods: Quantitatively, the degree of polymorphism is commonly measured by two distinct quantities. One is known as heterozygosity, the probability that any randomly chosen individual is heterozygous. Another measure of polymorphism is the PIC value, which is an estimate of the discriminatory power of the polymorphism of the marker. The PIC values depending on the type of fertilization, the number and frequency of the allele frequency of the organism. The increase in the number of alleles per microsatellite locus translates into an increase in the PIC. Results: The heterozygosity and PIC values are reached the optimum values when the allele number is 20, and the each relative allele frequency is 0.05. PIC always be lower than the heterozygosity and can be considered to be the heterozygosity corrected for partially informative matings. Conclusion: Should markers for future experiments be chosen based only on PIC, the necessary number of markers for discrimination of all samples cannot be determined. The general recommendation is to run more markers with greater numbers of polymorphism or high PIC values. However, no specific number of markers to run per experiment can be extracted from PIC values. Although PIC value gives a good estimation of the informativeness of a marker, the PIC value only refers to a particular marker.

Tıpta kalite kontrolü her geçen gün daha fazla ilgi görmektedir. Bir kontrol çizelgesi, istatistiksel olarak belirlenen limitlere göre ölçülen bir işlemin performansını grafiksel olarak temsil eden veri noktaları içerir. Kontrol çizelgelerinin amacı, bir sürecin kontrol altında olup olmadığını ve bu süreçteki varyasyonun ortak veya özel nedenlerden kaynaklanıp kaynaklanmadığını tespit etmektir. Kontrol çizelgesi, 1920’lerin başlarında Shewhart tarafından geliştirilen, en başarılı istatistiksel süreç kontrol aracıdır. Kontrol çizelgesinin kullanılmasının temel amacı, değişimi ve kaynağını inceleyerek zaman içinde süreç performansını izlemek, kontrol etmek ve iyileştirmektir. Literatürde çok sayıda farklı kontrol çizelgesi mevcuttur. EWMA ve CUSUM dışındaki grafikler, bir histogram üzerinde çizildiğinde simetrik ve çan şeklindeki normal dağılıma sahip veriler için en uygun olanlardır. EWMA ve CUSUM çizelgeleri ise Lognormal, Exponential, Binomial, Poisson ve Geometrik rasgele değişkenler de dahil olmak üzere diğer veri türleri için geliştirilmiştir. Bu yazının odak noktası EWMA çizelgesidir. Bu yazıda EWMA istatistiksel süreç kontrol metodolojisi ve tıp alanındaki uygulamaları gözden geçirilecektir. EWMA çizelgesi, verilerdeki küçük değişiklikleri belirleyebildiğinden ve çarpık veri dağılımları ile iyi performans gösterdiğinden seçilmiştir. EWMA çizelgesi, süreç parametrelerindeki küçük ve orta düzeydeki değişimleri saptamadaki mükemmel yeteneği nedeniyle şu anda yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Küçük değişiklikleri saptamak için çok esnek ve etkili bir çizelgedir ve normal dağılımın söz konusu olmadığı durumlarda sağlamlık gösterme avantajına sahiptir. Quality control in medicine is generating more and more interest everyday. A control chart contains data points that graphically represent the performance of a process, measured against statistically determined limits. The purpose of control charts is to ascertain whether a process is in control or out of control and, therefore, whether variation within that process is due to common or special causes. Control chart is the most successful statistical process control tool, originally developed by Shewhart in the early 1920s. The main purpose of using a control chart is to monitor, control, and improve process performance over time by studying variation and its source. There are a multitude of different types of control charts available in the literature. Charts, other than Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) and CUSUM (Cumulative Sum) are most appropriate for normally distributed data, which are symmetric and bell shaped when plotted on a histogram. EWMA and CUSUM charts have been developed for other types of data as well, including Lognormal, Exponential, Binomial, Poisson, and Geometric random variables. The focus of this paper is the EWMA chart. In this paper, will review the methodology of EWMA statistical process control and its application in medical practice. The EWMA chart was selected since it is able to detect small shifts in the data and perform well with skewed data distributions. The EWMA chart has now been widely used because of its excellent ability to detect small to moderate shifts in the process parameters. It is a very flexible and effective chart for detecting small changes and has the advantage of showing robustness to non normality.

Aim: The aim of this study is to evaluate statistical matching methods and introduce Rubin's statistical matching method with an exemplary application in the field of health. Material and Methods: Statistical matching has received increasing popularity in the last decades as a method of creating synthetic microdata sets. Statistical matching tackles the problem of drawing information on a pair of random variables (Y,Z) which have not been observed jointly in one sample survey. In fact, Z and Y are available in two distinct and independent surveys whose sets of observed units are non overlapping. The two surveys observe also some common variables X. Statistical matching techniques are aimed at combining information available in two distinct datasets. Results: In the matching process, it is important that which data set will be the recipient and which will be the donor data set and whether it is possible to use cohort variables. Because these are decisive both in matching and determining the value of the distance measure calculated as a result of the matching. In particular, the use of cohort variables makes the value of the distance measure away from being minimum. Conclusions: Although the method proposed by Rubin gives very good results compared to other approaches, there is no consensus on the best method or methods. No consensus regarding the best method or methods has developed; both constrained and unconstrained methods are still being used., Amaç: Bu çalışmanın amacı, istatistiksel eşleme yöntemlerini değerlendirmek ve Rubin'in istatistiksel eşleme yöntemini sağlık alanında örnek bir uygulama ile tanıtmaktır. Gereç ve Yöntemler: İstatistiksel eşleme yapay mikro veri setleri oluşturmak için bir yöntem olarak son yıllarda giderek artan bir popülariteye sahiptir. İstatistiksel eşleme, bir araştırmada aynı anda gözlenmemiş (Y,Z) rasgele değişken çiftinden elde edilen taslak bilgi problemini ele almaktadır. Gerçekte Y ve Z birbirinden bağımsız iki farklı araştırmada birbirleri ile örtüşmeyen gözlem birimlerinin oluşturduğu kümelerden elde edilmektedir. Ancak iki araştırmada aynı X değişkeni ortaklaşa gözlenmektedir. İstatistiksel eşleme yöntemleri iki farklı veri kümesinden elde edilen bilginin birleştirilmesini hedeflemektedir. Bulgular: Eşleme işleminde hangi veri setinin alıcı hangisinin donör veri seti olacağı ve kohort değişken kullanmanın söz konusu olup olmayacağı önem arz etmektedir. Çünkü bunlar hem eşlemede hem de eşleme sonucunda hesaplanan uzaklık ölçüsünün değerinin belirlenmesinde belirleyici olmaktadır. Özellikle kohort değişken kullanılması uzaklık ölçüsünün değerini minimum olmaktan uzaklaştırmaktadır. Sonuç: Rubin tarafından önerilen yöntem, diğer yaklaşımlara göre oldukça iyi sonuçlar vermesine rağmen en iyi yöntem veya yöntemler konusunda fikir birliği bulunmamaktadır. En iyi yöntem veya yöntemlere ilişkin görüş birliği bulunmadığından kısıtlı ve kısıtsız yöntemler halen kullanılmaktadır.

Bu araştırma, Osmaniye’den derlenen türkülerin analizlerindeki ses aralıklarının ve makamsal uygunluğunun bir eğitim aracı olması bakımından incelenmesini amaçlamaktadır. Bu amaçla, Osmaniye’den derlenen türkülerin sözlerindeki ve ezgilerindeki halk kültürü öğeleri incelenmiş, eğitim aracı olması bakımından yorumlanmıştır. Bulgular, araştırmanın alt problemleri doğrultusunda açıklanmaya çalışılmıştır. Osmaniye’den derlenen türkülerin analizlerinin ortaokul düzeyindeki çocukların ses aralığına uygunluğu, halk kültürü öğelerinin ve âşıklık geleneğinin açık ve gizli anlamları, bu geleneğin türküler aracılığı ile toplum üyelerine eğitimsel açıdan neler aktardığı, türkülerin eğitime yönelik hangi ifadeleri içerdiği gibi konular ele alınmıştır.Anahtar Kelimeler : Osmaniye, Çukurova, âşıklık geleneği, Karacaoğlan, türkü This research aims to examine the sound intervals and the maqam appropriateness in the analysis of the songs compiled from Osmaniye as an educational tool. For this purpose, folk culture elements in the lyrics and melodies of the songs compiled from Osmaniye were examined and interpreted in terms of being an educational tool. The findings were tried to be explained according to the sub-problems of the research. Issues such as the appropriateness of the analysis of folk songs compiled from Osmaniye, the open and hidden meanings of folk culture elements and the minstrel tradition, what this tradition was conveyed to the members of the society through folk songs, and the expressions of folk songs for education were handled.Keywords: Osmaniye, Cukurova, minstrel tradition, folk song

Population genetics relies heavily onmathematical modeling to make quantitative predictions about the behavior ofgenes in populations. These models are based on Mendel's classical geneinheritance principles, the Hardy-Weinberg balance law that predicts gene frequencyin a population, and Darwin's theory of natural selection. In recent years,studies using genome-wide data on the prediction of human traits and diseaseinheritance (ℎ2) are quitecommon. The majority of results from studies using twins have shown that all ofthe human complex features are inherited. Heredity grade is measured as eitherthe contribution of total genetic variation (broad sense heredity) or additivegenetic variation (narrow sense heredity). Various methods have been proposedto estimate the heritability of features and diseases. The heritability of afeature refers to the rate of phenotypic variation resulting from geneticvariation among individuals. It provides important information about thegenetic basis of complex features and indicates whether a phenotype is asuitable target for more specific statistical and molecular genetic analysis.However, the degree of heredity is not a constant feature of a phenotype, andmay vary with population-specific differences in genetic background andenvironmental variation. The aim of this study is to introduce three differentmethods commonly used to estimate the degree of heredity., Popülasyon genetiği, popülasyonlardaki genlerindavranışları hakkında kantitatif tahminler yapmak için büyük ölçüdematematiksel modellemeye dayanmaktadır. Bu modeller Mendel’in klasik genkalıtım ilkelerine, bir popülasyondaki gen frekansını öngören Hardy-Weinbergdenge yasasına ve Darwin'in doğal seleksiyon teorisine dayanmaktadır. Sonyıllarda, insana ait özellik ve hastalıkların kalıtım derecelerinin (ℎ2) tahminiile ilgili genom çapında veriler kullanılarak yapılan çalışmalar oldukçayaygındır. İkizlerin kullanıldığı çalışmalardan elde edilen sonuçların büyükbir bölümü, insana ait karmaşık özelliklerin tümünün kalıtsal olduğunugöstermiştir. Kalıtım derecesi, ya toplam genetik varyasyonun (geniş anlamdakalıtım derecesi) ya da eklemeli genetik varyasyonun (dar anlamda kalıtımderecesi) katkısı olarak ölçülür. Özelliklerin ve hastalıkların kalıtımderecesini tahmin etmek için çeşitli yöntemler önerilmiştir. Bir özelliğinkalıtım derecesi, bireyler arasındaki genetik çeşitlilikten kaynaklananfenotipik varyasyon oranını ifade eder. Karmaşık özelliklerin genetik temelihakkında önemli bilgiler sağlar ve bir fenotipin daha spesifik istatistiksel vemoleküler genetik analizler için uygun bir hedef olup olmadığını gösterir.Bununla birlikte, kalıtım derecesi bir fenotipin sabit bir özelliği değildir vegenetik arka plan ile çevresel varyasyondaki popülasyona özgü farklılıklaragöre değişebilir. Bu çalışmanın amacı, kalıtım derecesini tahmin etmek içinyaygın olarak kullanılan üç farklı yöntemi tanıtmaktır.