Yüksek Boyutlu Boylamsal Çalışmalarda Küme Büyüklüğünün Model Performansına Etkisi: Bir Simülasyon Çalışması
Küçük Resim Yok
Tarih
2023
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Amaç: Yüksek boyutlu boylamsal çalışmalardaki model tah- min hatalarının ve sapmaların önüne geçebilmek amacıyla risk mo- delleri, cezalı yöntemler aracılığı ile oluşturulur. Bu çalışmada amaç; yüksek boyutlu boylamsal veride küçük küme büyüklüğünün etkisi- nin, genelleştirilmiş tahmin eşitlikleri [generalized estimating equa- tions (GEE)] ve cezalı genelleştirilmiş tahmin eşitlikleri [penalized generalized estimating equations (PGEE)] model performansları üze- rine etkisini incelemektir. Gereç ve Yöntemler: Farklı küme büyük- lüklerine (n=20, 30, 50, 100, 200), farklı açıklayıcı değişken sayıları- na (P=10, 20, 50) ve açıklayıcı değişkenler arasında farklı korelasyon düzeylerine sahip (r=0.20, 0.50 ve 0.80) iki periyotlu boylamsal veri yapılarında GEE ve PGEE model performanslarını, Tip I hata oranla- rını ve testin gücünü karşılaştırmak amacıyla simülasyon çalışması kurgulanmıştır. Bulgular: Yetersiz küme büyüklüklerinde ve açıkla- yıcı değişkenler arasındaki yüksek korelasyonlarda, GEE katsayı tahminlerinin yanıltıcı ve tutarsız olduğu, Tip I hata oranlarının yük- sek ve testin gücünün ise zayıf olduğu gözlemlenmiştir. Değişken sayısı ile küme büyüklüğünün dengede olduğu durumlarda dahi (P=10, n=100, 200) GEE için Tip I hata oranları yüksek elde edilmiş- tir. Küme büyüklüğünü artırmak GEE’nin Tip I hata oranını düşür- mek için yeterli olmamıştır. PGEE ise her koşulda GEE’den daha başarılı sonuçlar üretmiştir. PGEE’nin gücü tüm senaryolarda %80’in üzerine çıkmıştır. Sonuç: PGEE küme içi ve kümeler arası ilişkileri kontrol altında tutarak GEE’ye göre daha geçerli sonuçlar üretmiştir. Yüksek boyutlu boylamsal çalışmalarda GEE yerine PGEE’nin kulla- nımın daha etkili olduğu gözlemlenmiştir.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Tıbbi İnformatik, Tıbbi Araştırmalar Deneysel, Bilgisayar Bilimleri, Yazılım Mühendisliği, Hücre Biyolojisi, İstatistik ve Olasılık
Kaynak
Türkiye Klinikleri Biyoistatistik Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
15
Sayı
3
