Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Institute of Medical Sciences
Permanent URI for this communityhttps://hdl.handle.net/11452/17
Browse
Browsing by Author "0000-0001-5051-5430"
Now showing 1 - 1 of 1
- Results Per Page
- Sort Options
Item Sıralı üç sınıflı tanı grubu olması durumunda kullanılan üç boyutlu ROC analizi yöntemlerinin karşılaştırılması(Bursa Uludağ Üniversitesi, 2021-12-22) Çakır, Hatice; Sığırlı, Deniz; Bursa Uludağ Üniversitesi/Sağlık Bilimleri Enstitüsü/Biyoistatistik Anabilim Dalı.; 0000-0001-5051-5430Hastalık durumu üç sınıflı olduğunda bir tanı testinin performansının değerlendirilmesinde üç boyutlu ROC analizi kullanılmaktadır. Üç boyutlu ROC analizinde tanı testinin performansı ROC yüzeyi ve yüzey altında kalan hacim (ROC yüzeyi altındaki hacim-VUS) ile değerlendirilmektedir. Bu tez çalışması ile sağlık alanındaki çalışmalarda sıklıkla karşılaşılan üç sınıflı sıralı bir hastalık durumu olduğunda, hastaları bu sınıflardan birine ayırmada kullanılacak sürekli bir tanı testinin performansının değerlendirilmesinde kullanılan üç sınıflı ROC analizi yöntemleri incelenmiş, VUS için kullanılan tahmin edicilerin performansları farklı senaryolar altında simülasyon çalışması ile karşılaştırılmıştır. Simülasyon çalışmasından elde edilen sonuçlara göre her üç grubun da normal dağılıma sahip olduğu ve tanı testinin orta, yüksek ve çok yüksek düzeyde bir tanısal performansa sahip olduğu senaryolar için, VUS’un tahmininde kullanılan parametrik yöntemin parametrik olmayan yönteme göre belirgin bir üstünlük sağlamadığı görülmüştür. Ayrıca üç grubun da normal dağılımdan geldiği ve çok yüksek VUS değeri veren durumda; parametrik ve parametrik olmayan yöntemler arasındaki farkın tamamen ortadan kalktığı, örneklem büyüklüğünün HKOK ve yanlılık bakımından yöntemlerin performanslarına bir etkisinin olmadığı görülmüştür. Sağlıklı grubun tanı testinin normal, hasta grubun tanı testinin ise sağa çarpık dağılım gösterdiği orta düzeyde performansa sahip üç sınıflı bir tanı testi için, bütün örneklem büyüklüklerinde parametrik olmayan yöntemin parametrik yönteme göre daha iyi sonuç verdiği ve örneklem büyüklüğündeki artışla birlikte parametrik olmayan yöntemin parametrik yönteme göre üstünlüğünün arttığı görülmüştür.