Homojenliğin Wald, Skor ve Olabilirlik Oranı Testleri – Epidemiyolojide Biyoistatistiksel Yöntemler – Biyoistatistikler – Epidemiyoloji – Biyoistatistikler Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik

0 (312) 276 75 93 @ İletişim İçin Mail Gönderin bestessayhomework@gmail.com - 7/24 hizmet vermekteyiz... @@@ Süreli, online, quiz türü sınavlarda yardımcı olmuyoruz. Teklif etmeyin. - Ödev Yaptırma, Proje Yaptırma, Tez Yaptırma, Makale Yaptırma, Essay Yaptırma, Literatür Taraması Yaptırma, Vaka İncelemesi Yaptırma, Research Paper Yaptırma, Akademik Makale Yaptırma, İntihal Oranı Düşürme, İstatistik Ödev Yaptırma, İstatistik Proje Yaptırma, İstatistik Tez Yaptırma, İstatistik Makale Yaptırma, İstatistik Essay Yaptırma, Edebiyat Ödev Yaptırma, Edebiyat Proje Yaptırma, Edebiyat Tez Yaptırma, İngilizce Ödev Yaptırma, İngilizce Proje Yaptırma, İngilizce Tez Yaptırma, İngilizce Makale Yaptırma, Her Dilde Ödev Yaptırma, Hukuk Ödev Yaptırma, Hukuk Proje Yaptırma, Hukuk Tez Yaptırma, Hukuk Makale Yaptırma, Hukuk Essay Yaptırma, Hukuk Soru Çözümü Yaptırma, Psikoloji Ödev Yaptırma, Psikoloji Proje Yaptırma, Psikoloji Tez Yaptırma, Psikoloji Makale Yaptırma, İnşaat Ödev Yaptırma, İnşaat Proje Yaptırma, İnşaat Tez Yaptırma, İnşaat Çizim Yaptırma, Matlab Yaptırma, Spss Yaptırma, Spss Analizi Yaptırmak İstiyorum, Ücretli Spss Analizi, İstatistik Ücretleri, Spss Nedir, Spss Danışmanlık, İstatistik Hizmeti, Spss Analizi ve Sonuçların Yorumlanması, Spss Ücretleri, Tez Yazdırma, Ödev Danışmanlığı, Ücretli Ödev Yaptırma, Endüstri Mühendisliği Ödev Yaptırma, Tez Yazdırma, Matlab Ödev Yaptırma, Tez Danışmanlığı, Makale Danışmanlığı, Dış Ticaret ödev YAPTIRMA, Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum

Homojenliğin Wald, Skor ve Olabilirlik Oranı Testleri – Epidemiyolojide Biyoistatistiksel Yöntemler – Biyoistatistikler – Epidemiyoloji – Biyoistatistikler Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik

22 Aralık 2020  İstatistiksel Veri Analizi İşaret testi tablosu Kruskal Wallis post hoc testleri Kruskal Wallis testi Mann Whitney U testi Wilcoxon testi tablosu 0
Hipotez Testinin Temelleri  – İstatistik Alanları- İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik – İstatistik Yaptırma

Birlikteliğin Wald ve Olabilirlik Oranı Testleri

Tüm j için π1 j = π2 j ise, maruziyet ve hastalık arasında bir ilişki olmadığını söylüyoruz. Bu, tümü j için OR j = 1’e eşdeğerdir ve homojenlik mevcut olduğunda, bu kısa ve öz olarak OR = 1 veya log (OR) = 0 olarak ifade edilebilir. J. Tabaka için beklenen sayımlar ve Vˆ0u = 􏰐Jj = olsun 1 vˆ0 j. İlişkisiz H0 hipotezi altında: log (OR) = 0, bir var tahminidir. (log ORu)

İlişkilendirmenin Wald ve olasılık oranı testleri özellikle geçerlidir. Olasılık oranı testinin Wald testine göre bir avantajı, (5.15) ‘in olasılık oranının bir tahminini gerektirmemesi ve böylece maksimum olasılık denklemlerini çözme zorunluluğunu ortadan kaldırmasıdır.

Homojenliğin Wald, Skor ve Olabilirlik Oranı Testleri

Bu noktaya kadar söylenenlerin tümü, yukarıdaki hesaplamalardan herhangi birine geçmeden önce geçerliliği değerlendirilmesi gereken homojenlik varsayımına dayanmaktadır. Yıllar önce Mantel ve Haenszel (1959) tarafından gözlemlendiği gibi, epidemiyolojik bir çalışmada, tabakaya özgü olasılık oranlarının tam olarak eşit olacağını varsaymak gerçekçi değildir.

Uygulamada, homojenliğin kesin olarak doğru olabilmesi için maruziyet ve hastalık arasındaki ilişkiyi etkileyen çok fazla faktör vardır. Bu açıdan bakıldığında, homojenlik varsayımı, yalnızca verilerin analizini ve yorumlanmasını basitleştirmek için benimsenen uygun bir kurgudur.

Homojenliğin değerlendirilmesine yönelik pragmatik bir yaklaşım aşağıdaki adımları içerir: Tabakalar arasında anlamlı farklılıklar olup olmadığına dair bir fikir geliştirmek için tabakaya özgü tahminleri ve bunların güven aralıklarını inceleyin (rastgele hatayı hesaba kattıktan sonra); resmi bir homojenlik testi yapmak; ve sonra bu bilgileri, çalışmanın amaçlarını dikkate alarak, maruziyet ve hastalık arasındaki ilişkiye dair önemli bilgilerle birlikte sentezleyin.

Özellikle, resmi bir istatistiksel test heterojenliğin var olduğuna dair kanıt sağlasa bile, basitlik yararına, homojenlik temelinde ilerlemeye ve tabakaya özgü tahminleri korumak yerine tabakalar arasında özetlemeye karar verilebilir.

Homojenliğin Wald, skor ve olasılık oranı testleri sırasıyla (Liang ve Self, 1985; Rothman ve Greenland, 1998, s. 275; Lachin, 2000, §4.6.2). Birleştirme testleri için tek serbestlik derecesinin aksine J – 1 serbestlik derecesi olduğunu unutmayın. Bölüm 4.1’deki gibi tartışıldığında, (a1 j – eˆ1 j) 2 = (a2 j – eˆ2 j) 2’nin diğer satırlar ve sütunlar için benzer kimliklerle olduğu kolayca gösterilebilir. (5.12) ‘den (5.17) olarak yazılabileceği sonucu çıkar.

Olabilirlik oranı testleri (5.15) ve (5.18) benzer bir görünüme sahiptir çünkü her durumda gözlemlenen ve yerleştirilen sayılar arasında bir karşılaştırma yapılmaktadır. (5.15) ‘de uydurulmuş (beklenen) sayılar ilişkilendirme yok hipotezi altında tahmin edilir ve (5.18)’ de homojenlik hipotezi altında tahmin edilir.

Diğer birleşme ve homojenlik testleri ile birlikte (5.15) ve (5.18) ‘i, gözlenen değerlerin uygun değerlerle karşılaştırıldığı, ikincisinin belirli bir modele dayandığı “uyum iyiliği” testleri olarak düşünebiliriz.

Model verilere iyi uyduğunda, gözlemlenen ve uydurulan değerler değere yakın olacak, uyum iyiliği testi büyük bir p-değeri ile sonuçlanacak ve model (hipotez) reddedilmeyecektir. Bu tür bir akıl yürütme, verilere art arda karmaşık hale gelen modellerin uydurulduğu ve hangi modelin verilere en iyi uyduğuna dair bir karar verilmesi gerektiğinde regresyon ortamında özellikle önemlidir.

İşaret testi tablosu
Wilcoxon testi
Wilcoxon testi tablosu
Kruskal Wallis testi
Mann Whitney U testi
Friedman testi
Non parametrik testleri gerektiren durumlar
Kruskal Wallis post hoc testleri

Doğrusal Eğilim Testi

J (2 × 2) tablolarındaki doğrusal eğilim testi, tek bir 2 × I tablosundaki (4.38) doğrusal eğilim testiyle birçok benzerliğe sahiptir. Sj, s1 <s2 <··· <sJ olan tabakanın maruziyet seviyesi olsun. Log (ORj) ‘nin sj 􏰅ˆ (j = 1,2, …, J)’ ye karşı dağılım grafiğini düşünün ve log (ORj) = αˆ + βsj en iyi uyan düz çizgi olsun, burada α ve const sabittir .

Maruziyet kategorilerinde log-olasılıklarda doğrusal bir eğilim için test etmekle ilgilendiğimiz 2 × I durumunun aksine, burada, katmanlardaki log-olasılık oranlarında doğrusal bir eğilimle ilgileniyoruz. Doğrusal eğilim, şu şekildedir: = 0 temsil edilir. ThescoretestofH0: β = 0, doğrusal eğilim testi olarak (log-olasılık oranlarında) ifade edilecek, vˆj’nin (5.12) tarafından verildiği yerdir.

Xt2, log-olasılık oranları açısından sunulmasına rağmen, olasılık oranlarındaki doğrusal eğilim için bir test olarak eşdeğer bir yoruma sahiptir. Doğrusal eğilimin varlığının kanıtı, tabakaya özgü olasılık oranlarının eşit olmadığının, yani heterojen olduğunun da kanıtıdır. Bu kitapta genellikle doğrusal eğilim testini (5.19) bu daha sınırlı anlamda, yani 1 serbestlik derecesine sahip bir homojenlik testi olarak yorumlayacağız.

Örnek 5.1 (Reseptör Seviyesi – Göğüs Kanseri) Tablo 5.3, aşamaya göre tabakalandırmadan sonra Örnek 4.2’de tartışılan göğüs kanseri verilerini vermektedir. Tabakalandırmanın amacı iki yönlüdür: evrenin, reseptör seviyesi ile meme kanserinin hayatta kalması arasındaki ilişkiyi karıştırıp karıştırmadığını belirlemek ve bunun bir etki olup olmadığını araştırmak
bu ilişkinin değiştiricisi. Öncelikle, E ve F’yi sırasıyla alıcı seviyesi ve aşama olarak aldığımız Bölüm 2’deki yöntemleri kullanarak kafa karıştırıcı sorunu ele alıyoruz.

Evre, reseptör seviyesinden bağımsız olarak meme kanseri hastalarında hayatta kalmanın çok önemli bir öngörücüsüdür ve bu nedenle Bölüm 2.5.3’ün 1. koşulu karşılanır. Onkoloji literatüründe, evrenin reseptör seviyesi ile ilişkili olduğuna dair daha sınırlı kanıt vardır ve bu nedenle, koşul 2 karşılanabilir veya olmayabilir.

Şu an için 2. koşulun geçerli olmadığını varsayın. Bu, aşamanın, reseptör seviyesi ile meme kanserinin hayatta kalması arasındaki ilişkiyi karıştırmak için gerekli şartlardan birini başaramadığı anlamına gelir.

Örnek 4.2’den, reseptör seviyesi ile göğüs kanseri sağkalımı arasındaki ilişkinin kaba olasılık oranı tahmini ORu = 3.35’tir ve OR için% 95 güven aralığı [1.69, 6.70] ‘dir. Tablo 2.6 (b) ‘yi çevreleyen tartışmayı takiben, ORu = 3.35’i kohort için genel olasılık oranının bir tahmini olarak alıyoruz. Yukarıdaki açıklamalara rağmen, sahnenin aslında bir dolandırıcı olduğuna inanmak için nedenler var. Hastalığın evresine göre meme kanseri verilerinin tabakaya özgü analizini veren Tablo 5.4’ü dikkate alın.

Π2 j’nin değerleri oldukça farklıdır, bu durum 1. koşulla bağlantılı olarak yukarıda yapılan açıklamalarla tutarlıdır. Bununla birlikte, bu verilere dayanarak, aşama I ve III için p1 j ̸ = p2 j olduğu görülmektedir, bu da şu anlama gelir: bu durum 2 sonuçta karşılanabilir. Bu mantığa göre sahne, karıştırıcı olmak için gerekli koşulları sağlar. Tablo 4.5 (a) ve 5.3’ten, cE = (31/144) 48 = 10.33 ve sE = (5/55) 12 + (17/74) 22 + (9/15) 14 = 14.54.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.