Ortalama Olabilirlik – 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

Ortalama Olabilirlik – Epidemiyolojide Biyoistatistiksel Yöntemler – Biyoistatistikler – Epidemiyoloji – Biyoistatistikler Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik

22 Aralık 2020  İstatistiksel Veri Analizi En çok olabilirlik Yöntemi örnek Maksimum olabilirlik Çıkarımı Maksimum olabilirlik nedir 0
Yasal Politika – Hukuk Alanı – Hukuk Ödev Yaptırma Fiyatları – Ücretli Hukuk Ödevi – Hukuk Alanında Ödev Yaptırma

Olasılık oranının bu tuhaf özelliği, kafa karıştırmanın uygun bir tanımını çevreleyen bir kafa karışıklığı ve tartışma kaynağı olmuştur.

Olasılık oranına ilişkin önceki açıklamaları resmileştirmek için, π2 j’nin hepsinin eşit olmadığını (F, hastalık için bir risk faktörüdür), tüm j için p1 j = p2 j (F, maruziyetle ilişkili değildir) ve θj = Tüm j için j (F, olasılık oranının bir etki değiştiricisi değildir). (2.12) ‘nin ilk satırından, OR = θ’ nin allj için π1 j = π2 j olmasını sağlayan tek açık koşul hakkında olduğu sonucuna varılır. <OR <θ, veifθ <1 ise θ <OR <1. Benzer eşitsizlikler eşleştirilmiş çiftler vaka kontrol çalışmaları bağlamında gösterilmiştir ve lojistik regresyon modeli için daha genel sonuçlar mevcuttur.

Kapalı Kohort Çalışmalarının Varsayımsal Örneklerinde

Ortalama Olabilirlik

Bölüm 2.4.1’in başında göstermiştik ki, eğer bir etki ölçüsü ortalanabilir ise, Simpson’ın paradoksuna tabi değildir. Bu mantıksal olarak Simpson’un paradoksu varsa, etkinin ölçüsünün ortalanabilir olmadığını söylemekle eşdeğerdir.

Risk farkı ve risk oranı için, ortalanabilir olmamak, hem koşulların (i) hem de (ii) başarısız olması gerektiği anlamına gelir ve olasılık oranı için bu, her iki koşulun (i) ve (iii) de başarısız olması gerektiği anlamına gelir. Tablo 2.2 (a) –2.2 (e) için Simpson’ın paradoksu, Tablo 2.2 (e) ‘de risk farkı ve risk oranı ile ve Tablo 2.2 (d) ve 2.2 (e)’ de olasılık oranı ile sergilenmektedir.

Şimdi bu bulguları (i) – (iii) koşullarının ışığında inceleyeceğiz. Tablo 2.2 (a) –2.2 (e) sadece iki katmana sahiptir ve bu nedenle (i) koşulu π21 = π22 olur, bu a21 / r21 = a22 / r22 ile aynıdır. P11 + p12 = 1 = p21 + p22 olduğundan, koşul (ii), r11 / r1 • = r21 / r2 • şeklinde ifade edilebilen p11 = p21’e basitleşir. Bölüm 2.4.4’ten, (iii) koşulu b11 / b1’e eşdeğerdir • = b21 / b2 •. Tablo 2.4’ten görülebileceği gibi, (i) veya koşul (ii), Tablo 2.2 (e) dışındaki tüm tablolar tarafından karşılanır ve (i) veya koşul (iii) koşullarından herhangi biri, hariç tüm tablolar tarafından karşılanır. Tablo 2.2 (d) ve 2.2 (e) için. Bu bulgular, aynı tablolarda Simpson paradoksunun varlığıyla tutarlıdır.

 Kapalı Kohort Çalışmalarında Karıştırmanın Çökebilirlik Tanımı

Şimdi, kafa karıştırmanın çökebilirlik tanımını tanımlama ve eleştirme pozisyonundayız. Tartışmayı, E ve D’nin yanı sıra, F’nin dikkate alınan diğer tek değişken ve dolayısıyla tek potansiyel düzenleyici olduğunu varsayarak basitleştiriyoruz.

Birkaç potansiyel karıştırıcı olduğunda, belirli bir değişkenin karıştırıcı olup olmadığına dair karar, dikkate alınan diğer risk faktörlerine bağlıdır (Fisher ve Patil, 1974). Çeşitli karıştırıcıların daha genel durumu Bölüm 2.5.3’te ele alınacaktır.

Karıştırmanın çökebilirlik tanımına göre, aşağıdaki koşulların her ikisi de yerine getirilirse, F bir karıştırıcıdır (bir etki ölçüsüdür):

  • (a) Etki ölçüsü, F tabakaları arasında homojendir.
  • (b) Etki ölçümünün ortak tabakaya özgü değeri, ham değere eşit değildir.

F bir karıştırıcı olduğunda, (a) koşuluyla garanti edilen ortak tabakaya özgü değer, kohort için “genel” etki ölçüsü olarak alınır ve ham değerin karıştırıldığı söylenir (F ile). Örneğin, Tablo 2.2 (d) ‘de F, olasılık oranının bir karıştırıcısıdır, ancak risk farkı değildir. Dolayısıyla, kohort için genel risk farkı RD = δ = .30 ve genel olasılık oranı θ = 6.0’dır. Tablo 2.2 (e) ‘de, F risk oranını karıştırmaktadır ve bu nedenle genel risk oranı ρ = 1.5’dir.

Bu örnekler, çökebilirlik tanımına göre, karıştırmanın varlığı veya yokluğunun, söz konusu etkinin ölçüsüne bağlı olduğunu göstermektedir. Karıştırmanın daraltılabilirlik tanımı, teorik olarak, karıştırmaya ilişkin kararları tamamen çalışma verilerine dayandırmanın mümkün olduğu çekici özelliğe sahiptir.

Burada, özellikle örneklem büyüklüğü küçük olduğunda, etki modifikasyonu hakkındaki kararı belirsizleştirebilecek önemli rastgele hata konusunu bir kenara bırakıyoruz. Bu konu sonraki bölümlerde ayrıntılı olarak tartışılacaktır.

Verilen bir etki ölçüsü için, F’nin bir etki değiştirici olmadığını varsayalım; yani, etkinin ölçüsünün homojen olduğunu varsayalım (F katmanları arasında). Bu durumda (a) koşulu karşılandığından, F’nin ancak ve ancak etki ölçüsü kesin olarak daraltılamazsa bir karıştırıcı olduğu sonucu çıkar. Bölüm 2.4.1’de, bir etki ölçüsünün ancak ve ancak homojen ve ortalanabilir olması durumunda kesinlikle daraltılabileceğini gösterdik.

En çok olabilirlik Yöntemi örnek
En çok olabilirlik tahmin edicisi
En çok olabilirlik tahmin edicisi örnekleri
Maksimum olabilirlik nedir
Maksimum olabilirlik Çıkarımı
Maximum likelihood method nedir
Maximum likelihood Estimation konu anlatimi
Üstel dağılımın en çok olabilirlik tahmin edicisi

Etki ölçümünün homojen olduğu varsayıldığından, F, ancak ve ancak etki ölçüsü ortalanabilir değilse bir karıştırıcıdır. Bölüm 2.4.2 ve 2.4.3’te, risk farkı ve risk oranının ortalanabilir olması için yeterli koşulları tanımladık; yani F, maruz kalmayan popülasyondaki hastalık için bir risk faktörü değildir veya F, popülasyondaki maruziyet ile ilişkili değildir.

Risk farkı ve risk oranı ortalanabilir değilse, F’nin maruz kalmayan popülasyondaki hastalık için bir risk faktörü olması ve F’nin popülasyondaki maruziyet ile ilişkilendirilmesi gerektiği sonucu çıkar. Dolayısıyla, F’nin bir etki değiştirici olmadığı göz önüne alındığında, aşağıdakiler, F’nin risk farkını ve risk oranını karıştıran bir faktör olması için gerekli koşullardır:

  • 1. F, maruz kalmayan popülasyondaki hastalık için bir risk faktörüdür.
  • 2. F, popülasyondaki maruziyet ile ilişkilidir.

İhtimal oranı için benzer argümanlar geçerlidir: F’nin bir etki modifikatörü olmadığı göz önüne alındığında, aşağıdakiler, F’nin olasılık oranını karıştıran bir faktör olması için gerekli koşullardır:

  • 1. F, maruz kalmayan popülasyondaki hastalık için bir risk faktörüdür.
  • 3. F, hastalığı geliştirmeyenler arasında maruziyet ile ilişkilidir.

Bölüm 2.3.2’nin sonunda, karıştırıcının herhangi bir tanımının parçası olması gerektiğini düşündüğümüz iki özelliği belirttik. Aslında, bu iki özellik temelde yukarıdaki 1 ve 2. koşullardır. Dolayısıyla, risk farkı veya risk oranı kullanılarak analiz edilen çalışmalar için, karıştırmanın çökebilirlik tanımı temel gereksinimlerimizi karşılar.

Bununla birlikte, olasılık oranı kullanılarak analiz edilen çalışmalarda bir zorluk ortaya çıkıyor. Sorun şu ki, çökebilirlik tanımına göre, olasılık oranının bir karıştırıcısının 1. ve 3. koşulları yerine getirmesi gerekir, ancak koşul 2’yi karşılaması gerekmez. Bu, bir değişkenin, ilişkili olmasa bile olasılık oranının bir karıştırıcısı olabileceği anlamına gelir. 

Bu, karıştırmanın çökebilirlik tanımının ciddi bir eksikliğidir. Bir anlamda sorun, çökebilirlik yaklaşımından çok, Bölüm 2.4.5’te değinilen ve Tablo 2.2 (d) ‘de gösterilen olasılık oranının kendine özgü özelliğinden kaynaklanmaktadır. Bununla birlikte, olasılık oranını bir etki ölçüsü olarak kullanmak istiyoruz ve bu nedenle, karıştırmanın alternatif bir tanımını aramaktan başka çare yoktur.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir