Vaka Kontrol Çalışmalarında Karışıklık– 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

Vaka Kontrol Çalışmalarında Karışıklık– Epidemiyolojide Biyoistatistiksel Yöntemler – Biyoistatistikler – Epidemiyoloji – Biyoistatistikler Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik

9 Ocak 2021  İstatistiksel Veri Analizi Ekolojik araştırma nedir Kohort araştırma örnekleri Vaka serileri nedir 0
Vaka Kontrol Çalışmalarında Karışıklık– Epidemiyolojide Biyoistatistiksel Yöntemler – Biyoistatistikler – Epidemiyoloji – Biyoistatistikler Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik

Açık Kohort ve Vaka Kontrol Çalışmalarında Karışıklık

AÇIK KHORT ÇALIŞMALARI

Açık Kohort Çalışmalarında Karıştırmanın Karşı-olgusal Tanımı

Biri açıkta (i = 1) ve diğeri maruz kalmamış (i = 2) iki kohort düşünün ve gözlem periyodunun [0, τ] olmasına izin verin.

İ. Kohort için, hayatta kalma işlevini, olasılık işlevini ve tehlike işlevini Si (t), fi (t) ve hi (t) = fi (t) / Si (t), andletli (t) = li ile belirtin (0) Si (t) t zamana kadar hayatta kalanların (beklenen) sayısı t ≤ τ. Maruz kalan ve maruz kalmayan kohortların kategorik değişken F’ye göre tabakalaştığını varsayalım.

İ. Kohortun k. Tabakası için karşılık gelen fonksiyonları Sik (t), fik (t), hik (t) = fik (t) / Sik (t) velik (t) = lik (0) Sik ( t) (k = 1,2, …, K). Bunu izler.

Pik (t) = lik (t) / li (t), t zamanında k’inci tabakadaki i. kohortun oranı olsun. Daha sonra pik (t) (k = 1,2, …, K) bu zaman noktasında i’inci kohortta F’nin dağılımını verir. Kısalık için pi k (0) ‘ı pi k ile belirtin. P1k = olsa bile t> 0 için p1k (t) = p2k (t) ‘yi takip etmeyeceğine dikkat edin.

Bu nedenle, hi (t), ağırlıkların t’nin fonksiyonları olduğu zam (t) değerinin ağırlıklı ortalamasıdır. (G.2) ‘nin sonucu açık kohort çalışmalarında karıştırmanın karşı olgusal tanımı, kapalı kohort çalışmaları için Bölüm 2.5.1’de verilen tanımla paraleldir. F’nin tek potansiyel karıştırıcı olduğunu varsayalım. P ∗ (t), t zamanında k’inci tabakadaki karşı-olgusal maruz kalmamış 1k kohortunun oranı olsun ve S1k (t) ve h1k (t) k. Tabaka için karşılık gelen hayatta kalma işlevi ve tehlike işlevi olsun. (G.3) ‘ten, karşı-olgusal maruz kalmamış kohorttaki tehlike oranının olduğu anlaşılmaktadır.

F’nin E’den etkilenmediğini varsayalım, bu da tüm k için p ∗ = p1k anlamına gelir. Ayrıca, F’nin katmanları içinde, yani tüm k için h1k (t) = h2k (t) ‘nin hiçbir kalıntı karıştırmasının olmadığını varsayalım. Önceki gibi bir özdeşlik, işlevlerin eşitliğini, yani tüm t için eşitliği belirtmek içindir. Bunu tüm k için S ∗ (t) = S2k (t) ve dolayısıyla 1k izler.

Karşı-olgusal tanıma göre, karışıklık R1 ∗ ̸ = R2 olduğunda mevcuttur, bu durumda ρ’nun karıştırıldığı söylenir. Karıştırmanın olmaması koşulu, R1 ∗ = R2,

Aşağıdaki koşulların her biri, (G.4) ‘ün doğru olmasını sağlamak için yeterlidir:

  • (i) h2k (t) = h2 (t) tüm k için
  • (ii) tüm k için p1k = p2k.

Karıştırıcı olmadığında, ρ, maruz kalan ve maruz kalmayan kohortlar için genel bir etki ölçüsüdür.

Vaka-kontrol soruları
vaka-kontrol çalışması makale
Kohort araştırma örnekleri
Kesitsel araştırma nedir
vaka-kontrol araştırmalarının özellikleri
Vaka serileri nedir
Tanımlayıcı araştırma nedir
Ekolojik araştırma nedir

 Orantılı Tehlikeler Varsayımı

Tüm k için h1k (t) = ψh2k (t) olduğunu, bir sabit constant için varsayalım. Tanım olarak, ψ orantılı tehlike sabitidir. O halde S1k (t) = S2k (t) ψ burada kısalık için [S2k (t)] ψ yi S2k (t) ψ ile belirtiriz. Bunu takip eder ve (ii) koşulunun karşılandığını varsayar, bu durumda F bir karıştırıcı değildir. Her i ve k için, hayatta kalmanın üstel dağılım tarafından yönetildiğini varsayalım. H2k (t) = λ2k ve h1k (t) = ψλ2k ile (G.5) olur.

Şimdi p1 j’nin hepsinin eşit olduğu durumu düşünün. Aşağıda, λ sürekli bir değişkeni ifade etmektedir. Verilen ψ> 0 ve τ> 0 için, [0, τ] ‘da λ için tanımlayın. Ξ1 (λ) ve ξ2 (λ) 0’da tanımlanmamasına rağmen, sınırlayıcı değerler mevcuttur ve ξ1 (0) = ξ2 (0) = 1 ile verilmiştir.

Ξ1 (λ) ve ξ1 (λ) ‘ya karşılık gelen olasılık fonksiyonları, f1 (λ) ve f2 (λ) ve hayatta kalma fonksiyonları, S1 (λ) ve S2 (λ) kapalı formları olmayan integralleri içerir. Ancak sayısal sonuçlar, Ek A’da ξ1 (ω) ve ξ2 (ω) için gözlenen ilişkilerin ξ1 (λ) ve ξ2 (λ) cinsinden karşılıkları olduğunu göstermektedir.

Şekil G.1 (a) ve G.1 (b), ψ = 5 ve τ = 10 için olasılık fonksiyonlarını ve hayatta kalma fonksiyonlarını gösterir. Şekil A.1 (a) ve A.1 (b) ile bariz bir benzerlik vardır. . Bununla birlikte, [0, 10] aralığı, pratikte gözlemlenebilecek tipik λ değerleri aralığı değildir. Örneğin, birimler kişi-yıl başına ölüm olduğunda, τ .001 kadar küçük veya daha da küçük olabilir.

Şekil G.2 (a) ve G.2 (b), ψ = 5 ve τ = .1 için olasılık fonksiyonlarını ve hayatta kalma fonksiyonlarını gösterir. Açıktır ki, τ küçük olduğunda, olasılık fonksiyonları ve hayatta kalma fonksiyonları neredeyse doğrusaldır. Önceki gözlemler, Ek A’da türetilenlere benzer eşitsizliklerin üstel ayarda tutulabileceğini göstermektedir  yani, eğer ψ> 1 ise 1 <ρ <ψ ve ψ <1 ise ψ <ρ <1 olur.

Bu tip eşitsizlikler Cox regresyon modeli için gösterilmiştir (Gail ve diğerleri, 1984; Gail, 1986). Yukarıdaki sonuçların (ii) koşulunun doğru olduğu varsayımına dayandığını hatırlayın. Bu, kafa karıştırıcı olmamasına rağmen, ψ = 1 olmadığı sürece ψ ̸ = ρ olduğu anlamına gelir.

Bununla birlikte, pratikte genellikle olduğu gibi λ2k küçük olduğunda, Şekil G.2 (a) ve G.2 (b) ‘nin önerdiği gibi, ρ ve value değer olarak birbirine yakın olacaktır. Bunu sayısal bir örnekle açıklıyoruz. (G.6) ‘yı K = 2 ile ele alalım, burada p12 = 1 – p11 olduğuna dikkat edin. Ξ1k ve ξ2k’nin orijinal tanımlarını kullanarak – yani p1k dahil – Tablo G.1, p11, λ21 ve λ22’nin seçilen değerleri için ψ / ρ değerlerini verir ve ψ = 2’dir. Görüldüğü gibi, ψ / ρ λ21 ve λ22 oldukça büyük olmadıkça 1’e çok yakındır.

Şimdi (i) koşulunun karşılandığını varsayalım, böylece F bir kez daha uydurucu olamaz. Tüm k için S2k (t) = S2 (t) ve S1k (t) = S1 (t) olur. Bu nedenle, daha önce olduğu gibi, karıştırıcı olmamasına rağmen, = 1 olmadıkça, ψ ̸ = ρ. (G.7) ​​’de “takip süresi” bir karıştırıcı gibi davranıyor görünmektedir. İ. Kohorttaki “takip süresi” dağılımı – yani kişi zamanı – (2.19) ‘a karşılık gelen kohortta gözlemlenen ölüm sayısı yazılabilir.

(2.20) ‘ye benzer bir şekilde, standartlaştırılmış beklenen ölüm sayısı, standardizasyonun maruz kalınan kohortta takip süresinin dağılımına göre olacağı şekilde tanımlanır. O / sE = ψ olduğundan, takip süresi için “ayarlama” yaptıktan sonra bile, ortaya çıkan parametrenin hala ρ’ya eşit olmadığını görüyoruz.

Bu şaşırtıcı değildir çünkü Grönland (1996b) tarafından belirtildiği gibi, takip süresi maruziyet durumundan “etkilenir” (ψ = 1 olmadığı sürece) ve bu nedenle yukarıda verilen kafa karıştırıcı tanımının altında yatan varsayımlardan birini karşılamaz.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir