Journals / Turgut Özal Tıp Merkezi Dergisi / 2007 / Cilt: 14 Sayı: 4

Homogeneity Analysis For Survival Data

Yaşam Verisi İçin Homojenlik Analizi

Pages
251–255
Publication Date
2007-08-01
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Conclusion: It is concluded that interpretations about the survival of individuals can be done by homogeneity analysis.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Objective: This study was designed to demonstrate that one of the multivariate statistical methods, homogeneity analysis, can be used for survival data.
📊
Key Findings & Data:Results: Disease of individuals who are younger than 59, have cigarette consumption less then 30 package year, have pathological stage I and have a tumour whose dimension is smaller than 40mm does not relapse whereas disease of individuals who are older than 60, have cigarette consumption higher then 31 package year, have pathological stage II, III or IV and have a tumour whose dimension is higher than 41mm relapse.
💡
Conclusion & Impact:Conclusion: It is concluded that interpretations about the survival of individuals can be done by homogeneity analysis.
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Akciğer kanseri · Homojenlik analizi · Yaşam verisi.

Abstract

Objective: This study was designed to demonstrate that one of the multivariate statistical methods, homogeneity analysis, can be used for survival data. Material and Method: If there are more than two variables, the relation between the the characteristics of patients can be examined by homogeneity analysis instead of chi-square analysis. The characteristics of lung cancer patients whose disease had relapsed has been tried to be determined. Results: Disease of individuals who are younger than 59, have cigarette consumption less then 30 package year, have pathological stage I and have a tumour whose dimension is smaller than 40mm does not relapse whereas disease of individuals who are older than 60, have cigarette consumption higher then 31 package year, have pathological stage II, III or IV and have a tumour whose dimension is higher than 41mm relapse. Conclusion: It is concluded that interpretations about the survival of individuals can be done by homogeneity analysis. Key words: Lung cancer, Homogeneity analysis, Survival data.

Özet

Amaç: Bu çalışma çok değişkenli istatistiksel yöntemlerden homojenlik analizinin yaşam verilerinde kullanımını göstermek amacıyla yapılmıştır. Gereç ve Yöntem: Değişken sayısının ikiden çok olması durumunda hastalara ait özellikler arasındaki ilişkiler incelenirken ki-kare analizi homojenlik analizi kullanılmıştır. Hastalığı nüks eden akciğer kanseri hastalarına ait özellikler belirlenmeye çalışılmıştır. Bulgular: Yaşı 59'dan küçük, sigara tüketimi 30 paket yıldan az olan, patolojik evresi I olan, tümörünün boyutu 40 mm'den az olan bireylerin hastalıkları nüks etmez iken; 60 yaşından büyük, sigara tüketimi 31 paket yıl ve üzeri olan, patalojik evresi II, III ve IV olan, tümörünün boyutu 41 mm ve daha fazla olan bireylerin hastalıklarının nüks ettiği sonucuna ulaşabiliriz. Sonuç :Homojenlik analizi kullanılarak bireylerin özellikleri hakkında yorumlar yapılabileceği gösterilmiştir. Anahtar kelimeler: Akciğer kanseri, Homojenlik analizi, Yaşam verisi.

🔖

Cite This Article

Ata, N. (2007). Homogeneity Analysis For Survival Data. Turgut Özal Tıp Merkezi Dergisi, Cilt: 14 Sayı: 4, 251–255. https://ajindex.com/articles/1010061

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (6)

  1. Tatlıdil, H., Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler Ders Notları, Hacettepe Üniversitesi, İstatistik Bölümü, 2005.
  2. Michailidis G. and de Leeuw, J. Constrained Homogeneity Analysis With Applications To Hierarchical Data. Technical Report. UCLA Statistics Program, Preprint 207, 1997.
  3. Michailidis G. and de Leeuw, J. The Gifi System of Descriptive Multivariate Analysis Technical Report, UCLA Statistics Program, Preprint 204, 1996.
  4. Michailidis, G., Leeuw, J. Multilevel homogeneity analysis with differential weighting. Computational Statistics&Data Analysis. 2000; 32: 411-2.
  5. Aytaç, M., N. Bayram, “Çoklu Karşılık Getirme Analizi Ve Öğretim Elemanları Üzerinde Bir Uygulama”, V. Ulusal Ekonometri ve İstatistik Sempozyumu Bildirileri, Adana, 19-22 Eylül 2001.
  6. Michailidis, G., Leeuw, J. Multilevel homogeneity analysis with differential weighting. Computational Statistics&Data Analysis. 2000; 32: 411-2.