BİLDİRİ ÖZETLERİ KİTABI

Transkript

1 BİLDİRİ ÖZETLERİ KİTABI BİLDİRİ ÖZETLERİ KİTABI

2 ULUSLARARASI KATILIMLI XIV. ULUSAL BİYOİSTATİSTİK KONGRESİ BİLDİRİ ÖZETLERİ KİTABI 4-7 EYLÜL 2012, KAYSERİ Hazırlayanlar Doç.Dr.Ahmet ÖZTÜRK Yrd.Doç.Dr.Ferhan ELMALI Öğr.Gör.Mehmet KÖPRÜ Ar.Gör.Gökmen ZARARSIZ Gözde ERTÜRK Yasemin AKŞEHİRLİ SEYFELİ Uluslararası Katılımlı XIV. Ulusal Biyoistatistik Kongresi, Erciyes Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Koordinasyon Birimi tarafından "TSS " proje kodu ile desteklenmiştir.

3 ÖNSÖZ Değerli bilim insanları, Biyoistatistik Derneği ve Erciyes Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi Anabilim Dalı olarak 4-7 Eylül 2012 tarihlerinde Uluslararası Katılımlı XIV. Ulusal Biyoistatistik Kongresi"ni Kayseri de düzenlemekten duyduğumuz mutluluğu belirtmek isteriz. Kongremize yurtiçinden 170, yurtdışından 22 araştırmacı katılmıştır. Kongremizde 4 davetli konuşmacı sunumu, 48 sözlü sunum, 58 poster sunum yer almıştır. Türkçe sözlü sunumlardan 3, İngilizce sözlü sunumlardan 3 ve poster sunumlardan 3 bildiri bilimsel jüri tarafından ödüllendirilmiştir. Ayrıca 4 Eylül 2012 tarihinde Erciyes Üniversitesi nde düzenlenen dört adet kursa toplam 110 kursiyer katılmıştır. Kongremize davetli konuşmacı, oturum başkanı, bildiri sunucusu ve dinleyici olarak üniversitelerimizden, sağlık kuruluşlarımızdan ve çeşitli iş sektörlerinden katkı veren tüm katılımcılarımıza teşekkürü bir borç biliriz. Kongremizin düzenlenmesinde katkıda bulunan ve desteklerini esirgemeyen başta Erciyes Üniversitesi Rektörlüğü ne, Kayseri Büyükşehir Belediye Başkanlığı na, Talas Belediyesi Başkanlığı na, Orta Anadolu Kalkınma Ajansı na, Kayseri Ticaret Odası na, Merkez Çelik AŞ. ye, Özel Modern Dünya Hastanesi ne, Hisar Pastaneleri ne, Kadir Has Kongre Merkezi görevlilerine, AÇI Turizm e, SAS ve BYSGroup yazılım firmalarına teşekkür ederiz. Son olarak kongremizin düzenlenmesi ve yürütülmesinde özveriyle çalışan düzenleme kurulu üyelerine şükranlarımızı sunarız. Doç.Dr.Ahmet ÖZTÜRK Kongre Başkanı Prof.Dr.Kadir SÜMBÜLOĞLU Biyoistatistik Derneği Başkanı I

4 Onursal Kurul Kongre Onursal Başkanları Prof. Dr. H. Fahrettin KELEŞTEMUR, Erciyes Üniversitesi Rektörü Prof. Dr. Kadir SÜMBÜLOĞLU, Biyoistatistik Derneği Başkanı Onur Kurulu Mehmet ÖZHASEKİ, Kayseri Büyükşehir Belediye Başkanı Prof. Dr. Mustafa ÇETİN, Erciyes Üniversitesi Rektör Yardımcısı Prof. Dr. Muhammet GÜVEN, Erciyes Üniversitesi Tıp Fakültesi Dekanı Prof. Dr. Osman GÜNAY, Erciyes Üniversitesi Tıp Fakültesi Dekan Yardımcısı Düzenleme Kurulu Yrd. Doç. Dr. Ahmet ÖZTÜRK Erciyes Üniversitesi Kongre Başkanı Yrd. Doç. Dr. Ferhan ELMALI Erciyes Üniversitesi Kongre Sekreteri Prof. Dr. Kazım ÖZDAMAR Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Üye Prof. Dr. Hamza EROL Abdullah Gül Üniversitesi Üye Doç. Dr. Adem KALINLI Erciyes Üniversitesi Üye Doç. Dr. Betül ÇİÇEK Erciyes Üniversitesi Üye Doç. Dr. Erdem KARABULUT Hacettepe Üniversitesi Üye Doç. Dr. M. Mümtaz MAZICIOĞLU Erciyes Üniversitesi Üye Doç. Dr. Yavuz SANİSOĞLU Yıldırım Beyazıt Üniversitesi Üye Yrd. Doç. Dr. S.Kenan KÖSE Ankara Üniversitesi Üye Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Gaziosmanpaşa Üniversitesi Üye Dr. Marta GARCIA-FINANA Liverpool Üniversitesi Üye Öğr. Gör. Mehmet KÖPRÜ Erciyes Üniversitesi Üye Araş. Gör. Gökmen ZARARSIZ Erciyes Üniversitesi Üye II

5 Bilimsel Danışma Kurulu Prof. Dr. A. Ergun KARAAĞAOĞLU Prof. Dr. Ahmet DİRİCAN Prof. Dr. Atilla Halil ELHAN Prof. Dr. Celal Reha ALPAR Prof. Dr. Emine Arzu KANIK Prof. Dr. Fikret İKİZ Prof. Dr. Hafize SEZER Prof. Dr. Handan ANKARALI Prof. Dr. İlker ERCAN Prof. Dr. İsmet DOĞAN Prof. Dr. Kazım ÖZDAMAR Prof. Dr. M. Yusuf ÇELİK Prof. Dr. Mevlüt TÜRE Prof. Dr. Mustafa ŞENOCAK Prof. Dr. M. Nurullah ORMAN Prof. Dr. Nazan ALPARSLAN Prof. Dr. Nural BEKİROĞLU Prof. Dr. Osman SAKA Prof. Dr. Osman SARAÇBAŞI Prof. Dr. Ömer SATICI Prof. Dr. Refik BURGUT Prof. Dr. Rian DİŞÇİ Prof. Dr. Saim YOLOĞLU Prof. Dr. Vildan SÜMBÜLOĞLU Prof. Dr. Yüksel BEK Doç. Dr. Ayşe Canan YAZICI Doç. Dr. Bahar TAŞDELEN Doç. Dr. Beyza AKDAĞ Doç. Dr. Canan BAYDEMİR Doç. Dr. Cemil Çolak Doç. Dr. Erdem KARABULUT Doç. Dr. Ersin ÖĞÜŞ Doç. Dr. Fezan MUTLU Doç. Dr. Gülşah SEYDAOĞLU Doç. Dr. İmran KURT ÖMÜRLÜ Doç. Dr. K. Setenay ÖNER Doç. Dr. Mehtap AKÇİL Doç. Dr. Meriç ÇOLAK Doç. Dr. Necdet SÜT Doç. Dr. Semra AKGÖZ Doç. Dr. Sıddık KESKİN Doç. Dr. Yasemin GENÇ Doç. Dr. Yavuz SANİSOĞLU Doç. Dr. Zeki AKKUŞ Doç. Dr. Ayşe Canan YAZICI Doç. Dr. Bahar TAŞDELEN Doç. Dr. Beyza AKDAĞ Doç. Dr. Canan BAYDEMİR Doç. Dr. Cemil Çolak Doç. Dr. Erdem KARABULUT Doç. Dr. Ersin ÖĞÜŞ Doç. Dr. Fezan MUTLU Doç. Dr. Gülşah SEYDAOĞLU Doç. Dr. İmran KURT ÖMÜRLÜ Doç. Dr. K. Setenay ÖNER Doç. Dr. Mehtap AKÇİL Doç. Dr. Meriç ÇOLAK Doç. Dr. Necdet SÜT Doç. Dr. Semra AKGÖZ Doç. Dr. Sıddık KESKİN Doç. Dr. Yasemin GENÇ Doç. Dr. Yavuz SANİSOĞLU Doç. Dr. Zeki AKKUŞ III

6 İÇİNDEKİLER Sunum no. ÇAĞRILI BİLDİRİLER Sayfa no D01 D02 D03 D04 Sunum no S01 S02 S03 S04 S05 S06 S07 S08 S09 Biyoistatistik Etiği, Z.Nazan ALPARSLAN... 2 Hybrid RBF Neural Network Models for Supervised Classification of Medical Data With Information Complexity And The Genetic Algorithm, Hamparsum BOZDOGAN... 3 Correspondence Analysis in Biological Research, Michael GREENACRE... 4 Generalized Penalized Cananical Correlation Analysis, AeilkoHaving ZWINDERMAN... 5 II. SÖZLÜ BİLDİRİLER Sayfa no Tanı Testi Yargılamalarında Kesim Noktası Kestirimi İçin Bir Yaklaşım, Mustafa Ş. ŞENOCAK, Özden CALAY... 7 İkili Yöntem Kıyaslamalarında Bir Görsel Yaklaşım Önerisi, Mustafa Ş. ŞENOCAK... 8 ROC Analizinde Kesim Noktası Belirlemede Kullanılan Yöntemlere Alternatif Bir Öneri, İlker ÜNAL, Refik BURGUT, Yaşar SERTDEMİR... 9 Biyoeşdeğerlik Çalışmalarında Birey İçi Değişkenliğin Eşitliğine Yönelik Testlerin Değerlendirilmesi, Nur Özge SEZGİN,Mehmet N. ORMAN GeneLearneR: Genetik Veri Madenciliği Analiz Aracı, Erdal COŞGUN, Aydın KAYA, Ali Seydi KEÇELİ, Ergun KARAAĞAOĞLU. 12 Major Voting Gap Statistic to Estimate the Number of Clusters in a Dataset, Gökmen ZARARSIZ, Ahmet OZTÜRK, Erdem KARABULUT, Erdal COŞGUN Dikotom Sonuçlu Yorumlamalarda, 2'den Fazla Değerlendiricinin Sonuç Uyumlarının Fleiss Kappa ve Cochran Q ile Değerlendirmelerinin İrdelenmesi, Pınar AMBARCIOĞLU, Nurgül BULUT, Mehmet KIZILÇEÇ Sıfır Olgu Tasarımının Benzetim Çalışması İle Değerlendirilmesi, Yeşim TUNÇ,Alev BAKIR, Pınar AMBARCIOĞLU, Mustafa Ş.ŞENOCAK Ters örnekleme I Ters örnekleme yaklaşımında sonuç güvenirliğini etkileyen ögeler, F. Nesrin TURAN,Nurgül BULUT, Esra Ş. YILMAZ, Mustafa Ş.ŞENOCAK IV

7 S10 S11 S12 S13 S14 S15 S16 S17 S18 S19 S20 S21 S22 S23 S24 Ters Örnekleme II Ters Örnekleme Yaklaşımında Önkabulsel Olgu Sayısının Sonuç Güvenirliğine Etkileri, Nurgül BULUT, Alev BAKIR, Pınar AMBARCIOĞLU, Mehmet KIZILÇEÇ, Yeşim TUNÇ, Esra Ş.YILMAZ, Ali BAYKUŞ, Mustafa Ş.ŞENOCAK Mikrodizilim Gen İfade Çalışmalarında Genelleştirme Yöntemlerinin Regresyon Modelleri Üzerine Etkisi, Selen YILMAZ IŞIKHAN, Erdal COŞGUN, Erdem KARABULUT, C. Reha ALPAR Gene Expression Data Mining with Artificial Immune Clonal Selection Algorithms Akin ÖZÇİFT The Application of Time-Weighted Control Charts in Medical Practice, Leman TOMAK, Yüksel BEK Bayesian Model Selection Criteria for Generalized Linear Models with Nonignorably Missing Data, Zeynep Işıl KALAYLIOĞLU Gri İlişki Analizi, Gürol ZIRHLIOĞLU, Neslihan AKÇA, Serap KESKİN Hastane çalışanlarının Maslach Tükenmişlik ölçeğine göre değerlendirilmesi; Çok merkezli bir çalışma M.Yusuf ÇELİK, M.Mutlu DAŞDAĞ, D.ŞAHİN, Ömer SATICI, Zeki AKKUŞ, İsmail YILDIZ 29 Çok Sınıflı Destek Vektör Sınıflamasında Hata Düzeltmeli Çıkış Kodları Yaklaşımlarının Karşılaştırılması: Bir simülasyon çalışması, Özge AKŞEHİRLİ, Handan ANKARALI, Duygu AYDIN, Davut BALTACI Posterior Power Analysis with R Software: A Simulation Study, Pınar Günel KARADENİZ, Nural BEKİROĞLU Eşit Örneklemli Randomize Kontrollü Çalışmalarda Kullanılan İki Elemanlı Rasgele Dizinin Karmaşıklık Kriteri, Ömer Utku ERZENGİN,Sıddıka Gamze ERZENGİN Dört Gözlü Kontenjans Tablolarında Yates Düzeltmeli Ki-Kare Testinin İncelenmesi: Simülasyon Çalışması, Selçuk KORKMAZ, Necdet SÜT Maddeler Arası Korelasyon Yapısı ve Örneklem Genişliğinin Faktörleşmedeki Rolü: Bir Simülasyon Çalışması, Duygu AYDIN, Handan ANKARALI, Özge Yılmaz AKŞEHİRLİ Hibrit Hiyerarşik Kümeleme Yöntemi ve Sağlık Alanında Bir Uygulaması Gözde ERTÜRK, Gökmen ZARARSIZ, Ahmet OZTURK, Ferhan ELMALI Varyans Bileşeni Tahmin Yöntemlerine Yönelik Bir Değerlendirme İlkay DOĞAN, İbrahim KILIÇ, Cengiz GAZELOĞLU, Sinan SARAÇLI Rakip Risk İçeren Sağkalım Fonksiyonlarının Karşılaştırılmasında Log-Rank ve Wilcoxon Testlerinin Etkinliği: Bir Simülasyon Çalışması, Melike GEDUK, Yaşar SERTDEMİR, H. Refik BURGUT V

8 S25 S26 S27 S28 S29 S30 S31 S32 S33 S34 S35 S36 S37 S38 İki Değişkenli Weibull Dağılımları ile Yaşam Verilerinin Modellenmesi, Ayça Hatice TÜRKAN, Nazif ÇALIŞ, Hamza EROL Hastalıkların Yersel Kümelenmelerinin Belirlenmesinde Kullanılan Satscan V9.1 ve Flexscan V3.1 Programlarının Rasgele ve Koşullu, Türetilmiş Verilerde Karşılaştırılması Özge BOLLUK, Canan BAYDEMİR, Kazım ÖZDAMAR Hastanelerin Etkinliklerinin Veri Zarflama Analizi İle Belirlenmesi: Afyonkarahisar Örneği, Gizem GÜLSEVİN, Ayça Hatice TÜRKAN Yaşam Kalitesinin Yapısal Eşitlik Modeli ile Analizi: Afyon Kocatepe Üniversitesi Akademisyenleri Üzerine Bir Uygulama, Birol TOPÇU, Sinan SARAÇLI, Cengiz GAZELOĞLU İzlem Süresi İçerisinde Belirteçlerin Performanslarını Değerlendirmede Zamana Bağlı ROC Eğrisi, Eda KARAİSMAİLOĞLU, Umut ARSLAN, A. Ergun KARAAĞAOĞLU Veri Madenciliği Sınıflama Yöntemlerinin Başarılarının; Örneklem Büyüklüğü, Bağımlı Değişken Prevelansı ve Bağımsız Değişkenler Arası İlişki Miktarına Göre Karşılaştırılması, M. Özgür DOLGUN, N. Anıl DOLGUN, Osman SARAÇBAŞI Zaman Serilerinin Modellenmesi ve Geleceğe Yönelik Kestirimlerinin Değerlendirilmesi: Hekim Başına Düşen Kişi Sayısı Örneği, Mustafa Agah TEKİNDAL, Yasemin GENÇ Kanonik Uyum Analizi ve Sağlık Alanında Bir Uygulaması, Sıddık KESKİN, Sadi ELASAN, A. Cumhur DÜLGER Ülkemizdeki Sezaryen Oranlarının Dünya Verileri ve Çeşitli Kadın İstatistikleri Işığında Değerlendirilmesi, Mervin M. ATAY, Z. Nazan ALPARSLAN A New Dimension Reduction Technique Using Information Complexity for High Dimensional Gene Expression Data, Esra PAMUKCU, Hamparsum BOZDOGAN, Cemil ÇOLAK Doğrulama Yanlılığında Kullanılan Eksik Gözlem Analizi Yöntemlerinin Performanslarının İncelenmesi, Jale KARAKAYA, Erdem KARABULUT, Recai YÜCEL, Ergun KARAAĞAOĞLU Karar Ağacı Yönteminin Kestirim Yeterliliğinin İrdelenmesi; Bipolar Depresyon Tanısı Üzerinden Bir Değerlendirme, Mehmet Güven GÜNVER, Ali BAYKUŞ, Günalp UZUN Some Observations on the Design of Early Stage Clinical Trials in the Pharmaceutical Industry, Hans HOCKEY Beta-Weibull Distribution for Simple Linear Regression and Its Locally D-Optimal Design, Habib JAFARI VI

9 S39 S40 S41 S42 S43 S44 S45 S46 S47 S48 Sunum no P01 P02 P03 P04 Estimation under Progressive Type-II censoring for Reciprocal Exponential Distribution, Sumeet KAUR Small-study Effects in Individual Patient Data Meta-analysis of Prognostic Factor Studies, Ghada M. ABO-ZAID, Jon J. DEEKS, Richard D. RILEY Recent OPLS Statistical Model versus Traditional Linear Regression to Assess Sonographic Predictors of Stroke Prognosis, H. Sadeghi-BAZARGANI, K. FATHI, R. MEHDIZADEH, D. Savadi-OSKOUEI, M. FARHOUDI Statistical Modeling of Aggregation of Glutamate Dehydrogenize Enzyme in Different Temperatures, H. ESMAILY,M. Hadi ALIJANVAND, H. DOOSTI, M.T. SHAKERI.. 62 Salmonella Infantis: Assessing Causes and Trends, Sarah SALTER, Dr.Kate COWLES, Fan TANG, Monelle TAMEGNON, Amanda LUBY, Kevin TORRES Thevariance: A New Formula, Muawia ABDELSALAM On the estimation based on generalized order statistics for the location and scale parameters of Burr12 Distribution, Reza Arabi BELAGHI,Minoo AMINNEJAD On The Least Trimmed Square (LTS) Estimation for Burr XII Model, Reza Arabi BELAGHI,Mehdi Pour ABDOLLAH Statistical Models of Postnatal Transmission of HIV-India, D.M. BASAVARAJAIAH, B.NARASIMHAMURTHY WGEE ve MI-GEE Yöntemlerinin Karşılaştırılması, Gazel SER III-POSTER BİLDİRİLER Sayfa no. Sınıflandırma Ağacı için Alternatif Bölünme Kurallarının Performanslarının Karşılaştırılmasına İlişkin Simülasyon Çalışması İmran Kurt ÖMÜRLÜ, Mevlüt TÜRE Birinci Tür Hata nın Kontrolünde Yanlış Bulgu Oranı Yaklaşımı, Nurhan DOĞAN, İsmet DOĞAN Birinci Tür Hatanın Kontrolünde Adımsal Çoklu Karşılaştırma İşlemleri, İsmet DOĞAN, Nurhan DOĞAN Sağlık Personelinin Hasta Hakları Konusunda Bilgi Tutum ve Davranışlarının Ana Bileşenler Yöntemi İle Değerlendirilmesi, M. Yusuf ÇELİK, M.Mutlu DAŞDAĞ, Ömer SATICI, Zeki AKKUŞ, İsmail YILDIZ VII

10 P05 P06 P07 P08 P09 P10 P11 P12 P13 P14 P15 P16 P17 P18 P19 P20 Kanserli Hastalarda; Kanserin Vücuttaki Tutulum Bölgeleri, Hastaların Cinsiyet, Eğitim Düzeyi ve Mevsimsel Dağılımına Göre İncelenmesi, Ömer SATICI, M.Yusuf ÇELİK, Zeki AKKUŞ, İsmail YILDIZ, M. Mutlu DAŞDAĞ.. 74 Sonuç Değişkeninin İki Sonuçlu Olduğu Durumda İki Değerlendirici ya da İki Yöntem Arasındaki Uyumun Değerlendirilmesinde Yeni Bir Yaklaşım: Birey Uyum Katsayısı (CIA), Semra ERDOĞAN, Gülhan OREKİCİ TEMEL Adolesan Bireylerin Boy ve Ağırlıklarına İlişkin İfadelerinin, Ölçümlerle Karşılaştırılması, Elçin BALCI, Ferhan ELMALI, Osman GÜNAY Bagging Support Vector Machines for Leukemia Classification, Gökmen ZARARSIZ, Ferhan ELMALI, Ahmet ÖZTÜRK A Voting Approach for SVM Kernel Selection in Gene Expression Profiling Gökmen ZARARSIZ,Cenk İÇÖZ, Erdener ÖZÇETİN Genellenebilirlik Kuramı, Pervin DEMİR, Atilla Halil ELHAN, Derya ÖZTUNA Tanı Testlerinin Aile Hekimliğindeki Kullanımına Bir Örnek, Zekeriya AKTÜRK, Kamber KAŞALİ Yaşam Analizleri nde Random Survival Forests ve Cox Regresyon Yöntemleri nin Karşılaştırılması, Ferhan ELMALI, Engin ÖZKAN, Ahmet ÖZTÜRK, Gökmen ZARARSIZ, Serdar ŞIVGIN 88 İneklerde Eko-Yapı Değişkenler Kullanılarak Kronik Endometritis Derecelerinin ROC Eğrisi Yöntemi İle Belirlenmesi, İ. Safa GÜRCAN,Ayca BABAK, Doğukan ÖZEN,Aytekin YAMAÇ, Özlem GÜLLÜ Hayvancılıkta Verimli Yaşam Süresi Hesaplamalarında Frailty Modellerin Uygulanabilirliği, Doğukan ÖZEN, İ. Safa GÜRCAN, Özlem GÜLLÜ Etçi Piliçlerde Karkas Özelliklerinin Temel Bileşenler Analizi ile Değerlendirilmesi, Aytaç AKÇAY, Mustafa UĞURLU, Akın YAKAN, Fatih ATASOY Tahmin Modellerinin Performanslarının Değerlendirilmesi, Özlem GÜLLÜ, Mustafa Agâh TEKİNDAL, Doğukan ÖZEN, İ.Safa GÜRCAN, Yasemin GENÇ Lojistik Regresyon Analizi (Lra), Yapay Sinir Ağları (Ysa) ve Sınıflandırma ve Regresyon Ağaçları (C&Rt) Yöntemlerinin Karşılaştırılması, Emre KUYUCU,Ünal ERKORKMAZ, İlker ETİKAN, Osman DEMİR Ergenlerde Madde Kullanımı Tutum Analizi, Serpil Sevimli DENİZ,Hayrettin OKUT,Sanem ŞEHRİBANOĞLU Poisson Regresyon ve Sağlık Alanında Bir Uygulaması, Esra GÜLTÜRK, Sibel ŞENER Genetik Risk Skoru Dağılımını Etkileyen Faktörler, Bahar TAŞDELEN, Havva Didem OVLA VIII

11 P21 AB/BA Çapraz Geçişli Denemelerinde Tip I Hata Oranı ile İlişkili Faktörler, Didem DERİCİ, Bahar TAŞDELEN P22 Sınıflama Metotlarında Yeni Bir Yaklaşım: Çok Değişkenli Eklemeli Regresyon Ağaçları (MART), Gülhan OREKİCİ TEMEL, Handan ANKARALI, Semra ERDOĞAN, Aynur ÖZGE P23 Boylamsal İki Durumlu Cevap Değişkeni İçin Genelleştirilmiş Tahmin Denklemi ve Kuadratik Çıkarım Fonksiyonu Yöntemlerinin Karşılaştırılması: Kolon Kanseri verisi üzerine bir uygulama, Anıl Aktaş SAMUR, İbrahim GOKTAŞ, Osman SAKA P24 Prostat Spesifik Antijeni Yardımı İle Prostat Kanserinin Değişik Yapay Sinir Ağı Modelleri İle Tahmini,, Mehmet Onur KAYA, Cemil ÇOLAK, Enver ÖZDEMİR P25 Bilgi Güvenliği Ve Kalite Yönetim Sistemleri Arasındaki İlişkinin İncelenmesi Ve Bir Uygulaması, Necati ALASULU, Nurhan HALİSDEMİR, Cemil ÇOLAK P26 Üniversite Hastanelerinde Risk Yönetimi Değişkenlerinin Logistik Regresyon Yöntemiyle İncelenmesi, İsmail YILDIZ, Yusuf ÇELİK, Ömer SATICI, Zeki AKKUŞ, Mutlu DAŞDAĞ, Murat BİÇİMLİ P27 Varsayımlar Bozulduğunda ANOVA ya Alternatif Test İstatistikleri Funda Seher ÖZALP, Derya ÖZTUNA P28 Sonuç Ölçümlerinde Değişime Duyarlılığın Değerlendirilmesinde Kullanılan Yöntemler, Mustafa Emre NAKIŞ, Derya ÖZTUNA, Atilla Halil ELHAN, Burcu YANIK P29 Temel Bileşenler Regresyon Analizi ve Bir Uygulama, Emrah CİLVEZ, Atilla Halil ELHAN, Derya ÖZTUNA, Halil İbrahim ACAR, Beyza Doğanay ERDOĞAN P30 Sivas ta Diyabetik Ayak Görülme Sıklığının Bayesçi Yaklaşımla Tahmin Edilmesi, Hafize SEZER, Sarper YILMAZ, R. Erol SEZER P31 Tarama İstatistikleri ve Türkiye Ölüm İstatistikleri Üzerine Uygulamaları, Ayten YİĞİTER, Rabia Burcu DEMİRTÜRK P32 Taguchi Metodu ve Hayvancılık Alanında Uygulaması, Adile TATLIYER, Hikmet ORHAN P33 Laboratuvar Hayvanlarının Kullanıldığı Özel Deney Tasarımları ve Örneklem Hacmi, Şengül CANGÜR, Handan ANKARALI P34 K-En Yakın Komşuluk, Yapay Sinir Ağları ve Karar Ağaçları Yöntemlerinin Sınıflandırma Başarılarının Karşılaştırılması, Fürüzan KÖKTÜRK,M. Çağatay BÜYÜKUYSAL, Vildan SÜMBÜLOĞLU P35 Küresel Sağlık İstatistiklerinin Görsel Sunumu: Gapminder Örneği, Songül ÇINAROĞLU IX

12 P36 P37 P38 P39 P40 P41 P42 P43 P44 P45 P46 P47 P48 P49 P50 P51 P52 Afyonkarahisar İl Jandarma ve Hava Meydan Komutanlığında Görevli Er-Erbaşların Aile Planlaması Yöntem Kullanma Durumlarının Değerlendirilmesi, Ebru BÜYÜKEREN Adana'da Yaşayan 9-15 Yaş Grubu Çocukların Vücut Kitle İndeksinin (VKİ) Değerlendirilmesi ve Obezite, Yaşar SERTDEMİR, Refik BURGUT, İlker ÜNAL Destek Vektör Makinesi Modelleri ile Miyokardİnfarktüsün Sınıflandırılması, Emek GÜLDOĞAN, Jülide YAĞMUR, Saim YOLOĞLU, Musa H.ASYALI, Cemil ÇOLAK 115 Dekorasist : Bina İçi Dekorasyona Yönelik Öneri Sistemi, Fidan KAYA,Gürel YILDIZ, Adnan KAVAK Tarihleri Arasında Bildirilen Kızamık Vakalarından Olan Ölümlerin Zamana Bağlı İncelenmesi, Serhat HAYME, Serdal Kenan KÖSE, Derya ÖZTUNA, Beyza Doğanay ERDOĞAN Epileptik Hastalarda Algılanan Sosyal Destek Düzeyleri ve Depresyon Durumlarının İrdelenmesi, Demet ÜNALAN, Ferhan SOYUER, Ali Özdemir ERSOY Optimal Cut Finding for the Hierarchical Clustering Using Background Information, Askar OBULKASIM, Gerrit A. MEIJER, Mark A. van de WIEL Quality of Life Among Healty Elderly (65 Years and Older) In Shiraz, Iran, Sareh KESHAVARZI, Seyed Mehdi AHMADI A Benchmark for Docking of 60 Protein-Ligand Complexes, Anton STOILOV, Radoslav MAVREVSKI Guideline for the Design and Statistical Analysis of Biological Experiments, Mahmoud Hozayn MAHMOUD Normality and Exponentiality Tests, Hadi Alizadeh NOUGHABI, Naser Reza ARGHAMI Testingthe Normal Assumption of Data Based on Entropy, Hadi Alizadeh NOUGHABI, NaserReza ARGHAMI On Nonparametric Prediction in Reliability Analysis, M. CHAHKANDI, J. AHMADI Identifying Cancer Patterns among Iranian Population using Cluster Analysis, Navid YARALI, Masoud SALEHI, Ali MOEINI, Iman NAVIDI Generating Rules to Increase Production Using Decision Tree in Car Industry, M. DAVOODI, M. HOSEINZADEH, H. Gholami MAZINAN Statistical Modeling of Aggregation of Glutamate Dehydrogenize Enzyme in Different Temperatures, H. ESMAILY, M. Hadi ALIJANVAND, H. DOOSTI, M.T.SHAKERI Age at Menopause Among Rural Women of Marrakech (Morocco), R. LOTFI,M. LOUKID, M.K. HILALI X

13 P53 P54 P55 P56 P57 P58 Veri Madenciliği Kullanılarak Diyabet Verilerinin Analizi, Mete ÇELİK, Cevat YAZICI, Mustafa YİĞİTOĞLU, Murat YENİSU, Fatih TANRIVERDİ 132 İntrauterin İnseminasyon (IUI) da Ovariyan Rezerv Belirteçlerinin Karşılaştırılması, Gökalp ÖNER Birinci Basamak Sağlık Kuruluşlarına Başvuranların Riskli Davranışları ve Etkileyen Faktörlerin Çok Değişkenli Analizi, Mahmut KILIÇ Childhood Eczema and Asthma: A Multilevel 1958 Birth Cohort Study From Childhood to Adult Ghada ABO-ZAID, Nick OSBORNE Gen Ekspresyon Verilerindeyapay Sinir Ağlarına Dayalı Yeni Bir Denetimli Temel Bileşenler Analizi nin Geliştirilmesi, Prof. Dr. Mevlüt TÜRE, Doç. Dr. İmran Kurt ÖMÜRLÜ Altın Standart Testin Varlığında Çoklu Tanı Testlerinde Birleştirme Yöntemleri Gülhan OREKİCİ TEMEL, Semra ERDOĞAN 138 XI

14 I. ÇAĞRILI BİLDİRİLER 1

15 D01 Biyoistatistik Etiği Z. Nazan Alparslan 1 1 Çukurova Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik Anabilim Dalı, Adana Özet İstatistik etiği ilk olarak W.Edward Deming ( ) tarafından tartışılmış bir kavramdır, bu ilk tartışmada Deming istatistikçinin bilimsel sorumluluklarını ele almıştır. Daha sonra 1999 da ASA (American Statistical Association) tarafından kabul edilen Ethical Guidelines for Statistical Practice ise istatistikçilerin etik sorumluluklarını 8 başlık halinde özetler. Ancak, tabii ki istatistiksel etiğin biyoistatistiksel etikten farkı olması gerekir. Çünkü biyoistatistik bir tıp alanıdır ve bu bilim dalının yöntemleri ile yapılan hatalar, insan sağlığına veya hayatına bedel olabilir, ya da bedel olacak yanlış uygulamalara temel oluşturabilir. Son zamanlarda kanıta dayalı tıp uygulamalarındaki gelişmeler klinik araştırmaya, araştırma metodolojisine verilen değeri önemli ölçüde etkilemiştir. Bir biyoistatistikçinin de bu alandaki sorumluluğu kanıtı değerlendirmenin yöntemleri konusunda bilinç geliştirmenin yanında doğru kanıtın yaratılmasına desteği de içerir. Kanıta dayalı tıp uygulamaları araştırmada biyoistatistikçiye düşen görevin de yeniden şekillenmesine neden olmuştur. Bu bağlamda biyoistatistik desteğinden beklenti değişmiş, neredeyse uygun p-değeri olarak özetlenebilecek eski beklenti yerini uygun yöntemlerle yapılmış, analiz edilmiş ve yazılmış güvenilir bir araştırma beklentisine bırakmıştır. Tıp başta birçok alan kanıt peşindedir, biyoistatistik kanıt yaratma konusunda önemli bir araçtır ve kanıt yaratma sürecinde farklı aşamalarında biyoistatistikçiye düşen görevler çok çeşitlidir. Bu görevlerin etik penceresinden gözden geçirilmesi ya da tartışılması biyoistatistik etiği ile ilintili konuların maddeleşmesi konusunda yol gösterici olabilir. Kanıt yaratma sürecinde biyoistatistikçiye düşen görevlerin alanları; çalışma planlanırken,çalışma protokolu oluşturulup kaydı yapılırken, çalışma yürütülürken, analiz edilirken ve raporlanırken olarak gruplanabilir. Bu gruplamada söz edilen her aşama içerdiği sorumlulukların yerine getirilmesi konusunda kendine has etik değer(ler) taşır. Bu aşamaların etik penceresinden değerlendirileceği sunumda, ayrıca biyoistatistikçilerin emeğinin nihai karşılığı olarak nitelendirilebilecek yazarlık hakları konusu da bu bağlamda gözden geçirilecektir. Bu sunum ile biyoistatistik alanının etik kuralları konusunda bir açılım amaçlanmaktadır. 2

16 D02 Hybrid RBF Neural Network Models for Supervised Classification of Medical Data With Information Complexity And The Genetic Algorithm (1) Hamparsum Bozdogan 1 1 The University of Tennessee, Operations and Management Science andcenter for Intelligent Systems and Machine Learning (CISML), Department of Statistics, Knoxville, TN, U.S.A. Abstract In this paper we introduce and develop a novel supervised classification technique using a Hybrid Radial Basis Function Neural Networks, abbreviated as HRBF-NN. As is well known, recently, kernel-based supervised classification techniques such as the Support Vector Machines (SVMs) and multi-class SVMs have become popular. One problem that has not been addressed in the literature is that kernelization and supervised classification takes place in the high dimensional Reproducing Hilbert Kernel Space (RHKS) and not in the original data space. The transformed kernel space mapping is not one-to-one and onto, and not invertible to the original data space due to the dot product operations using the kernel trick. This makes the practical interpretation of the results difficult even though one can get good classification error rates. The new HRBF-NN approach proposed in this paper overcomes the difficulties encountered in the RHKS type supervised classification and provides us a flexible technique in the original data space that combines regression trees, regularized regression, and the genetic algorithm (GA) with radial basis function (RBF) neural networks (NN) along with information complexity (ICOMP) criterion as the fitness function to carry out both classification and at the same time subset selection of best predictors which discriminate between the classes. We apply HRBF-NN supervised classification to simulated data and as well as on several benchmark real medical data sets using training and testing, and cross-validate our results 1000 times. We obtain the classification accuracy of our results for both saturated model and also for best subset GA selected predictors under the best fitting RBF kernel function. Our results show the excellent performance of this new approach in the original data space. This new method handles also categorical variables without any difficulties where one does not need to assume that the categories come from a "hidden continuous probability distribution. Indeed, the RBF kernels automatically put pseudo distribution over the categories and overcome the arbitrary assumption of the "hidden continuous probability distribution." Our numerical results show the high classification accuracy over other supervised classification methods on the same data sets. Keywords: Hybrid Radial Basis Function Neural Networks, Supervised Classification, Information Complexity, the Genetic Algorithm (1) Joint work with Dr. Oguz Akbilgic Istanbul University School of Business, Department of Quantitative Methods, Istanbul, Turkey oguzkbilgic@gmail.co Prof. Dr. Hamparsum Bozdogan: bozdogan@utk.edu 3

17 D03 Correspondence Analysis in Biological Research Michael Greenacre 1 1 Universitat Pompeu Fabra, Barcelona Abstract Correspondence analysis is a method of multivariate analysis similar to principal component analysis but adapted to categorical data of various types: count data, percentages, survey data. It applies equally well to nonnegative data on several variables having the same ratio scale: for example, data all in grams, concentrations in parts per million, financial data in the same monetary unit, etc. In this talk I will present several contexts in the field of biology, including the health and environmental sciences, where correspondence analysis has been applied to give insight into large data sets. One of the most extensive areas of application is in the analysis of ecological data, in the study of the relationship between biological species distribution and environmental covariates - my own experience has been primarily in marine biology. In 1974 correspondence analysis was described as a "neglected multivariate method", but today it is an essential and invaluable tool of multivariate analysis, available in every major software package as well as in several packages in R. References: Greenacre, M. (2007). Correspondence Analysis in Practice. Chapman & Hall / CRC Press. Greenacre, M. (2010). Biplots in Practice. BBVA Foundation, Madrid. Free download from 4

18 D04 Generalized Penalized Cananical Correlation Analysis Aeilko Having Zwinderman 1 1 University of Amsterdam, Academic Medical Center, Dep. Clinical Epidemiology, Biostatistics & Bioinformatics, Amsterdam, Netherlands Abstract Many different factors play a role in the development and progression of complex diseases by studying how and which factors act together, we get a better understanding about these complex diseases. By adapting penalization methods to canonical correlation analysis, it is possible to associate two high dimensional sets of factors and obtain sparse results which tell us something about how certain factors act together. However, two sets might contain too limited information about the disease under study. We therefore adapted penalization methods to generalized canonical correlation analysis, such that more than two sets of factors can be associated. We applied this method to a dataset of 217 patients with renal failure containing three sets of factors, and obtained sparse interpretable results about the underlying complexity of the disease. Prof. dr. Aeilko Having Zwinderman: Academic Medical Center, Dep. Clinical Epidemiology, Biostatistics & Bioinformatics, University of Amsterdam, PO Box 22700, 1100 DE Amsterdam, the Netherlands a.h.zwinderman@amc.uva.nl 5

19 II. SÖZLÜ BİLDİRİLER 6

20 S01 Tanı Testi Yargılamalarında Kesim Noktası Kestirimi İçin Bir Yaklaşım Mustafa Ş. Şenocak 1, Özden Calay 2 1 İstanbul Üniversitesi, Cerrahpaşa Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi ABD, İstanbul 2 İstanbul Üniversitesi, Cerrahpaşa Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi ABD, İstanbul Özet Giriş: Sürekli veya sıralı ölçekli değerlendirmelerle yargılamada bulunan tanı testlerinde en önemli sorunlardan biri tanılama açısından en uygun kesim noktası (cut-off) değerinin saptanmasıdır. Bu amaçla kullanılan çeşitli görsel, kuramsal, işlemsel yaklaşımlar bulunmaktadır. Bunların kendi aralarında tutarsızlıkları bulunabildiği gibi tanısal yargı açısından her yönü ile ideal bir çözümün varlığı tartışmalıdır dolayısı ile yeni yöntem arayışları sürmektedir. Amaç: Basit ama en sık kullanılan Youden İndeksi (J), Ayırdetme Göreliliği Oranı (AGO : LR:Likelihood Ratio) ve Duyarlılık-Özgüllük kesişimi gibi yaklaşımlara karşın kendi öngördüğümüz bir indeks olarak, en uygun (optimum) Duyarlılık-Özgüllük vektörünün özelliklerini ve artı yönlerini değerlendirmek. Yöntem: Kendi indeksimiz olarak öngördüğümüz (1/ ((1-Sp)2+(1- Sn)2)0.5) değerinin, özel olarak farklı AUC düzeyleri için üretilmiş veri setlerindeki sonuçlarını, Youden indeksi ve 1/AGO sonuçları ile kıyaslamalı olarak değerlendirdik. Tartışma ve sonuç: Çeşitli tanı geçerliliği yargılama setlerindeki sonuçlara göre indeksimiz sonuçlarının, belirsizlikleri olan 1/AGO değerinden çok daha verimli olduğu, sıklıkla Youden indeksi ile aynı kesim noktası değerleri üretebilmesine karşın, duyarlılık, özgüllük uyum ve uygunlukları açısından daha akılcı sonuçlar üreterek Youden'den farklılaşabildiği gözlenmiştir. Youden indeksindeki bazı yüksek sonuçların sık tekrarlı olabildiği ve testin özünlü değerlerinden birinin çok yetersiz olması durumunda da ortaya çıkabildiği görülmektedir. Buna karşılık indeksimizin daha uygun duyarlılık-özgüllük çiftleri belirleyebildiği gözlenmiştir. İndeksin özelliği açısından 2.8 den yüksek değerlere erişilebilen tanı testi yargılamalarında hem hastaları hem sağlıklıları belirlemede uygun kararlar alınabileceği de düşünülebilir. Anahtar kelimeler: Tanı testi, Kesim noktası (cut-off), Youden indeksi, LR, AGO Prof. Dr. Mustafa Şenocak: Cerrahpaşa Tıp Fak. Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi ABD-İstanbul Tel.: E-Posta: mssenocak@gmail.com 7

21 S02 İkili Yöntem Kıyaslamalarında Bir Görsel Yaklaşım Önerisi Mustafa Ş.Şenocak 1 1 İstanbul Üniversitesi, Cerrahpaşa Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi ABD, İstanbul Özet Giriş: Sürekli değişkenlerin konu olduğu ikili yöntem kıyaslamalarında, referansa göre sonuç yargılamalarında sadece istatistiksel değerlendirmelerle yoruma gitmenin yetersiz olduğu düşünülmektedir. Temelde eşlendirilmiş dizi konumunda olan kıyaslama düzeninde bilinen hesaplamaların yanı sıra korelasyon ve regresyon yaklaşımları da kullanılmakta, ayrıca yöntemler arası farkların veri büyüklüğünden etkilenimi, fark dizisinin dağılım tipi, farkın anlamlılığı, istatistiksel anlamlılığın veya anlamsızlığın kavramsal nedeni gibi bilgilerin görsel yaklaşımlarla da vurgulanarak sunulması çok daha yararlı bulunmaktadır. Bu çerçevede en bilinen ve kullanılan yaklaşımlar Bland-Altman Grafiği, Deming regresyonu Passing-Bablock regresyonudur. Amaç: Sürekli değişkenlerin konu olduğu ikili yöntem kıyası amaçlı eşlendirilmiş veri dizilerinde yaklaşımların genel fark yönünü, farklılaşmanın düzenini ve fark dizisinin yapısını gözlemleme açısından yeni bir yaklaşım önerilmiştir. Yöntem: Eş çift farkları veri dizisinde, değerlerin temel farksızlık olan 0 dan farkları, fark dizisi standart sapması tabanlı olarak z skorlarına dönüştürülmektedir. Oluşan skor dizisi sıralanarak büyükten küçüğe veya tersi iki fark düzeni üçgeni oluşturulmaktadır. Bunların orta noktaya göre boyut farkları, iki yöndeki 1.96 sınırlarını geçme ve bakışım özellikleri, yöntemler arası farkı istatistiksel yargısı ile birlikte görme açısından yararlı ve tutarlı gözükmektedir. Bu amaçla farklı örneklem büyüklüklerinde ve istatistiksel yapıları ve farklılıkları özel olarak hazırlanmış veri setlerinde yaklaşımın çeşitli özelliklerini açık olarak belirlemek amacı ile uygulamalar gerçekleştirilmiştir.. Tartışma ve sonuç: Gerçek istatistiksel yapılar ve sonuçlarla görsel yaklaşımın temel özellikleri koşut açıklayıcılık göstermektedir. Ek olarak olgu numaralarının kullanımı sorunlu çiftleri belirlemede, toplam alanın iki tarafındaki% 2.5 luk sınırların belirlenmesi verilerin ve farkların dağılım tipini gözlemlemede yarar sağlamaktadır. Yaklaşımın, uygulama kolaylığı ve bilgi yorum üretimi verimi ile oldukça yararlı olabileceği düşünülebilir. Anahtar kelimeler: Yöntem kıyaslaması, Bland-Altman grafiği, Görsel yaklaşım Prof. Dr. Mustafa Şenocak: İstanbul Üniversitesi, Cerrahpaşa Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişimi ABD, İstanbul E-Posta: mssenocak@gmail.com, msenocak@istanbul.edu.tr 8

22 S03 ROC Analizinde Kesim Noktası Belirlemede Kullanılan Yöntemlere Alternatif Bir Öneri İlker Ünal 1, Refik Burgut 2, Yaşar Sertdemir 2 1 İzmir Üniversitesi Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi ABD, İzmir 2 Çukurova Üniversitesi Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim ABD, Adana Özet Amaç: Sayısal bir ölçümün tanı testi olarak kullanılması durumunda ölçümün sınıflamadaki başarısını belirlemede ROC analizine başvurulur. ROC analizi sonucunda iki bilgi elde edilir: Ölçümün sınıflamadaki başarısı ve sayısal ölçüm için tanı koymada kullanılacak en uygun kesim noktası. En uygun kesim noktasının belirlenmesinde maksimum Youden indeksi değeri ve sol üst köşeye en yakın noktayı belirleme yöntemleri sıklıkla kullanılmaktadır. Bu çalışmada bu iki yönteme alternatif olabilecek yeni yaklaşımlar araştırılmıştır. Yöntem: Alternatif olarak sunulabilecek ilk öneri duyarlılık ve seçicilik değerinin aynı veya birbirine çok yakın olduğu ölçüm değerini kesim noktası olarak kullanmaktır. İkinci öneri ise duyarlılık ve seçicilik değerlerinin ROC eğrisi altında kalan alan değerine en yakın olduğu ölçüm değerini kesim noktası olarak kullanmaktır. Bu çalışmada önerilen bu yaklaşımlar farklı eğri altında kalan alan değerleri (0.7, 0.8, 0.9), hasta ve kontrol gruplarının ölçümlerinin değişen dağılımlar göstermesi (normal, normal olmayan), değişen örneklem büyüklükleri (n=50, 100, 500) durumları altında literatürde belirtilen yöntemlerle karşılaştırılmıştır. Bulgular: Elde edilen sonuçlara göre yüksek eğri altında kalan alan değerlerinde önerilen yaklaşımlarla elde edilen kesim noktası değerlerinin %80 oranında literatürde önerilen yaklaşımlarla elde edilen kesim noktaları ile aynı olduğu görülmüştür. Ayrıca en uygun kesim noktası kavramı duyarlılık ve seçicilik değerinin aynı anda en yüksek değerde olması olarak kabul edildiğinde, eğri altındaki alan değeri azaldıkça önerilen yaklaşımlarca elde edilen kesim noktasının yaklaşık %60 oranında daha uygun olduğu görülmüştür. Örneklem büyüklüğünün yüksek olması durumunda literatürdeki yaklaşımlarla benzer sonuçlar elde edilirken, küçük örneklemlerde önerilen yaklaşımların daha uygun kesim noktası belirledikleri tespit edilmiştir. Sonuç: Önerilen yaklaşımlardan, eğri altında kalan alan değerine yakın duyarlılık ve seçicilik değerini veren ölçüm değerini kesim noktası olarak belirleme yöntemi; hem uygun kesim noktası belirlemede kullanılan diğer yöntemlerle büyük ölçüde benzer veya daha iyi sonucu vermesi, hem de diğer yöntemlerin aksine matematiksel işlem gerektirmemesi nedeniyle uygun kesim noktası belirlemede oldukça başarılı bir yöntemdir. Anahtar Kelimeler: ROC eğrisi, optimal kesim noktası, Youden indeksi 9

23 S04 Biyoeşdeğerlik Çalışmalarında Birey İçi Değişkenliğin Eşitliğine Yönelik Testlerin Değerlendirilmesi Nur Özge Sezgin 1, Mehmet N. Orman 1 1 Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Bornova, İzmir Özet Amaç: FDA (Food and Drug Administration), EMA (European Medicines Agency) ve WHO (World Health Organization) gibi ilaç düzenleme kurumları biyoeşdeğerlik çalışmalarında biyoeşdeğerliğin ispati için sadece ortalama biyoeşdeğerliği yeterli görmektedirler. Ortalama biyoeşdeğerlik ise eşdeğerlik sağlansa bile iki ürünün terapötik olarak eşdeğer ve değiştirilebilir olduğunu garanti etmeyebilir. İki ürünün terapötik olarak eşdeğerliği ve değiştirilebilirliğinin sorgulanmasında birey içi değişkenliğin kontrolü de önemlidir. Literatürde iki ürünün birey içi değişkenliğinin belirlenmesine yönelik testler [Pitman-Morgan Düzeltilmiş F Testi (PMD), Spearman Sıra Korelasyon Katsayısını baz alan Test (SSK), Periyot etkisinden arındırılmış Pitman Morgan Düzeltilmiş F Testi (PMDP), Periyot etkisinden arındırılmış Spearman Sıra Korelasyon Katsayısını baz alan Test (SSKP)] önerilmiştir. Bu çalışmada, birey içi değişkenliğin eşitliği için literatürde önerilen istatistiksel testlerin performansları I. tip hata bakımından değerlendirilmiştir. Yöntem: Testlerin, I. Tip hata bakımından performans değerlendirilmesi %90, %95 ve %99 güven düzeyinde, 18, 24 ve 36 örneklem büyüklüğünde, 2 farklı bireyler arası değişkenlik (varb) (0.04 ve 0.08) ve 5 farklı varyasyon katsayısı seviyelerinde (CV) (0.16, 0.23, 0.30, 0.40, 0.50) gerçekleştirilmiştir. Bulgular: Örneklem sayısı (n) 18 alındığında SSK simülasyon çalışmalarının tümünde güven aralıklarının dışına çıkmıştır. PMD sadece (α=0.05, varb=0.08, CV=0.16), SSKP sadece (α=0.1, varb=0.08, CV=0.30) ve PMDP ise sadece (α=0.1, varb=0.04, CV=0.40) durumlarında istenilen aralıkların dışına çıkmıştır. Diğer durumlarda güven aralığı içindedir. n= 24 alındığında SSK %90 güven düzeyinde tüm durumlarda ve (α=0.05, varb=0.08, CV=0.16, 0.23, 0.50), (α=0.05, varb=0.04, CV=0.16, 0.50), (α=0.01, varb=0.08, CV=0.16), (α=0.01, varb=0.04, CV=0.40) durumlarında belirlenen güven aralıkları dışında diğer durumlarda ise içeridedir. PMD, SSKP ve PMDP testleri tüm durumlarda belirlenen güven aralıkları içinde bulunmuştur. n= 36 alındığında sadece SSK %90 güven düzeyinde güven aralığı dışında çıkmıştır. Diğer durumlarda güven aralıkları içerisindedir. PMD ve PMDP tüm durumlarda güven aralığı içerisinde bulunmuştur. Sonuç: PMD nin n=18 alındığında sadece bir durum haricinde başarısız, diğer durumlarda ise başarılı bulunmuştur. n= 24 ve n=36 alındığında ise tüm durumlarda başarılı bulunmuştur. SSK, n=18 alındığında tüm simülasyon çalışmaları sonucunda başarısız bulunurken n=24 alındığında %90 güven düzeyinde başarısız iken %95 ve %99 güven düzeylerinde farklı değerler kullanılarak yapılan simülasyon çalışmalarının bir kısmında başarılı bulunmuştur. n=36 alındığında ise sadece %90 güven düzeyinde başarısızdır. 10

24 PMDP ve SSKP n=18 alındığında bir durum dışında başarılı bulunmuşlardır. n=24 olarak alındığında ise başarılı olmuşlardır. N=36 olarak alındığında PMDP tüm durumlarda güven aralığı içerisinde bulunmuştur. Anahtar Kelimeler: Birey içi değişkenlik, Biyoeşdeğerlik, Simülasyon, I. Tip hata Nur Özge Sezgin: E-Posta: 11

25 S05 GeneLearneR: Genetik Veri Madenciliği Analiz Aracı Erdal Coşgun 1, Aydın Kaya 2, Ali Seydi Keçeli 2, Ergun Karaağaoğlu 3 1 Hacettepe Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik Anabilim Dalı, Ankara 2 Hacettepe Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Ankara 3 Hacettepe Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik Anabilim Dalı, Ankara Özet Genetik araştırmalar 1970 li yıllarda Sanger ve Coulson tarafından önerilen daha ayrıntılı DNA sekanslama tekniğinden itibaren hayatımıza doğrudan etki etmeye başlamıştır. Farkında olmadan gördüğümüz tedavi, yediğimiz yiyecekler, kullandığımız ilaçlar bu araştırmalardan edinilen tecrübeler ışığında üretilmeye başlamıştır. Bu araştırmalarda araştırıcıların karşısına çıkan en önemli sorun ise çok büyük boyuttaki verinin doğru şekilde analiz edilmesi olmuştur. Bu sorunun çözümü için makine öğrenmesi (machine learning) ve veri madenciliği (VM) yöntemlerinin kullanımı yaygınlaşmıştır. Önceleri teorik algoritmalarla sorunları küçük veri setlerinde çözme işlemi (Machine Learning), sonrasında buradan edinilen deneyimler ile büyük veri setlerinin analizi için veri madenciliği algoritmaları geliştirildi. Ancak bu zamana kadar temel programcılık bilgisi olmadan sadece paket program olarak sunulan araçlar ile genetik-veri madenciliği yapılmaktadır. Ancak dikkat edilmesi gereken en önemli nokta ise her veri setinin karakteristik özelliklerinin olmasıdır. Örneğin: sekanslama verisine, gen ekspresyon verilerinin analizinde kullanılacak VM yöntemlerini uygulamak imkansızdır. Çünkü birisi nükleotid (adenin, sitozin, guanin, timin) dizisi, diğeri ise sayısal veri türündedir. Bu nedenle araştırıcılar sadece kendilerine sunulan ile yetinmek zorunda kalmaktadırlar. Programcılık bilgisi olan araştırıcılar ise daha çok açık kaynak kodlu programlama dillerine yönelmişlerdir. Çünkü lisanslı paket programlar hem araştırıcıları kısıtlıyor hem de projelerin bütçelerinde ekstra büyük miktarlar kaplamaktadır. Bu açık kaynak kodlu programlama dillerinden en çok tercih edileni [R] dır. Bu çalışmada hemen hemen her türlü genetik veriyi analiz edebilen analiz aracı tanıtılacaktır. Özetle, temel VM analiz süreçlerini adım adım kullanıcılara sunan, ön bilgi olmaksızın veri önişleme- boyut indirgemegenelleştirme- varyant belirleme, sınıflama, kümeleme, etkileşim belirleme- gen ontolojisi analizlerini tek bir pencerede yapmaya olanak tanıyan bir analiz aracı geliştirilmiştir. Bu analiz aracı mevcut araçların eksik yönleri olan: a) Yöntemlerin kendine ait kullanılması gereken parametrelerinin optimizasyonu, b) Birden çok performans ölçüsü ile en iyi yöntem / yöntem grubunu seçme aşamalarını, c) Elde edilen önemli genetik faktörlerin mevcut veri tabanları ile karşılaştırılmasının anlık olarak yapılmasını sağlayacak olması, d) Farklı yöntem gruplarının hibrit kullanılabilmesi, konularına getirdiği çözümler sayesinde mevcut teknolojilerin kullanımı ve geliştirilmesinde öncü olacaktır. Bu sayede yeni projelerin yapılabilmesine süreklilik kazandırılacaktır. Aynı zamanda araştırıcılar projelerdeki lisanslı yazılım alımına ayrılan bütçenin çok daha altında bir maliyetle analizlerini yapabileceklerdir. En az veri madenciliği bilgisi ile en doğru bulgunun ulaşılmasını sağlayacak bir aracı geliştirilmiştir. 12

26 Anahtar Sözcükler: Genetik İstatistik, Veri Madenciliği, Makine Öğrenmesi, Gen Ekspresyon, Tek Nükleotid Polimorfizmi, Next Generation Sequencing, optimizasyon 13

27 S06 Major Voting Gap Statistic to Estimate the Number of Clusters in a Dataset Gokmen Zararsiz 1, Ahmet Ozturk 1, Erdem Karabulut 2, Erdal Cosgun 2 1 Erciyes University, Faculty of Medicine, Department of Biostatistics and Medical Informatics, Kayseri, Turkey 2 Hacettepe University, Faculty of Medicine, Department of Biostatistics, Ankara, Turkey Abstract Cluster analysis is an important data mining technique to divide data into groups and find meaningful clusters. One of the major challenge in this analysis is the prediction of the number of clusters. Albeit there have been lots of methods proposed for this problem, there is not an optimum solution. Gap statistic (1) is one of the most powerful method, which compares an observed internal index, such as the within-clusters sum of squares, to its expectation under a reference null distribution. However, this statistic has 3 widely used orientations (permutational, principal component and poisson) which have different theories and gain different success rates in different applications. In this study, we proposed a major voting gap statistic (mvgap) which combines the results of these 3 orientations. To demonstrate the efficacy of the mvgap, we used datasets from UCI machine learning repository, also real and simulated microarray datasets. We also compared our results with individual gap statistic orientations and other powerful methods. Experimental results revealed that mvgap works well and can be used to estimate the number of clusters in a dataset. Keywords: Clustering, Cluster Number, Gap Statistic, Within Clusters Sum of Squares (1) Tibshirani R, Walther G, Hastie T. Estimating the Number of Clusters in a Data Set via the Gap Statistic. J.R.Statist.Soc.B 2001; 63:

28 S07 Dikotom Sonuçlu Yorumlamalarda, 2'den Fazla Değerlendiricinin Sonuç Uyumlarının Fleiss Kappa ve Cochran Q ile Değerlendirmelerinin İrdelenmesi Pınar Ambarcıoğlu 1, Nurgül Bulut 1, Mehmet Kızılçeç 1 1 İstanbul Üniversitesi, Cerrahpaşa Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi ABD, İstanbul Özet Giriş: Fleiss Kappa Katsayısı, ikiden fazla değerlendirici arasındaki uyumun düzeyini ölçen bir istatistik yöntemdir. Cochran Q Testi ise, eşlendirilmiş iki grup arasındaki farkın önemliliğinin tespit edildiği McNemar Testi nin ikiden çok grup için genelleştirilmiş halidir. Diğer bir deyişle, Fleiss Kappa Katsayısı, değerlendiriciler arası uyumu, Cochran Q Testi ise değerlendiriciler arası farkı belirlemektedir. Buna dayanarak aralarında uyum gözlenen değerlendiriciler arasında fark gözlenmemesi; benzer şekilde aralarında uyum gözlenmeyen değerlendiriciler arasında fark gözlenmesi kavramsal olarak beklenebilmektedir. Genel geçerliliği olmayan bu beklenti uygulamada bazen önemli yorum ve karar yanlışlıklarına da neden olabilmektedir. Amaç: Farklı örneklem büyüklüğü, değerlendirici sayısı ve sıklığın bulunduğu koşullarda Fleiss Kappa Katsayısı ve Cochran Q Testi sonuçlarının tutarlılıklarının incelenmesi. Yöntem: 3, 4 ve 6 değerlendiricinin bulunduğu düzenlerde, dikotom sonuçları %20, %50 ve %80 pozitif oranda olacak şekilde 20, 50 ve 100 birimlik 1000 er veri seti benzetimi yapıldı. Elde edilen toplam veri setinin her biri için hem Fleiss Kappa Katsayısı hesaplandı hem de Cochran Q Testi uygulandı. Tartışma ve sonuç: Değerlendiriciler arasında uyum gözlenmesi halinde farksızlık, uyum gözlenmemesi halinde farklılık beklentisi doğrultusunda; değerlendirici sayısına, dikotom sonuçlardaki sıklığa ve örneklem büyüklüğüne bağımlı olmaksızın Fleiss Kappa Katsayısı ve Cochran Q Testi sonuçlarının birbirini desteklemediği gözlenmiştir. Bu iki yaklaşımın birbirlerini kavramsal olarak doğrulama oranları aşağıdaki tablo ile özetlenmiştir: 3 değerlendirici 4 değerlendirici 6 değerlendirici Örneklem 0,2 0,5 0,8 0,2 0,5 0,8 0,2 0,5 0,8 20 0,045 0,049 0,051 0,038 0,033 0,042 0,035 0,035 0, ,063 0,049 0,049 0,088 0,06 0,005 0,05 0,048 0, ,053 0,053 0,059 0,046 0,051 0,052 0,043 0,056 0,04 15

29 Klinik değerlendirmelerde, fark-farksızlık ve bağıntı-uyum terimlerinin kullanılmasında kavramsal içerikler titizlikle göz önünde bulundurularak değerlendirme yapılmasının önemi bir kez daha ortaya çıkmaktadır. Anahtar kelimeler: Fleiss Kappa, Cochran Q, Uyum Pınar Ambarcıoğlu: Cerrahpaşa Tıp Fak. Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi ABD-İstanbul Tel.: E-Posta: pinarambarcioglu@gmail.com 16

30 S08 Sıfır Olgu Tasarımının Benzetim Çalışması İle Değerlendirilmesi Yeşim Tunç 1, Alev Bakır 2, Pınar Ambarcıoğlu 1, Mustafa Ş.Şenocak 3 1 İstanbul Üniversitesi, Cerrahpaşa Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi ABD, İstanbul 2 İstanbul Üniversitesi, Cerrahpaşa Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi ABD, İstanbul 3 İstanbul Üniversitesi, Cerrahpaşa Tıp Fakültesi, Biyoistatistik vetıp Bilişimi ABD, İstanbul Özet Giriş: Düşük sıklıktaki hastalıkların, özelliklerin belirlenmesinde, öngörülen sıklığa göre örneklem sayısı belirlenerek taramalar gerçekleştirilmesi belirgin çözüm gibi görünmektedir. Ancak bu koşullarda örneklem büyüklüğü çok genişlemekte ve beraberinde zaman, kaynak, lojistik, personel sayısı gibi pek çok sorun da birlikte gelmektedir. Bu çerçevede bir çözüm olarak ilgili konuda taramada saptanan olgu sayısı değil, halen olgu saptanmaksızın taranmış örneklemin büyüklüğünün yararı düşünülmüştür ve yöntem "sıfır olgu tasarımı" olarak adlandırılmıştır. Standart istatistiksel kurama göre "P" sıklıkta bulunması öngörülen bir durum için N örneklemin taranması ile hiçbir olguya rastlanmamış ise bu durumun anlamlılık düzeyi p= (1-P)^N olarak belirlenir ve 0.05 anlamlılık sınırına göre düşük bir olasılık öngörülen sıklıktan aşağıda bulunulduğunu gösterir. Örneğin %3 sıklık öngörüsü ile 98 örneklemde halen ilgili tip olguya rastlanmamış ise öngörülen sıklığın geçerliliği varsayılabilir. Böylece belli bir sıklık öngörüsünün (P) anlamlı olarak doğru kabulü için en az 3/P örneklemde olgu bulunmaması hesaplanabilir.bu yaklaşım öngörülebilir sıklıkların geçerliliği - veya kıyaslanması - açısından genel çizgileri ile ve gereğinde güç düzeyini de göz önünde bulundurarak kolay bir yöntem olarak gözükmektedir. Ancak yaklaşımın sadece %2 den düşük sıklıklar için geçerli olabileceği, sonucun öngörü sıklığın dışında taramaya açık evrenin boyutundan da etkilenebileceği düşünülmektedir. Amaç: Sıfır olgu tasarımının öngörü sıklık ve hedef evren boyutundan etkilenim özelliklerinin gözlenmesi. Yöntem: 500, 1000 ve 4000 örneklemlik kümelerde % 0.5, 1,2,5 ve 10 öngörü sıklıkları (Π) ile 1000 er benzetim NCSS programınca üretilmiştir. Her konumda ilk konu olgu saptanana dek gözlenmiş örneklem büyüklüğü ve bu sınırın öngörü sıklığa göre anlamlılığı, anlamlı fark gösteren durumların oranı (x/1000) belirlenmiştir. Tartışma ve sonuç: Farklı sıklıklar, hedef örneklem büyüklükleri, benzetimin ortalama sıklıkları, tip olgu tekrar aralığı ortalaması (n) ve öngörüden anlamlı farklı sıklıkların oranı tablolanmaktadır. 17