Show simple item record

dc.contributor.advisorUysal, Mehmettr_TR
dc.contributor.authorBahçecitapar, Meliketr_TR
dc.date.accessioned2015-10-15T06:52:03Z
dc.date.available2015-10-15T06:52:03Z
dc.date.issued2012tr_TR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11655/2092
dc.description.abstractThe aim of the study is to determine sample sizes for the number of subjects and the number of repeated measures for a Linear Mixed Effects Model (LMM) with random intercept and slope in the analysis of longitudinal data set with first order moving average (MA(1)) or first order autoregressive moving average (ARMA(1,1)) autocorrelated errors. In this study, for this reason, a Monte Carlo (MC) simulation approach, which compute statistical power for LMM with random intercept and slope in the analysis of longitudinal data set with MA(1) or ARMA(1,1) autocorrelated errors, was developed by means of SAS 9.1 statistical program and according to assumptions in simulation studies, for the number of subjects and the number of repeated measures, sample sizes based on statistical power were calculated. At the end of the study, it was concluded that the conditions controlled by researchers, like the structure of LMM with random intercept and slope, the number of subjects, the number of repeated measures, the autocorrelation coefficient and a hyphothesis test on parameter interested in model, affected the statistical power and sample sizes calculated based on statistical power were changing.tr_TR
dc.language.isoturtr_TR
dc.publisherFen Bilimleri Enstitüsütr_TR
dc.subjectLongitudinal Datatr_TR
dc.titleUzun Süreli Çalışmalarda Ma(1) ve Arma(1,1) Otokorelasyonlu Hatalara Sahip Doğrusal Karma Etkiler Modelleri için Örneklem Büyüklüğünün Belirlenmesitr_TR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesistr_TR
dc.callno2012/40tr_TR
dc.bolumİstatistiktr_TR
dc.description.ozetTez çalışmasının amacı, birinci dereceden hareketli ortalama (MA(1)) veya birinci dereceden karma otoregresif hareketli ortalama (ARMA(1,1)) yapısındaki otokorelasyonlu hatalara sahip uzun süreli çalışmaların analizinde kullanılan Rastgele Kesim Noktalı ve Eğimli Doğrusal Karma Etkiler Modeli (RKE-DKEM) için çalışmaya katılacak birim sayısı ve birimlerden alınacak tekrarlı ölçüm sayısı için örneklem büyüklüklerini hesaplamaktır. Tez çalışmasında, bu amaçla, SAS 9.1 istatistiksel yazılım programı yardımıyla, MA(1) veya ARMA(1,1) otokorelasyonlu hatalara sahip uzun süreli veri kümesinin analizinde kullanılan RKE-DKEM‘leri için istatistiksel güç hesaplayan bir Monte Carlo (MC) simülasyon yaklaşımı geliştirilmiş ve istatistiksel güce dayanarak, simülasyon çalışmalarında yapılan varsayımlara göre, birim sayısı ve birimlerden alınan tekrarlı ölçüm sayısı için örneklem büyüklükleri hesaplanmıştır. Tez çalışmasının sonunda, RKE-DKEM‘nin yapısının, otokorelasyon katsayısının, uzun süreli çalışmaya katılan birim sayısının, birimlerden alınan tekrarlı ölçüm sayısının ve model parametresi üzerine kurulu hipotez testi gibi araştırmacı tarafından kontrol edilebilen koşulların istatistiksel gücü etkilediği ve istatistiksel güce bağlı olarak hesaplanan örneklem büyüklüklerinin değiştiği görülmüştür.tr_TR


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record