REKABET RİSKLERİ – Epidemiyolojide Biyoistatistiksel Yöntemler – Biyoistatistikler – Epidemiyoloji – Biyoistatistikler Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik
Örnek 8.1 (Kanada Kadınları, 1990–1992) Bu örnekte, 1990–1992’de Kanadalı kadınlar için sıradan yaşam tablosu kohortunu ele alıyoruz. Bölüm 15’te açıklandığı gibi, bu, son denek ölene kadar bir grup yenidoğanın izlendiği kesitsel verilere dayanan varsayımsal bir kohorttur.
Şu an için örneğe, büyük bir yenidoğan grubunun ölümüne kadar takip edildiği gerçek bir kohort çalışmasının bulgularını temsil ediyormuş gibi davranıyoruz. Şekiller 8.2 (a) –8.2 (c), yayınlanan Statistics Canada normal yaşam tablosu işlevlerinin enterpolasyonuyla oluşturulan düzgün eğrilerdir. Normal yaşam tablosunu oluşturmak için Statistics Canada tarafından kullanılan veriler, 1991 ortası nüfus sayımları, 1990-1992 arasındaki doğum sayıları ve 1990-1992 arasındaki tüm nedenlere bağlı ölüm sayılarından oluşmaktadır.
Şekil 8.2 (a) ve 8.2 (b) ‘nin 100 yaşında ve Şekil 8.2 (c)’ nin 70 yaşında kesildiğine dikkat edin. Şekil 8.2 (a) ‘da, hayatta kalma işlevi artmaz ve nihayetinde 0’a düşer. yaşam uzunluğunun üst sınırı. Grafikten anlaşılması biraz zor olsa da, yenidoğan dönemini takiben perinatal ve diğer ölüm nedenleri nedeniyle yaşamın ilk yılında hayatta kalma eğrisinde keskin bir düşüş var. Bundan sonra orta yaşın sonlarına kadar çok kademeli bir düşüş olur ve ardından yaşlılık yaklaştıkça ani bir düşüş olur.
Şekil 8.2 (b) ‘de, olasılık fonksiyonu, yaşamın ilk yılında dik bir eğim, geç orta yaş boyunca hafif bir artış ve daha sonra yaşlı yıllarda eğride büyük bir tepe olmasıyla aynı fenomeni yansıtır. Herhangi iki yaş arasındaki eğrinin altında kalan alan, o yaş aralığında (koşulsuz) ölme olasılığına eşittir.
Bu, bölgenin neden bu kadar büyük kısmının ileri yaşlarda yoğunlaştığını açıklıyor. 100’e yaklaşıldıkça eğri hızla düşer, çünkü grubun çok az üyesi bu kadar yaşlı bir yaşta ölecek kadar uzun süre hayatta kalır. Şekil 8.2 (c) ‘de, tehlike işlevi, hayatta kalma işlevi ve olasılık işlevinde gözlemlenen aynı kalıpları gösterir.
Özellikle, aşırı yaşlılık yaklaşırken tehlike işlevindeki hızlı artışa dikkat çekiyoruz. Bu, çok yaşlı yaşamış biri için, bir sonraki anda ölme riskinin zaman geçtikçe giderek arttığını gösterir.
Rekabetin zararları
Bankacılık sektöründe rekabet
Rekabet Nedir
Rekabetin faydaları
Ekonomik rekabetin zararları
Ekonomik rekabetin faydaları
Rekabetin faydaları hukuk
Bankacılıkta rekabet
TEHLİKE ORANI
Olasılık işlevi, hayatta kalma işlevi ve tehlike işlevinin matematiksel eşdeğerliğine rağmen, tehlike işlevinin koşullu doğası, kohortlar arasında ölüm riskini karşılaştırmak için uygun hale getirir. Bunun nedeni, belirli bir zaman noktasında tehlike işlevine dayalı bir karşılaştırmanın yalnızca o noktaya kadar hayatta kalan bireyleri içermesidir.
Aksine, olasılık işlevi ve hayatta kalma işlevi koşulsuzdur ve bu nedenle, hayatta kalanlarla birlikte ilgi süresinden önce ölen deneklerin ölüm deneyimini yansıtır. Bu nedenle, hayatta kalma modelleri genellikle tehlike fonksiyonları açısından da tanımlanır.
Biri açıkta diğeri maruz kalmamış iki kohort düşünün. Sırasıyla S1 (t) ve S2 (t) ile karşılık gelen hayatta kalma fonksiyonlarını ve h1 (t) ve h2 (t) ile tehlike fonksiyonlarını belirtin. Tehlike fonksiyonlarının oranı h1 (t) / h2 (t), modern hayatta kalma analizinin merkezidir. Özellikle önemli olan, h1 (t) / h2 (t) sabittir, yani t’den tam bağımsızdır.
Bu durumda tehlike oranı olarak yazıyor ve HR’ye atıfta bulunuyoruz. Epidemiyolojik literatürde tehlike oranı bazen insidans yoğunluk oranı olarak anılır. (8.6) tuttuğunda, h1 (t) ve h2 (t) ‘nin orantılı tehlike varsayımını sağladığını veya orantılı olduklarını söylüyoruz. Orantısal tehlike varsayımı karşılandığında, HR parametresi, RD, RR ve OR’nin kapalı bir kohort çalışması için bu kapasitede hizmet ettiği şekilde, açık bir kohort çalışması için uygun bir etki ölçüsüdür.
Risk oranı ve olasılık oranına benzer şekilde, tehlike oranının çarpımsal bir etki ölçüsü olduğu (8.6) ‘dan açıkça anlaşılmaktadır. Örneğin, HR = 3 olduğunu varsayalım. Sonra, her zaman noktasında, maruz kalan kohorttaki bir denek, maruz kalmayan kohortun bir üyesinin karşılaştığı tehlikeden üç kat daha büyük bir tehlikeye sahiptir.
Orantılı tehlike varsayımının, münferit tehlike fonksiyonlarının değil, tehlike fonksiyonlarının oranının sabit olduğunu belirttiğini takdir etmek önemlidir. Aslında, h2 (t) ≥ 0’ın keyfi bir fonksiyonel forma sahip olmasına izin verin ve verilen bir ψ> 0 sabiti için h1 (t) = ψh2 (t) tanımlayın. O halde h1 (t) ve h2 (t) orantılıdır ve ψ tehlike oranıdır. Ek F’de orantılı tehlike varsayımının eşdeğer olduğu gösterilmiştir.
Bu kitapta sunulan sansürlü hayatta kalma verilerini analiz etme yöntemlerinin çoğu, orantılı tehlike varsayımına dayanmaktadır. Sonuç olarak, tartışmanın çoğu tehlike oranına odaklanır.
Bununla birlikte, tehlike oranının göreceli bir etki ölçüsü olduğu ve bu nedenle bize mutlak risk hakkında hiçbir şey söylemediği unutulmamalıdır. Bu nedenle, hayatta kalma analizinin bir parçası olarak, ölüm risklerinin daha eksiksiz bir şekilde değerlendirilebilmesi için hayatta kalma eğrilerini bütünüyle incelemek de önemlidir.
Rekabet neden önemlidir
Rekabetin yararları
REKABET RİSKLERİ
Hayati istatistikler, ölüm oranı verileri kodlanırken, tek bir varlığı ölüm nedeni olarak tanımlamak olağandır. Tüm ölüm nedenlerinin, birbirini dışlayan “nedenler” (k = 1,2, …, K) olarak gruplandırıldığını varsayalım. Hayatta kalma süresi T ile birlikte her deneğin ölüm nedeninin kaydedildiği bir kohort ölüm oranı çalışmasını düşünün.
Belirli çalışma koşulları altında, her deneğin, her neden için bir tane olmak üzere bir dizi “potansiyel” hayatta kalma süresine (T1, …, Tk, …, TK) sahip olduğunu hayal edebiliriz (Gail, 1975). Ölüm k nedeniyse, gözlemlenen hayatta kalma süresi Tk’dir. Bu durumda, kalan potansiyel hayatta kalma sürelerine hiçbir fiziksel anlama da bağlanmaz.
Her neden k ile ilişkili, hk (t) ile gösterilen ve aşağıdaki tanıma sahip olan bir tehlike fonksiyonudur: hk (t), t anında hayatta olan bir bireyin k nedeninin bir sonraki anında öleceğinin birim zaman başına anlık olasılığıdır.