Yaşam Masaları – Epidemiyolojide Biyoistatistiksel Yöntemler – Biyoistatistikler – Epidemiyoloji – Biyoistatistikler Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik
Aksine, bir kohort etkisi, nüfusun belirli üyeleri üzerindeki etkisini uygular ve daha sonra sonuçları zaman içinde ileriye taşır. Örneğin, ergenlerde sigara içmeyi azaltmak için tasarlanmış bir halk sağlığı programını takiben bir kohort etkisi gözlemlenebilir. Önceki örnekler oldukça basittir, ancak burada bile dönemi kohort etkilerinden ayırmak zor olabilir.
Örneğin, sigarayı bırakma kampanyası, genel popülasyonda sigara içenlerin sayısında ani fakat kısa süreli bir düşüşe neden olabilir ve bu nedenle bir kohort etkisinin yanı sıra bir dönem de olabilir. Bu gözlemler, Şekil 12.1 (a) -12.1 (c) ‘nin, özellikle dönem ve kohort etkilerinin göreceli katkılarıyla ilgili olarak doğru yorumlanması hakkında sorular doğurmaktadır.
Yaş, dönem ve kohort etkileri için terimleri olan çok değişkenli bir model yardımıyla sorunun çözülebileceği umulabilir (Clayton ve Schifflers, 1987; Holford, 1991, 1998). Bölüm 11.1.3’ü izleyerek, r (x, t) tüm nedenlere bağlı ölümler için popülasyondaki tehlike işlevi olsun, burada x yaş ve t zamandır. X = 0 ve t = 0’ın uygun bir temele karşılık gelmesine izin verin.
Şekil 12.1 (b) ve 12.1 (c) ‘deki eğriler aşağı yukarı üstel bir şekle sahiptir ve bu nedenle μ, α ve π olduğu r (x, t) = exp (μ + αx + πt)’ yi tanımlamak mantıklıdır. sabitler. Tablo 12.3’e karşılık olarak, zamanın on yıllarla ölçüldüğünü varsayalım. Belirli bir x yaşı için, zaman zamanındaki tehlikenin oranı + 1 / r (x, t + 1) / r (x, t) = eπ şeklindedir ve bu da dönemsel etkiyi yorumlamaktadır. Yani, birbirini takip eden her on yılda, yaşa özgü tehlike, artışın her x yaşta aynı olduğu bir eπ faktörü kadar artar.
Tanım olarak, x yaşında ve t zamanında yaşayan bir birey, y = t – x zamanında doğmuştur. R (x, t) ‘de t = x + y yerine tehlike fonksiyonunu x ve y cinsinden ifade edebiliriz, yani r (x, y) = exp [μ + (α + π) x + πy]. Belirli bir x yaşı için, y + 1 zamanında doğan kohortun y zamanında doğan tehlikeye oranı r (x, y + 1) / r (x, y) = eπ’dir. Bu durumda, eπ’yi bir kohort etkisi olarak yorumluyoruz.
Veri analiz Yöntemleri
İstatistik Veri Analizi ders notları
Veri analizi
Hangi istatistiksel analiz nerede kullanılır
İstatistiksel analiz yöntemleri pdf
TANIMLAYICI istatistik tablosu yorumlama
Betimleyici istatistik
Tanımlayıcı analiz
Bu hesaplamalar, dönem ve kohort etkileri birlikte düşünüldüğünde, bir dönem etkisinin bir kohort etkisi olarak ortaya çıkabileceğini ve bunun tersini göstermektedir. Bu problem, daha karmaşık matematiksel modeller dikkate alınarak çözülemez. Zorluk, y = t – x özdeşliği nedeniyle yaş, dönem ve kohort etkilerinin ayrılmaz bir şekilde iç içe geçmesi gerçeğinde yatmaktadır; bu, tanımlanabilirlik sorunu olarak adlandırılan bir fenomendir.
Yaş, dönem ve kohort etkilerini ayırmak için yani tanımlanabilirlik problemini çözmek – yaş-dönem-kohort modeline ek bir denklem eklemek gerekir. Denklem seçimi, esaslı bilgiye dayanır ve bu nedenle istatistiksel bir konu değildir.
Örneğin, diğer kaynaklardan log-age etkisinin log-period etkisinin iki katı olduğunu biliyorsak, modele α = 2π denklemini koyabiliriz. Bununla birlikte, bu tür bilgilerin mevcut olması alışılmadık bir durumdur ve bu nedenle maalesef yaş-dönem-kohort modellerine ölüm oranı üzerindeki zamanla ilişkili üç etkiyi birbirinden ayırmak için güvenilemez.
Yaşam Masaları
Standardizasyon, ölüm oranı verilerini analiz etmek için hesaplama açısından uygun bir yöntemdir, ancak standart bir popülasyon seçmek zorunda olmanın dezavantajı vardır. Mevcut yıl dahil olmak üzere, son birkaç on yılda belirli bir nüfusta yıllık ölüm oranlarındaki geçici değişiklikleri değerlendirmek istendiğini varsayalım.
Bu durumda, uygun bir standart nüfus seçimi, mevcut nüfus sayımı nüfusu olacaktır. Sonuçta ortaya çıkan standartlaştırılmış ölüm oranları, daha önceki yaş dağılımları mevcut popülasyondakiyle aynı olsaydı, geçmişte gözlemlenecek olan (kaba) ölüm oranları olarak yorumlanabilir.
Bu standart nüfus seçiminin kullanışlı bir özelliği, cari yıl için standartlaştırılmış ölüm oranının gerçek kaba ölüm oranı olmasıdır. Amaç, bir ülkenin bölgelerini karşılaştırmak olduğunda, uygun bir standart, ulusal nüfus sayımı olacaktır.
Uygulamada, belirli bir çalışma için uygun bir standart popülasyon belirlemek genellikle zor değildir. Ancak, analizin güncellenmesi gerektiğinde, örneğin daha yeni veriler mevcut olduğunda sorunlar ortaya çıkabilir. Bu durumda, daha önceki standart popülasyon seçimi artık uygun olmayabilir ve sonuç olarak, standartlaştırılmış oranların tüm koleksiyonunun yeniden hesaplanması gerekecektir.
Bu bölümde, kesitsel morbidite ve morbidite verilerini analiz etmeye yönelik yaşam tablosu yaklaşımını sunuyoruz. Yaşam tablosu yöntemlerinin çekici bir özelliği, standart bir popülasyon gerektirmemeleridir. Buna ek olarak, yaşam tablosu yöntemleri, önemli ölçüde sezgisel çekiciliği olan bir dizi özet endeks (özellikle doğumda beklenen yaşam süresi) üretir.
Bu avantajlar, artan hesaplama karmaşıklığı ve daha da önemlisi, mortalite ve morbiditede gelecekteki eğilimler hakkında güçlü varsayımlar yapma ihtiyacından kaynaklanmaktadır. Yaşam tabloları, aktüerya biliminde ve demografik projeksiyonların yapıldığı diğer alanlarda uzun bir geçmişe sahiptir.
Yaşam tabloları ile hayatta kalma analizi arasında yakın bir bağlantı vardır, çünkü her iki kuram da bir grubun takibi açısından ifade edilir ve her ikisi de hayatta kalma işlevi ve tehlike işlevi gibi kavramlara dayanır. Pratik bir fark, hayatta kalma analizi yöntemlerinin genellikle kısa bir süre içinde nispeten küçük bir kohortu takip ederek toplanan verilere uygulanması, yaşam tablosu yöntemlerinin ise genellikle büyük bir popülasyondan kesitsel verileri analiz etmek için kullanılmasıdır.
Bu bölümde, sıradan, çoklu azaltma ve neden-silinmiş yaşam tabloları dahil olmak üzere bir dizi yaşam tablosu türünü tartışıyoruz. Sıradan yaşam tablosu, tüm nedenlere bağlı ölümlerle ilgilidir ve devlet kurumları tarafından rutin olarak yayınlanan bir tablodur. Yaşam tablosu teorisi için referanslar Keyfitz (1977), Elandt-Johnson’dır.
Betimleyici istatistik Hangi istatistiksel analiz nerede kullanılır İstatistik Veri Analizi Ders Notları İstatistiksel analiz yöntemleri PDF TANIMLAYICI istatistik tablosu yorumlama Tanımlayıcı analiz Veri analiz Yöntemleri Veri Analizi