AHMET ÖZTÜRK, KAZIM ÖZDAMAR
Journal of Clinical Practice and Research - 2008;30(4):266-277
Amaç: Bu çalışmada parametrik ayırma analizi yöntemleri olan Doğrusal Ayırma Analizi (DAA) ve Karesel Ayırma Analizi (KAA) ile parametrik olmayan Esnek Ayırma Analizi'nin (EAA) türetilmiş ve gerçek veri setlerinde performansları karşılaştırıldı. Gereç ve Yöntemler: Araştırmada tıp alanında gerçek ve türetilmiş veri setleri kullanıldı. Türetilmiş veri setleri, grup sayısı g=2, 3 ve 4 olacak şekilde, 4 bağımsız değişken içeren farklı ortalama vektörleri ve varyans-kovaryans matrislerine sahip çok değişkenli normal dağılım gösteren ve göstermeyen koşullarda Monte Carlo simülasyon yöntemi kullanılarak 1000 tekrar yapılarak oluşturuldu. Bulgular: Türetilmiş veri setlerindeki gruplar kendi içinde homojen yapıda ve aralarında heterojen yapıda ise tüm yöntemler daha iyi performans gösterdi. Grup merkezleri birbirine yakın olduğunda; eğer varyanslar küçük ise, yöntemlerin Doğru Sınıflandırma Oranları'nın (DSO) daha yüksek olduğu saptandı. Bununla beraber birimlerin özellikleri birbirlerine karıştığında KAA, DAA'ya göre daha etkin DSO değerleri verdi. EAA yöntemlerinin ise genellikle farklı koşullarda DAA'ya göre yüksek, ancak KAA'dan daha düşük performansı olduğu belirlendi. Tıp alanında 6 sette, EAA ve DAA performansı KAA yöntemine göre daha yüksek iken 4 sette yöntemler benzer sonuçlar verdi. Sonuç: Normal dağılmayan ve heterojen veri yapılarında EAA yönteminin, normal dağılan v homojen veri yapılarında DAA'nın tercih edilmesi gerektiği, normal dağılan fakat büyük değerli varyanslara sahip heterojen dağılımlarda ise KAA'nın ayırma işlemlerinde kullanılmasının uygun olacağı belirlendi.
