Yaşam Tabloları – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

info@akademidelisi.com * 0 (312) 276 75 93 * Her bölümden, Ödev Yazdırma, Proje Yaptırma, Tez Yazdırma, Rapor Yazdırma, Makale Yazdırma, Araştırma Yazdırma, Tez Önerisi Yazdırma talepleriniz için iletişim adreslerini kullanın. Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum

Yaşam Tabloları – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

1 Şubat 2022 PMF yaşam tablosu TRH 2010 yaşam Tablosu TRH 2010 Yaşam Tablosu excel TRH 2010 yaşam tablosu hesaplama 0
Optimum Bölme Çıkışı – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

Hayatta Kalma Analizi: Yaşam Tabloları

ANALİZ KURULUMU

Tekvando eğitimini açın ve ana menüden Analiz➔ Hayatta Kalma➔ Hayat Tablolarını seçin; bu, gösterilen Yaşam Tabloları ana iletişim penceresini oluşturur. Month_in_course’u iletişim penceresinin sağ üst kısmındaki Zaman paneline taşıdık. Analizi gerçekleştirmek istediğimiz süreyi de belirtmek gerekir. Görüntüleme Süresi Aralıkları paneli için, ilk 18 ayın her seferinde bir ay görüntülenmesini istemek için 0’dan 18’e 1 girdik.

Hayatta kalma_statusunu Durum paneline taşıdık. Bunu yaptıktan sonra, birincil ilgi konusu olayın oluşumunu temsil eden kodu veya kodları IBM SPSS®’e sağlamamız gerektiğinden, değişkenin yanında (? ?) ifadesi görünür. Olay Tanımla düğmesinin seçilmesi, gösterilen Durum Değişkeni için Olay Tanımla iletişim penceresini üretir.

Bu nispeten basit veri dosyasında, hayatta kalma_ durumu değişkeni için 0 kodu, birincil ilgi konusu olan bırakma olayını tanımlar. Bu nedenle Single value seçip o panele 0 yazıyoruz. Devam’a tıkladıktan sonra Durum panelindeki survival_status değişken adından sonra bir (0) görüyoruz.

Seçenekler düğmesinin seçilmesi, gösterilen Seçenekler iletişim penceresini açar. Kümülatif hayatta kalma fonksiyonunu elde etmek için Life tablo(lar)ını ve Survival’ı kontrol ederiz. Farklı vaka gruplarımız yok ve bu nedenle Birinci Faktör Düzeylerini Karşılaştır seçenekleri mevcut değil. Ana iletişim penceresine dönmek için Devam’ı seçin ve analizi gerçekleştirmek için Tamam’a tıklayın.

ANALİZ ÇIKIŞI

Yaşam Tablosu gösterilmiştir. Bu tablo, özet hesaplamaların 13 sütunundan oluşmaktadır. Her satır 1 aylık bir dönemdir; belirli bir zaman periyodu veya aralık, Aralık Başlangıç ​​Zamanı altında gösterilir. Aralıklar her zaman Zaman 0’da başlar ve 1 aya kadar olan süreyi içerir. İkinci aralık 1 ayda başlar ancak 2 aydan kısadır ve 18 ay boyunca devam eder. Analiz kurulumumuzda, IBM SPSS’ye 18 ay boyunca 1 aylık aralıklarla artırma talimatı verdik. Araştırmacılar, verilerindeki uzun sürelerle daha uzun zaman aralıklarında artırmayı tercih edebilirler.

Sayı Girme Aralığı, mevcut aralığın başına kadar devam eden veya hayatta kalan vakaların sayısını listeler. Bu örneği oluşturan 20 öğrencinin en az 2 ay devam ettiğini görüyoruz. 3 aylık arayla bu sayı 18’e düştü, bu da iki öğrencinin 3 aylık sürenin sonuna kadar derse gelmedikleri veya taekwondo stüdyosunda 3 aydan daha az kaldıkları için hayatta kalamadıklarını gösteriyor.

Aralık Sırasında Geri Çekilen Sayı, aralığa giren vaka sayısı eksi aralık sırasında çekilenlerin yarısından fazlasını temsil eder. Riske Maruz Kalan Sayı, etkin örnek büyüklüğünü veya tüm aralık boyunca kaç vakanın gözlemlendiğini tahmin eder. Örneğin, ikinci ay aralığının başlangıcında (20 − (0,5 × 1) = 19,5 olur. Bir vaka geri çekildiğinde, bunu aralığın ortasında yaptığı varsayılır, dolayısıyla her vaka geri çekilir. yarı ağırlıktadır.


TRH 2010 Yaşam Tablosu excel
TRH 2010 yaşam Tablosu
CSO 1980 yaşam tablosu
TRH 2010 yaşam tablosu Yargıtay
TRH 2010 yaşam tablosu hesaplama
TRH 2010 yaşam tablosu Gün Ay yıl ayrımı
PMF yaşam tablosu
TRH yaşam Tablosu


Terminal Olaylarının Sayısı, aralık içinde alternatif veya kalıcı olmayan olayın (bırakma) meydana geldiği durumların sayısını temsil eder. Örneğin ikinci ayın başında tekvando eğitimini bırakan bir öğrencimiz var.

Sonlandırma Oranı, o aralığın başlangıcına kadar devam eden herhangi bir durum için aralık sırasında hayatta kalmama (bırakma) meydana gelme olasılığını temsil eder. Örneğin, eğitimin yedinci ayının başlangıcına giren 16 vaka için, 7 aylık eğitimi tamamlayan bir öğrencinin 8 ayda bırakma olasılığı .06 veya 1/16’dır (terminal olay sayısı/sayısı). riske maruz kalır). Hayatta Kalma Oranı, 1 – orantı sonlandırma olarak hesaplanır. Bu değer, bir aralığa giren bir kişinin olay (bırakma) meydana gelmeden aralığı terk etme olasılığını temsil eder. Örneğin, 10 aylık aralık için 1 − .06 = .94’e sahibiz.

Aralığın Sonunda Kalan Kümülatif Oran, bir aralığın sonuna kadar hayatta kalma olasılığını tahmin eder. Örneğin, dövüş sanatları eğitiminin on ikinci ayının sonuna kadar “hayatta kalan” öğrencilerin kümülatif oranı .84 veya %84’tür. Bu rakam genellikle hayatta kalma analiz raporlarında rapor edilir. Std. Aralığın Sonunda Kalan Kümülatif Oran Hatası, bu kümülatif oran için bir güven aralığını tahmin etmek için bir temel sağlar.

Olasılık Yoğunluğu işlevi, aralık içinde bir vakanın hayatta kalamama (bırakma) yaşama olasılığını tahmin eder. Std. Olasılık Hatası Yoğunluk, yoğunluk fonksiyonunun değişkenliğini tahmin eder. Tehlike Oranı, aralığın başlangıcına kadar devam eden vakalar için belirli bir zamanda anlık değişim oranını (bırakma) ölçer.

Tehlike oranını küçük bir zaman artışıyla çarparak, o belirli zaman süresi için bir hayatta kalmama (bırakma) tahmini sağlanır. Tehlike oranı, Cox regresyon prosedüründe modellenmiştir. Std. Tehlike Oranı Hatası, tehlike oranının değişkenliğini tahmin eder.

IBM SPSS, ortalama hayatta kalma süresini Yaşam Tablosuna dipnot olarak bildirir. Mevcut örnekte, medyan hayatta kalma süresi 17.50 aydır. Bu, vakaların yarısının hayatta kalamadığı (terk) zaman noktasını temsil eder.

Hayatta Kalma İşlevi veya yaşam tablosu grafiği Şekil 33.6’da gösterilmektedir. Bu çizim, her zaman aralığı için Yaşam Tablosundaki Aralık Sonunda Hayatta Kalma Kümülatif Oranının görsel bir tasviridir. Kümülatif oran Y ekseninde temsil edilir ve ay cinsinden zaman aralığı X ekseninde temsil edilir.

Kaplan-Meier Hayatta Kalma Analizi

Hayatta kalma analizi üçlememizdeki bu ikinci bölüm, yaşam tabloları ve hayatta kalma işlevleri üretmenin Kaplan-Meier (veya ürün limiti) yöntemini incelemektedir. Kaplan-Meier prosedürü (aktüeryal Yaşam Tabloları prosedürüne benzer), çeşitli zaman aralıklarında hayatta kalan vakaların oranlarını, hayatta kalma fonksiyonlarını ve grup farklılıklarının testlerini sağlar. Yaşam Tabloları prosedürü genellikle büyük numune boyutlarıyla kullanılırken, Kaplan-Meier prosedürü, özellikle daha küçük numune boyutlarıyla, tipik olarak tercih edilen yöntemdir.

SAYISAL ÖRNEK

Mevcut örnek, varsayımsal tekvando öğrenci kayıt verilerinin bir uzantısını incelemektedir. Taekwondo eğitimi K-M adlı veri dosyasında yer alan bu veri setinde beş değişken sağlanmaktadır. Öğrencilere, öğrenci değişkeninin altında birer kimlik numarası verilir. Month_in_course değişkeni, bir öğrencinin 18 aylık bir süre boyunca taekwondo eğitim sınıflarına (bırakana kadar) kaydolduğu ayların sayısını temsil eder; böylece öğrenciler eğitim sınıfına farklı sürelerle kaydolmuş olacaklardır.

Survival_status değişkeni, öğrencilerin hala devam eden (1 olarak kodlanmış, sansürlü bir olay) veya bırakılmış (0 olarak kodlanmış, sansürsüz bir olay) olarak tanımlandığı bir sansür göstergesidir. Öğrenci cinsiyeti, sex_of_student altında erkek için 1, kadın için 2 olarak kodlanmıştır. Eğitmen_seviyesi altında üç farklı eğitmen seviyesi de temsil edilir.

 

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir