Kümeleme çözümlemesinin yeni doğan sarılıklı olgulara uygulanması

dc.contributor.buuauthorErcan, İlker
dc.contributor.buuauthorEdiz, Bülent
dc.contributor.buuauthorHacımustafaoğlu, Mustafa
dc.contributor.buuauthorKan, İsmet
dc.contributor.buuauthorBostan, Özlem
dc.contributor.departmentTıp Fakültesi
dc.contributor.departmentBiyoistatistik Bilim Dalı
dc.date.accessioned2021-11-18T10:20:29Z
dc.date.available2021-11-18T10:20:29Z
dc.date.issued1997
dc.descriptionUludağ Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsünde Yüksek Lisans Tezi olarak hazırlandı.tr_TR
dc.description.abstractÇalışma, yeni doğan sarılıklı olguların oluşturduğu kütlenin yapısını incelemek amacıyla gerçekleştirildi. Bu amaçla belirlenen 42 değişken doğrultusunda veri setimiz, Uludağ Üniversitesi Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Anabilim Dalı kayıtlardan elde edilen, 60 olgudan oluşmaktaydı yeni doğan sarılıklı olguların oluşturduğu kütlenin yapısının, yani olguların gruplanmalar oluşturup oluşturmadığını, incelenmesinde çok değişkenli bir istatistiksel yöntem olan kümeleme çözümlemesi kullanıldı. Veri setimiz nicel, nitel ve ikili veri tiplerini kapanmasından dolayı benzerlik matrisimiz Gower katsayısıyla hesaplandı. Yeni doğan sarılıklı olguların gruplandırılması ile ilgili benzer bir çalışmaya rast olmadığından dolayı aşamalı kümeleme tekniği kullanıldı. Çözümleme sonucunda elde edilen ağaç grafiği incelendiğinde, birimlerin çoğunluğunu kaplayan kümelenmeler görülmemekle birlikte, bazı benzerlik düzeylerindeki kümelenmeler dikkat çekici bulunmuştur. Belirlenen kümeler üzerinde çalışılarak, kelimelerin oluşmasında etkili olan nitelikler belirlendi.tr_TR
dc.description.abstractThis study was Fulfilled in order to examine the structure of population with neonatal jaundice. For this aim, the determined data set according to the 42 variables was Joined by 60 events which was promised from the records in the Department of Pediatrics in the Medical Faculty of Uludağ University. In the examination of structure of population neo na ta jaundice, that is, if the eve n ts from groups or not, was used the cluster analysis which is a multivariate statistical method.The data set includes quamative, qualitative and diclıotornic data types; so similarity matrix was accounted by Gower coefficienı. Since we haven't been confronted with any simi/ar sıudy on categorization of neonatal jaundice we used the hierarchical lııster analysis method. When the dendrogram, which was obtained at the end of analysis is examined, it can be seen that clusterings which include the most of units are not seen though some at the level of similarity have clusterings to be paid attention.en_US
dc.identifier.citationErcan, İ. (1997). ''Kümeleme çözümlemesinin yeni doğan sarılıklı olgulara uygulanması''. Uludağ Üniversitesi Tıp Fakültesi Dergisi, 24(1-2-3), 17-22.tr_TR
dc.identifier.endpage22tr_TR
dc.identifier.issn1300-414X
dc.identifier.issue1-2-3tr_TR
dc.identifier.startpage17tr_TR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11452/22723
dc.identifier.volume24tr_TR
dc.language.isotrtr_TR
dc.publisherUludağ Üniversitesitr_TR
dc.relation.journalUludağ Üniversitesi Tıp Fakültesi Dergisitr_TR
dc.relation.publicationcategoryMakale - Uluslararası Hakemli Dergitr_TR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectKümelemetr_TR
dc.subjectÇözümlemesitr_TR
dc.subjectYeni doğan sarılıktr_TR
dc.subjectCluster analysistr_TR
dc.subjectNeonetal joundicetr_TR
dc.titleKümeleme çözümlemesinin yeni doğan sarılıklı olgulara uygulanmasıtr_TR
dc.title.alternativeThe application of cluster analysis for neonatal joundiceen_US
dc.typeArticleen_US
local.contributor.departmentTıp Fakültesi/Biyoistatistik Bilim Dalıtr_TR
local.contributor.departmentTıp Fakültesi/Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalıtr_TR

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
24_1-2-3_4.pdf
Size:
1.91 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: