Applying Bootstrap Resampling to Compute Confidence Intervals for Various Statistics with R

Doğan, Celal Deha

doi:10.14689/ejer.2017.68.1

Cited by 8 publications

(6 citation statements)

References 8 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…The large number of bootstrap samples allows an equal number of RDs to be estimated. The bootstrap 95% confidence interval will be the 2.5 th and 97.5 th percentiles of RDs across the bootstrap samples (9). Before running the bootstrap procedure, we need to defi ne a function to calculate the RD and NNT.…”

Section: Bootstrap Methods For Computing Confidence Intervalsmentioning

confidence: 99%

Estimate risk difference and number needed to treat in survival analysis

Zhang¹,

Ambrogi²,

Bokov³

et al. 2018

Ann. Transl. Med.

View full text Add to dashboard Cite

The hazard ratio (HR) is a measure of instantaneous relative risk of an increase in one unit of the covariate of interest, which is widely reported in clinical researches involving time-to-event data. However, the measure fails to capture absolute risk reduction. Other measures such as number needed to treat (NNT) and risk difference (RD) provide another perspective on the effectiveness of an intervention, and can facilitate clinical decision making. The article aims to provide a step-by-step tutorial on how to compute RD and NNT in survival analysis with R. For simplicity, only one measure (RD or NNT) needs to be illustrated, because the other measure is a reverse of the illustrated one (NNT=1/RD). An artificial dataset is composed by using the package. RD and NNT are estimated with Austin method after fitting a Cox-proportional hazard regression model. The confidence intervals can be estimated using bootstrap method. Alternatively, if the standard errors (SEs) of the survival probabilities of the treated and control group are given, confidence intervals can be estimated using algebraic calculations. The pseudo-value model provides another method to estimate RD and NNT. Details of R code and its output are shown and explained in the main text.

show abstract

Section: Bootstrap Methods For Computing Confidence Intervalsmentioning

confidence: 99%

Estimate risk difference and number needed to treat in survival analysis

Zhang¹,

Ambrogi²,

Bokov³

et al. 2018

Ann. Transl. Med.

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Bununla birlikte dağılımın hem t testi hem de regresyon analizinin gereği olan normallik varsayımını karşılamamasından dolayı yeniden örnekleme yöntemlerinden bootstrap örnekleme kullanılmıştır. Bootstrap yeniden örnekleme yönteminde, dağılımı bilinmeyen mevcut örneklemde yer alan gözlemler tesadüfen yer değiştirilerek binlerce bootstrap örneklemleri oluşturulmaktadır (Doğan, 2017;Field, 2012). Daha sonra bootstrap örnekleminin her birinde belirlenen istatistik (ör.…”

Section: Verilerin Analiziunclassified

“…Daha sonra bootstrap örnekleminin her birinde belirlenen istatistik (ör. ortalama, regresyon, gibi) hesaplanarak örnekleme dağılımı tahmin edilmektedir (Doğan, 2017;Özdemir ve Navruz, 2016). Bootstrap dağılımı olarak ifade edilen dağılım daha sağlam ampirik güven aralıklarını tahmin etmek için kullanılmaktadır (Doğan, 2017).…”

Section: Verilerin Analiziunclassified

“…ortalama, regresyon, gibi) hesaplanarak örnekleme dağılımı tahmin edilmektedir (Doğan, 2017;Özdemir ve Navruz, 2016). Bootstrap dağılımı olarak ifade edilen dağılım daha sağlam ampirik güven aralıklarını tahmin etmek için kullanılmaktadır (Doğan, 2017). P değerinin bazı sınırlılıklarının olması sebebiyle p değerini desteklemek üzere etki büyüklüğü ve güven aralıklarının hatta mümkünse etki büyüklüğü için de güven aralıklarının verilmesi önerilmektedir (APA, 2010).…”

Section: Verilerin Analiziunclassified

See 1 more Smart Citation

Otizm Spektrum Bozukluğu Olan Çocuklarda Taklit Türlerinin Oyun Karmaşıklığı ve Sözcük Dağarcığı İle İlişkileri

Akçamuş¹,

Acarlar

Alak

2018

Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi Özel Eğitim Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

Otizm spektrum bozukluğu (OSB) olan çocuklarda taklit ve sembolik oyun becerilerinde güçlükler, sözel dil gelişiminde ise yaşam boyu süren bozukluklar görülmektedir. Araştırmalar OSB olan çocukların taklit, sembolik oyun ve dil alanında yaşadığı güçlüklerin birbiri ile ilişkili olduğunu öne sürmektedir. Bu araştırmada OSB olan çocuklarda taklit türlerinin sözcük dağarcığı ve oyun karmaşıklığı ile ilişkilerinin incelenmesi amaçlanmıştır. Araştırmaya 3.0-8.0 yaş arasında söz öncesi dönemde bulunan (n = 58) ve sözel dile sahip (n = 50) toplam 108 OSB tanısı almış çocuk katılmıştır. Çocukların taklit becerileri ve sembolik oyun karmaşıklığı gözleme dayalı işlemlerle değerlendirilmiştir. Sözcük dağarcığı ise sohbet bağlamında alınan dil örneklerinden elde edilmiştir. Araştırma sonucunda tüm taklit türlerinde söz öncesi ve sözel dil grupları arasında anlamlı farklılıklar olduğu; söz öncesi grupta yapılandırılmış nesneli taklitlerin oyun karmaşıklığını anlamlı yordadığı; sözel dil grubunda ise yapılandırılmış nesneli taklitlerin ve kendiliğinden taklitlerin oyun karmaşıklığını ve sözcük dağarcığını anlamlı yordadığı belirlenmiştir. Araştırmanın bulguları, OSB olan çocukların dil becerilerinin ve oyun karmaşıklığının gelişiminde farklı türdeki taklit becerilerinin önemli bir rolü olabileceğini göstermektedir.

show abstract

“…Bu sayede geleneksel olarak standart hata ve güven aralığı tahmini yapılamayan pek çok istatistik için güven aralığının hesaplanmasına olanak tanır. Yerine koyarak örnekleme yöntemi kullanıldığı için orijinal örneklemden daha fazla gözlem sayısını içeren örneklemler oluşturulabilir (Banjanovic,Osborne & Jason, 2016, Doğan, 2017.…”

Section: Introductionunclassified

Resampling Methods: Concept and R Applications

Doğan¹

2019

Kastamonu Eğitim Dergisi

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

Parametrik testler evren dağılımına ilişkin bir takım varsyaımların karşılanmasını gerektirir. Bu varsayımların karşılanmadığı durumlarda araştırmacılar parametrik olmayan istatistiksel yöntemler kullanılır. Geleneksel parametrik olmayan yöntemlerde sıra puanları ve sıra ortalamalarına dayalı işlemler gerçekleştirirken yeniden örnekleme yöntemleri bu sürece farklı bir bakış açısı getirmiştir. En yaygın kullanılan yeniden örnekleme yöntemlerinin başında randomizasyon testleri gelir. Randomizasyon testlerinin temel mantığı orijinal örneklemden hesaplanan test istatistiğinin rastgele olarak oluşturulan örneklemlerdeki test istatistiği ile karşılaştırılmasına dayalıdır. Bu anlamda kullanımı dünyada gitgide yaygınlaşan randomizasyon testlerine ilişkin yeterli sayıda kaynak olmaması, özellikle Türkiye'de kullanımının çok sınırlı olması bu makalenin yazımına temel oluşturmuştur. Ayrıca randomizasyon testlerinin son yıllarda gündemde önemli bir yer tutan R progrlamla dili üzerinden örneklendirilerek açıklanması çalışmanın diğer bir önemli unsuru olarak düşünülmektedir. Bu çalışmada randomizasyon testlerinin R proglamla dili ile örneklendirilerek açıklanması amaçlanmıştır. Bu bağlamda randomizasyon testlerinin temel kavramları açıklanmış akabinde sosyal bilimler alanında yaygun kullanıldığı düşünülen bağımsız ve tekrarlı örneklemler için t testi, bağınmsız gruplar için tek yönlü varyans analizi ve korelasyon analizi özelinde R kodlarından faydalanılarak örneklendirmelere gidilmiştir. Bu çalışma ile özellikle Türkiye'de randomizasyon testlerinin ve R progrlamlama dilinin kullanımının yaygınlaştırılması beklenmektedir.

show abstract

Applying Bootstrap Resampling to Compute Confidence Intervals for Various Statistics with R

Cited by 8 publications

References 8 publications

Estimate risk difference and number needed to treat in survival analysis

Estimate risk difference and number needed to treat in survival analysis

Otizm Spektrum Bozukluğu Olan Çocuklarda Taklit Türlerinin Oyun Karmaşıklığı ve Sözcük Dağarcığı İle İlişkileri

Resampling Methods: Concept and R Applications

Contact Info

Product

Resources

About