Fischer, Krista, juhendajaTaba, Nele, juhendajaZimmermann, MariliTartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkondTartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut2018-06-272018-06-272018http://hdl.handle.net/10062/61020Käesoleva magistritöö eesmärgiks on välja selgitada, milline on kõige sobivam meetod elukestusanalüüsi läbiviimiseks, kui andmetes esineb nii paremalt tsenseeritust kui ka vasakult tõkestatust. Lisaks pakkus huvi, kas ja kuidas peaks arvestama ajas muutuvate argumenttunnustega ning milline ajaskaala on epidemioloogilise uuringu analüüsimisel parim. Leitud tulemuste põhjal rakendati kõige sobivamat meetodit TÜ Eesti geenivaramu andmete analüüsil. Esmalt tuuakse ülevaade elukestusanalüüsi olemusest ning tähtsamatest aspektidest, mida sellise analüüsi juures tuleb jälgida. Töö teises peatükis kirjeldatakse läbi viidud simulatsioonuuringut ning tuuakse välja tulemused. Kolmandas peatükis kirjeldatakse analüüsis kasutatavat Eesti geenivaramu andmestikku ning kirjeldatakse tehtud elukestusanalüüsi. Ühtlasi vaadatakse ka elukestust erinevate riskitegurite lõikes nagu sugu, haridus, kehamassiindeks, II tüüpi diabeedi diagnoos ning geneetilise riskiskoori väärtus. Riskitegurite seos elukestusega tuli analüüsi käigus selgelt välja.estopenAccessAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Estoniaelukestusanalüüssimulatsioonmatemaatiline statistikageenidoonoridsurvival analysissimulationgene donorsmathematical statisticselukestusanalüüsprogrammeerimineinfo:eu-repo/semantics/masterThesis