Öz
Sağlık araştırmalarında, etkenlerin genellikle birbirleriyle ilişkili birden fazla sonucu olabilir. Bu ilişkili sonuçları ayrı analiz etmek 1.Tip hatanın artmasına neden olur. Ancak pratik uygulamalarda veri analizinde sıklıkla bu hata yapılmakta, daha basit, kolay yorumlanabilen tek değişkenli analiz yöntemlerinden yararlanılmaktadır. Ayrıca sağlık araştırmalarındaki özelliklerin önemli bir bölümü tek değişkenli parametrik modellerin varsayımlarından olan normal dağılım ve varyansların homojenlik ön şartlarını sağlamamaktadır. Dolayısıyla söz konusu araştırmaların daha doğru ve güvenilir sonuç üretmesi için yeni yaklaşım ve yöntemlerin tanıtılması ve uygulanması zorunlu hale gelmektedir. Bu amaçla, ölçülen özellikler arasındaki ilişkileri göz önüne alan ve varsayımları az olan parametrik olmayan MANOVA (PERMANOVA, Permutational Multivariate Analysis of Variance) modelinin teorik özellikleri tanıtılmış, klinik araştırmadan elde edilen bir veri setine uygulanarak sonuçlar tartışılmıştır. Çalışma sonucunda Hashimato hastalığı varlığı ve cinsiyet ile lipid profili değerleri arasındaki ilişkiler incelenmiş ve Hashimato olanlarda lipid değerlerinin cinsiyete göre değişmemekle birlikte sağlıklı bireylerden anlamlı düzeyde yüksek olduğu gözlenmiştir. Sonuç olarak, tabiatta veya insan vücudunda birçok özellik birbirini etkileyen ilişkileri birlikte dikkate alarak biyolojik yapıları gerçeğe daha yakın inceleyebilmek için ön koşulları fazla olmayan esnek istatistik modellere ihtiyaç duyulur. Bu sorunlara çözüm olarak günümüzde henüz uygulaması yaygınlaşmamış olan PERMANOVA modelinin kullanılmasını önermekteyiz.
Anahtar Kelimeler
Ayrıntılar
| Bölüm | Makaleler |
|---|---|
| Yazarlar | |
| Yayımlanma Tarihi | 21 Ocak 2016 |
| Gönderilme Tarihi | 6 Şubat 2015 |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2016 Cilt: 9 Sayı: 1 |