Amaç: Klinik araştırmalarda metot karşılaştırması çalışmalarına
başlamadan önce tüm araştırmacıların problem yaşadığı şey ne
kadar örneklem büyüklüğü ile çalışılmasıdır. Bu çalışmanın amacı,
değerlendiriciler / yöntemler arasındaki uyumun belirlenmesinde
kullanılan uyum istatistikleri için örneklem büyüklüğünün
hesaplanma adımlarını tanımlamak, klinik çalışmalar için
araştırmacılara araştırmaya başlamadan önce gerekli olan
minimum örneklem sayılarına ait pratik tablolar sunmaktır.
Gereçler ve Yöntemler: Bu çalışmada, populasyona ait
bir bilgi olmadığı durumda ve değerlendiriciler arası uyum
bilindiğinde örneklem büyüklüğünün hesaplama adımları
verilmiştir. Cohen Kappa ve Sınıf içi korelasyon katsayısı için
tablolar oluşturulmuştur. Ayrıca Gwet tarafından tüm uyum
istatistikleri için kullanılabilecek ortak bir formülasyondan
yararlanılarak da örneklem büyüklüğü hesaplama adımları verilmiş
ve pratik tablolar sunulmuştur.
Bulgular: Tablolar incelendiğinde, önem seviyesi ve testin
gücü ne olursa olsun iki değerlendirici arasındaki uyumsuzluğun
oranı 0.50’ye kadar artış gösterirken örneklem büyüklüğü de
artmakta, 0.50’den 1’e doğru artış gösterirken simetrik olarak bir
azalış göstermektedir. Bunun yanı sıra, değerlendiriciler arasındaki
uyum değeri arttıkça testin gücü ve önem seviyesi ne olursa olsun
doğru orantılı olarak çalışmaya dahil edilecek olan örneklem sayısı
da azalmaktadır.
Sonuç: Bir araştırma çalışmasının başlangıcında, çalışmanın
tasarımına ve sonuç değişkeninin durumuna uygun olan yeterli
minimum örneklem sayısının doğru olarak belirlenmesi ile,
çalışma sonuçlarının güvenilirliği sağlanmış olmasının yanında,
örneklem israfının da önüne geçilmiş olacaktır.
Metot karşılaştırması Değerlendiriciler arası uyum Örneklem büyüklüğü
Objective: Before beginning method comparison studies in
clinical researches, all the researchers share a common problem.
That is: how to determine the sample size. The aim of this study
is to identify the sample size calculation steps for the consistency
statistics used in the identification of the agreement between
the raters/methods; and to present practical tables belonging to
the minimum sample numbers required, before researchers start
clinical trials.
Materials and Methods: In this study, the steps of sample
size calculation have been given for cases where there is no
information on neither the population nor the consistency among
the raters. Tables have been formed for Cohen Kappa and Intraclass
correlation coefficient. Besides, other steps of sample number
calculation have been given by utilizing a common formulation
used for all consistency statistics by Gwet and practical tables have
been presented.
Results: When the tables are studied, no matter what the
importance level and the test power is, the sample number
increases while inconsistency rate between the two raters increases
up to 0.50; and the sample number shows a symmetrical decrease
while inconsistency rate between the two raters shows an increase
from 0.50 through 1. Moreover, as the consistency value between
the raters rise, no matter what the test power and the importance
level is, the sample size to be included in the study decreases in
direct proportion.
Conclusion: Before beginning a research study, with the exact
determination of the minimum number of samples enough for
the design of the study and the state of the final variable, besides
proving reliability of the results of the study, sampling waste will
also be prevented.
Konular | Klinik Tıp Bilimleri |
---|---|
Bölüm | Makaleler |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 14 Mayıs 2017 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2017 |