Uygun örneklem sayısının belirlenmesi için aşağıdaki webiner kaydını izleyiniz.
Bununla beraber “Some Practical Guidelines for Effective Sample-Size Determination” isimli makaleyi okumanızı öneririz.
Örneklem Sayısı Tahminlemesi İçin İhtiyaç Duyduğumuz Bilgiler:
Örneklem sayısı tahmini iki şekilde yapılmaktadır. Her iki yöntemde de hesaplama yapılabilmesi için öncelikle çalışmanızın primer çıktısını (primary outcome) belirlemiş olmanız gerekmektedir. Primer çıktınızı henüz belirlemediyseniz veya ne olduğunu bilmiyorsanız lütfen bu konuyu netleştirdikten sonra başvuru yapınız.
1. Tanımlayıcı araştırmalar için:
Bu tür araştırmalar, sonunda herhangi bir çıkarıma sahip olmayan, sadece mevcut durumu tespit etmeye çalışan çalışmalardır. Bu yöntemde formüllerden ve hesaplayıcılardan faydalanıyoruz. Bu hesabın yapılabilmesi için çalışmanın primer çıktısına ait TAHMİNİ bir parametre değeri sunmalısınız. Örneğin çocuklarda idrar yolu enfeksiyonu geçirme prevalansını tahminlemeye çalışacaksanız, geçmiş çalışmalara bakarak tahmini bir oran (p) değeri sunmanızı bekliyoruz. Eğer primer çıktınız örneğin bir ölçeğin ortalama değeri ise tahmini ortalama ve standart sapma değerini sunmanızı bekliyoruz. Bu değerlerle birlikte öngörülen parametreye ait (oran ise orana ait, ortalama ise ortalamaya ait) tahmini örnekleme hatası (margin of error yani d değeri) ile ilgili de yine bir tahmini değer sunmalısınız.
Tanımlayıcı (descriptive) çalışmalar için örneklem hesaplamasında kullandığımız ve sizlere de incelemeniz için önerdiğimiz başlıca web hesaplayıcıları:
http://homepage.stat.uiowa.edu/~rlenth/Power/oldversion.html—> Programı bilgisayarınıza yükledikten sonra zip klasörünü sağ tıklayıp birlikte aç diyerek JAVA seçilmesi gerekmektedir.
https://www.calculator.net/sample-size-calculator.html
2. Hipotezi olan çıkarımsal araştırmalar için :
Bu hesaplama power yani güç analizi olarak da ifade edilmektedir. Güç analizi yapabilmek için uzman bilgisine dayalı bazı bilgilere ihtiyacımız var. Bunlardan en önemlisi Etki Büyüklüğü (effect size). Etki büyüklüğünü hesaplama nedenimiz, çalışmanızda primer çıktınız için ortaya çıkarmak istediğiniz Minimum Klinik Önemli Fark/İlişkinin düzeyini belirlemek. Mesela iki grup arasındaki minimum fark kaç olursa siz bunu klinik olarak anlamlı görürsünüz? Gibi… Örneğin Sistolik Arter Basınç değeri için ilaç verilmeden önce hesaplanan 140 mm/Hg değeri, ilaç verildikten sonra kaça düşerse ilaç etkili diyebilirsiniz? 135 mi? 130 mu? Yoksa 120 mi? Bu örneğimizden yola çıkarak kendi çalışmanız için uyarlama yapabilirsiniz. Amacımız çalışmanızın ana hipotezi yani en önemli araştırma sorusundan yola çıkarak ortaya çıkarmaya çalıştığınız etkinin minimum değerini saptayarak 0,05 hata payı ve %80-90 güç ile çalışmaya dahil edilmesi gereken minimum örneklem sayısını tahminlemek.
Eğer bu farkı belirlemekte zorlanıyorsanız literatürdeki benzer çalışmalardan faydalanabilirsiniz. Çalışmanızdaki primer çıktınıza göre benzer bulunan sonucu İŞARETLEMENİZİ ve bize göndermenizi istiyoruz. Yani en önemli bulgunuz ne olacaksa benzer çalışmada da o bulguyu işaretlemenizi bekliyoruz. Bunu seçerken ana hipoteziniz yani çalışma konusunda motivasyonunuzu oluşturan öncelikli soruya göre seçim yapmanız önerilir. Mesela gruplar arası farka ait ortalama ve standart sapma değerleri olabilir, ilişki katsayıları olabilir veya iki grup arasındaki oran farkı olabilir. İki veya en fazla üç sonucu işaretleyebilirsiniz.
Seçtiğiniz 1-2 veya 3 bulguyu, ücretsiz olarak indirebileceğiniz G*Power programına giriş yaptığımız takdirde sonuca ulaşabiliyoruz. En yüksek çıkan örneklem sayısına, öngörülen drop-out sayısı oranında ekleme yaparak çalışmaya başlanır.
Benzer yayınların metot kısmında yer alan (genelde iyi dergilerde bulunur) “sample size” bölümlerini inceleyerek power analizinin nasıl yazıldığı ve hangi bilgilerin sunulduğu hakkında fikir sahibi olursanız işimiz daha kolaylaşacaktır.
Aşağıdaki görselde örneklem sayısı tahmini için geliştirilen hesaplayıcılara ve programlara erişebilirsiniz.
GPower programını ücretsiz indirmek için: https://www.psychologie.hhu.de/arbeitsgruppen/allgemeine-psychologie-und-arbeitspsychologie/gpower.html
Kaynak: Charan, J., & Biswas, T. (2013). How to calculate sample size for different study designs in medical research?. Indian journal of psychological medicine, 35(2), 121.
Son güncelleme : 7.10.2024 14:00:00