Örneklem Büyüklüğünün Belirlenmesi
 

ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜNÜN BELİRLENMESİ[/b]Bir araştırma planlanırken ilk sorulan soru, örneklem büyüklüğünün nasıl belirleneceği ve ne kadar olacağıdır. Bu soruya kolayca cevap vermek her zaman mümkün olmamaktadır. Genellikle bilimsel çalışmaların çoğunda birden fazla değişken incelenmektedir. Ancak, çalışmanın ana amacıyla ilişkili olan değişken için örneklem büyüklüğünün hesaplanması yeterlidir.
Örneklem büyüklüğünü hesaplamadan önce popülasyon ya da örneklem hakkında bir takım bilgilere ihtiyacımız olmaktadır. Bu bilgiler aşağıda kısaca açıklanmıştır.

Örneklem Büyüklüğünü Etkileyen Başlıca Faktörler:
1) Tip I Hata (a): Doğru bir yokluk hipotezinin (H0) yanlışlıkla reddedilmesi olasılığı. Diğer bir ifadeyle Tip I hata, gerçekte gruplar arasında fark yokken, yanlışlıkla fark vardır denilmesi olasılığıdır. (1- a) ise testin güvenirlilik düzeyidir.
2) Güç (1- ß): H0 hipotezi yanlış olduğu zaman, H0 hipotezini reddetme olasılığıdır. Diğer bir ifadeyle güç, gerçekte gruplar arasında fark varken, test sonucunda H0'ın reddedilerek fark vardır denilmesi olasılığıdır. ß ise Tip II hatadır.
3) Etki Büyüklüğü (?): Çalışma sonucunda elde edilen tahmin değerinin, popülasyon değerinden ne kadar sapabileceğini gösterir ve araştırmacı tarafından belirlenir. Gruplar arasında ne kadarlık bir fark, klinik olarak anlamlı kabul edilmelidir? Bu sorunun cevabı etki büyüklüğünü verecektir. Eğer araştırmacı bu soruyu cevaplandıramıyorsa, daha önce yapılmış çalışmalardan ya da pilot çalışmalardan faydalanır.
Yukarıdaki bilgilerin daha iyi kavranabilmesi için Tip I ve Tip II hata kavramlarının açıklanmasında yarar vardır.
Tablo 2. Tip I ve Tip II hata kavramları





TEST SONUCUNDAKİ KARAR

GERÇEK

H0 Hipotezini
Kabul Etme
(fark yok)

H0 Hipotezini
Reddetme
(fark var)


H0 Hipotezi Doğru
Olduğu Zaman
(fark yok)

Doğru karar
(1-a)

Tip I hata
(a)


H0 Hipotezi Yanlış
Olduğu Zaman
(fark var)

Tip II hata
(b)

Doğru karar
(1- b)
Tip I hata araştırmacı tarafından önceden belirlenir ve genellikle 0.05 ya da daha küçük olarak seçilir. Böylece gruplar arasında fark yokken test sonucunda gruplar arasında fark vardır sonucuna ulaşılma olasılığı 0.05'ten küçük olacaktır.
Gerçekte gruplar arasında fark olduğu halde, yanlışlıkla H0 hipotezinin kabul edilerek fark bulunamaması olasılığı, Tip II hata (b) olarak adlandırılır. (1- b) ise testin gücünü vermektedir. Genel olarak, Tip II hata 0.20 ve daha küçük olarak belirlenir.

İçindekiler

Kaynak: toraks.org.tr