Örneklem Büyüklüğünün Belirlenmesi

**Prof. Dr. Sinsi** · 07-25-2012

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

07-25-2012	#1
Prof. Dr. Sinsi	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 005 ya da daha küçük olarak seçilir Böylece gruplar arasında fark yokken test sonucunda gruplar arasında fark vardır sonucuna ulaşılma olasılığı 005'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 020 ve daha küçük olarak belirlenir İçindekiler Kaynak: toraksorgtr