Öğrenmek
Etki Büyüklüğü Nedir? | İstatistikler
Etki büyüklüğü, iki değişken arasındaki istatistiksel ilişkinin gücünü ölçmenin bir yoludur. Bir müdahalenin veya tedavinin etkisinin büyüklüğünü belirtmek için kullanılan standartlaştırılmış bir ölçüdür. Başka bir deyişle, etkinin ne kadar büyük olduğu.
Büyük ve küçük etki büyüklükleri
Fizyoterapide etki büyüklükleri, spesifik olmayan kronik bel ağrısı veya diz osteoartriti gibi durumlar için farklı tedavilerin etkinliğini belirlemek için kullanılabilir. Örneğin, sırt ağrısı için bir egzersiz programı büyük etki büyüklüğüyle sonuçlanırsa, bu tedavinin ağrıyı azaltmada güçlü bir olumlu etkiye sahip olduğu anlamına gelir. Öte yandan, etki büyüklüğü küçükse, tedavinin ağrıyı azaltmada minimal bir etkisi vardır.
Etki büyüklüğü örneklem büyüklüğünden bağımsızdır, bu nedenle küçük bir örneklem büyüklüğü mutlaka küçük bir etki büyüklüğü anlamına gelmez. Küçük örneklerin büyük etkileri olabilir ya da tam tersi.
Farklı çalışmaların karşılaştırılması
Etki büyüklükleri özellikle tıbbi araştırmalarda faydalı olabilir çünkü farklı çalışmalar, popülasyonlar ve sonuç ölçümleri arasında tedavi etkilerinin karşılaştırılmasına olanak tanırlar. Örneğin, iki çalışma bir tedavinin istatistiksel olarak anlamlı bir sonuca sahip olduğunu bulabilir. Yine de, bir çalışma diğerinden daha büyük bir etki boyutu gösterebilir, bu da tedavinin belirli bağlamlarda veya popülasyonlarda daha etkili olabileceğini gösterir.
Etki büyüklüğü örneklem büyüklüğünden bağımsızdır, bu nedenle küçük bir örneklem büyüklüğü mutlaka küçük bir etki büyüklüğü anlamına gelmez. Küçük örneklerin büyük etkileri olabilir ya da tam tersi.
Cohen'in
Fizyoterapi araştırmalarında kullanılan yaygın bir etki büyüklüğü istatistiği olan Cohen's d, iki grup (örneğin tedavi ve kontrol grubu) arasında bir sonuç ölçüsündeki (örneğin ağrı skoru) ortalama değişimi karşılaştırır ve bunu standart sapma birimleriyle ifade eder. Belirli bir çalışmaya bağlı olarak Hedge's g veya r gibi diğer etki büyüklüğü istatistikleri de kullanılabilir.
Düşük p-değeri ≠ büyük etki büyüklüğü
Ayrıca etki büyüklükleri, tıbbi çalışmalarda istatistiksel anlamlılığı belirlemek için sıklıkla kullanılan p-değerlerinin sınırlamalarının üstesinden gelmeye yardımcı olabilir. P-değerleri yalnızca gözlemlenen bir etkinin istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını gösterir, ancak etkinin boyutu hakkında herhangi bir bilgi vermez. Buna karşılık, etki büyüklükleri bir etkinin pratik veya klinik öneminin bir ölçüsünü sağlar ve bu da tıbbi kararlar almak için daha uygun olabilir.
Bir p-değerinin bir etkinin büyüklüğünü göstermediğini anlamak çok önemlidir. Bazı okuyucular, belirli bir p-değeri düşük olduğunda, bunun etkinin büyük olduğu anlamına geldiğini düşünmektedir. Bu doğru değil. Gruplar arasında küçük bir fark olan büyük bir örneklem, küçük bir p-değeri yaratabilir.
Kolay hesaplama
Bazı araştırmacılar makalelerinde etki büyüklüklerini rapor etmemektedir. Zarfın arkasından yapılacak bir hesaplama size etki büyüklüğünü gösterecektir:
Cohen'in d formülü:
(M1 - M2)/SDpooled
M1: ortalama 1
M2: ortalama 2
SDpooled: havuzlanmış standart sapma
Bu formülün en iyi n = 50'den büyük örneklemler ve eşit grup büyüklükleri için çalıştığına dikkat etmek önemlidir. Etkiler daha küçük gruplarda gerçekte olduğundan daha büyük görünecektir. Bu durum veri gürültüsünden kaynaklanmaktadır.
Referans
Nuzzo R. (2014). Bilimsel yöntem: istatistiksel hatalar. Nature, 506(7487), 150-152.
Referanslar
Öğrendiklerini beğendin mi?
FIZYOTERAPIST DEĞERLENDIRME KITABININ TAMAMINI SATIN ALIN
- 600+ Sayfa e-Kitap
- İnteraktif İçerik (Doğrudan Video Gösterimi, PubMed makaleleri)
- En son araştırmalardan elde edilen tüm Özel Testler için İstatistiksel Değerler
- 🇬🇧 🇩🇪 🇫🇷 🇪🇸 🇮🇹 🇵🇹 🇹🇷 adresinde mevcuttur.
- Ve çok daha fazlası!