Wiki İstatistikler & Metodoloji

Çoklu Karşılaştırma Problemi Nedir? | İstatistik

Mağazamızı kontrol edin
Çoklu Karşılaştırma Sorunu Nedir?
Bu wikiyi Physiotutors platformunda bulun Üye olun

Öğrenmek

Çoklu Karşılaştırma Problemi Nedir? | İstatistik

Çoklu karşılaştırma sorunu, aynı örnek üzerinde birden fazla test yapıldığında ortaya çıkan sorundur. Bir örnek bunu açıklayacaktır.

Örn.

Diyelim ki bir çalışma 5000 acemi koşucuda koşu yaralanmaları için ileriye dönük risk faktörlerini inceliyor. Hangilerinin riski artıracağını henüz bilmediğimiz için farklı değişkenler test edilmektedir. Örnekler şunlardır: koşu hacmi, naviküler düşüş, q-açısı, dörtlü ve kalça gücü, topuk ve ön ayak vuruş şekli, minimalist ve maksimalist ayakkabı ve ayak bileği dorsifleksiyon ROM'u.

 

Çoklu karşılaştırma ile yanlış pozitifler

Çoğu araştırmacı, alfa veya anlamlılık düzeyi olarak %5 yanlış pozitif oranını kabul edecektir. Bu, kuadriseps gücü gibi belirli bir değişken içindir. Bu, bu çalışma yüz kez yapılırsa, yaklaşık 5 çalışmanın aslında hiç yokken yanlış pozitif sonuç göstereceği anlamına gelir.

Ancak, araştırmacılar aynı örneklem içinde sadece dörtlü kuvvete değil, on değişkene bakıyorlar. Bu bir sorun teşkil etmektedir.

Araştırmacılar bu sorunun farkında olmadan denemeyi yürütürler. İki yıl sonra gelen veriler, topuk vuruş şeklinin ve kalça gücünün koşu sakatlığı için bir risk faktörü olduğunu gösteriyor. Harika! Sonuç budur ve makale yayınlanır.

Daha önce de belirtildiği gibi, %5'lik anlamlılık seviyesi, araştırılan farklı değişkenlerin çokluğu nedeniyle bu noktada %5'lik bir yanlış pozitif oran olduğu anlamına gelmemektedir. Dolayısıyla araştırmacılar, on değişkene bakarak bu denemeyi gerçekleştirerek çok daha büyük bir yanlış pozitif sonuç riskini dolaylı olarak kabul etmişlerdir.

Aile bazında hata oranı bunu göstermektedir. Oldukça basit bir hesaplama ile yanlış pozitif oranını kontrol edebiliriz, %40! Formül aşağıda gösterilmiştir.

Çoklu karşılaştırma problemine çözümler

Sanırım bunun bir sorun teşkil ettiği konusunda hemfikiriz. Peki bu konuda ne yapacağız? Bir çözümü var. Araştırmacılar, Bonferroni veya Holm düzeltmesi yaparak bu alfa enflasyonuna karşı düzeltmeler yapabilirler. Bu konu "Tip 1 hata oranı kontrolü" bölümünde ele alınmıştır.

Aile bazında hata oranı formülü:

1 - (1 - ɑ)x

ɑ: ondalık olarak alfa veya anlamlılık düzeyi

x: test sayısı

Tip II Hatalar

Ancak, her bir testin anlamlılık düzeyinin ayarlanması, tüm testlerde Tip II hata (yanlış negatif) yapma olasılığını artırabilir. Bunun nedeni, daha katı anlamlılık düzeyinin her bir testin gerçek bir etki veya ilişkiyi tespit etme gücünü azaltmasıdır. Sonuç olarak, bazı testlerde önemli bir etki gözden kaçabilir ve yanlış negatif sonuçlara yol açabilir. Çoklu karşılaştırma sorunu nedeniyle yanlış negatif sonuçlardan kaçınmak için hipotezlerin önceden kaydedilmesi, tekrarlama çalışmaları gibi teknikler veya Bayesian çıkarımı gibi daha güçlü istatistiksel yöntemler kullanabiliriz. Ayrıca, yapılan testlerin sayısını en aza indirmek ve bunların anlamlı ve araştırma sorusuyla ilgili olmasını sağlamak için çalışmanın ve test edilen hipotezlerin dikkatli bir şekilde tasarlanması önemlidir.

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!
Büyük baskı bock 5.2

MÜŞTERİLERİN DEĞERLENDİRME E-KİTABI HAKKINDA SÖYLEDİKLERİ

Ücretsiz Physiotutors uygulamasını şimdi indirin!

Grup 3546
Mobil görüntüleri indirin
Mobil uygulama maketi
Uygulama logosu
Uygulama maketi
Hepsi bir arada kitabımıza göz atın!
ÜCRETSİZ uygulamamızı indirin