Kümelenmiş veri analizi ve sağlık alanında bir uygulama

Amaç: Sağlık alanında yapılan çalışmalarda sıklıkla kümelenmiş veri yapısı karşımıza çıkabilmektedir. Kümelenmiş verileri diğer verilerden ayıran en önemli özelliği aynı kümeden elde edilen sonuçların birbiriyle ilişkili olmasıdır. Bu korelasyon yapısının göz ardı edilmesi ise istatistiksel çıkarımda yanlılığa neden olabilir. Bu çalışmanın amacı, kümelenmiş veriler için korelasyon yapısını dikkate alan alternatif yöntemleri tanıtmak ve sağlık alanında bir veri üzerinde uygulamasını göstermektir. Böylece kümelenmiş verilere uygulanan standart istatistiksel analiz yöntemlerinin yanlı sonuç verebileceği ve doğru analiz yöntemi ile geçerli bulgular elde edilebileceği örneklenecektir. Materyal ve Metot: Standart ki-kare testi ile önerilen düzeltilmiş testlerin karşılaştırılması ve örneklenmesi amacıyla hipotetik bir sağlık verisi kullanılmıştır. Bu verinin analiz edilmesinde ise standart Pearson ki-kare testi ve kümelenmiş kategorik veriler için önerilen Rosner (1982) düzeltilmiş ki-kare (1), Dallal (1988) düzeltilmiş ki-kare (2). Donner (1989) düzeltilmiş ki-kare (3) ve Rao ve Scott (1992) düzeltilmiş ki-kare (4) testleri kullanılmıştır. Bulgular: Her bir hastanın iki gözü üzerinde yapılan ölçüm sonucunda katarakt varlığı değerlendirilmiştir. Yaş gruplarına göre pozitiflik oranları karşılaştırılmak istenmektedir. Rosner düzeltilmiş ki-kare test istatistiği T=9.04; p=0.010, Dallal düzeltilmiş ki-kare test istatistiği D=8.27; p=0.040, Donner düzeltilmiş ki-kare istatistiği 〖X_A〗^2=9.12; p=0.010 ve Rao ve Scott düzeltilmiş ki-kare test istatistiği (X^2 ) ̃=8.9; p=0.011 olarak elde edilmiştir. Ayrıca standart ki-kare test istatistiği X^2=9.2; p=0.055 olarak bulunmuştur. Sonuç: Kümelenmiş veri yapısını dikkate alan düzeltilmiş test istatistikleri ile H0 hipotezi reddedilirken, standart ki-kare testi ile H0 hipotezi kabul edilmiştir. Veri yapısına uygun olmayan istatistiksel yöntemlerin kullanılması yanlış sonuçlara ulaşılmasına neden olabilir.