TESTİN OLGULARI DOĞRU KESTİRME YETENEĞİNİN (Prediktif Değer) İNCELENMESİ

Taramada kullanılan testin bir hastalığın varlığını ya da yokluğunu doğru olarak kestirme yeteneğine sahip olması önemli bir ölçüdür. Pozitif Kestirim Değeri (Pozitif Prediktif Değer):

Test bir bireyi pozitif olarak (hasta) nitelediğinde bireyin gerçekten hasta olma olasılığıdır. Başka bir ifadeyle, testin pozitif olarak nitelediği olgular arasında gerçek pozitiflerin oranıdır.

Yukarıdaki tabloda; a/(a+b) hasta bir bireyin test tarafından hasta olarak saptanma olasılığıdır.

Negatif Kestirim Değeri (Negatif Prediktif Değer):

Test bir bireyi negatif olarak (sağlam) nitelediğinde bireyin gerçekten sağlam olma olasılığıdır. Başka bir ifadeyle, testin negatif olarak nitelediği olgular arasında gerçek negatiflerin oranıdır.

Yukarıdaki tabloda; d/(c+d) sağlam bir bireyin test tarafından sağlam olarak saptanma olasılığıdır.

Bir testin bir hastalığın varlığını ya da yokluğunu doğru olarak saptama yeteneği, testin duyarlılık ve seçiciliği kadar hastalığın toplumdaki prevalans hızına da bağlıdır.

Prevalans hızı yükseldikçe testin hastalığı doğru belirleme olasılığı artar. Toplumda hastalığın prevalans hızı düşükse, çok yüksek düzeyde geçerliliğe sahip bir test bile hastalığı belirlemede düşük bir olasılık değeri verebilir.

GÜVENİLİRLİK (TEKRARLANABİLİRLİK)

Güvenilirlik bir testin aynı bireyde, aynı koşullar altında, her uygulanmasında aynı sonucu verme özelliğidir. Birden çok sayıda uygulamada farklı sonuçlar alınırsa bunun nedenleri incelenmelidir. Farklılığı ortaya çıkaracak temel kaynaklar şunlar olabilir:

Denekten Kaynaklanan Nedenler

Deneğin içinde bulunduğu bazı fiziksel-ruhsal durum farklılıkları, beklenmeyen bazı davranışları, eğitim düzeyi, yaşı ve diğer bireysel özelliklerinden olan farklılık ya da değişiklikler bu farklılığı yaratmış olabilir.

Kullanılan maddelerden, ortamdan, elektrik voltaj düşüklüğü ya da yüksekliğinden, ölçüm aracının bozulmasından, standart olmayan uygulamalardan kaynaklanan nedenler farklılığı ortaya çıkarmış olabilir.

Ölçümcüden Kaynaklanan Nedenler

Ölçümü yapan bireylerin bazı uygulama ve hataları farklılığı ortaya çıkarmış olabilir. Örneğin; ölçümü yapan bireyin içinde bulunduğu fiziksel ve ruhsal durum, yanlış okuma, yanlış işaretleme, yanlış kaydetme, kaydetmeme, atlama, sormama, yan tutma, yorgunluk, dikkatsizlik gibi. Ölçümü yapan bireye verilecek iyi bir eğitim, standart uygulama ve denetim bu farklılıkları ortadan kaldırabilir. TANILAMA TESTLERİ

Tarama testleri sahada kullanılırken, tanılama testleri genellikle klinikte kullanılır. Tanılama testlerinin amacı bazı demografik özellikler ve semptomları kullanarak hastanın muhtemel tanısını koymaya çalışmaktır. Klinikte kesin sonuç veren fakat zaman alıcı ve pahalı yöntemlerle "tanı koymak" yerine daha çabuk ve ucuz bir tanılayıcı testin geliştirilerek kullanılması ve bu test sonucu gerekli görülen olgulara kesin sonuç veren yöntemlerin uygulanması akılcı bir yoldur.

Bir tarama testinde aranan tüm özellikler tanılayıcı testlerde de aranır. Bu özellikler yukarıda kapsamlı biçimde tartışıldığı gibi; tanı testinin de kolay uygulanabilir olması, çabuk sonuç vermesi, ucuz olması ve en önemlisi geçerli ve güvenilir sonuç vermesidir.

Tanılama testleri de uygulamaya sokulmadan önce "geçerlilik" ve "güvenilirlik" yönünden incelenmelidir. Tanı testlerinin geçerlilik ve güvenilirlik incelemesi de tarama testlerindeki gibi yapılır.

21

ÖRNEKLEME

Her araştırmada temel öge,

evreni temsil edebilecek bir örneklem seçmektir.

TANIMLAR

EVREN

Evren, belirli bir özelliği taşıyan bireylerin tümünün oluşturduğu topluluk olarak tanımlanabilir. Örneğin; şeker hastaları, hipertansiyonlu hastalar, Anadolu liselerinin son sınıfında okuyan öğrenciler, herhangi bir il, bu ilin herhangi bir ilçesi ya da köyünde yaşayan bireyler birer evrendir. Evren çok büyük olabileceği gibi çok küçük de olabilir.

Evren terimi ile eş anlamlı olarak "yığın", "kitle", "popülasyon", "univers" ve "toplum" terimleri de kullanılmaktadır.

Evreni incelemek, özellikle evren büyük olduğunda, çoğu kez mümkün değildir. İncelenebilecek olsa bile büyük bir bütçeye, uzun zamana ve çok sayıda personele gereksinim vardır. Ayrıca, toplanan verilerin değerlendirilmesi uzun zaman alacağı için elde edilen bilgilerin güncelliğini kaybetme olasılığı da vardır.

Evreni incelemenin ortaya çıkardığı güçlükler nedeniyle evreni incelemek yerine evrenden seçilecek «örneklem» üzerinde araş- tırma yaparak, belirli bir yanılma olasılığı ile, evren hakkında tahminlerde bulunmaya ve genellemeler yapmaya çalışırız.

Örneklem, evrende ilgilenilen herhangi bir olayı incelemek için evrenden seçilen ve evreni temsil ettiği varsayılan az sayıda birey ya da küçük bir topluluk olarak tanımlanabilir. Bu tanımda, birey kelimesi genel anlamda kullanılmıştır. Birey, kişi olabileceği gibi hayvan, madde, materyal, organizma, gıda maddesi vb. olabilir. Örneklemi evrenden seçme işlemlerine ise «örnekleme» denir. ARAŞTIRMALARDA ÖRNEKLEMİN ÖNEMİ

Örneklem seçilerek yapılan bir araştırmanın evrendeki gerçek durumu ortaya çıkarabilmesi için birincil koşul seçilen örneklemin evreni en iyi biçimde temsil edebilmesidir. Çünkü, örneklemden elde edilen bilgilere dayanılarak evren hakkında tahminler ve genellemeler yapılır.

Evreni temsil etme niteliği olmayan bir örneklemden elde edilecek sonuçlara dayanarak yapılacak tahminlerin ve genellemelerin araştırıcıyı ne denli yanlış yorumlara ve yanlış yollara götüreceğini kestirmek güç değildir.

Kısaca ifade etmek gerekirse, araştırmanın başarısı büyük oranda seçilen örneklemin özelliğine bağlıdır.

Örnekleme bir uzmanlık konusudur. Bilgi, deneyim ve beceri ister. Bu nedenle araştırıcıların, özellikle deneyimsiz araştırıcıların, araştırmaya başlamadan önce örnekleme planını bir biyoistatistik uzmanıyla tartışmaları en uygun yoldur.

Diğer yönden, evreni temsil edebilecek nitelikte bir örneklem seçilebilse bile; deneklerden yanıt almada başarısızlığa uğrama, veri toplamada hata yapma, eksik, yanlış ve yararsız veri derleme, yanlış biyoistatistiksel yöntemler kullanma, yanlış yorumlama gibi hatalar da araştırmanın sonucunu olumsuz yönde etkileyebilir ve

elde edilen bulgular gerçeği yansıtmayabilir. Bu konularda da araştırıcılar gerekli dikkati göstermeli ve gerekli önlemleri almalıdır. ÖRNEKLEMİN EVRENİ TEMSİL NİTELİĞİ

Araştırmalarda temel ilke, temsil niteliğine sahip bir örneklem seçmektir. Bunu sağlayabilmek için araştırıcının evrenin özelliklerini çok iyi bilmesi gerekir. Başka bir deyişle, araştırıcı evrenin özelliklerini ne kadar iyi bilirse seçeceği örneklemin evreni temsil etme olasılığı da o kadar artmış olur. İyi bir örneklem evrene benzer olan örneklemdir. Ne kadar iyi seçilirse seçilsin bir örneklem hiçbir zaman evrenin aynısı olamaz.

Bir örneklemin evreni temsil etme niteliğine sahip olabilmesi için aşağıda verilen özelliklerin tümünü taşıması gerekir:

1. Örneklem büyüklüğü (örneklemdeki birey sayısı) yeterli olmalıdır.

2. Örneklem seçiminde olasılıklı örnekleme yöntemi kullanılmalıdır.

3. Olasılıklı örnekleme yöntemlerinden konuya en uygun olanı kullanılmalıdır.

4. Örneklem seçiminde yan tutulmasını önleyici tüm önlemler alınmalıdır.

5. Örneklem yapı ve özellikler yönünden evrene benzer olmalıdır. Başka bir deyişle, bireylerin evren içindeki tür ve oranları ne ise örneklem içindeki tür ve oranları da buna benzer olmalıdır. Bunu bir örnekle açıklayalım:

Bir bölgede 500 bireyin hipertansiyonlu olduğunu ve bunların bazı özelliklerinin aşağıdaki gibi olduğunu varsayalım:

% 60’ı kadın, % 40’ı erkek,

% 30' u 50 yaştan küçük, % 70’i 50+ yaşta,

% 70’i ilköğretim, % 30’u ise lise ve üstü düzeyde eğitime sahip olsun, ve bu üç özelliğin araştırmada önemli olduğunu varsayalım.

Seçilecek 50 kişilik bir örneklemin bu bölgedeki 500 hipertansiyonlu hastayı en iyi biçimde temsil edebilmesi için örnekleme seçilecek hastaların da;

% 60’ının (30 birey) kadın, % 40’ının (20 birey) erkek, % 30’unun (15 birey) 50 yaştan küçük, % 70’inin (35 birey) 50+ yaşta,

% 70’inin (35 birey) ilköğretim mezunu, % 30’unun (15 birey) lise ve üstü eğitim düzeyine

sahip olması gerekir. ÖRNEKLEM HATASI

Örnekleme yapıldığı (evren incelenmediği) için ortaya çıkan bu hata kaçınılmazdır. Evren incelenirse ortaya çıkmaz. Örnekleme alınan ve alınmayan bireylerin ortaya çıkardığı rastlantıya bağlı toplam hata miktarıdır. Bu miktarı gösteren ölçü «standart hata»dır. Bu hata, örneklem büyüklüğünü (örneklemdeki birey sayısını) artırmakla ya da daha uygun örnekleme yöntemleri kullanmakla azaltılabilir. Standart hata ne kadar küçük olursa örneklemin evren değerlerini daha doğru tahmin etme olasılığı da artar.