YANILTICILARIN ETKİSİNİN ÖNLENMESİ

Yanıltıcıların etkisinin giderilerek, yanılmaların önlenmesi, planlama aşamasında başlar, örneklem seçimi, uygulama ve değerlendirme gibi tüm aşamalarda devam eder. Çünkü araştırmanın tüm aşamalarında yapılacak olan hataların, kendisinin bir hata olması yanında, esas etkileri yanıltıcıların etkisini ortaya çıkararak yanlış sonuçlara varılmasına neden olması yoluyladır. Bu nedenle, araştırmaların tüm aşamalarında hata yapılmasından kaçınılması gerekir. Yanıltıcılar, gerçek, güçlü ilişkilerden daha çok zayıf neden-sonuç ilişkisi olan olaylarda daha önemli bir etkiye sahiptir.

Araştırmalarda, neden-sonuç ilişkisini doğru kurmak ve yanıltıcıların etkilerini en aza indirmek veya gidermek için bazı önlemlere başvurulur. Bunların başlıcaları; yeterli örneklem hacmi ve uygun örnekleme yöntemi, sınırlama, eşleştirme, sınıflandırma ve mültipli variate analizlerdir.

4.1. Örneklem Hacmi ve Yöntemi

Örneklem hacmi küçüldükçe yanıltıcıların etkileri artar. Bu nedenle, araştırmaların yeterli büyüklükteki örneklem üzerinde yürütülmesi, diğer birçok konunun yanında, yanıltıcıların etkilerini azaltmak açısından da son derece önemlidir. Aynı şekilde, bölüm V.1.’de anlatılan tüm örnekleme hataları, bizzat kendilerinin bir hata olması yanında, esas etkilerini yanıltıcıların etkilerini büyüterek yalnış sonuçlara varılması ile gösterirler. gidermede en kestirme ve kesin yol karşılaştırılacak grupların, incelenen faktör dışındaki, tüm özelliklerinin benzerliğini sağlamak, yani doğru örneklem yapmaktır.

4.2. Sınırlama (restriction)

Her biri sonucu ayrı ayrı etkileyen, ancak birlikte bulunduklarında birbirinin sonuca olan etkisini abartan ya da zayıflatan/ gizleyen yanıltıcılar söz konusu olduğunda başvurulan bir yöntemdir. Bu tür yanıltıcının, sadece sonuçla ilişkisi olabileceği gibi hem diğer neden hem de sonuçla da ilişkisi

olabilir. Yöntemin esasını, sonucu/ hastalığı birlikte etkileyen faktörlerin birbirinden ayrı ve tek başına sonuca olan etkisini incelemek oluşturur. Örneğin; yukarda sözü edilen kahve, sigara ve MI ilişkisinde, yalnızca kahve içenlerde (sigara içmeyen kahve içicilerde) ilişkinin test edilmesi, aynı şekilde kahve içmeyen ve yalnızca sigara içenlerde ilişkinin test edilmesi sınırlamaya en tipik örnektir. Tek cinsiyette ilişki bakılması, her ırk için ayrı ayrı, her meslek, yaş grubu için ayrı ayrı ilişki aranması sınırlamanın diğer örnekleridir.

4.3. Sınıflandırma, Tabakalama/ Stratification

Denekleri, yanıltıcı açısından, homojen sınıflara, kategorilere ayırarak değerlendirme yapılması işlemidir. Birbiri için yanıltıcı olabilecek, özelliklerden birisinin dozu/ sınıfı sabit tutularak, diğerinin bu sınıfa doza karşılık gelen kategorileri/ sınıfları yerleştirilir. Sonra her grup için rölatif risk hesaplanır ya da Mandel Hanszel X2 _{testi ile tüm çizelge birlikte analiz edilir.}

Örneğin; MI, sigara ve FE ilişkisinde, fizik egzersiz veya sigara dozu/ miktarı ayrı ayrı sabitlenerek, diğerlerinin bu sabit miktara karşılık gelen kategorileri, sınıfları yazılır. Yani, deneklerden günde 3000 kilo/ kalori enerji harcayanlar (fizik egzersiz sabitleme) kendi içinde, içtikleri sigara miktarı ve MI geçirme geçirmeme durumuna göre listelenir ve analiz edilir. Diğerlerinde ise, günde belli bir miktar sigara içenler (sigara sabitleme) kendi içinde fizik egzersiz düzeylerine göre sınıflanır aynı sınıflarda MI varlığı yokluğu test edilir. Böylece, sabitlenen özelliğin dışındaki özellik/ faktörün doz artışı ile hastalık arasındaki ilişki incelenerek (doz cevap ilişkisi) doğru bir neden sonuç ilişkisi kurulmuş olur. Bu ilişki, sabitlenen faktörün etkisinden arındırılmış olur.

4.4. Eşleştirme/ Matching

Olgu ve kontrol grubundaki denekleri, potansiyel/ olası yanıltıcı açısından olabildiğince ve bire bir benzer hale getirme işlemidir. Olgu ve kontrol grubunda yanıltıcı açısından benzer/ eş olanlar karşı karşıya getirilerek elde edilen her grup için çapraz oran (RR) hesaplanır. Böylece, neden-sonuç ilişkisini diğer faktörün etkisinden arınmış olarak değerlendirme olanağı elde edilir. Bu hesaplama, incelenen faktör dışındaki bazı özellikleri benzer olan ve karşılıklı eşleştirilen olgu ve kontrol grubunu dört gözlü çizelgeye yerleştirilerek yapılır.

Örneğin; sigara ile MI ilişkisini inceleyen bir çalışmada, olgular ile kontrol grubunun sigara ve MI dışındaki bazı özellikleri aynı olanları aşağıdaki çizelgeye yerleştirilir ve çapraz oran/ rölatif risk hesaplanır.

Sigara ve MI Dışındaki Bir Çok Özelliği (Yaş-Cinsiyet-Meslek-Irk)

Aynı Olan/ Eşleştirilen Denekler

İNCELENEN FAKTÖR MI Olguları Kontroller_Sağlamlar TOPLAM

Sigara İçen a b a + b

Sigara İçmeyen c d c + d

TOPLAM a + c b + d a + b + c + d

Sigara İçenlerde MI Sıklığı = a / (a + b)

Sigara İçmeyenlerde MI sıklığı = c / (c + d)

Sonuçta, sigara içenlerde MI sıklığı daha yüksek bulunur ise, sigara ile MI arasında neden sonuç ilişkisi vardır yorumu yapılır.

Eşleştirme, araştırmanın planlama ve analiz aşamasında düşülmesi gereken ve tüm analitik araştırmalar için geçerli bir yöntemdir. Ancak zor, zaman alıcı ve pahalı bir işlemdir. Özellikle büyük hacimli kohort çalışmalarında uygulanması çok zordur. Çünkü; yaş (5 kategori), cinsiyet (2 kategori) ve ırkın (4 kategori) ele alındığı bir çalışmada (5x2x4) 40 kombinasyon ortaya çıkar. Eşleştirme özellik ve kategorileri arttıkça bu sayı büyür. Bunları tek tek çizelgelemek ve hesaplamalarını yapmak çok güçtür. Bilgisayar teknolojisi eşleştirmeyi, büyük hacimli çalışmalar için bile, olanaklı hale getirmiş olmakla birlikte, yine de büyük hacimli çalışmalarda tercih edilen bir yöntem değildir. Bunlarda daha çok sınırlama, sınıflama ve mültivariate analiz yöntemlerine başvurulur. Eşleştirme yöntemine ise, küçük hacimli vaka kontrol çalışmalarında başvurulur. Eşleştirme yöntemi olguların ve kontrollerin bire bir karşılaştırılmasını gerektirdiğinden, yalnızca her iki grubun sayısının eşit olduğu çalışmalarda uygulanabilir.

Vaka kontrol çalışmalarında kontrollerin komşular, akrabalar arasından seçilmesi halinde, çevreden maruz kalınan etkenler, beslenme, sosyal statü, sağlık hizmetlerinden yararlanma ve benzeri yanıltıcıların etkilerini gidermek için, eşleştirmeye başvurulması bir zorunluluktur.

Rölatif Risk = Sigara İçenlerde MI Sıklığı Sigara İçmeyenlerde MI sıklığı

4.5. Çok Değişkenli Analizler

Yanıltıcıları elimine etmekte başvurulan yöntemlerden bir diğeri de çok değişkenli analizlerdir (mültivarite analysis). Bunlardan en çok kullanılanı ise, mültipli lojistik regresyon ve mültipli linear regresyondur. Bu istatistiki yöntemler ile incelenen her bir faktörün sonuç ile olan ilişkisinin kuvveti bulunarak neden sonuç ilişkisi bu bulguların ışığında yorumlanır. Yalnızca değişken niteliğindeki, ölçümle elde edilebilen verilerde uygulanabilen bu hesaplamalar sonunda değişkenlerden/ nedenlerden sonucu en güçlü olarak belirleyen/ etkileyen faktör bulunur.