Derleme
PDF Mendeley EndNote BibTex Kaynak Göster

Çok Değişkenli İstatistiksel Analizler İçin Örneklem Büyüklüğü

Yıl 2022, Cilt 25, Sayı 2, 111 - 116, 30.06.2022

Öz

İstatistiksel tekniklerin çoğu örneklem büyüklüğüne duyarlı olduğu için veri analizinde örneklem büyüklüğü önemli bir yere sahiptir. Çok değişkenli analizlerde örneklem büyüklüğü için esnek bir yaklaşım söz konusu olmasına rağmen yine de araştırıcılar için örneklem büyüklüğünü doğru olarak belirlemek önemli bir problemdir. Çok değişkenli istatistik teknikler başta sağlık bilimleri olmak üzere, biyoloji, ekonomi, eğitim ve mühendislik olmak üzere birçok bilim alanında kullanılmaktadır. Bu derlemede özellikle sağlık bilimleri alanından örneklerle Çok Değişkenli Varyans Analizi (MANOVA), Çok Değişkenli Regresyon Analizi, Çok Değişkenli Lojistik Regresyon Analizi, Faktör Analizi, Temel Bileşenler Analizi, Yapısal Eşitlik Modeli, Kümeleme Analizi, Ayırma Analizi, Setler Arası Korelasyon Analizi, Çok Boyutlu Ölçekleme Analizi ve Bitişiklik Analizi ve teknikleri ele alınmıştır. Her bir analiz tekniği için gerekli örneklem büyüklüğü ölçütleri sunulmuştur.

Kaynakça

  • 1. Özdamar K. Paket Programlar ile İstatistiksel Veri Analizi Çok Değişkenli Analizler 2. Kaan Kitabevi. 1999:137-496.
  • 2. Yıldız N, Bircan H, Akbulut Ö. Araştırma ve Deneme Metotları (Problemler ve Çözümleri). Atatürk Üniversitesi; 2012:33-34.
  • 3. Baydemir M. Bilimsel araştırmalarda i̇statistiğin ve doğru yöntem seçimlerinin önemi. Bitlis Eren Univ Sosyal Bilimler Derg. 2021;10(1):29-34.
  • 4. Riley RD, Snell KIE, Ensor J, et al. Minimum sample size for developing a multivariable prediction model: Part II - binary and time-to-event outcomes. Stat Med. 2019;38(7):1276-1296. [CrossRef]
  • 5. Çapık C. İstatistiksel güç analizi ve hemşirelik araştırmalarında kullanımı: Temel bilgiler. Anadolu Hemşirelik Sağlık Bilimleri Derg. 2014;17(4):268-274.
  • 6. Sümbüloğlu V, Sümbüloğlu K. Klinik ve Saha Araştırmalarında Örnekleme Yöntemleri ve Örneklem Büyüklüğü. Alf Ofset Matbaacılık; 2005.
  • 7. Kumcağız H, Aydın Avcı İ, Caner Ş. Yaşam doyumu, postpartum depresyon ve özkıyım olasılığı arasındaki ilişki. Anadolu Hemşirelik Sağlık Bilimleri Derg. 2018;17(3):1-9.
  • 8. Dündar T, Özsoy S, Toptaş B, Aksu H. Hemşirelikte mesleki değerler ve etkileyen faktörler. Ege Univ Hemşirelik Derg. 2019;35(1):11-19.
  • 9. Özkan S, Yılmaz E. Öğrenci hemşirelerin genel sağlık düzeyi, stresle baş etme yöntemleri ve etkileyen faktörler. Ege Univ Hemşirelik Yüksek Okulu Derg. 2010;26(2):67-82.
  • 10. Taşhan ST, Sever D. Stria gravidarum ve i̇lişkili faktörler. Anadolu Hemşirelik Sağlık Bilimleri Derg. 2012;15(1):33-39.
  • 11. Çobanoğlu A, Alkanat HÖ. Hastanede yatan hastaların akılcı i̇laç kullanımına yönelik bilgi ve davranışlarının i̇ncelenmesi. Anadolu Hemşirelik Sağlık Bilimleri Derg. 2019;22(1):33-40.
  • 12. KeskinG, YıldırımGÖ. Hemşirelerin kişisel değerlerinin i̇ş doyumlarının i̇ncelenmesi. Ege Univ Hemşirelik Yüksek Okulu Derg. 2006;22(1):119-132.
  • 13. Çapık C. Geçerlik ve güvenirlik çalışmalarında doğrulayıcı faktör analizinin kullanımı. Anadolu Hemşirelik Sağlık Bilimleri Derg. 2014;17(3):196-205.
  • 14. Manly BFJ. Multivariete Statistical Methods. Chapman and Hall; 1994.
  • 15. Alpar R. Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemlere Giriş. Bağırgan Yayınevi. 1997.
  • 16. Richarme M. Eleven Multivariate Analysis Techniques; 2002. Available at: https://decisionanalyst.com/media/downloads/Multiv ariateAnalysisTechniques. (Access Date: 02.03.2021).
  • 17. Siddiqui K. Heuristics for sample size determination in multivariate statistical techniques. World Appl Sci J. 2013;27(2):285-287.
  • 18. Rababah JA, Al-Hammouri MM, Drew BL, Aldalaykeh M. Health literacy: Exploring disparities among college students. BMC Public Health. 2019;19(1):1401. [CrossRef]
  • 19. Yıldız N, Bircan H. Araştırma ve Deneme Metotları. Atatürk Üniversitesi; 2010.
  • 20. Özçomak MS, Çebi K. İstatistiksel güç analizi, Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi üzerine bir uygulama. Atatürk Univ İktisadi İdari Bilimler Derg. 2017;31(2):413-431.
  • 21. G*Power Manual. 2017. Available at: https://www.psychologie.hhu. deMathematisch-NaturwissenschaftlicheFakultaet/Psychologie/ AAP/gpower. (Access Date: 01.02.2021).
  • 22. Green SB. How many subjects does it take do to a regression analysis. Multivariate Behav Res. 1991;26(3):499-510. [CrossRef]
  • 23. Brooks GP, Barcikowsky RS. A new sample size formula for regression. Annual Meeting of American Edicational Research Association. New Orleans LA; 1994.
  • 24. Ertürk C, Özmen D. Hemşirelerin profesyonel tutumlarını yordayan değişkenlerin belirlenmesi. Dokuz Eylül Univ Hemşirelik Fak Electron Derg. 2018;11(3):191-199.
  • 25. Child D. The Essentials of Factor Analysis. Continuum; 2006.
  • 26. Doğan N, Başokçu T. İstatistik tutum ölçeği i̇çin uygulanan faktör analizi ve aşamalı kümeleme analizi sonuçlarının karşılaştırılması. Eğitimde Psikol Ölçme Değerlendirme Derg. 2010;1(2):65-71.
  • 27. Kline P. An Easy Guide to Factor Analysis. Routledge; 1994.
  • 28. Büyüköztürk Ş. Faktör analizi: Temel kavramlar ve ölçek geliştirmede kullanımı. Kuram Uygulamada Eğitim Yönetimi Derg. 2002;32:470-483.
  • 29. Thompson B. Exploratory and Confirmatory Factor Analysis: Understanding Concepts and Applications. American Psychological Association; 2004.
  • 30. Orçan F. Açımlayıcı ve doğrulayıcı faktör analizi: İlk hangisi kullanılmalı? Eğitimde Psikol Ölçme Değerlendirme Derg. 2018;9(4):413-421.
  • 31. Tavşancıl E. Tutumların Ölçülmesi ve SPPS ile Veri Analizi. Nobel Kitap; 2005:230.
  • 32. Atakan C, Karabulut İ. Derinliğe dayalı diskriminasyon. S Ü Fen Edebiyat Fakültesi Fen Dergisi. 2003;22:53-63.
  • 33. Çamdeviren H. Lojistik Regresyon ve Diskriminant Analizi. Doktora Tezi. Ankara Üniversitesi; 2000:89-91.
  • 34. Zavorka S, Perrett JJ. Minimum sample size considerations for twogroup linear and quadratic discriminant analysis with rare populations. Communications in Statistics - Simulation and Computation 2014;43(7):1726–1739.
  • 35. Çokluk Ö, Şekercioğlu G, Büyüköztürk Ş. Sosyal Bilimler İçin Çok Değişkenli İstatistik SPSS ve LISREL Uygulamaları. 2. Baskı. Pegem Akademi Yayıncılık; 2012.
  • 36. Kalaycı Ş. SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri. Asil Yayın Dağıtım; 2010.
  • 37. Mead A. Review of the development of multidimensional scaling methods. Statistician. 1992;41(1):27-39. [CrossRef]
  • 38. Çelik S. Çok boyutlu ölçekleme analizi ile hayvancılık açısından Türkiye’de i̇llerin sınıflandırılması. Erciyes Univ Fen Bilimleri Enstitüsü Derg. 2015;31(4):1-6.
  • 39. Gürçaylılar Yenidoğan T. Pazarlama araştırmalarında çok boyutlu ölçekleme analizi: Üniversite öğrencilerinin marka algısı üzerine bir araştırma. Akdeniz İİBF Dergisi. 2008;08(15):138-169.
  • 40. Turanlı M, Taşpınar Cengiz D, Işık M. Konjoint analizi ile gazete tercihlerini etkileyen faktörlerin belirlenmesi. Istanb Univ Ekonometri İstatistik Derg. 2013;19:1-26.
  • 41. Acar E, Sönmez H. Konjoint analizi ve genç kadın tüketicilerin hazır giyim mağaza tercihlerini etkileyen unsurların i̇ncelenmesi. Akad Sosyal Araştırmalar Derg. 2015;3(12):278-295.
  • 42. Akaah IP, Korgaonkar PK. A conjoint investigation of the relative importance of risk relievers in direct marketing. J Advertising Res. 1988;28(4):38-44.

Multivariate Statistical Analysis and Required Sample Size

Yıl 2022, Cilt 25, Sayı 2, 111 - 116, 30.06.2022

Öz

Since most statistical techniques are sensitive to sample size, sample size has an important place in data analysis. There is a flexible approach for sample size in multivariate analysis; however, determining the sample size correctly is an important problem for researchers. Multivariate statistical techniques are used in many scientific fields, especially health sciences, biology, economics, education, and engineering. In this review, multivariate analysis of variance, multivariate regression analysis, multivariate logistic regression analysis, factor analysis, principal component analysis, structural equation modeling, cluster analysis, discriminant analysis, canonical correlation analysis, multidimensional scaling analysis, and conjoint analysis and techniques are discussed. The necessary sample size criteria for each analysis technique are presented.

Kaynakça

  • 1. Özdamar K. Paket Programlar ile İstatistiksel Veri Analizi Çok Değişkenli Analizler 2. Kaan Kitabevi. 1999:137-496.
  • 2. Yıldız N, Bircan H, Akbulut Ö. Araştırma ve Deneme Metotları (Problemler ve Çözümleri). Atatürk Üniversitesi; 2012:33-34.
  • 3. Baydemir M. Bilimsel araştırmalarda i̇statistiğin ve doğru yöntem seçimlerinin önemi. Bitlis Eren Univ Sosyal Bilimler Derg. 2021;10(1):29-34.
  • 4. Riley RD, Snell KIE, Ensor J, et al. Minimum sample size for developing a multivariable prediction model: Part II - binary and time-to-event outcomes. Stat Med. 2019;38(7):1276-1296. [CrossRef]
  • 5. Çapık C. İstatistiksel güç analizi ve hemşirelik araştırmalarında kullanımı: Temel bilgiler. Anadolu Hemşirelik Sağlık Bilimleri Derg. 2014;17(4):268-274.
  • 6. Sümbüloğlu V, Sümbüloğlu K. Klinik ve Saha Araştırmalarında Örnekleme Yöntemleri ve Örneklem Büyüklüğü. Alf Ofset Matbaacılık; 2005.
  • 7. Kumcağız H, Aydın Avcı İ, Caner Ş. Yaşam doyumu, postpartum depresyon ve özkıyım olasılığı arasındaki ilişki. Anadolu Hemşirelik Sağlık Bilimleri Derg. 2018;17(3):1-9.
  • 8. Dündar T, Özsoy S, Toptaş B, Aksu H. Hemşirelikte mesleki değerler ve etkileyen faktörler. Ege Univ Hemşirelik Derg. 2019;35(1):11-19.
  • 9. Özkan S, Yılmaz E. Öğrenci hemşirelerin genel sağlık düzeyi, stresle baş etme yöntemleri ve etkileyen faktörler. Ege Univ Hemşirelik Yüksek Okulu Derg. 2010;26(2):67-82.
  • 10. Taşhan ST, Sever D. Stria gravidarum ve i̇lişkili faktörler. Anadolu Hemşirelik Sağlık Bilimleri Derg. 2012;15(1):33-39.
  • 11. Çobanoğlu A, Alkanat HÖ. Hastanede yatan hastaların akılcı i̇laç kullanımına yönelik bilgi ve davranışlarının i̇ncelenmesi. Anadolu Hemşirelik Sağlık Bilimleri Derg. 2019;22(1):33-40.
  • 12. KeskinG, YıldırımGÖ. Hemşirelerin kişisel değerlerinin i̇ş doyumlarının i̇ncelenmesi. Ege Univ Hemşirelik Yüksek Okulu Derg. 2006;22(1):119-132.
  • 13. Çapık C. Geçerlik ve güvenirlik çalışmalarında doğrulayıcı faktör analizinin kullanımı. Anadolu Hemşirelik Sağlık Bilimleri Derg. 2014;17(3):196-205.
  • 14. Manly BFJ. Multivariete Statistical Methods. Chapman and Hall; 1994.
  • 15. Alpar R. Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemlere Giriş. Bağırgan Yayınevi. 1997.
  • 16. Richarme M. Eleven Multivariate Analysis Techniques; 2002. Available at: https://decisionanalyst.com/media/downloads/Multiv ariateAnalysisTechniques. (Access Date: 02.03.2021).
  • 17. Siddiqui K. Heuristics for sample size determination in multivariate statistical techniques. World Appl Sci J. 2013;27(2):285-287.
  • 18. Rababah JA, Al-Hammouri MM, Drew BL, Aldalaykeh M. Health literacy: Exploring disparities among college students. BMC Public Health. 2019;19(1):1401. [CrossRef]
  • 19. Yıldız N, Bircan H. Araştırma ve Deneme Metotları. Atatürk Üniversitesi; 2010.
  • 20. Özçomak MS, Çebi K. İstatistiksel güç analizi, Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi üzerine bir uygulama. Atatürk Univ İktisadi İdari Bilimler Derg. 2017;31(2):413-431.
  • 21. G*Power Manual. 2017. Available at: https://www.psychologie.hhu. deMathematisch-NaturwissenschaftlicheFakultaet/Psychologie/ AAP/gpower. (Access Date: 01.02.2021).
  • 22. Green SB. How many subjects does it take do to a regression analysis. Multivariate Behav Res. 1991;26(3):499-510. [CrossRef]
  • 23. Brooks GP, Barcikowsky RS. A new sample size formula for regression. Annual Meeting of American Edicational Research Association. New Orleans LA; 1994.
  • 24. Ertürk C, Özmen D. Hemşirelerin profesyonel tutumlarını yordayan değişkenlerin belirlenmesi. Dokuz Eylül Univ Hemşirelik Fak Electron Derg. 2018;11(3):191-199.
  • 25. Child D. The Essentials of Factor Analysis. Continuum; 2006.
  • 26. Doğan N, Başokçu T. İstatistik tutum ölçeği i̇çin uygulanan faktör analizi ve aşamalı kümeleme analizi sonuçlarının karşılaştırılması. Eğitimde Psikol Ölçme Değerlendirme Derg. 2010;1(2):65-71.
  • 27. Kline P. An Easy Guide to Factor Analysis. Routledge; 1994.
  • 28. Büyüköztürk Ş. Faktör analizi: Temel kavramlar ve ölçek geliştirmede kullanımı. Kuram Uygulamada Eğitim Yönetimi Derg. 2002;32:470-483.
  • 29. Thompson B. Exploratory and Confirmatory Factor Analysis: Understanding Concepts and Applications. American Psychological Association; 2004.
  • 30. Orçan F. Açımlayıcı ve doğrulayıcı faktör analizi: İlk hangisi kullanılmalı? Eğitimde Psikol Ölçme Değerlendirme Derg. 2018;9(4):413-421.
  • 31. Tavşancıl E. Tutumların Ölçülmesi ve SPPS ile Veri Analizi. Nobel Kitap; 2005:230.
  • 32. Atakan C, Karabulut İ. Derinliğe dayalı diskriminasyon. S Ü Fen Edebiyat Fakültesi Fen Dergisi. 2003;22:53-63.
  • 33. Çamdeviren H. Lojistik Regresyon ve Diskriminant Analizi. Doktora Tezi. Ankara Üniversitesi; 2000:89-91.
  • 34. Zavorka S, Perrett JJ. Minimum sample size considerations for twogroup linear and quadratic discriminant analysis with rare populations. Communications in Statistics - Simulation and Computation 2014;43(7):1726–1739.
  • 35. Çokluk Ö, Şekercioğlu G, Büyüköztürk Ş. Sosyal Bilimler İçin Çok Değişkenli İstatistik SPSS ve LISREL Uygulamaları. 2. Baskı. Pegem Akademi Yayıncılık; 2012.
  • 36. Kalaycı Ş. SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri. Asil Yayın Dağıtım; 2010.
  • 37. Mead A. Review of the development of multidimensional scaling methods. Statistician. 1992;41(1):27-39. [CrossRef]
  • 38. Çelik S. Çok boyutlu ölçekleme analizi ile hayvancılık açısından Türkiye’de i̇llerin sınıflandırılması. Erciyes Univ Fen Bilimleri Enstitüsü Derg. 2015;31(4):1-6.
  • 39. Gürçaylılar Yenidoğan T. Pazarlama araştırmalarında çok boyutlu ölçekleme analizi: Üniversite öğrencilerinin marka algısı üzerine bir araştırma. Akdeniz İİBF Dergisi. 2008;08(15):138-169.
  • 40. Turanlı M, Taşpınar Cengiz D, Işık M. Konjoint analizi ile gazete tercihlerini etkileyen faktörlerin belirlenmesi. Istanb Univ Ekonometri İstatistik Derg. 2013;19:1-26.
  • 41. Acar E, Sönmez H. Konjoint analizi ve genç kadın tüketicilerin hazır giyim mağaza tercihlerini etkileyen unsurların i̇ncelenmesi. Akad Sosyal Araştırmalar Derg. 2015;3(12):278-295.
  • 42. Akaah IP, Korgaonkar PK. A conjoint investigation of the relative importance of risk relievers in direct marketing. J Advertising Res. 1988;28(4):38-44.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Sağlık Bilimleri ve Hizmetleri, Hemşirelik
Bölüm Derlemeler
Yazarlar

Ömer AKBULUT Bu kişi benim (Sorumlu Yazar)
GİRESUN ÜNİVERSİTESİ, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, BİYOSÜREÇ MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI (DİSİPLİNLERARASI), BİYOSÜREÇ MÜHENDİSLİĞİ (YL) (TEZLİ)
0000-0002-8860-3513
Türkiye


Cantürk ÇAPIK Bu kişi benim
ATATÜRK ÜNİVERSİTESİ, HEMŞİRELİK FAKÜLTESİ, HEMŞİRELİK BÖLÜMÜ, HALK SAĞLIĞI HEMŞİRELİĞİ ANABİLİM DALI
0000-0002-2020-6239
Türkiye

Yayımlanma Tarihi 30 Haziran 2022
Yayınlandığı Sayı Yıl 2022, Cilt 25, Sayı 2

Kaynak Göster

AMA Akbulut Ö. , Çapık C. Çok Değişkenli İstatistiksel Analizler İçin Örneklem Büyüklüğü. Journal of Nursology. 2022; 25(2): 111-116.