Uyum çalışmalarında örneklem büyüklüğünün belirlenmesi

Abstract

Amaç: Klinik araştırmalarda metot karşılaştırması çalışmalarına

başlamadan önce tüm araştırmacıların problem yaşadığı şey ne

kadar örneklem büyüklüğü ile çalışılmasıdır. Bu çalışmanın amacı,

değerlendiriciler / yöntemler arasındaki uyumun belirlenmesinde

kullanılan uyum istatistikleri için örneklem büyüklüğünün

hesaplanma adımlarını tanımlamak, klinik çalışmalar için

araştırmacılara araştırmaya başlamadan önce gerekli olan

minimum örneklem sayılarına ait pratik tablolar sunmaktır.

Gereçler ve Yöntemler: Bu çalışmada, populasyona ait

bir bilgi olmadığı durumda ve değerlendiriciler arası uyum

bilindiğinde örneklem büyüklüğünün hesaplama adımları

verilmiştir. Cohen Kappa ve Sınıf içi korelasyon katsayısı için

tablolar oluşturulmuştur. Ayrıca Gwet tarafından tüm uyum

istatistikleri için kullanılabilecek ortak bir formülasyondan

yararlanılarak da örneklem büyüklüğü hesaplama adımları verilmiş

ve pratik tablolar sunulmuştur.

Bulgular: Tablolar incelendiğinde, önem seviyesi ve testin

gücü ne olursa olsun iki değerlendirici arasındaki uyumsuzluğun

oranı 0.50’ye kadar artış gösterirken örneklem büyüklüğü de

artmakta, 0.50’den 1’e doğru artış gösterirken simetrik olarak bir

azalış göstermektedir. Bunun yanı sıra, değerlendiriciler arasındaki

uyum değeri arttıkça testin gücü ve önem seviyesi ne olursa olsun

doğru orantılı olarak çalışmaya dahil edilecek olan örneklem sayısı

da azalmaktadır.

Sonuç: Bir araştırma çalışmasının başlangıcında, çalışmanın

tasarımına ve sonuç değişkeninin durumuna uygun olan yeterli

minimum örneklem sayısının doğru olarak belirlenmesi ile,

çalışma sonuçlarının güvenilirliği sağlanmış olmasının yanında,

örneklem israfının da önüne geçilmiş olacaktır.

Keywords

• Metot karşılaştırması,Değerlendiriciler arası uyum,Örneklem büyüklüğü

Determining the sample size in agreement studies

Abstract

Objective: Before beginning method comparison studies in

clinical researches, all the researchers share a common problem.

That is: how to determine the sample size. The aim of this study

is to identify the sample size calculation steps for the consistency

statistics used in the identification of the agreement between

the raters/methods; and to present practical tables belonging to

the minimum sample numbers required, before researchers start

clinical trials.

Materials and Methods: In this study, the steps of sample

size calculation have been given for cases where there is no

information on neither the population nor the consistency among

the raters. Tables have been formed for Cohen Kappa and Intraclass

correlation coefficient. Besides, other steps of sample number

calculation have been given by utilizing a common formulation

used for all consistency statistics by Gwet and practical tables have

been presented.

Results: When the tables are studied, no matter what the

importance level and the test power is, the sample number

increases while inconsistency rate between the two raters increases

up to 0.50; and the sample number shows a symmetrical decrease

while inconsistency rate between the two raters shows an increase

from 0.50 through 1. Moreover, as the consistency value between

the raters rise, no matter what the test power and the importance

level is, the sample size to be included in the study decreases in

direct proportion.

Conclusion: Before beginning a research study, with the exact

determination of the minimum number of samples enough for

the design of the study and the state of the final variable, besides

proving reliability of the results of the study, sampling waste will

also be prevented.

Keywords

• Method comparison,Agreement between the raters,Sample size

References

1. Kanık EA, Erdoğan S. Değerlendiriciler arası uyumun saptanması. Mersin Univ Tıp Fak Derg 2004; 5: 430-7.
2. Özdamar K. . Modern bilimsel araştırma yöntemleri. Eskişehir: Kaan Kitabevi, 2003.
3. Süt N. Klinik araştırmalarda örneklem sayısının belirlenmesi ve güç (power) analizi. RAED Dergisi 2011; 3: 29-33.doi: 10.2399/raed.11.005
4. Gwet K. Kappa Statistics is not satisfactory for assessing the extent of agreement between raters. Series: Statistical Methods Inter-Rater Reliability Assessment 2002; 1: 1-5.
5. Machin D, Tan S B, Champbell MJ, (editors). Sample size tables for clinical studies. Singapore: BMC Books, 2009
6. Gwet KL. Computing inter-rater reliability and its variance in the presence of high agreement. Br J Mathem Stat Psychol 2008; 61: 29-48. doi:10.1348/000711006X126600
7. Viera AJ. Garrett JM. Understanding interobserver agreement: the kappa statistics. Fam Med 2005; 37: 360-3.
8. Kanık EA, Erdoğan S, Orekici Temel G. İki sonuçlu tanı testlerinde iki hekim arasındaki uyum istatistiklerinin prevelanstan etkilenme durumları. İnönü Üniversitesi Tıp Fakültesi Dergisi 2012; 19: 153-8. doi: 10.7247/jiumf.19.3.5

9. Fleiss JL, Shrout PE. Intraclass correlation: uses in assessing rater reliability. Psychological Bulletin 1979; 86:420-8.
10. Alpar R. Spor, sağlık ve eğitim bilimlerinden uygulamalı istatistik ve geçerlik-güvenirlik. Ankara: Detay Yayıncılık, 2012.
11. Erdoğan S, Kanık EA. Rasgele ve sistematik hataların sınıf içi ve uyum korelasyon katsayıları ve bland ve altman yöntemi üzerine etkileri: bir simülasyon çalışması. VIII. Ulusal Biyoistatistik Kongresi; 20-22 Eylül 2005; Bursa. Bursa: Uludağ Üniversitesi; 2005.
12. Bonnett DG. Sample size requirements for estimating intraclasss correlations with desired precision. Stat Med 2002; 21: 1331-5. doi: 10.1002/sim.1108
13. Haley DT, Thomas P, Petre M, Roeck AD. Using a new interrater reliability statistics. Technl Rep 2008; 15: 14-23.
14. Kanık EA, Orekici Temel G, Erdoğan S, Ersöz Kaya I. Comparison of agreement statistics in case of multipleraters and diagnostic test being categorical: a simulation study. J Turgut Ozal Med Cent 2012;19: 220-7. doi:10.7247/ jtomc.19.4.4
15. Gwet KL. Handbook of inter-rater reliability. USA: Advanced Analytics, LLC, 2014.
16. Gwet KL. Variance estimation of nominal-scale inter-rater reliability with random selection of raters. Pyschometrica 2008;73:407-30. doi: 10.1007/S11336-007-9054-8