GÖZLEME DAYALI ÇALIŞMALARDA PROPENSİTY SKOR VE BİR UYGULAMA
Öz
Gözleme dayalı olarak yapılan çalışmalarda birimlerin deney ve kontrol gruplarına atanması sırasında araştırmacının kontrolü yoktur. Bu durum, birimlerin hem demografik özellikleri hem de ortak değişkenleri bakımından birbirlerinden farklılık göstermesine, dolayısı ile yapılacak olan tahminlerin hatalı olmasına neden olacaktır. İşleyim etkisinin gözlenen ortak değişkenlere göre koşullu olasılığı olarak ifade edilen Propensity Skor, iki gruptaki birimleri, kullanılan değişkenler bakımından dengeleyerek hatanın azalmasını sağlamaktadır. Yapılan çalışmaya, denizcilik sektörü gemi inşaat ve bakımında faaliyet gösteren KOBİ’ler dahil edilerek ISO 9001:2000 KYS belgesi sahipliğinin memnuniyet, aidiyet ve kobi çalışanlarının sorunları üzerinde istatistiksel olarak anlamlı bir farklılık gösterip göstermediği test edilmiştir. Aynı sermaye büyüklüğüne ve aynı sayıda iş gören sayısına sahip ISO 9001:2000 KYS belgesine sahip olan ve olmayan KOBİ’ler uygulama konusu olarak tercih edilmiştir. Yapılan analizler sonucunda propensity skorların sapmaları azaltarak sonuçları daha anlamlı hale getirdiği görülmüştür. Propensity Eşleştirmesi yapmadan önce ISO 9001:2000 KYS belgesi sahibi olan ve olmayan KOBİ çalışanları arasında “Memnuniyet”, “KOBİ Çalışanlarının Sorunları” açısından anlamlı bir farklılık çıkarken, “Aidiyet” açısından anlamlı bir farklılık çıkmamıştır. Propensity Eşleştirmesi yapıldıktan sonra ise yukarıda ifade edilen İki ayrı KOBİ çalışanları arasında “Memnuniyet”, “KOBİ Çalışanlarının Sorunları” ve “Aidiyet” açısından farklılıkların anlamlı olarak ortaya çıktığı görülmüştür. Çalışma sonucuna göre özellikle Tıp alanında yoğun olarak kullanılan Propensity Skorların Sosyal Bilimlerde de güvenle kullanılabileceğinin belirtilmesi yerinde olacaktır.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Altunok, E. Ç. (2005). “Gözleme Dayalı Çalışmalarda Propensity Skor ve Tıp Bilimlerinde Bir Uygulama” Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bil. Ens. (Yayınlanmamış Y.Lisans Tezi), İstanbul.
- Bewick, V., Liz C. ve Jonathan B. (2005). “Statistics Review 14:Logistic Regression”, Critical Care, 112-118.
- Bircan, H. (2004). “Lojistik Regresyon Analizi: Tıp Verileri Üzerine Bir Uygulama”, Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 185-208.
- Carey, G. M. H. (2006). Effectiveness of Physical Therapay fort he Management of Cronic Spine Disorders: A Propensity Score Approach, Research Report, Pysical Therap
- Cohen J. (2003). Applied Regression-Correlation Analysis for the Behavioral Sciences, Mahwah, NJ, USA: Lawrence Erlbaum Associates
- Cochran, W.G. (1965). “ The Planning of Observational Studies of Human Populations”, Journal of the Royal Statistical Society, 234-254.
- Cochran, W.G. (1968). “The Effectiveness of Adjustment by Subclassification in Removing Bias in Observational Studies”, Biometrics, 295-313.
- Çolak, C. vd, (2005). “Radial Arterde Ateroskleroz’un Tahmini ve Elde eden Risk Faktörler”,Uludağ Üniversitesi Tıp Fakültesi Dergisi,2005,147-151.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
-
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yazarlar
Aysen Şimşek Kandemir
*
Türkiye
Yayımlanma Tarihi
27 Aralık 2018
Gönderilme Tarihi
4 Mayıs 2018
Kabul Tarihi
9 Ekim 2018
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2018 Cilt: 20 Sayı: 2