BİR HEMŞİRELİK DERGİSİNDE YAYINLANAN MAKALELERDE İSTATİSTİKSEL GÜÇLERİN İNCELENMESİ

Amaç: Bir araştırmaya başlarken, yeterli örneklem sayısını hesaplamak gerekir. Örneklem sayısını hesaplamanın yollarından birisi de güç analizi yapmaktır. Bu çalışmanın amacı bir hemşirelik dergisinde 2009 – 2011 yılları arasında yayınlanmış olan makalelerde kullanılan istatistiksel karşılaştırmaların güç analizini yapmak ve sonuçlarını sunmaktır. Yöntem: Tanımlayıcı türde yapılan bu çalışmada 61 araştırma makalesi incelenmiş, bu makalelerde kullanılan 725 istatistiksel testin güç analizi yapılmıştır. Güç analizleri Cohen tarafından bildirilen düşük, orta ve yüksek etki büyüklüğüne göre incelenmiş ve her test için üç farklı sonuç verilmiştir. Güç analizi yapabilmek için incelenen makalelerde kullanılan istatistiksel testleri, ortalamaları, standart sapmaları, çalışmaya alınan örneklem sayılarını ve diğer bilgileri not edebilmek için bir “yayın tanıtım formu” kullanılmıştır. Bu form araştırmacı tarafından oluşturulmuştur. İstatistiksel çözümlemede SPSS 17.0 paket programları kullanılmıştır. Bulgular: İncelenen makaleler içinde sadece bir araştırmanın istatistiksel gücü hesaplanarak metin içinde verilmiştir. Makalelerde kullanılan parametrik testlerin güçleri, non-parametrik testlerin güçlerinden daha yüksektir. Orta etki büyüklüğünde testlerin %46.4’ünün, yüksek etki büyüklüğünde ise %88.7’sinin istatistiksel gücü 0.80 ve üzerindedir. Sonuç: Çalışmanın sonuçlarına göre hemşirelik araştırmalarında güç analizi yaparak örneklem sayısını belirlemek yaygın değildir. İncelenen çalışmaların bir kısmının istenilen güce ulaşması için daha fazla örnekleme ihtiyacı vardır. Bu nedenle hemşire akademisyenlere araştırmalarına başlamadan önce istatistiksel güç hesaplayarak örneklem büyüklüğünü belirlemeleri önerilmektedir.

Anahtar Kelimeler:

Hemşirelik, güç analizi, örneklem sayısı

Examination of Statistical Powers in Articles Published in A Nursing Journal Purpose: It is required to calculate sufficient number of samples while commencing a study. One of ways of calculating number of samples is to perform power analysis. The purpose of this study is to conduct the power analysis of statistical comparisons used in articles published in a nursing journal between 2009-2011 and present the results descriptively. Method: This descriptive study examined 61 research articles. Power analysis of 725 statistical tests used in these articles was performed. Power analyses were examined by Cohen according to low, moderate and high effect size and three different results were given for each test. In order to conduct the power analysis, a “publication description form”, was used to note statistical tests used in the articles, means, standard deviations, number of samples and other information. SPSS 17.0 software programs were used to perform the statistical analysis. Results: Among the articles examined, the statistical power of only one research was calculated and presented in the text. Powers of parametric tests used in articles are higher compared to non-parametric tests. The statistical powers of 46.4% of tests at moderate-effect size and 88.7% of tests at high-effect size are 0.80 and above. Conclusion: According to results of the study, it is not common in nursing studies to determine the number of samples by conducting power analysis. A greater number of samples is required for some of studies examined to reach the intended power. Thus, it is suggested for nurse academicians to determine the sample size by calculating the statistical power before the study.

Keywords:

Nursing; power analysis; number of samples.,

PDF

___

Brock JKU. The Power of International Business Research. JIBS 2003; 34: 90-9.

Cohen J. Statistical power analysis for the Behavioral Sciences. New Jersey: Lawrence Erlbaum Associates, Inc.; 1988. p.20-7.

Coolican H. Research Methods and Statistics in Psychology. New York: Routledge; 2013, p.338-41.

Demirel N, Gürler S. Klinik çalışmalarda örneklem genişliğinin belirlenmesine pratik yaklaşımlar. Kafkas Univ Vet Fak Derg 2010; 16 (2): 205-11.

Dorey F. Statistics in brief: Statistical power: what is it and when should it be used?. CORR 2011; 469 (2): 619Gaskin CJ, Happell B. Power of mental health nursing research: A statistical analysis of studies in the International Journal of Mental Health Nursing.

Int J Ment Health Nurs 2013; 22 (1): 69-75.

Gravetter VJ, Wallnau LB. Statistics for the behavioral sciences. Belmont: Wadsword Cengace Learning, 2009, p.265.

Healey JF. Statistics: A Tool for Social Research. Belmont: Wadsword Cengace Learning; 2009, p.156

Kalaycı Ş. SPSS uygulamalı çok değişkenli istatistik teknikleri. Ankara: Asil Yayınevi; 2010,p.320-50.

Lan L, Lian Z. Application of Statistical Power Analysis - How to Determine the Right Sample Size in Human Health, Confort and Productivity Research. Building and Environment 2010; 45: 1202-13.

Murphy KR, Myors B. Satistical power analysis, a simple and general model for traditional and modern hypothesis test. London, Lawrence Erlbaum Associates, 2004, p.418-22.

Olinsky A, Schumacher P, Quinn J. The importance of teaching power in statistical hypothesis testing. IJMTL 2012; Dec:387-404.

Okumura Y, Sakamoto S. Statistical power and effect sizes of depression research in Japan. Psychiatry Clin Neurosci 2011; 65 (4): 356-64.

Prajapati B, Dunne M, Armstrong R. Sample size estimation and statistical power analyses. Optometry Today 2010; (Jully): 1-9.

Smith DR, Hardy ICV, Gammell MP. Power rangers: no improvement in the statistical power of analyses published in Animal Behaviour. Animal Behaviour 2011; 81 (1): 347-52.

Usami S. Statistical power of experimental research with hierarchical data. Behaviormetrika 2011; 38 (1): 63Wang LL. Retrospective statistical power: fallacies and recommendations. Newborn and Infant Nursing Reviews 2010; 10 (1): 55-9.

Zhan G. Statistical power in international business research: Study levels and data types. IBR 2013; 22 (4): 678-86.

Zodpey SP. Sample Size and Power Analysis in Medical Research. Indian J Dermatol Venereol Lepro 2004; l70 (2): 123-8.