Elif Çiğdem ALTUNOK, Dilek ALTAŞ, Deniz KIRAÇ

Çok Düzeyli Çalışmalarda Propensity Skor Yönteminin Kullanımı

Gözlemsel çalışmalarda, araştırmacının birimleri rassal olarak gruplara atama işleminde kontrolü yoktur. Bu, gruplara düşen birimlerin ortak değişkenlerinde bazı farkların gözlemlenmesine ve dolayısıyla etkenin yanlı tahminlerine neden olmaktadır. Propensity Skor (PS), etkenin gözlenen ortak değişkenlere göre koşullu olasılığıdır. Benzer PS’e sahip birimler gruplara çeşitli yöntemler ile seçilerek yeniden örnekleme yapıldığından, PS bir dengeleme skorudur. PS örneklemedeki yanlılığın azaltılmasında ve tahminin kesinliğinin arttırılmasında kullanılmaktadır. Orijinalinde PS, ikili düzeyli çalışmalar için hesaplanmaktadır, ancak birçok çalışma da ikiden çok düzeyli olabilmektedir. Çalışmamızda, PS yönteminin çok düzeyli çalışmalarda kullanımının gösterilmesi amaçlanmıştır. Çalışmaya Ocak-Mayıs 2014 tarihleri arasında Marmara Üniversitesi Hastanesine başvuran ve Vücut Kitle İndeksine (VKİ) göre gruplandırılmış n=150 birey dahil edilmiştir. ‘Üç Faktörlü Beslenme Ölçeği’ kullanılarak elde edilen beslenme alışkanlıkları faktörleri, yaş ve cinsiyet bağımsız değişkenlerinin, VKİ gruplarına etkisini ortaya koyabilmek için, PS öncesi ve PS sonrası örneklemler için sıralı lojistik regresyon analizi yapılmıştır. Fazla kilolu olmasında, PS öncesi; sabit değer, yaş ve açlığa duyarlılık yeme faktörünün, PS sonrası ise; sabit değer ve yaşın etkisinin olduğu belirlenmiştir. Obez olunmasında PS öncesi; sabit değer, yaş ve duygusal yemek yeme faktörünün, PS sonrası ise; sabit değer, yaş, açlığa duyarlılık, duygusal yemek yeme ve kontrolsüz yemek yeme faktörlerinin etkisinin olduğu belirlenmiştir. PS öncesi ve sonrası, bağımsız değişkenlerin etkilerinin anlamlılıklarında bazı farklılıklar gözlenmiştir. PS sonrası sınıflandırma yüzdesinin arttığı ve daha homojen örneklem oluşturulduğu belirlenmiştir. Sonuç olarak, PS yöntemi, çok düzeyli çalışmalarda, gruplar arasındaki seçim yanlılığın azaltılmasında ve tahminlerin kesinliğinin arttırılmasında kullanılabilmektedir.

Anahtar Kelimeler:

Çok Düzeyli Çalışmalar, Propensity Skor, Yanlılığın Azaltılması, Sıralı Lojistik Regresyo

PDF

___

Alpar, R. (2013). Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler. Ankara: Detay Yayıncılık.
Altunışık, R., Coşkun, R., Bayraktaroğlu, S. ve Yıldırım, E. (2012). Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri: SPSS Uygulamalı. 3. Baskı, İstanbul: Sakarya Kitabevi.
Cochran, W. G. (1968). The Effectiveness Of Adjustment By Subclassification in Removing Bias in Observational Studies. Biometrics, 24, 295-313.
Cochran, W. G, Chambers, S. P. (1965). The Planning of Observational Studies of Human Populations. J.R.Statist. Soc, A 128, 234-55.
Cohen, J. & Cohen, P. (1983). Applied Multiple Regression/Correlation Analysis for The Behavioral Sciences. Hillsdale, NJ: L, NJ Eribaum.
D’Agostino, RB. Jr. (1998). Tutorial in Biostatistics: Propensity Score Methods For Bias Reduction in the Comparison of A Treatment to A Non-Randomized Control Group. Stat Med, 17: 2265–2281.
Imbens, G. W. (2000). The Role of the Propensity Score in Estimating Dose-Response Functions. Biometrika, 87(2), 706-710.
Kaspar, E.Ç., Bekiroğlu, N., Genceli M. (2010), Gözleme Dayalı Çalışmalarda Propensity Skor ve Tıp Bilimleri’nde Bir Uygulama. Turkiye Klinikleri J Biostat, 2(1):1-10.
Kıraç, D., Kaspar, E. Ç., Avcılar, T., Çakır, Ö. K., Ulucan, K., Kurtel, H., Deyneli, O., Ahmet, Güney, İ. (2015). Obeziteyle Ilişkili Beslenme Alışkanlıklarının Araştırılmasında Yeni Bir Yöntem “Üç Faktörlü Beslenme Anketi”. MÜSBED, 5(3),162-169.
Lauzon, B., Romon, M., Deschamps, V., Lafay, L., Borys, J.M., Karlsson, J., Ducimetie` re, P., Charles, M.A., Fleurbaix Laventie Ville Sante (FLVS) Study Group. (2004). The Three-Factor Eating Questionnaire-R18 Is Able to Distinguish amongDifferent Eating Patterns in a General Population. J Nutr., 134, 2372–2380.
Li, M. (2013). Using the Propensity Score Method to Estimate Causal Effects A Review and Practical Guide. Organ Res Methods, 16 (2), 188-226.
Lu, B., Zanutto, H. E. R., Rosenbaum P. R. (2001). Matching With Doses in an Observational Study of a Media Campaign Against Drug Abuse. J Am Stat Assoc, 96(456), 1245–1253.
McCullagh, P., Nelder, J.A. (1989). Generalized Linear Models. Second Edition, Chapman and Hall.
Rosenbaum, P.R. (1995). Observational Studies. New York-Berlin-Heidelberg London Paris Tokyo Hong Kong Barcelona Budapest: Springer-Verlag.
Rosenbaum, P. R. and Rubin, D. B. (1983). The Central Role Of The Propensity Score in Observational Studies For Causal Effects. Biometrika. 70, 41–55.
Small, D. S. (2015). Introduction to Observational Studies and the Reprint of Cochran’s paper “Observational Studies” and Comments. Observational Studies. 1,124-125.
Tatlidil, H. (2003), Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemlere Giriş 1. 2. Baskı, Ankara: Nobel Yayın Dağıtım.
Sümbüloğlu, K., Akdağ, B. (2009). İleri Biyoistatistik Yöntemler (Tıp Alanında Uygulamalar). Ankara: Hatiboğlu Yayınları.