Klinik denemelerde örneklem büyüklüğü belirlemesi üzerine uygulamalar / Ferda Esin Güler; Danışman Mehmet Ali Cengiz.
Özet
İstatistiksel çalışmalar(anketler, deneyler ve gözlemsel çalışmalar), dikkatli planlandığında daima daha iyidir. İyi planlamanın bir çok yönü vardır. Problem dikkatlice tanımlanmalıdır. Deneysel veya gözlemsel birimler uygun anakütleden seçilmeli ve çalışma doğru bir şekilde rastgeleleştirilmelidir. İşlemler dikkatli takip edilmeli ve sonuçları elde etmek için güvenilir araçlar kullanılmalıdır. Sonuçta çalışmanın amacına uygun olarak yeterli örnek büyüklüğü seçilmelidir.Klinik çalışmalarda çalışmaya katılacak birey sayısı yani çalışmanın örnek büyüklüğü, önemli bir problemdir. Uygulamalı istatistikçiler ve istatistik kullanıcıları, sık olarak "Örneklem büyüklüğünü nasıl seçmeliyim?" sorusunu sorarlar. Basit rastsal bir örneğin uygun olacağı kabul edilse bile bu sorunun cevaplanması kolay değildir.Böyle bir örnek büyüklüğünün etkisinin bilimsel olarak anlamlılığı, aynı zamanda istatistiksel olarak anlamlı olacağının ifadesidir. Bilimsel olarak yeterince büyük olması her zaman istatistiksel olarak büyüklük anlamına gelmez. Örnek büyüklüğü, ekonomik nedenler açısından da önemlidir. Örneklem büyüklüğü yeterli olandan azsa, doğru sonuçlar elde edilemeyeceğinden kaynakların gereksiz kullanımına neden olurken gereğinden büyük örnek seçimi de kaynakların aşırı olarak israf edilmesine neden olur. İnsan ve hayvan denekleri içeren denemelerde örnek seçiminin etik nedenleri de vardır. Düşük dozda ilaç kullanımı tedaviyi tam yapamayacak ya da değişik yan etkilere yol açacaktır. Aşırı doz kullanımı ise faydadan çok potansiyel bir zarar verecektir.Bu çalışma, uygun örnek büyüklüğü için temel faktörleri ve hesaplamaları özetleyerek bazı medikal problemler için Win Episcope 2.0, MINITAB ve S-Plus 2000 gibi paket programlardaki çözümleri verecektir.
