İki Oran Arasındaki Fark İçin Güven Aralıklarının Karşılaştırılması: Bir Simülasyon Çalışması

Abstract

Amaç: Bu çalışmanın amacı, klinik araştırmaların değerlen- dirilmesinde kullanılan 2 oran arasındaki fark için literatürde mev- cut 15 farklı yöntemin %95 güvenirlikle güven aralıklarını hesapla- yarak karşılaştırmaktır. Gereç ve Yöntemler: Literatürde, 2 oran arasındaki farkın güven aralığının belirlenmesi amacıyla çok sayıda önerilmiş yöntem söz konusudur. Dolayısıyla hangi durumda hangi yöntemin kullanılacağının belirlenmesi gerekmektedir. Çalışmada, Python-random kütüphanesi kullanılarak 10 ? n ? 1000 aralığında yer alan 35 farklı n değeri için veri türetilmiştir. Verilerin türetilme- sinde önce a, b, c ve d ile gösterilen gözelerden hangisine değer atanacağı, sonra da ilgili gözeye atanacak değer belirlenmiştir. n=10 için 286, n=15 için 815 ve n?20 için 1.000’er farklı veri seti çalış- mada kullanılmıştır. Bulgular: Güven aralığının büyüklüğü bakı- mından yöntemler sıralanacak olursa en dar aralıktan en geniş ara- lığa doğru sıralama; Agresti-Caffo ? Wald = Basit Asimptotik ? Beal-Haldane ? Anbar ? Beal-Jeffreys-Perks ? Newcombe Hibrid Skor ? Brown-Li ? Mee ? Uyarlanmış Yule ? Miettinen-Nurminen ? Süreklilik Düzeltmeli Wald = Süreklilik Düzeltmeli Basit Asimp- totik ? Yule ? Hauck-Anderson şeklindedir. Beal-Haldane yönte- mine göre oranlar arası farkların %98,8’i, Beal-Jeffreys-Perks yön- temine göre %99,6’sı, diğer yöntemlerde ise oranlar arası farkların tamamı alt ve üst sınırlar arasında kalmaktadır. Tüm yöntemler için örnek büyüklüğü arttıkça güven aralıklarının daraldığı belirlenmiş- tir. Güven aralığının simetrikliği bakımından yöntemlere bakıldı- ğında, hemen tüm yöntemlerden elde edilen güven aralıklarının simetrik olduğu ve bunun tüm örneklem büyüklükleri için geçerli olduğu söylenebilir. Sonuç: Güven aralıkları, klinik araştırma so- nuçlarının yorumlanmasında son derece önemlidir. Çalışmadan elde edilen sonuçlar dikkate alındığında, n?30 için Agresti-Caffo yön- teminin, 30 ? n ? 90 için Anbar ya da Wald yönteminin, n?95 için ise Anbar yönteminin en dar güven aralıklarına sahip olduğu belir- lenmiştir.