İkiden Fazla Gruplar Arası Oran Karşılaştırma Testi Nasıl Yapılır? – İSTMER

İkiden Fazla Gruplar Arası Oran Karşılaştırma Testi Nasıl Yapılır?

gruplar arası oran karşılaştırma testi

İki Gruptan Fazla Durumlarda Oran Karşılaştırma Testi

İstatistik analizi uygulamalarında gruplar arası oran verilerinin karşılaştırılması için istatistiksel hipotez testleri sıkça kullanılmaktadır. Oran karşılaştırma testi uygulamaları, makale ve tez çalışmalarının birçoğunda yer almaktadır.

Bilimsel araştırmalarda hastalık oranları, semptom oranları gibi çok sayıda ölçüm; cinsiyet, yaş vb. faktörlerin gruplarına göre karşılaştırılmaktadır.

Genelde iki grup arasındaki oranları karşılaştırma için iki oran z-testi uygulanıyor. Testin isminden de anlaşılacağı üzere, yalnızca iki grup arasındaki farklılığı test etmek için z-testini kullanabiliyoruz.

Bağımsız iki grup arasındaki farklılıklar kolaylıkla uygulanabilirken, k-grup (k>2) arasındaki oranların karşılaştırılması konusunda araştırmacılar güçlük çekmektedir.

Bunun için ilk akla gelen yol; k adet grup için ikili ikili karşılaştırmalar gerçekleştirmektir. Örneğin; yaşanıla bölgelere göre köy, ilçe ve şehirde yaşayan bireyler arasında kalp krizi geçirme oranlarını karşılaştırmak isteyelim. Sırasıyla köy-ilçe, köy-şehir ve ilçe-şehir biçiminde kalp krizi geçirmek oranlarını ayrı ayrı karşılaştırarak bu sorunu çözebiliriz.

Peki her seferinde bu şekilde ikili grup karşılaştırmaları ile hipotez testleri gerçekleştirmek zorunda mıyız?

Acaba bizim için tıpkı ANOVA’da olduğu gibi, en az iki grup arasında istatistiksel olarak anlamlı farklılığın olup olmadığını sınamak için bir yol yok mu? Elbette var.

K-Örneklem Arası Oran Karşılaştırma Testi ve İstatistiksel Hipotezler

K-adet grup arasındaki oranlar açısından istatistiksel olarak genel bir farklılığın olup olmadığını test etmek için, k-örneklem binom testini kullanmamız gerekiyor. Söz konusu k- grup arasındaki oran karşılaştırma testi için hipotezlerimizi şu şekilde kurguluyoruz:

Ho: Gruplar arasında oranlar açısından istatistiksel olarak anlamlı fark yoktur.

Hı: En az iki grup arasında oranlar açısından istatistiksel olarak anlamlı fark vardır.

Söz konusu oran karşılaştırma testi sonucuna karar verebilmemiz için ki-kare istatistiğinden yararlanıyoruz. Pratikte bu durum, kullandığımız ki-kare bağımsızlık testine karşılık geliyor. Ki-kare test istatistiği kritik değeri aştığı durumda, Ho hipotezi reddediliyor ve en az iki grup arasında oranlar açısından istatistiksel olarak anlamlı farklılığın olduğu sonucuna varıyoruz.

K-örneklem binom testini R-Project, SAS, SPSS gibi istatistiksel analiz programları aracılığı ile uygulayabiliyoruz.

ANOVA sonuçlarına benzer şekilde, Ho hipotezi reddedildiğinde hangi gruplar arasında oran farklılığının anlamlı olduğunu çoklu karşılaştırma (post-hoc) testleri ile değerlendirmemiz gerekiyor. Ayrıca oran karşılaştırma testi için beklenen değerlere göre alternatif düzeltmelerin de uygulanması gerekebiliyor.

İkiden fazla grup arasında oran karşılaştırma testine dair diğer konuları gelecek yazılarımızda konuşacağız.