{"id":797539,"date":"2023-01-06T11:00:00","date_gmt":"2023-01-06T11:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/egilim-puani-olusturma-ve-degerlendirme\/"},"modified":"2023-06-14T20:44:46","modified_gmt":"2023-06-14T20:44:46","slug":"egilim-puani-olusturma-ve-degerlendirme","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/tr\/egilim-puani-olusturma-ve-degerlendirme\/","title":{"rendered":"E\u011filim Puan\u0131: Olu\u015fturma ve De\u011ferlendirme"},"content":{"rendered":"\n

E\u011filim skoru, bir tedavinin bir sonu\u00e7 \u00fczerindeki etkisini tahmin etmek i\u00e7in g\u00f6zlemsel veriler kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda ve tedavi rastgele verilmedi\u011fi i\u00e7in se\u00e7im yanl\u0131l\u0131\u011f\u0131 olmas\u0131 muhtemel oldu\u011funda faydal\u0131d\u0131r. Kardiyovask\u00fcler ara\u015ft\u0131rmalarda<\/a> giderek daha fazla kullan\u0131lmaktad\u0131r ve \u00e7e\u015fitli alanlardaki g\u00f6zlemsel \u00e7al\u0131\u015fmalarda yanl\u0131l\u0131\u011f\u0131 ortadan kald\u0131rmak i\u00e7in kullan\u0131lm\u0131\u015ft\u0131r.<\/p>\n\n

Bu puanlar, 1983’teki ilk yay\u0131n\u0131ndan bu yana, rastgele atama yap\u0131lamayan ara\u015ft\u0131rmalarda nedenselli\u011fi desteklemek i\u00e7in yayg\u0131n olarak kullan\u0131lmaktad\u0131r. Bu metodolojilerin kullan\u0131m\u0131n\u0131n alt\u0131nda yatan kavramlar, faydalar\u0131 \u00f6nemli olsa da karma\u015f\u0131kt\u0131r.<\/p>\n\n

Bu blogda, e\u011filim skoru olu\u015fturma ve de\u011ferlendirme tekniklerini a\u00e7\u0131klayaca\u011f\u0131z.<\/p>\n\n

E\u011filim skorlar\u0131 nedir?<\/h2>\n\n

E\u011filim puan\u0131, bir tedavinin g\u00f6zlemlenen temel \u00f6zelliklere dayal\u0131 olarak atanma olas\u0131l\u0131\u011f\u0131d\u0131r. Bu bir dengeleme skorudur \u00e7\u00fcnk\u00fc kaydedilen ba\u015flang\u0131\u00e7taki ortak de\u011fi\u015fkenlerin da\u011f\u0131l\u0131m\u0131n\u0131n tedavi edilen ve edilmeyen kat\u0131l\u0131mc\u0131lar aras\u0131nda e\u015fit olup olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 belirler. Randomize olmayan g\u00f6zlemsel bir \u00e7al\u0131\u015fma<\/a>, randomize kontroll\u00fc bir \u00e7al\u0131\u015fman\u0131n<\/a> baz\u0131 benzersiz \u00f6zelliklerine benzeyecek \u015fekilde e\u011filim puan\u0131 kullan\u0131larak tasarlanabilir ve analiz edilebilir.<\/p>\n\n

Bir ko\u015fula rastgele atama pratik olmad\u0131\u011f\u0131nda, puanlar kar\u0131\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131 hesaba katmak i\u00e7in bir alternatif sunar. Rastgele atama kullan\u0131lamad\u0131\u011f\u0131nda, tedavi ve kontrol gruplar\u0131 aras\u0131ndaki dengesizlikler nedeniyle, tedavi ko\u015fulunun (gruplama de\u011fi\u015fkeni olarak da bilinir) sonu\u00e7 \u00fczerindeki etkisi yanl\u0131d\u0131r<\/a>.<\/p>\n\n

E\u011filim skorlar\u0131 kardiyovask\u00fcler ara\u015ft\u0131rmalarda yayg\u0131n olarak kullan\u0131lmaktad\u0131r ve \u00e7e\u015fitli alanlardaki g\u00f6zlemsel \u00e7al\u0131\u015fmalarda yanl\u0131l\u0131\u011f\u0131 ortadan kald\u0131rmak i\u00e7in kullan\u0131lm\u0131\u015ft\u0131r.<\/p>\n\n

E\u011filim skorlar\u0131 olu\u015fturma ve de\u011ferlendirme teknikleri<\/h2>\n\n
    \n
  1. E\u011filim Puan\u0131 i\u00e7in De\u011fi\u015fkenlerin Se\u00e7imi<\/li>\n<\/ol>\n\n

    E\u011filim derecelendirmeleri, kar\u0131\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131 azaltmak i\u00e7in tedavi ve sonu\u00e7 de\u011fi\u015fkenlerini i\u00e7erir. Bir e\u011filim puan\u0131 olu\u015fturman\u0131n ilk ad\u0131m\u0131, sonu\u00e7 de\u011fi\u015fkeni olarak tedavi ve a\u00e7\u0131klay\u0131c\u0131 de\u011fi\u015fkenler olarak potansiyel kar\u0131\u015ft\u0131r\u0131c\u0131lar ile bir logit veya probit regresyon analizi<\/a> kullanmakt\u0131r.<\/p>\n\n

    Kovaryans se\u00e7imi yanl\u0131l\u0131k ve verimlili\u011fi dengeler. E\u011filim skoru, bir de\u011fi\u015fkenin sonu\u00e7la ili\u015fkili oldu\u011fu ancak tedaviyle ili\u015fkili olmad\u0131\u011f\u0131 durumlarda yanl\u0131l\u0131\u011f\u0131 azaltmal\u0131d\u0131r \u00e7\u00fcnk\u00fc tedaviyle ili\u015fkili bir de\u011fi\u015fken sonucu etkileyebilir.<\/p>\n\n

    Dikkat: <\/strong>Tedaviyle ilgili de\u011fi\u015fkenleri hari\u00e7 tutun. Tedaviden etkilenen bir e\u011filim puan\u0131, tedavi etkisinin bir k\u0131sm\u0131n\u0131 gizler. Tedavi ve kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rma grubu ortak de\u011fi\u015fken da\u011f\u0131l\u0131mlar\u0131n\u0131n \u00f6rt\u00fc\u015fmesi gerekti\u011finden, tedavi durumunu m\u00fckemmel \u015fekilde tahmin eden ortak de\u011fi\u015fkenleri hari\u00e7 tutun.<\/p>\n\n

      \n
    1. Kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rma ve tedavi gruplar\u0131 aras\u0131ndaki e\u011filim puan\u0131 dengesi<\/li>\n<\/ol>\n\n

      Her bir g\u00f6zlemin puan\u0131 hesapland\u0131ktan sonra, tedavi ve kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rma gruplar\u0131n\u0131n puanlar\u0131n\u0131n \u00f6rt\u00fc\u015ft\u00fc\u011f\u00fc garanti edilmelidir.<\/p>\n\n

      Tedavi etkileri, kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131labilir bir e\u011filim puan\u0131 olmadan tedavi edilen bir birey i\u00e7in \u00e7\u0131kar\u0131lamaz. Standart destek, tedavi ve kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rma gruplar\u0131 aras\u0131ndaki e\u011filim puanlar\u0131n\u0131n bir grafi\u011fi kullan\u0131larak \u00f6znel olarak de\u011ferlendirilir.<\/p>\n\n

      Dikkat: <\/strong>E\u011filim puanlar\u0131 \u00f6l\u00e7\u00fclen fakt\u00f6rleri dengeler, \u00f6l\u00e7\u00fclmeyenleri de\u011fil. \u00d6l\u00e7\u00fclmeyen de\u011fi\u015fkenler tedavi etkisi tahminlerini \u00e7arp\u0131tabilir. \u00d6l\u00e7\u00fclen ve \u00f6l\u00e7\u00fclmeyen fakt\u00f6rler yak\u0131nla\u015ft\u0131k\u00e7a bu yanl\u0131l\u0131k artabilir.<\/p>\n\n

        \n
      1. E\u011filim Puan\u0131 Bloklar\u0131 \u0130\u00e7inde Tedavi ve Kontrol Gruplar\u0131 Aras\u0131nda Kovaryans Dengesi<\/li>\n<\/ol>\n\n

        E\u011filim skoru dengelemenin ideal bir tekni\u011fi yoktur. Tedavi ve kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rma gruplar\u0131 aras\u0131nda bloklar aras\u0131nda skoru dengeledikten sonra, bloklar i\u00e7inde ortak de\u011fi\u015fken dengesini do\u011frulay\u0131n. Bu, e\u011filim puan\u0131n\u0131n do\u011fru \u015fekilde ayarlanmas\u0131n\u0131 ve her bloktaki gruplar aras\u0131nda benzer \u015fekilde da\u011f\u0131t\u0131lmas\u0131n\u0131 garanti eder.<\/p>\n\n

        Ortalamadaki denge daha y\u00fcksek dereceli momentlerde denge oldu\u011funu g\u00f6stermez, ancak ortalamadaki bir dengesizlik e\u011filim skorunun yeniden de\u011ferlendirilmesini gerektirir. Bunun yerine, standartla\u015ft\u0131r\u0131lm\u0131\u015f farklar\u0131 hesaplay\u0131n.<\/p>\n\n

        Dikkat: <\/strong>Performans\u0131 de\u011ferlendirmek i\u00e7in c-istatistikleri veya AUC kullanmay\u0131n. Bu \u00f6l\u00e7\u00fctler sorunludur \u00e7\u00fcnk\u00fc \u00f6ng\u00f6r\u00fcde bulunmay\u0131 de\u011fil, kar\u0131\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131 azaltmay\u0131 ama\u00e7lamaktad\u0131rlar.<\/p>\n\n

          \n
        1. E\u015fle\u015ftirme ve A\u011f\u0131rl\u0131kland\u0131rma i\u00e7in Strateji Se\u00e7imi<\/li>\n<\/ol>\n\n

          Dengeli bir e\u011filim puan\u0131 geli\u015ftirdikten sonra, tedavi ve kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rma gruplar\u0131n\u0131n nas\u0131l kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131laca\u011f\u0131n\u0131 se\u00e7in. \u00d6nyarg\u0131 ve verimlilik \u00f6d\u00fcnle\u015fimleri dikkate al\u0131nmal\u0131d\u0131r.<\/p>\n\n

          En yayg\u0131n kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rma prosed\u00fcrleri e\u015fle\u015ftirme ve a\u011f\u0131rl\u0131kland\u0131rmad\u0131r. E\u015fle\u015fme ne kadar zay\u0131f olursa olsun, e\u015fle\u015ftirme teknikleri tedavi edilen bir bireyi en y\u00fcksek \u00f6zde\u015f e\u011filim puan\u0131na sahip kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rma bireyiyle e\u015fle\u015ftirebilir.<\/p>\n\n

          E\u015fle\u015ftirme teknikleri, kumpastan ba\u011f\u0131ms\u0131z olarak, tedavi edilen bir ki\u015fiyi en \u00f6zde\u015f e\u011filim puan\u0131na sahip kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rma ki\u015fisiyle e\u015fle\u015ftirebilir.<\/p>\n\n

            \n
          1. \u00d6rneklemin E\u015fle\u015ftirilmesi veya E\u011filim Skoruna Dayal\u0131 A\u011f\u0131rl\u0131kland\u0131r\u0131lmas\u0131n\u0131n Ard\u0131ndan Kovaryanslar\u0131n Dengelenmesi<\/li>\n<\/ol>\n\n

            Bir e\u015fle\u015ftirme veya a\u011f\u0131rl\u0131kland\u0131rma yakla\u015f\u0131m\u0131 olu\u015fturduktan sonra, tedavi ve kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rma gruplar\u0131n\u0131n ne kadar etkili bir \u015fekilde dengelendi\u011fini de\u011ferlendirmek esast\u0131r. Tedavi ve kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rma gruplar\u0131 dengesiz ise e\u011filim puan\u0131 \u00f6nceden belirlenmelidir.<\/p>\n\n

            Standartla\u015ft\u0131r\u0131lm\u0131\u015f farkl\u0131l\u0131klar\u0131 kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmak, ad\u0131mlar\u0131 dengelemek gibi \u00fcnl\u00fc bir ilk testtir. Daha k\u00fc\u00e7\u00fck ortalama farklar ve daha y\u00fcksek dereceli momentler, sonucu ciddi \u015fekilde etkilemesi beklenen kar\u0131\u015ft\u0131r\u0131c\u0131larda daha iyidir.<\/p>\n\n

            Dikkat: <\/strong>Tedavi etkisi tahminleri, \u00f6rneklemin ortak bir destekle s\u0131n\u0131rland\u0131r\u0131lmas\u0131ndan etkilenir. Bir terapinin etkisi yaln\u0131zca tedavi ve kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rma gruplar\u0131ndaki e\u011filim puanlar\u0131na sahip ki\u015filer i\u00e7in belirlenebilir.<\/p>\n\n

            Sonu\u00e7<\/h2>\n\n

            \u00c7ok say\u0131da istatistiksel analizde bu puanlar kullan\u0131lmaktad\u0131r. Randomize klinik \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131n artan maliyeti ve bir ara\u015ft\u0131rma metodolojisi olarak g\u00f6zlemsel \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131n artan pop\u00fclaritesi g\u00f6z \u00f6n\u00fcne al\u0131nd\u0131\u011f\u0131nda, bunlar\u0131n kullan\u0131m\u0131n\u0131n zaman i\u00e7inde artaca\u011f\u0131 tahmin edilmektedir.<\/p>\n\n

            \u00c7al\u0131\u015fmalar\u0131n tasar\u0131m a\u015famalar\u0131na entegre edilebildi\u011finde, metodoloji en \u00f6nemli faydalar\u0131 sa\u011flama e\u011filimindedir (e\u015fle\u015ftirme veya tabakaland\u0131rma yoluyla).<\/p>\n\n

            Zaman ve para tasarrufunun yan\u0131 s\u0131ra, bu avantajlar terapi etkilerinin daha do\u011fru de\u011ferlendirilmesini de i\u00e7erir. Belirli soru\u015fturmalar i\u00e7in uygun olmayabilecek bireylerin i\u015fe al\u0131nmas\u0131ndan ka\u00e7\u0131n\u0131labilmesi sayesinde bu tasarruf m\u00fcmk\u00fcn olmaktad\u0131r.<\/p>\n\n

            Yanl\u0131l\u0131k ihtimali olan \u00e7al\u0131\u015fmalarda tedavilerin etkilerini de\u011ferlendirmeye \u00e7al\u0131\u015f\u0131rken ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar\u0131n ellerinde bulunan ekstra bir ara\u00e7t\u0131r. Bu skor, g\u00f6zlemsel \u00e7al\u0131\u015fmalardan elde edilen verileri analiz etmek i\u00e7in kullan\u0131labilecek bir\u00e7ok teknikten biridir.<\/p>\n\n

            QuestionPro anket yaz\u0131l\u0131m\u0131ndan daha fazlas\u0131d\u0131r. InsightsHub ara\u015ft\u0131rma k\u00fct\u00fcphanemiz verileri i\u015fler. QuestionPro, m\u00fc\u015fterileri ve di\u011fer konular\u0131 anlaman\u0131za yard\u0131mc\u0131 olarak h\u0131zl\u0131 bir \u015fekilde kritik kararlar vermenize yard\u0131mc\u0131 olabilir. Kurumsal d\u00fczeyde ara\u015ft\u0131rma paketini \u015fimdi kullan\u0131n!<\/p>\n\n

            <\/p>

            \n