Küçük örneklem büyüklüklerinde örnek sayısının tekrarlanan ölçümlü veri analizleri sonucu üzerine etkisi: Bir uygulama
The effect of sample size on the results of repeated measured data analysis in small sample sizes: An application
Yazar: BURCU DİKER
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEVDA ÖZEL YILDIZ
İstanbul Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik Ana Bilim Dalı / Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics

Özet:
Bir çalışma planlanırken hedeflerden biri evreni temsil eden örneklem seçebilmektir. Bunun koşullarından biri örneklemenin yansızlığı, diğeri ise yeterli büyüklükte örneklem seçimidir. Yeterli büyüklükten daha geniş bir örneklem seçildiğinde çalışma için harcanan süre ve maliyet artacak, özellikle laboratuvar hayvanlarının kullanıldığı çalışmalarda etik sorun oluşturabilecektir. Örneklem büyüklüğü, kullanılan istatistiksel test sonuçlarının doğruluğunu da etkileyebilir. Çok büyük örneklemler, klinik olarak önemsiz olan küçük farklılıkları istatistiksel olarak anlamlı farklar olarak gösterebilir. Küçük örneklem büyüklüklerinde ise düşük etki büyüklüğü dolayısıyla Tip-2 hata artabilir. Bu nedenle evreni temsil edebilecek optimum örneklem büyüklüğünü saptamak önemlidir.
Bu çalışmada aynı evrenden farklı örnek sayıları (8, 12, 16, 20) ile oluşturulan küçük örneklem büyüklüklerinde tekrarlanan ölçümlü veri analizlerinin sonuçları karşılaştırıldı. Uygulama, diş hekimliği alanında güncel olarak kullanılan 3-boyutlu kazıma cihazı ve iki yazıcı ile üretilen geçici kron materyalleri üzerinden yapıldı. Elde edilen üç materyalin başlangıç, 2500 ve 5000 siklus termal yaşlandırma sonrası üç farklı zamanda (T0,T1,T2) renk ölçümleri yapıldı. Renk değerleri L, a ve b renk koordinatları ile, iki zaman arası renk değişimi ise ΔE00 hesaplaması ile kaydedildi. Her materyal grubunda ΔE00(1) ve ΔE00(2) arasında anlamlı farklılık varken örnek sayısına bağlı bir farklılık gözlenmedi. Yazıcı ile üretilen 2 grupta örnek sayısı 8, 12 ve 16 olduğunda b1-b2 değerleri arasında istatistiksel bir anlamlılık bulunmazken örnek sayısı 20 olduğunda bu değerler arasında anlamlı bir fark gözlendi. Kazıma grubunda ise örnek sayısı 8 ve 16 iken anlamlı fark bulunmayan a1-a2 arasında örnek sayısı 12 ve 20 iken istatistiksel anlamlılık bulundu. Diğer sonuçlar örneklem büyüklüğünden etkilenmedi. Tüm test istatistiklerinde 0,95'ten daha yüksek güce ulaşıldı.

Abstract:
Selecting a sample that represents the population is one of the purposes when planning a study. The conditions for this are the impartiality of sampling and the selection of a sufficient sample size. Larger sample size will increase time and cost of the study. Sample size can also affect statistical test results. Very large samples may show insignificant differences as statistically significant differences. In small sample size, Type-2 error may increase due to the low effect size. It is important to determine the optimum sample size.
In this study, the results of repeated measurement data analyzes in small sample size (n:8,n:12,n:16,n:20) selected from the same population were compared. The application was made on the temporary crown materials fabricated with a 3D-milling machine and two printers currently used in the field of dentistry. Color measurements were made at three different times (initial,2500 and 5000 thermal-aging). Color values (L,a,b) and color changes(ΔE00) were recorded. While there was a significant difference between ΔE00(1)-ΔE00(2) in each material group, no difference was observed depending on the sample size. While there was no statistical significance between b1-b2 in the printer groups in sample sizes of 8, 12 and 16, a significant difference was observed when the sample size was 20. In the milling group, there was no significant difference between a1-a2 in sample sizes of 8, 16 but statistical significance was found when the sample sizes were 12 and 20. Other results were not affected by sample size. Power was higher than 0.95 in all tests.