Çoklu uyum analizinin sağlık alanındaki araştırmalarda kullanımı ve bu alanda bir uygulaması
The use of multiple correspondence analysis in helath sciences and an application of this method an a set of real data
Yazar: SEVDA ÖZEL
Danışman: PROF. DR. YAKUT IRMAK ÖZDEN
İstanbul Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik ve Demografi Ana Bilim Dalı / Biyoistatistik Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2004
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics ; Demografi = Demography

Özet:
6. ÖZET Sağlık bilimlerinde yapılan araştırmaların pek çoğu nitel ve kategorik değişkenler içermektedir. Bu tip araştırmalarda kategorik verilerin değerlendirilmesinde kullanılan yöntemler bazı durumlarda yetersiz kalabilmektedir. Veri sayısı ne kadar yüksek olsa da değişken sayısı ve bunların alt kategorileri arttıkça, değişkenler arasındaki ilişkileri yorumlamak da o derece zorlaşmaktadır. Nitel ve kategorik verilerin değerlendirilmesinde kullanılan x2 testi bu tip büyük kontenjans tablolarının değerlendirilmesinde yetersiz kalmaktadır. Bu durumda, nitel değişkenler arasındaki ilişkiler; kontenjans tablolarını kullanarak, grafiksel olarak gösteren "Basit Uyum Analizi" (Simple Correspondence Analysis, CA) ve "Çoklu Uyum Analizi" (Multiple Correspondence Analysis, MCA) yöntemleriyle incelenmektedir. Uyum Analizi, bir halita ya da dağılma grafiği(scatterplot) üzerinde, kategorik değişkenler seti arasındaki ilişkileri göstererek, verilerin yapısının görsel olarak incelenmesine izin verir. Uyum Analizi geleneksel istatistik metotlardan farklı olarak, bir hipotezi sınamaya çalışan bir ispatlama tekniği ya da bir araştırıcı teknikten farklı olarak, verilerin içeriğini gözler önüne serer. Yöntem, araştırmacıların nümerik sonuçlara daha kolay ulaşmasına, verilerin tartışılmasını daha da kolaylaştırmasına ve bir sonraki adımda test edilebilecek olası hipotezlerin oluşturulmasına izin vermektedir. Basit Uyum Analizi, değişken sayısının iki ile sınırlı olduğu iki yönlü çapraz tablolarda kullanılırken; Çoklu Uyum Analizi, r*c*m*... biçiminde içice değişik biçimlerde çaprazlanmış tablolarda yer alan değişkenlerin alt kategorileri arasındaki birlikteliği ve ilişkileri ortaya koymak için başvurulan bir yöntemdir. İlk olarak sosyal bilimlerde, zooloji ve bitki ekolojisi gibi dallarda kullanılan bu yöntemin, sağlık bilimlerinde yol gösterici ve hipotezlerin belirlenmesinde etkin bir yöntem olabileceği düşünülerek yapılan bu çalışmada, uygulama verileri 1999-2000 yılları arasında İstanbul Tıp Fakültesi Onkoloji Enstitü'sünc yapılan başvurulardan elde edilmiştir. Bu süre içerisinde yapılan başvuru sayısı 6093 olup, bunların içerisinden analizde kullanılacak bilgileri mevcut olan 4700'ii analize alınmıştır. Veri tabanından bireylerin, yaş, cinsiyet, eğitim düzeyi, sosyo ekonomik durumu, sigara alışkanlığı ve kanser tipi tanılarına ulaşılmıştır, %48.7'si kadın, %51.3'ü erkek olan bireylerin yaş ortalaması 53.69, yaşa göre dağılımın standart sapması ise 14.66 olarak bulunmuştur. Hastaların %34'ü enstitüye başvurdukları sırada 115sigara içmekte olduklarını belirtmiştir. Kanser tipi tanıları içinde %20. 19 ile "Solunum sistemi ve intratorastik organlar CA" ilk sırada yer almaktadır. Bunu %19.64 ile "Meme CA" ve %16.40 ile "Sindirim sistemi CA" takip etmektedir. Uygulanan Çoklu Uyum Analizi sonunda elde edilen grafik incelendiğinde; Dudak, oral kavile ve farenks kanseri ve solunum sistemi kanseri olgularına daha çok sigara içenler ya da bırakanlarla, erkeklerde ve orta ve ileri yaş gruplarında rastlandığı; Hodgkin hastalığı, lenf düğümleri, yumuşak doku-bağ dokusu, kemik, eklemler ve eklem kıkırdakları kanserleri vakalarının 21-40 yaş grubunda, eğitim düzeyi orta ve yüksek öğrenim olanlarda yoğunlaştığı; Sigara içen veya bırakmış olan vakaların ise daha çok erkek olduğu görülmektedir. Bunlara ek olarak, cinsiyetin kanser tipleri ile ilişkisi de grafikte gözlemlenmektedir. Ayrıca, eğilim düzeyinin ise hastalık tipleri üzerinde pek fazla etkisinin olmadığı, diğer kanser tipleriyle orta ve ileri yaşlarda daha yoğun olarak karşılaşıldığı söylenebilir. Daha sonra bu ilişkiler göz önüne alınarak kurulan hipotezlerin ileri analizlerle sınanması uygun olacaktır. Sonuçta, "Çoklu Uyum Analizi" yönteminin özellikle sağlık bilimlerinde kategorik veriler arasındaki ilişkilerin sınanmasında oldukça kullanışlı ve yararlı bir yöntem olarak görüldüğü söylenebilir.

Abstract:
7. SUMMARY Many of the researches made in medical sciences include qualitative and categorical variables. In such researches, the methods used for the evaluation of categorical data sometimes remain insufficient. When the number of data is high, the number of variables and of their sub-categories also increase and it becomes more difficult to interpret the relations between the variables. The ^2 test used for the evaluation of qualitative and categorical data remains insufficient for the evaluation of this type of contingency tables. In these cases the methods of "Simple Correspondence Analysis", (CA) and "Multiple Correspondence Analysis", (MCA) examine the relations between qualitative variables by using contingence tables and showing them graphically. Correspondence Analysis shows the relations between the set of categorical variables on a map or scatterplot and allows for the visual examination of the data structure. Correspondence Analysis is not an attestation technique trying to test a hypothesis, being different from the traditional statistical methods; but it shows the content of data which is quite different from a research technique. The method enables the researchers to reach numerical results easier, makes the discussion of data easier and ensures hypotheses to be formed which may be tested at the next step. While Simple Correspondence Analysis is used in two ways cross tables where the number of variables is limited to two, Multiple Correspondence Analysis is a method chosen to enlighten the union and relations between sub-categories of variables included in tables crossed internally in different forms which is as r*c*m*Although this method is in first place used in fields such as social sciences, zoology and plant ecology, it is thought that it may be an efficient and guiding method in medical sciences and in the determination of hypotheses. Our data has been obtained from the applications made to Istanbul Medicine Faculty - Oncology Institute between 1999-2000. The number of applications made within this period is 6093 and among them 4700 that include the information that could be used have been analysed. From the data base, the information relating to age, sex, education level, socio-economical status, smoking habit and diagnoses of cancer type have been found. The mean age of the individuals of which %48.7 are female and %51.3 male, is 53.69 and the standard deviation has been found equal to 14.66. %34 of the patients declared to be smokers when they applied to the 117institute. Among the diagnoses of cancer, "respiratory system and intratorastic organs CA" is ranking in the first place with a percentage of %20.19. This is followed by "breast CA" with %19.64 and "digestive tube CA" with %16.40. When the graphic obtained as a result of the applied Multiple Correspondence Analysis is examined, it has been seen that lip, oral cavity, pharynx and respiratory system cancers are found more in persons who smoke cigarettes or have quitted smoking, in males and middle age and old age groups; the cases of Hodgkin disease and of cancers of lymph nodes, soft tissue- cord tissue, bones, joints and joint cartilages are found in the age group 21-40 and in persons whose educational level corresponds to high school and university education and it has also been found that cases where people smoke cigarettes or have quitted smoking are predominatly of male sex. In addition to these, the relation between sex and cancer types can be observed graphically. Also it may be said that educational level does not have a meaningful relation with disease types but in middle and old ages, other cancer types are found more commonly. It would be appropriate to test these hypotheses that were built by considering these relations by means of advanced analyses. As a result it may be said that "Multiple Correspondence Analysis" method is a very useful one for testing the relations between the categorical data especially in medical sciences. ns