Sınıf içi kappa istatistiği için homojenlik testlerinin performanslarının karşılaştırılması
Comparing performances of test statistics used for intraclass version of kappa
Yazar: HARİKA GÖZDE GÖZÜKARA BAĞ
Danışman: PROF. DR. CELAL REHA ALPAR
Hacettepe Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2011
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics
Dizin: Geçerlik = Validity ; Güvenilirlik = Reliability ; Homojen = Homogeneous ; Ki-kare testi = Chi-square test ; Sosyal uyum = Social adjustment ; Sınıf = Classroom ; Sınıf içi davranışlar = In-class behaviors ; Test yöntemleri = Test methods ; Testler = Tests

Özet:
Bir ölçümün güvenirliği, hem araştırma hem de klinik kullanım için ilgili ölçümün kalitesinin önemli bir bileşenidir. Güvenirlik, bir ölçüm sürecinde, ölçüm işleminin tekrarlanabilirliği ya da tekrarlardaki tutarlılık olarak tanımlanmaktadır. Sağlık alanında yapılan bazı çalışmalar gözlemler ya da gözlemciler arasındaki uyumun değerlendirilmesi temeline dayanan güvenirlik çalışmalarıdır. Bu çalışmada, güvenirliğin değerlendirilmesinde yaygın olarak kullanımı kabul edilmiş olan sınıf içi kappa istatistiğinin, en sık karşılaşılan şekli olan iki kategorili sonuçlar üzerinde, iki değerlendirme arasındaki uyumun incelenmesinde kullanıldığı durum dikkate alınmıştır. Güvenirliğin ya da değerlendirmeler arasındaki uyumun incelendiği J tane bağımsız kappa istatistiği çok merkezli bir klinik denemede olduğu gibi bağımsız çalışmalardan ya da bireylerin J tabakaya ayrıldığı tek bir çalışmadan elde edilebilir. Aynı temel ölçümü içeren birçok uyum çalışmasından elde edilen kappa istatistiklerinin meta analizinde, çok merkezli çalışmalarda ya da tabakalanmış tek bir çalışmada, elde edilen kappa istatistikleri karşılaştırılmak ve eldeki tüm bilgi kullanılarak ortak ya da özet bir kappa uyumu verilmek istenir. Bağımsız iki ve daha fazla kappa istatistiği için tümel bir kestirim elde edilmek istendiğinde öncellikle bu katsayıların homojen olup olmadığının test edilmesi gerekir. Bu çalışmada, iki ve daha çok bağımsız sınıf içi kappa istatistiğinin homojenliğinin test edilmesinde kullanılan Fleiss, Donner GOF, Olabilirlik Skor, Modifiye Edilmiş Skor ve Pearson GOF test istatistiklerinin performanslarının karşılaştırılması amaçlanmıştır. Tip I hata ve güç açısından testlerin karşılaştırılması için 10000 tekrar ile Monte Carlo benzetim tekniği kullanılmıştır.Anahtar kelimeler: Uyum, sınıf içi kappa istatistiği, homojenlik testi, ki ? kare dağılımı, güvenirlik

Abstract:
The reliability of a measure is an important component for both research and clinical use of a measure. Reliability can be defined as repeatability or consistency of duplicates in a measurement process. In the field of health, some studies are reliability studies which based on assessment of agreement between observations or observers. In this study, we considered the most common usage of intraclass kappa statistic which has been the widely accepted measure for assessing the reliability between two ratings on a binary trait. The J independent kappa statistics may arise from independent studies as a multicenter clinical trial or from a single study in which subjects are divided into J strata. In a meta ? analysis of kappa statistics obtained from multiple studies using the same measure, in multicenter studies or in a stratified study, we would like to compare kappa statistics and present a common or summary kappa agreement using all available information. A homogeneity test is required for an overall kappa estimation of two or more independent kappa coefficients. In this study, the aim was to compare the Fleiss, Donner GOF, Likelihood Score, Modified Score and the Pearson GOF test statistics which are used to test homogeneity of two or more independent intraclass kappa statistics. To be able to compare the tests by taking Type I error rate and power into the consideration, Monte Carlo approach with 10000 simulations was used.Keywords: Agreement, intraclass kappa statistic, homogeneity test, chi ? square distribution, reliability