Meta analizde heterojenlik testinin bir örnek üzerinde uygulaması
Using heterogeneity test with an example in meta analysis
Yazar: KAMBER KAŞALİ
Danışman: PROF. DR. RİAN DİŞÇİ
İstanbul Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Bölümü / Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı / Biyoistatistik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2014
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics ; İstatistik = Statistics
Dizin: Homojenlik = Homogenity ; Meta analizi = Meta analysis ; Testler = Tests

Özet:
Özet
Kaşali, K. (2014). Meta Analizde Heterojenlik Testinin Bir Örnek Üzerinde Uygulaması. İstanbul Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü, Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi ABD. Yüksek Lisans. İstanbul.
Meta analizi çalışmalarında homojenlik analizi, etki büyüklüklerinin meta analizine dahil edilen bir çalışmadan diğer bir çalışmaya nasıl değiştiğini gösteren bir ölçüttür. Meta analizi çalışmalarında heterojenliği test edebilmek için Cochran Q test istatistiği kullanılmaktadır. Ancak Cochran Q test istatistiğinin gücü, meta analizine dahil edilen çalışma sayısından etkilendiği için, heterojenliğin denetlenmesinde heterojenlik ölçümleri I², H, τ² ve R testlerinin de değerlendirilmesi tavsiye edilmektedir. Bu sebeple bu çalışmada heterojenlik ölçümlerinin örneklem büyüklüğü, meta analizine dahil edilen çalışma sayısı ve tedavi etkinlik oranları arasındaki farktan etkilenip etkilenmedikleri incelenmiştir.
Yapılan simülasyon çalışması sonucunda meta analizi heterojenliği test etmek için kullanılan Cochran Q test istatistiğinin örneklem büyüklüğü, meta analizine dahil edilen çalışma sayısı ve tedavi etkinlik oranları arasındaki farktan etkilendiği ortaya konmuştur. Heterojen ölçümleri H ve R incelendiğinde, meta analizine dahil edilen çalışma sayısı arttıkça her ikisi azalırken, örneklem büyüklüğü arttıkça H artarken R azalmakta ve tedavi etkinlik oranları arasındaki fark arttıkça her ikisi de artmaktadır. Diğer heterojenlik ölçümleri olan I² ve τ² değerleri incelendiğinde, I² değeri örneklem büyüklüğü, meta analizine dahil edilen çalışma sayısı ve tedavi etkinlik oranları arasındaki farktan etkilenmemektedir. Örneklem büyüklüğü (n) arttığında tahmin gücü artmaktadır (%95 güven aralığı da daralmaktadır). τ² değeri ise örneklem büyüklüğü ve meta analizine dahil edilen çalışma sayısı arttığında değişmemekte, fakat tedavi etkinlik oranları arasındaki fark arttıkça, artmaktadır (%95 güven aralığı daralmaktadır).
Sonuç olarak, meta analizine alınacak çalışmaların, heterojenlik testinde Cochran Q değeri ile birlikte I² ve τ²'nin kullanılmasının daha duyarlı sonuç vereceği görülmüştür.
Anahtar Kelimeler: Meta-Analizi, Homojenlik, Heterojenlik, Heterojenlik ölçümleri, Cochran Q

Abstract:
ABSTRACT
Kasali K. (2014). Using heterogeneity test with an example in meta analysis. Istanbul University, Institute of Health Science, Department of Biostatistics and Medical Informatics. Master's Thesis. Istanbul. 
Homogeneity analysis in meta analysis studies is a measure of how changes the effect sizes from a study to another one which are included in meta analysis. Cochran Q test statistic is used to test heterogeneity in these studies. Because of the power of Cochran Q test statistic is being effected by the number of studies which are included in meta analysis, heterogeneity measurements such as I2, H, τ2 and R are recommended to have been assessed in checking heterogeneity. For this reason, in this study it was searched whether the heterogeneity measurements were being effected by the difference between sample size, treatment efficacy rates and the number of the studies included in meta analysis or not. 
As a result of the simulation study, Cochran Q test statistic which was used to test heterogeneity in meta analysis have been revealed to be effected by the difference between sample size, treatment efficacy rates and the number of the studies included in meta analysis. Consider the heterogeneity  measurements H and R were being examined, it was found that when the number of the studies included in meta analysis increased H and R were decreased; when the sample size increased H increased but R decreased; when the difference between treatment efficacy rates increased H and R were increased. When we examined other heterogeneity measurements I2 and τ2, it was found that I2 was not being effected by the difference between sample size, the number of studies included in meta analysis and treatment efficacy rates. When sample size (n) increased, the predictive power also increased (95% confidence interval is getting narrow). τ2 value did not change when sample size and  the number of studies included in meta analysis increased but when the  difference between treatment efficacy rates increased, τ2 was also found increased  (95% confidence interval is getting narrow). 
As a result, we could say that it would be more sensitive results to use I2 and τ2 with Cochran Q test together in using heterogeneity test in meta analysis studies.     
Key Words: Meta analysis, Homogeneity, Heterogeneity, Heterogeneity measurements, Cochran Q