Basit aracılık analizi ve tıpta bir uygulaması
Simple mediation analysis and its use in A medical research
Yazar: MUSTAFA UĞURLU
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ SELCEN YÜKSEL
Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics
Dizin: Aracılık = Meditation ; Biyoistatistik = Bioistatistics ; Dolaylı etkiler = Indirect effects ; Doğrudan etki = Direct effect ; Tıp = Medicine ; İstatistik = Statistics ; İstatistiksel modeller = Statistical models ; İstatistiksel yöntemler = Statistical methods

Özet:
Herhangi bir bilim dalında bir araştırmacının temel amacı değişkenler arasında bir ilişki olup olmadığını test etmek ve eğer herhangi bir ilişki varsa bu ilişkilerin yapısını incelemeye çalışmaktır. Ancak uygulamada genellikle sonuç değişkenlerini etkileyen faktörler arasındaki ilişkiler yeterince incelenmemektedir. Kurt Lewis tarafından bu durum "kara kutu modeli" olarak tanımlanmıştır. Buna göre bağımsız değişkenler bir kara kutu içinde bilinmeyen bir takım işlemlerden geçtikten sonra bir sonuç değişkeni üretmektedir. Bu model çıktının bağımsız değişkenlerle nedensel olarak ilişkili olduğunu söyleyebilse bile bunun nasıl ve neden ortaya çıktığı hakkında yeterli bilgi vermez. Elbette bu durum önemli bir kısıtlamadır. 
Aracılık analizi bağımsız (işlem) değişkenlerin bağımlı (sonuç) değişken üzerinde etkilerini nasıl gösterdiğini araştırır.  Hayes'e göre aracılık analizinde bazı işlem değişkenleri bir veya daha fazla aracı değişken aracılığıyla sonuç değişkenini etkilemektedir. Dolayısıyla "X" ile gösterilen bir işlem değişkeninin "Y" ile gösterilen sonuç değişken üzerindeki etkisi iki ayrı yoldan incelenmektedir. Bunlardan birincisi X işlem değişkeninin "M" aracı değişken yoluyla Y üzerinde yapmış olduğu "dolaylı" etki  (X --> M --> Y) ve X işlem değişkeninin Y sonuç değişkeni üzerindeki "doğrudan" etkisidir(X --> Y).  
Bu araştırma için son 6 aydır kronik ağrı kriterlerini karşılayan romatolojik hastalıkları olan klinik örneklemden elde edilen veriler kullanılmıştır. Veri setindeki değişkenler arasında, klinik teoriler de dikkate alınarak, çeşitli basit aracılık modelleri oluşturulmuştur. Modelleme sırasında değişken türleri arasındaki tüm olası kombinasyonlar düşünülerek basit aracılık modelleri oluşturulmuştur.  Her bir model ayrı ayrı analiz edilmiş elde edilen sonuçlar ayrı ayrı yorumlanmıştır. 
Geleneksel yöntemlerin sınırlılıkları da düşünüldüğünde basit aracılık analizi ve daha karmaşık ya da ileri aracılık modelleri önümüzdeki yıllarda daha da önemli bir yer edinecek gibi durmaktadır.


Anahtar Kelimeler: Aracılık analizi, doğrudan etki, dolaylı etki, istatistiksel
modeller, R programı .

Abstract:
The main aim of the researchers in any discipline is to test whether there is a relationship among in the variables. If there is any relationship, they are trying to examine the structure of this relationship. But, in practice, the relationship among factors influencing the outcome variables usually not sufficiently considered. This is defined as the "black box model" by Kurt Lewis. Accordingly, the independent variables produce an outcome variable after many unknown processes in the black box. Even this model demonstrated that output is experimentally associated with the independent variable, this model does not give enough information about how and why this relationship occurs. Of course, this is a considerable restriction.
Mediation analysis examines how happen the effect of independent variable on a dependent variable. According to the Hayes, in mediation analysis, some treatment variables affect the outcome variable through one or more intermediate variables. Thus, the effect of treatment variable indicated by "X" on outcome variable indicated by "Y" can be checked in two ways. The first of these, X variable makes an "indirect" effect on the Y through the mediating variable "M" (X --> M --> Y)and the second is treatment variable X is a "direct" effect on the outcome variable Y (X --> Y). 
For this study, a sample was examined consisting of rheumatology patients with chronic pain for six months. Between the variables in the data set, taking into account the clinical theories, it was created a variety of simple mediation models. During modeling, considering all the possible combinations among types of variables, various simple mediation models have been developed. Each model is individually analyzed, and the obtained results were evaluated separately.
When considering the limitations of traditional methods, the simple mediation analysis, and more complex or advanced mediation models seems to get more and more important place in the coming years.

Keywords: Direct effect, indirect effect, mediation analysis, R software,
statistical models.