Farklı etki büyüklüğü ölçülerinin aracılık analizi performansına etkisi
The effect of different effect size measures on mediation analysis performance
Yazar: NİHAN ÖZEL ERÇEL
Danışman: PROF. DR. GÜLHAN TEMEL ; PROF. DR. CEMİL ÇOLAK
Mersin Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics

Özet:
Klinik araştırmaların çoğunda, bir müdahalenin veya maruziyetin ilgilenilen sonucu etkileyip etkilemediği değerlendirilmektedir. Bununla birlikte, söz konusu müdahalenin sonucu nasıl etkilediğine ilişkin mekanizma ya da mekanizmaları anlamak için ileri araştırmalar yapmak klinik araştırmaların önemli ve yeterince takip edilmeyen bir unsurudur.  Etken ve sonuç arasında gözlemlenen ilişkinin altında yatan mekanizmayı araştırmak ve bu mekanizmanın bir takım ara değişkenlerle nasıl bir ilişkisinin olduğunu incelemek amacıyla aracılık analizi yöntemleri kullanılmaktadır. Aracılık analizinde, değişkenler arasındaki ilişkinin gücünü ve yönünü daha iyi anlamak ve aracı değişken etkisinin önemini belirlemek için çeşitli etki büyüklüğü ölçüleri geliştirilmiştir. Son yıllarda aracılık analizi yönteminin kullanıldığı çalışmalar artmış olsa da çok az sayıda araştırma aracılık analizi için etki büyüklüğü ölçümlerine odaklanmıştır. Araştırmalarda, aracılık analizi için en sık kullanılan etki büyüklüğü ölçüsü aracılık oranıdır. Ancak bu ölçü, küçük örnek genişliklerinde yeterince iyi performans gösterememekte ve sonuçlar yanlılık içerebilmektedir. Gerçekleştirilen simülasyon sonuçlarına göre örnek genişliğinin 500' ün altında olduğu durumlarda aracılık oran ölçülerinin beklenen değerden uzak olduğu ve yanlılığın fazla olduğu görülmüştür. Yanlılığın minimuma indirilerek gerçekçi çıkarımlarda bulunabilmek için alternatif etki büyüklüğü ölçülerinden faydalanılması gerekmektedir. Aracılık oranının yanı sıra kullanılması önerilen R2 regresyon açıklama katsayısının 100 ve 300 gibi küçük örnek genişliklerinde dahi iyi bir performans sergilediği ve minimum yanlılığa sahip olduğu gözlenmiştir. Bu sebeple, aracılık modelinin kurulduğu çalışmalarda tek bir etki büyüklüğü ölçüsüne odaklanmadan alternatif ölçülerin de birlikte ele alınması araştırma bulgularını daha güvenilir kılacaktır.

Abstract:
Clinical trials primarily focus on assessing the impact of interventions or exposures on desired outcomes. However, it is equally important to conduct research that delves into the underlying mechanisms through which these interventions influence outcomes. This aspect of clinical research, which aims to understand the causal pathways between the intervention and the outcome, often goes overlooked. Mediation analysis methods provide a valuable approach to investigate and unravel these mechanisms by examining the role of intermediate variables. In mediation analysis, the development of various effect size measures has greatly contributed to our understanding of the strength, direction, and practical significance of relationships between variables, particularly in the context of mediating variables. Despite the increasing popularity of mediation analysis, there remains a limited focus on effect size measurements specific to this analysis. The commonly used mediation ratio, although prevalent, exhibits limitations in its performance, particularly in small sample sizes, and may introduce bias into the results. According to the simulation results, it was seen that the mediation ratio measures were far from the expected value and the bias was high in cases where the sample size was below 500. To address these limitations and enhance the validity of inferences, it is essential to consider alternative effect size measures. One such measure that has demonstrated favorable performance, even in small sample sizes and with minimal bias, is the proposed R2 regression explanation coefficient. Incorporating this measure alongside the mediation ratio provides a more comprehensive and reliable evaluation of the mediation model. Therefore, it is recommended that future studies exploring mediation models embrace a broader perspective by considering multiple effect size measures. It has been observed that the proposed R2 regression explanation coefficient, which is recommended to be used in addition to the mediation ratio, performs well even in small sample sizes such as 100 and 300 and has minimum bias. For this reason, considering alternative measures together without focusing on a single effect size measure in studies in which the mediation model is established will make the research findings more reliable.