SAĞLIK HİZMETLERİNDE ARAŞTIRMA VE DEĞERLENDİRME

Sakıncaları:

• Görülme sıklığı çok az olan durumların araştırılması sırasında ya çok büyük örneklerle çalışmak gerekir ya da incelenen durumla hiç karşılaşamama riski vardır.

Olasılıksız örnekleme yöntemlerinde evrendeki kişilerin örneğe ne olasılıkla seçileceği bilinmez. Çoğu zaman evren de tam olarak bilinemez. Herhangi bir araştırma için gönüllülerin seçilmesi, sokakta karşılaşılanların seçilmesi, bir sağlık kuruluşunda başvuran kişilerin seçilmesi, telefon rehberinden bazı numaraların seçilmesi, olasılıksız örnekleme yöntemlerine örnek olarak verilebilir.

Sağlık sektöründe sık kullanılan olasılıksız örnekleme yöntemleri şunlardır:

Kota örnekleme, örneğe seçilecek bazı kişiler veya gruplar için yanlı davranılması esasına dayanan bir yöntemdir. Eğer yapılan araştırmada toplanacak verilerin bir kısmı evrende azınlıkta olan veya bulunması zor olan bazı gruplardan toplanacaksa ve bu grupların seçilecek örnek içerisinde belirli bir oranda temsil edilmesi gerekiyorsa bunlar için bir kota belirlenerek kota örneklemesi yapılır.

Sağlık bilimlerinde sık kullanılan başlıca beş tip olasılıklı örnekleme yöntemi vardır:

Küme örnekleme yöntemi, özellikle çok merkezli çalışmalarda, büyük bir alana yayılmış kalabalık evrenlerde yapılması gereken araştırmalarda oldukça yararlı ve üstünlükleri olan bir yöntemdir. Küme örneklemenin güçlü yanları şunlardır: Zaman, iş gücü ve parasal anlamda maliyet azalır. Örnekleme sırasında söz konusu olabilecek ayrımcılık duyguları engellenir.

Sistematik örneklemede evrendeki birim sayısı listelenerek her birime bir sıra numarası verilir, evrendeki birim sayısı örnekte yer alacak birim sayısına bölünerek örneklem aralığı bulunur ve tesadüfi bir başlangıç numarası saptandıktan sonra her k'inci birim (k=Örneklem aralığı) örneğe alınır.

Örnek büyüklüğü hesabı sırasında kullanılan formül ve yöntemler özünde olasılık hesaplarına dayanmakta olup, evrendeki her birimin örneğe girme olasılığının eşit olduğu basit tesadüfi örnekleme yöntemi için geçerlidir. Diğer örnekleme yöntemlerinin kullanılması halinde, örneğin küme örnekleme, tabakalı örnekleme yöntemi kullanılıyor ise, saptanan örnek büyüklüğünün bu yöntemlere göre istatistiksel olarak yeniden ayarlanması, hesaplanacak olan bir katsayı ile çarpılması gerekir. Bu katsayıya “tasarım etkisi” adı verilir. Örneğin, küme örnekleme yöntemi kullanılması hâlinde söz konusu olabilecek tasarım etkisi kabaca 2 olabileceğinden, formülle hesaplanmış olan örnek büyüklüğünün iki katının alınması gerekir

Araştırma sonuçlarının ilgilendirdiği tüm kişilere “evren”, araştırmanın yapıldığı küçük gruba ise “örnek” denilir.

Yararları:
• Ulaşılmak istenilen sonuçlara kısa sürede ulaşma olanağı sağlar.
• Para, iş gücü, araç-gereç anlamındaki maliyetlerin daha az olmasını sağlar.
• Sağlıkla ilgili konular çok değişkenli olduğu için küçük gruplar sayesinde değişkenlerin
etkisinin kontrolü daha kolay olur, daha kesin sonuçlar elde edilir.
• Araştırmaya katılmama, eksik veri toplama, gözlemciler arası farklılık, ölçüm/gözlem
hataları, gibi hataları kontrol altına almak daha kolaydır.
• Örneklem hatası araştırıcı tarafından öngörülen ve izin verilen bir hata olduğu için
sonuçların yorumu sırasında etkisini ölçme imkanı vardır.
Sakıncaları:
• Her zaman örneklem hatası olması söz konusudur.
• Toplum içerisinde bazı kişilerin araştırmaya alınmaması nedeniyle ayrımcılık duygularına
neden olabilir.
• Görülme sıklığı çok az olan durumların araştırılması sırasında ya çok büyük örneklerle
çalışmak gerekir ya da incelenen durumla hiç karşılaşamama riski vardır

Sağlık bilimlerinde sık kullanılan başlıca beş tip olasılıklı örnekleme yöntemi vardır:
• Basit tesadüfi örnekleme
• Sistematik örnekleme
• Tabakalı örnekleme
• Küme örnekleme
• Çok aşamalı örnekleme

Basit tesadüfi örnekleme yöntemini uygulamak için bu amaçla hazırlanmış “tesadüfi sayılar tabloları”ndan yararlanılır.

Tabakalı örneklemenin güçlü yanları şunlardır:
• Her tabakadaki her birimin seçilme olasılığı eşittir.
• Her tabakanın örnek içerisinde yeterince temsil edilmesini sağlar.
• Evrendeki azınlık grupların temsil edilmesi sağlanır.

Evrenin tümünden veri toplanmadığı sürece seçilecek örneklerden elde edilecek sonuçlar her zaman belirli bir güven düzeyinde ve belirli bir hata payı ile geçerli olacaktır. Bu hata payına “örnekleme hatası” adı verilir.

Örneklem dağılımı, aynı evrenden, aynı büyüklükte alınabilecek olan olası tüm örneklerden elde edilecek istatistik değerlerin dağılımıdır. Buradaki istatistik sözcüğü “ortalama”, “oran”, “standart sapma” gibi örnekten elde edilen değerler için kullanılır. Evren değerleri için kullanılan sözcük ise “parametre”dir.

Herhangi bir araştırma için gönüllülerin, sokakta karşılaşılanların, bir sağlık kuruluşunda başvuranların, telefon rehberinden bazı numaraların seçilmesi, olasılıksız örnekleme yöntemlerine örnek verilebilir. Olasılıksız örnekleme ile seçilen gruplardan elde edilen sonuçların evrene genellenmesi doğru değildir ve bilimsel bir yaklaşım olarak kabul görmez.

Bu örnekte: s=4, d=0.5 olduğundan:
n = (1.96)2 x (4)2 / (0.5)2 = 245.8’dir.
Yani en az 246 kişilik örnek üzerinde araştırma yapmak gerekmektedir.
Eğer bu yerleşim yerindeki yaşlı nüfus 2000 ise
n = (1.96)2 x (4)2 / [(0.5)2 + (1.96)2 x (4)2/2000] = 219.5 olurdu.
Yani 2000 kişilik evrenden en az 220 kişilik örnek seçilmesi gerekmektedir.

Araştırma sonuçlarının ilişkili olduğu tüm kişiye da nesnelere EVREN , araştırmanın yapıldığı küçük gruba ise ÖRNEK denir.