Bir alt grup analizi yürütmenin ilk adımı, çalışmanıza dahil etmek istediğiniz grupları tanımlamaktır. Amacınız, bu gruplardan herhangi birinin belirli bir hastalığa yakalanma riskinin diğer gruplara göre daha yüksek olup olmadığını belirlemektir. Örneğin, meme kanseri üzerine çalışıyorsanız, daha önce ameliyat geçirmiş kadınların ameliyat geçirmemiş kadınlara göre daha yüksek risk altında olup olmadığını bilmek isteyebilirsiniz.
Alt gruplarınızın ne olacağına karar verdikten sonra, sıra her gruptan veri toplamaya gelir. Hedef kitlenizden bilgi toplamak isteyeceksiniz. Bu, anketler yoluyla veya projeniz sırasında rahatsızlığı teşhis edilenlerin tıbbi kayıtlarını toplayarak yapılabilir.
Hem sağlıklı insanlardan hem de incelenen hastalığa veya duruma sahip olanlardan veri topladıktan sonra, sıra istatistiksel analize gelir! İstatistiksel analizin amacı iki yönlüdür: birincisi, örneklem büyüklüğümüzde herhangi bir hata olmadığından emin olmamız gerekir; ikincisi, örneklemlerimiz arasında herhangi bir fark olup olmadığını görmemiz gerekir (yani, farklı özelliklere sahip popülasyonlar arasında farklılıklar olup olmadığını).
Alt grup analizi nedir?
Alt grup analizi, belirli değişkenlerin ikincil veri analizinin sonucunu nasıl etkilediğini görmek için detaya inmenizi sağlayan bir süreçtir. Katılımcılar ırk, etnik köken, yaş, eğitim veya cinsiyet gibi demografik özelliklere göre gruplandırılmıştır. Diğer değişkenler parti kimliği, sağlık durumu veya belirli durumlara yönelik tutumlar olabilir.
Bir araştırmacı, eşitsizlikleri veya diğer farklılıkları belirlemek için alt gruplar arasındaki değişken ortalamaları veya dağılımlarındaki farklılıkları analiz edebilir.
Örneğin, insanların bilimsel araştırmalarda hayvanların kullanımına yönelik tutumları hakkında bir anketiniz olduğunu ve bu konudaki görüşlerinde erkekler ve kadınlar arasında herhangi bir fark olup olmadığıyla ilgilendiğinizi varsayalım.
Örnekleminizi erkek ve kadın katılımcılara bölerek ve aralarında herhangi bir fark olup olmadığını görmek için yanıtlarını inceleyerek bir alt grup analizi yapabilirsiniz.
Alt grup analizlerinde (örneğin bir müdahale veya tedavi), nüfusun belirli kesimlerinde veya belirli parametreler üzerinde bir faktörün sonucunu belirlemeye çalışırız.
Alt grup analizi iki tür olarak sınıflandırılabilir:
- Önceden belirlenmiş
- Post-hoc.
Hatalardan nasıl kaçınılır
Aynı veriler üzerinde birden fazla test gerçekleştirmek, büyük ölçekli projelerde yanlış pozitif sonuçlara neden olabilir. Bazı araştırmacıların, önyargılı olma eğiliminde oldukları alt küme sonuçları lehine çok sayıda sıkıcı veya tekrarlayan sonucu göz ardı etmeleri mümkündür.
Bu özellikle, kullanıcı için yararlı olmayabilecek çok sayıda tekrarlayan sonuç üretmek için sıklıkla kullanılan makine öğrenimi algoritmalarıyla çalışırken geçerlidir. Bu algoritmaların çalışması için gereken süre çok uzun olabilir ve bir deney yürütmenin maliyetine dahil edilmelidir.
Bu bir sorundur çünkü araştırmacıları, veri setlerinde var olabilecek diğer olasılıkları veya daha iyi sonuçlar üretecek alternatif yaklaşımları dikkate almadan bir yola yönlendirebilir.
Verilerinizi alt gruplar kullanarak analiz ettiğinizde, aralarında herhangi bir fark olup olmadığını görmek için daha küçük gruplara ayırırsınız.
Cinsiyetin belirli bir sonucu nasıl etkilediğine bakmak istiyorsanız, çalışma örnekleminizi kadın ve erkek olarak ayırabilir ve ardından yanıtlarını karşılaştırabilirsiniz. Ama her grupta kaç kişi olmalı? Peki kaç tane karşılaştırma yapmanız gerekiyor?
Alt grupların hataya yol açmasının iki ana nedeni vardır. Örneklem büyüklüğü çok küçük olabilir ve çok fazla karşılaştırma yapılabilir. Çalışma örnekleminizi birçok alt gruba ayırdığınızda, farklılıkları tespit etmek veya farklılıkların sadece bir şans meselesi olmadığından emin olmak için çok az sayıda katılımcıya sahip olabilirsiniz.
Alt Grup Analizi Avantajları
Alt grup analizinin temel avantajı, araştırmacıların hipotezlerini daha ayrıntılı bir şekilde test etmelerine olanak sağlamasıdır. Örneğin, belirli alt grupların diğerlerine göre daha iyi yanıt verdiğini veya erkekler ile kadınlar arasında farklılıklar olduğunu tespit edebilirler.
Alt grup analizi, tıbbi araştırmalarda kullanılan yaygın bir tekniktir. Bir tedaviye farklı yanıt verip vermediklerini görmek için farklı grupların incelendiği standart bir çalışmada kullanılan yaklaşımın bir uzantısı olarak düşünülebilir. Ancak bu teknik çeşitli nedenlerden dolayı sorunlu olabilir:
- Bazı çalışmalar alt gruplarını önceden tanımlamaz veya kaç alt grubun inceleneceğini belirtmez. Bir araştırmacı bunu yapmazsa, diğerlerinin neden belirli grupları seçtiklerini ve her bir analizle neyi göstermeye çalıştıklarını anlamaları zorlaşır. İyi bir araştırmacı, sadece ilginç bulgulara yol açanları değil, analiz ettiği tüm alt grupları da rapor etmelidir.
- Alt grupları analiz ederken, araştırmacıların istatistiksel olarak anlamlı ancak klinik olarak önemsiz (yani gerçekten önemli olmayan) bir şey bulmaları mümkündür. Örneğin, aspirinin baş ağrısı tedavisinde asetaminofenden daha iyi sonuç verip vermediğini araştırdığımızı varsayalım; aspirin alan kişilerin yüzde 80’inin hiçbir şekilde rahatlamadığını tespit ettik.
Alt grup analizi nasıl yapılır
Önemli araştırmalarda alt grup analizinin önemli rolü göz ardı edilemez. Bu nedenle, aşağıdaki unsurların herhangi bir rapora dahil edilmesi esastır:
-
Analiz sonuçlarının alt grup sonuçları olduğunun açık bir göstergesidir.
-
Uygun anlamlılık düzeyleri hesaplanmış ve raporlanmıştır.
-
Araştırma önceden belirlenmiş veya post-hoc ise, bu durum yazıda belirtilmelidir.
Alt grup analizi, bir araştırma projesinin önemli bir bileşenidir. Piyasada birçok farklı ürün bulabilirsiniz. Hepsi araştırma çabalarınıza fayda sağlamak için tasarlanmıştır, ancak bunlardan etkili bir şekilde nasıl yararlanacağınızı bilmeniz gerekir.
Analiz için QuestionPro
QuestionPro’da alt grup analizi için kullanabileceğiniz bir kota kontrol mantığımız var. Alt grupları farklılaştırmak için özel değişkenler içeren anket URL’leri sağlayabilir ve dağıtabiliriz. Alt gruba dayalı mantık oluşturarak aynı ankette alt gruba özgü sorular da oluşturabilirsiniz.
Örneğin, 50 erkek ve 50 kadın katılımcıyı analiz etmek istediğinizi varsayalım. Cinsiyeti bir seçme sorusu olarak ekleyebilir ve ardından erkekler ve kadınlar için kota kontrol mantığı ekleyebilirsiniz. Cinsiyet sorusu yanıtlarına dayanarak, erkeklere veya kadınlara özgü sorular için mantık oluşturabiliriz.
Bu şekilde, yanıt olarak erkek ve kadın katılımcıları yanıtlarıyla birlikte kolayca alt gruplara ayırabilir ve kota kontrol limitlerine dayanarak tam sayıda katılımcıya ulaştığınızdan emin olabilirsiniz.
Nasıl kullanılacağını öğrenin
SoruPro’nun
pazar araştırması ihtiyaçlarınızı desteklemek için en iyi özellikler
Yazarlar: Danielle Figueroa, Virat Harsoda