ANOVA Ne Zaman Kullanılır? Tıp Araştırmalarında Rehber

İkiden fazla grup arasındaki ortalama farklarını test etmek istediğinizde; her ikili karşılaştırma için ayrı ayrı t-testi yapmak cazip görünebilir. Ancak bu yaklaşım Tip I hata riskini ciddi ölçüde artırır. ANOVA bu problemi çözmek için tasarlanmıştır.

ANOVA'nın Temel Mantığı

ANOVA (Analysis of Variance; Varyans Analizi), gruplar arası varyansı grup içi varyansla karşılaştırarak grupların aynı popülasyondan gelip gelmediğini test eder.

Null hipotez: Tüm grupların ortalamaları eşittir (μ₁ = μ₂ = μ₃ = ...)

F istatistiği = Gruplar arası varyans / Grup içi varyans

F oranı 1'den büyük ve anlamlı çıkıyorsa en az bir grubun diğerlerinden farklı olduğu sonucuna varılır; ama hangisi farklı, post-hoc testler belirler.

Hangi ANOVA?

Tek Yönlü ANOVA (One-Way ANOVA)

Bir bağımsız değişken, üç veya daha fazla bağımsız grup.

Örnek: Üç farklı ilaç grubunda kan basıncı karşılaştırması.

İki Yönlü ANOVA (Two-Way ANOVA)

İki bağımsız değişken ve aralarındaki etkileşim.

Örnek: İlaç türü ve cinsiyet faktörlerinin kan basıncı üzerindeki etkisi; ve bu iki faktörün birlikte etkisi (etkileşim).

Tekrarlı Ölçüm ANOVA (Repeated Measures ANOVA)

Aynı bireyler birden fazla kez ölçülmüş.

Örnek: Tedavi öncesi, 1. ay ve 3. aydaki ağrı skoru karşılaştırması.

Karma ANOVA (Mixed ANOVA)

Hem bağımsız gruplar hem tekrarlı ölçüm bir arada.

ANOVA Varsayımları

1. Normallik: Her grupta veriler normal dağılımlı olmalı

2. Varyans homojenliği: Grupların varyansları birbirine yakın olmalı (Levene testi)

3. Bağımsızlık: Gözlemler birbirinden bağımsız olmalı

Normallik sağlanmıyorsa non-parametrik alternatif Kruskal-Wallis testidir.

Tekrarlı ölçüm için Friedman testi.

Post-Hoc Testler

ANOVA anlamlı çıktıktan sonra hangi grupların birbirinden farklı olduğunu bulmak için post-hoc testler yapılır.

Tukey HSD: En sık kullanılan. Tüm ikili karşılaştırmaları yapar, dengeli örneklemde güçlüdür.

Bonferroni: Daha muhafazakâr. Karşılaştırma sayısı azsa tercih edilebilir.

Scheffé: En muhafazakâr, sadece büyük farklılıkları tespit eder.

Games-Howell: Varyans homojenliği sağlanmadığında kullanılır.

Eta-Kare: Etki Büyüklüğü

ANOVA'nın anlamlı çıkması yeterli değil; etkinin büyüklüğü de raporlanmalıdır.

• η² (eta-kare): 0.01 = küçük, 0.06 = orta, 0.14 = büyük etki
• Partial η² çok değişkenli modellerde daha uygun

Yüksek etkili dergiler etki büyüklüğü olmadan makale kabul etmez.

İstatistiksel analiz süreciniz için 30 dakikalık ücretsiz görüşme alın.

---