Alt grup analizi: Nedir + Hatalardan nasıl kaçınılır

Bir alt grup analizi yapmanın 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 üzerinde çalışıyorsanız, daha önce ameliyat olmuş 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, anketler veya projeniz sırasında durum teşhisi konanlar için tıbbi kayıtlar toplayarak yapılabilir.

Hem sağlıklı insanlardan hem de incelenen hastalığı veya durumu olanlardan veri topladıktan sonra, istatistiksel analiz zamanı! İstatistiksel analizin amacı iki yönlüdür: ilk olarak, örneklem büyüklüğümüzde herhangi bir hata olmadığından emin olmamız gerekir; ikinci olarak, örneklemlerimiz arasında herhangi bir farklılık olup olmadığını (yani, farklı özelliklere sahip popülasyonlar arasında farklılıklar olup olmadığını) görmemiz gerekiyor.

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, taraf kimliği, sağlık durumu veya belirli durumlara yönelik tutumlar olabilir.

Bir araştırmacı, eşitsizlikleri veya diğer farklılıkları belirlemek için değişken ortalamalardaki farklılıkları veya alt gruplar arasındaki dağılımları analiz edebilir.

Örneğin, insanların hayvanların bilimsel araştırmalar için kullanılmasına yönelik tutumları hakkında bir anketiniz olduğunu ve bu konudaki görüşlerinde kadın ve erkek arasında herhangi bir farklılık olup olmadığını merak ettiğinizi varsayalım.

Örneğinizi erkek ve kadın katılımcılara bölerek ve aralarında herhangi bir fark olup olmadığını görmek için cevaplarını inceleyerek bir alt grup analizi yapabilirsiniz.

Alt grup analizlerinde (örneğin, bir müdahale veya bir tedavi), popülasyonun belirli bölümlerinde veya belirli parametrelerde bir faktörün sonucunu belirlemeye çalışırız.

Alt grup analizi iki türe ayrılabilir:

1. önceden belirlenmiş
2. Olay sonrası.

Hatalardan nasıl kaçınılır

Aynı veriler üzerinde birden fazla test yapmak, büyük ölçekli projelerde yanlış pozitiflere neden olabilir. Bazı araştırmacıların, eğilimli oldukları alt küme sonuçları lehine çok sayıda sıkıcı veya tekrarlayan sonucu görmezden gelmeleri mümkündür.

Bu, özellikle kullanıcı için yararlı olmayabilecek çok sayıda tekrarlayan sonuç üretmek için kullanılan makine öğrenimi algoritmalarıyla çalışırken geçerlidir. Bu algoritmaların çalışması için geçen süre çok uzun olabilir ve bir deneme çalıştırmanın maliyetine dahil edilmelidir.

Bu bir sorundur çünkü araştırmacıları veri setlerinde olabilecek diğer olasılıkları veya daha iyi sonuçlar üretecek alternatif yaklaşımları dikkate almadan bir yola yönlendirebilir.

Verilerinizi alt grupları kullanarak analiz ettiğinizde, aralarında herhangi bir fark olup olmadığını görmek için daha küçük gruplara ayırırsınız.

Cinsiyetin belirli bir sonucu nasıl etkilediğine bakmak istiyorsanız, çalışma örneğinizi kadın ve erkeklere ayırabilir ve ardından yanıtlarını karşılaştırabilirsiniz. Ama her grupta kaç kişi olmalı? Ve kaç tane karşılaştırma yapmanız gerekiyor?

Alt grupların hataya yol açmasının iki ana nedeni vardır. Örnek boyutu çok küçük olabilir ve çok fazla karşılaştırma yapılabilir. Çalışma örneğinizi birçok alt gruba ayırdığınızda, farklılıkları tespit etmek veya farklılıkların sadece şans meselesi olmadığından emin olmak için çok az katılımcıyla karşılaşabilirsiniz.

Alt Grup Analizi Avantajları

Alt grup analizinin ana avantajı, araştırmacıların hipotezlerini daha ayrıntılı olarak test etmelerine izin vermesidir. Örneğin, belirli alt grupların diğerlerinden daha iyi tepki verdiğini veya kadın ve erkek arasında farklılıklar olduğunu öğrenebilirler.

Alt grup analizi, tıbbi araştırmalarda kullanılan yaygın bir tekniktir. Farklı grupların bir tedaviye farklı yanıt verip vermediklerini görmek için incelendiği standart bir çalışmada kullanılan yaklaşımın bir uzantısı olarak düşünülebilir. Bununla birlikte, bu teknik birkaç nedenden 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 anlaması zordur. İyi bir araştırmacı, yalnızca 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 bir şey (yani, gerçekten önemli olmayan bir şey) bulması olasıdır. Örneğin, baş ağrılarının tedavisinde aspirinin asetaminofenden daha iyi etki gösterip göstermediğini araştırdığımızı varsayalım; aspirin alan insanların yüzde 80'inin hiçbir şekilde rahatlamadığını bulduk.

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:

1. Analiz sonuçlarının alt grup sonuçları olduğunun açık bir göstergesi.

2. Uygun anlamlılık seviyeleri hesaplanır ve raporlanır.

3. Araştırma önceden belirlenmiş veya sonradan yapılmışsa, bu durum tutanakta belirtilmelidir.

Alt grup analizi, bir araştırma projesinin önemli bir bileşenidir. Piyasada birçok farklı ürün bulacaksınız. Hepsi araştırma çabalarınıza fayda sağlamak için tasarlandı, ancak bunlardan etkili bir şekilde nasıl yararlanacağınızı bilmelisiniz.

Analiz için QuestionPro

QuestionPro'da alt grup analizi için kullanabileceğiniz bir kota kontrol mantığımız var. Alt grupları ayırt etmek için anket URL'lerini özel değişkenlerle sağlayabilir ve dağıtabiliriz. Alt grup bazında mantık oluşturarak aynı ankette alt gruba özel 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 sorularının cevaplarından yola çıkarak erkeğe veya kadına özel sorular için mantık oluşturabiliriz.

Bu şekilde, yanıt olarak erkek ve kadın yanıtlayıcıları yanıtlarıyla birlikte kolayca alt gruplara ayırabilir ve kota kontrol sınırlarına göre kesin sayıda yanıtlayıcı almanızı sağlayabilirsiniz.

Pazar araştırması ihtiyaçlarınızı desteklemek için QuestionPro'nun en iyi özelliklerini nasıl kullanacağınızı öğrenin

Yazarlar: Danielle Figueroa, Virat Harsoda