Journals / Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi / 2018 / Cilt: 20 - Sayı: 2

GÖZLEME DAYALI ÇALIŞMALARDA PROPENSİTY SKOR VE BİR UYGULAMA

Pages
89–104
Publication Date
2018-12-27
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Çalışma sonucuna göre özellikle Tıp alanında yoğun olarak kullanılan Propensity Skorların Sosyal Bilimlerde de güvenle kullanılabileceğinin belirtilmesi yerinde olacaktır.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Gözleme dayalı olarak yapılan çalışmalarda birimlerin deney ve kontrol gruplarına atanması sırasında araştırmacının kontrolü yoktur.
📊
Key Findings & Data:Bu durum, birimlerin hem demografik özellikleri hem de ortak değişkenleri bakımından birbirlerinden farklılık göstermesine, dolayısı ile yapılacak olan tahminlerin hatalı olmasına neden olacaktır.
💡
Conclusion & Impact:Çalışma sonucuna göre özellikle Tıp alanında yoğun olarak kullanılan Propensity Skorların Sosyal Bilimlerde de güvenle kullanılabileceğinin belirtilmesi yerinde olacaktır.
🔬Design:Research Article
📍Scope:2000 Verileri
⚙️Variables:Propensity Skor · Propensity Eşleştirmesi

Özet

Gözleme dayalı olarak yapılan çalışmalarda birimlerin deney ve kontrol gruplarına atanması sırasında araştırmacının kontrolü yoktur. Bu durum, birimlerin hem demografik özellikleri hem de ortak değişkenleri bakımından birbirlerinden farklılık göstermesine, dolayısı ile yapılacak olan tahminlerin hatalı olmasına neden olacaktır. İşleyim etkisinin gözlenen ortak değişkenlere göre koşullu olasılığı olarak ifade edilen Propensity Skor, iki gruptaki birimleri, kullanılan değişkenler bakımından dengeleyerek hatanın azalmasını sağlamaktadır. Yapılan çalışmaya, denizcilik sektörü gemi inşaat ve bakımında faaliyet gösteren KOBİ’ler dahil edilerek ISO 9001:2000 KYS belgesi sahipliğinin memnuniyet, aidiyet ve kobi çalışanlarının sorunları üzerinde istatistiksel olarak anlamlı bir farklılık gösterip göstermediği test edilmiştir. Aynı sermaye büyüklüğüne ve aynı sayıda iş gören sayısına sahip ISO 9001:2000 KYS belgesine sahip olan ve olmayan KOBİ’ler uygulama konusu olarak tercih edilmiştir. Yapılan analizler sonucunda propensity skorların sapmaları azaltarak sonuçları daha anlamlı hale getirdiği görülmüştür. Propensity Eşleştirmesi yapmadan önce ISO 9001:2000 KYS belgesi sahibi olan ve olmayan KOBİ çalışanları arasında “Memnuniyet”, “KOBİ Çalışanlarının Sorunları” açısından anlamlı bir farklılık çıkarken, “Aidiyet” açısından anlamlı bir farklılık çıkmamıştır. Propensity Eşleştirmesi yapıldıktan sonra ise yukarıda ifade edilen İki ayrı KOBİ çalışanları arasında “Memnuniyet”, “KOBİ Çalışanlarının Sorunları” ve “Aidiyet” açısından farklılıkların anlamlı olarak ortaya çıktığı görülmüştür. Çalışma sonucuna göre özellikle Tıp alanında yoğun olarak kullanılan Propensity Skorların Sosyal Bilimlerde de güvenle kullanılabileceğinin belirtilmesi yerinde olacaktır.

🔖

Cite This Article

KANDEMİR, A. Ş. (2018). GÖZLEME DAYALI ÇALIŞMALARDA PROPENSİTY SKOR VE BİR UYGULAMA. Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt: 20 - Sayı: 2, 89–104. https://ajindex.com/articles/63007

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (12)

  1. Altunok, E. Ç. (2005). “Gözleme Dayalı Çalışmalarda Propensity Skor ve Tıp Bilimlerinde Bir Uygulama” Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bil. Ens. (Yayınlanmamış Y.Lisans Tezi), İstanbul.
  2. Bewick, V., Liz C. ve Jonathan B. (2005). “Statistics Review 14:Logistic Regression”, Critical Care, 112-118.
  3. Bircan, H. (2004). “Lojistik Regresyon Analizi: Tıp Verileri Üzerine Bir Uygulama”, Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 185-208.
  4. Carey, G. M. H. (2006). Effectiveness of Physical Therapay fort he Management of Cronic Spine Disorders: A Propensity Score Approach, Research Report, Pysical Therap Cohen J. (2003). Applied Regression-Correlation Analysis for the Behavioral Sciences, Mahwah, NJ, USA: Lawrence Erlbaum Associates Cochran, W.G. (1965). “ The Planning of Observational Studies of Human Populations”, Journal of the Royal Statistical Society, 234-254.
  5. Cochran, W.G. (1968). “The Effectiveness of Adjustment by Subclassification in Removing Bias in Observational Studies”, Biometrics, 295-313.
  6. Çolak, C. vd, (2005). “Radial Arterde Ateroskleroz’un Tahmini ve Elde eden Risk Faktörler”,Uludağ Üniversitesi Tıp Fakültesi Dergisi,2005,147-151. D’Agostino, R. (1998). “Tutorial in Biostatistics Propensity Score Methods For Bias Reduction in the Comparison of a Non- Randomized Control Group”, Statistic in Medicine, 2265-2281
  7. Di Prete Thopmas A. ve Markus G. (2004). “Assessing Bias in the Estimation of Causal Effects: Rosenbaum Bounds on Matching Estimators and Instrumental Variables Estimation with Imperfect Instruments”, Sociological Methodology, 271-310.
  8. Freburger, J. K., Timothy S. C. ve George M H. (2006). “Effectiveness of Physical Therapy for The Management of Chronic Spine Disorders: A Propensity Score Approach”, Physical Therapy, 381-394.
  9. Frees, W. E. (2004). Longitudinal and Panel Data: Analysis and Applications in the Social Sciences, West Nyack, NY, USA: Cambridge University Press.
  10. Gatignon, H. (2003). Statistical Analysis of Management Data Secaucus, NJ USA:Kluwe Academic Publishers.
  11. Glynn, R. J.(2006). Sebastian Schneeweiss ve Til Stürmer, “Indıcatıons for Propensity Score and Review of their Use in Pharmacoepidemiology”, Basic & Clinical Pharamacology, 253-259.
  12. Hosmer, D. W. ve Stanley, L. (2002). Applied Logistic Regression, 2.Baskı, New York: John Wıley&Sons, Inc. Heller, G. ve Venkatramani E.S. (2004). “A Nonparametric Test to Compare Survival Distrubitions With Covariate Adjustment”, Journal of the Royal Statistical Society: Series B(Stati