META ANALİZ VE TARIMSAL UYGULAMALAR

Transkript

1 T.C. KAHRAMANMARAŞ SÜTÇÜ İMAM ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ZOOTEKNİ ANABİLİM DALI META ANALİZ VE TARIMSAL UYGULAMALAR HANDE KÜÇÜKÖNDER YÜKSEK LİSANS TEZİ KAHRAMANMARAŞ Ocak -2007

2 T.C. KAHRAMANMARAŞ SÜTÇÜ İMAM ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ZOOTEKNİ ANABİLİM DALI META ANALİZ VE TARIMSAL UYGULAMALAR HANDE KÜÇÜKÖNDER YÜKSEK LİSANS TEZİ KAHRAMANMARAŞ Ocak-2007

3 T.C. KAHRAMANMARAŞ SÜTÇÜ İMAM ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ZOOTEKNİ ANABİLİM DALI META ANALİZ VE TARIMSAL UYGULAMALAR HANDE KÜÇÜKÖNDER YÜKSEK LİSANS TEZİ Kod No : Bu Tez..././2007 Tarhnde Aşağıdak Jür Üyeler Tarafından Oy Brlğ/Oy Çokluğu le Kabul Edlmştr Prof. Dr. Ercan EFE Doç. Dr. Suat ŞAHİNLER Doç. Dr. Sat EKİNCİ DANIŞMAN ÜYE ÜYE Yukarıdak mzaların adı geçen öğretm üyelerne at olduğunu onaylarım. Prof. Dr. Özden GÖRÜCÜ Ensttü Müdürü Bu çalışma Kahramanmaraş Sütçü İmam Ünverstes Araştırma Fonu tarafından desteklenmştr. Proje No: 2006/2-9 Not: Bu tezde kullanılan özgün ve başka kaynaktan yapılan bldrşlern, çzelge, şekl ve fotoğrafların kaynak gösterlmeden kullanımı, 5846 sayılı Fkr ve Sanat Eserler Kanunundak hükümlere tabdr.

4 ĐÇĐNDEKĐLER ĐÇĐNDEKĐLER ĐÇĐNDEKĐLER... I ÖZET... IV ABSTRACT... V ÖNSÖZ... VI ÇĐZELGELER DĐZĐNĐ... VII SĐMGELER ve KISALTMALAR... XI ŞEKĐLLER DĐZĐNĐ... XII 1. GĐRĐŞ ÖNCEKĐ ÇALIŞMALAR MATERYAL ve METOT Materyal Metot Meta Analzn Uygulandığı Çalışmaların Genel Özellkler Meta Analzde Uygulanması Önerlen Đşlem Sıralaması Kayıp Çalışmaların Meta Analze etks Lteratür Taraması Sonucunda Seçlen Çalışmaların Dosyalarının Oluşturulması Meta analz türler Meta Analze Gren Çalışmaların Adımsal Olarak Tanımlanması Meta Analzde Verlern Değerlendrlmes Ntelksel Meta analz Ncelksel Meta analz X 0 Meta Analzde Modeller Sabt etk model Rastgele etk model Đstatstksel Yöntemler Etk Ölçümler Odds oranı (odds rato) Rsk oranı (rsk rato) Hız oranı Prevelans Görel (Relatve) Rsk Sürekl Olmayan Đkl (Bnary) Değşkenlern Sonuçların Brleştrlmes Mantel-Haenzel yöntem Peto yöntem Genel varyansa dayalı yöntem Snedecor Yöntem Cochran test Woolf test Olasılık ( p) Değerlernn Brleştrlmes Tppett Yöntem Stouffer Yöntem Fsher Yöntem Ağırlıklı Ortalamalar Yöntem Logt Yöntem 34 I

5 ĐÇĐNDEKĐLER Etk Büyüklüğünün Belrlenmes Korelasyon Katsayılarının Brleştrlmes Hunter ve Schmd Yöntem Fsher Yöntem d Đstatstğnn Standart Hatası Sürekl Olmayan Değşkenlern Brleştrlmes (Etk Genşlğnn Brleştrlmes) Der-Smonan Lard Yöntem Hedges ve Olkn n Ağırlıklı Đntegrasyon Yöntem Hunter ve Schmd n Bare Bones Yöntem Homojenlk Ve Heterojenlk Kavramı Homojenlk Kavramı Moderatör Değşken Kavramı Moderatör Değşkenlern Analz Çalışmaların alt gruplara ayrılması Çalışma Karakterlernn Korelasyonu Hedges ve Olkn (1985) Tarafından Gelştrlen Sabt Etk Modeller çn Homojenlk Test Đstatstkler Mantel-Haenzel yöntem Peto yöntem Genel varyansa dayalı yöntem Heterojenlk Kavramı Meta Analzn Gücü Meta Regresyon Meta Regresyon Analz BULGULAR VE TARTIŞMA yılları arası yapılmış m 2 başına düşen yağış mktarı ve alınan ortalama buğday mktarının meta analz bulguları yılları arası yapılmış m 2 başına düşen yağış mktarı ve alınan ortalama arpa mktarının meta analz bulguları Mayıs Mart 2001 yılları arası Capoeta Capoeta verlernde cnsyetn canlı ağırlığına etksn nceledğ varsayılan çalışmaların meta analz bulguları Kahramanmaraş ta bulunan Tekr, Fırnız ve Sır barajından aynı zamanda alınan Capoeta Capoeta verlernde cnsyetn canlı ağırlığına etksn nceledğ varsayılan çalışmaların meta analz bulguları Kahramanmaraş ve lçelernde yetştrlen elma çeştlernden Golden ve Starkng Elma arasındak farklılığın önemn belrlemek çn yıl bazında tutulan verlern meta analz bulguları Kahramanmaraş ve lçelernde yetştrlen Golden elma çeştnn yetştrlmesnde rakım durumunun etkl olup olmadığını belrlemek çn her yıl yapılmış olduğu varsayılan çalışmaların meta analz le brleştrlmes sonucunda ortaya çıkan bulgular Kahramanmaraş ve lçelernde yetştrlen hayvanlar çn yapılması planlanan aşılama durumu çn Đlkbahar ve Sonbahar aylarında ortaya çıkan sonuçlar arasındak farklılığın önemnn statstksel açıdan belrlenmes çn yıl bazında tutulan verlern meta analz 91 II

6 ĐÇĐNDEKĐLER bulguları yılları arasında Kahramanmaraş ve lçelernde yetştrlen büyük baş ve küçük baş hayvanlarda görülen Eknokok ve Dstomatoss hastalıkları arasında görülme sıklığı bakımından aradak farkın statstksel olarak önemn belrlemek çn yıl bazında tutulan verlern meta analz 94 bulguları SONUÇ ve ÖNERĐLER KAYNAKLAR ÖZGEÇMĐŞ III

7 ÖZET T.C. KAHRAMANMARAŞ SÜTÇÜ İMAM ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ZOOTEKNİ ANABİLİM DALI YÜKSEK LİSANS TEZİ ÖZET META ANALİZ VE TARIMSAL UYGULAMALAR Danışman : Prof. Dr. Ercan EFE Yıl : 2007, Sayfa :110 Jür : Prof. Dr. Ercan EFE Doç. Dr. Suat ŞAHİNLER Doç. Dr. M. Sat EKİNCİ Bu tez çalışmasında, belrl br konu üzernde faklı yer ve zamanlarda farklı araştırıcılar tarafından yapılmış olan yayınlanmış veya yayınlanmamış olan br çok çalışmayı br araya getrmek çn hemen hemen her blm dalında htyaç duyulan br statstksel yöntem olan meta analzn tanıtımı yapılmış ve bu analzn tarımda da uygulanableceğ gerçek araştırmalardan elde edlmş olan bazı örnek ver setler üzernde açıklamalı br şeklde anlatılmıştır. Bu örnekler üzernde etk ölçütü olarak odds oranı kullanılmış ve çalışmalar arası heterojenlğn öneml olup olmadığı se Q test statstğ le tespt edlmştr. Böylece meta analz le araştırıcılara daha önce gerek farklı araştırıcıların gerek farklı zamanlarda aynı konuda yapılmış araştırmaları brleştrerek daha güvenlr sonuçlara ulaşması ve yorumlaması olanağı sunulmuştur. Bu çalışma le tarımsal araştırmalarla uğraşan araştırıcılara yol gösterlmes hedeflenmştr. Anahtar kelmeler: Meta analz, Mantel-Haenszel, Peto IV

8 ABSTRACT T.C. UNIVERSITY OF KAHRAMANMARAŞ SÜTÇÜ İMAM INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED SCIENCES DEPARTMENT OF ANIMAL SCIENCE MSc THESIS ABSTRACT META ANALYSIS AND AGRICULTURAL APLICATIONS Hande KÜÇÜKÖDER Supervsor : Prof. Dr. Ercan EFE Year : 2007, Pages : 110 Jury : Prof. Dr. Ercan EFE Assoc. Prof. Dr. Suat ŞAHİNLER Assoc. Prof. Dr. M. Sat EKİNCİ The man objectve of current study was to explan the Meta Analyss whch s essentally carred out to re-analyses the reported or unreported data obtaned at dfferent tme and places by varous researchers from wdespread of scentfc dscplnes. The man ssue targeted by ths statstcal analyss was to combne reported data and estmate the parameters wth mnmum varance and maxmum confdence. The method was studed usng real data obtaned from agrcultural experments. The odds rato was used as effectveness crteron, and the heterogenety between exemplfed data was analyzed usng Q test. The man ssue targeted by ths statstcal analyss was to combne reported data and estmate the parameters wth mnmum varance and maxmum confdence. The results of the ths work, hence, wll gude to the researchers workng on expermental data obtaned from agrcultural studes. Key Words: Meta analyss, Mantel-Haenszel, Peto V

9 ABSTRACT V

10 ÖNSÖZ ÖNSÖZ Yüksek lsans çalışmalarım esnasında gerek ders gerekse tez dönemmde her türlü madd ve manev yardımlarını esrgemeyen, çalışmamım her aşamasındak, düşünceler, lgler ve cesaretlendrc yaklaşımlarından dolayı başta çok saygı değer danışmam Hocam Sayın Prof. Dr. Ercan EFE ye, Doç.Dr. Emn ÖZKÖSE ye, Arş.Gör. Mustafa ŞAHİN e ve Arş.Gör. Fath ÜÇKARDEŞ le benden hayatım boyunca desteklern esrgemeyen sevgl aleme en dern saygı ve şükranlarımı sunarım. Ayrıca çalışmalarıma yapmış olduğu öneml katkılardan ve desteklerden dolayı Marmara Ünverstes Byostatstk bölümünün öğretm üyelernden saygı değer Hocam Doç. Dr. Nural BEKİROĞLU ve Öğretm Görevls Dr. Ömer Utku ERZENGİN e sonsuz teşekkürler edyorum. Şubat, 2007 Kahramanmaraş VI

11 ÇİZELGELER DİZİNİ ÇİZELGELER DİZİNİ Sayfa Çzelge Bazı ver tabanlarında yayınlanmış meta analz sayısı.. 4 Çzelge Meta analz de çalışmalardak değerlere göre gelştrlen brleştrme yöntemler.. 23 Çzelge Meta analzde kullanılan statstksel modeller arasındak farklar Çzelge Tahmn edlen modeller, kullanılan yöntemler ve etk ölçütler. 25 Çzelge x2 lk verlern gösterm. 26 Çzelge Woof test çn 2x2 lk tablo 31 Çzelge Y Cohen n etk genşlğ sınıflandırmasındak ölçütler 35 Çzelge Çalışma statstklernn r ye dönüşüm formüller ve açıklamaları Çzelge Çalışma statstklernn d ye dönüştürülmes ve yorumlar 39 Çzelge Homojenlğn Test edlmesnde Kullanılacak Olan Gerekl Formüller Çzelge Buğday verm (Uygulama 1) çn meta analze dahl edlecek çalışmaların genel özellkler Çzelge Uygulama 1 çn Çalışma 1 n 2x2 lk tablosu 53 Çzelge Uygulama 1 çn Çalışma 2 nn 2x2 lk tablosu Çzelge Uygulama 1 çn Çalışma 3 ün 2x2 lk tablosu 55 Çzelge Uygulama 1 çn Çalışma 4 ün 2x2 lk tablosu Çzelge Uygulama 1 çn Çalışma 5 n 2x2 lk tablosu Çzelge Uygulama 1 çn Çalışma 6 nın 2x2 lk tablosu.. 56 Çzelge Uygulama 1 çn Çalışma 7 nn 2x2 lk tablosu 57 Çzelge Uygulama 1 çn Çalışma 8 n 2x2 lk tablosu 57 Çzelge Uygulama 1 çn Çalışma 9 un 2x2 lk tablosu. 58 Çzelge Uygulama 1 çn Çalışma 10 un 2x2 lk tablosu.. 58 Çzelge Uygulama 1 çn Çalışma 11 n 2x2 lk tablosu 59 Çzelge Uygulama 1 çn Çalışma 12 nn 2x2 lk tablosu 59 Çzelge Uygulama 1 çn Çalışma 13 ün 2x2 lk tablosu.. 60 Çzelge Uygulama 1 çn Çalışma 14 ün 2x2 lk tablosu.. 60 Çzelge Uygulama 1 çn Çalışma 15 n 2x2 lk tablosu Çzelge Uygulama 1 çn Çalışma 16 n 2x2 lk tablosu 61 Çzelge Uygulama 1 çn Çalışma 17 nn 2x2 lk tablosu 62 Çzelge Uygulama 1 çn Çalışma 18 nn 2x2 lk tablosu.. 63 Çzelge Uygulama 1 çn Çalışma 19 un 2x2 lk tablosu.. 63 Çzelge Uygulama 1 çn Çalışma 20 nn 2x2 lk tablosu 64 Çzelge Uygulama 1 çn Çalışma 21 n 2x2 lk tablosu 64 Çzelge Uygulama 1 çn Çalışma 22 nn 2x2 lk tablosu Çzelge Uygulama 1 çn Çalışma 23 ün 2x2 lk tablosu Çzelge Uygulama 1 çn Çalışma 24 ün 2x2 lk tablosu. 65 Çzelge Arpa verm (Uygulama 2) çn meta analze dahl edlecek çalışmaların genel özellkler Çzelge Uygulama 2 çn Çalışma 1 n 2x2 lk tablosu. 67 Çzelge Uygulama 2 çn Çalışma 2 nn 2x2 lk tablosu.. 67 VII

12 ÇİZELGELER DİZİNİ Çzelge Uygulama 2 çn Çalışma 3 ün 2x2 lk tablosu. 68 Çzelge Uygulama 2 çn Çalışma 4 ün 2x2 lk tablosu. 68 Çzelge Uygulama 2 çn Çalışma 5 n 2x2 lk tablosu.. 69 Çzelge Uygulama 2 çn Çalışma 6 nın 2x2 lk tablosu 69 Çzelge Uygulama 2 çn Çalışma 7 nn 2x2 lk tablosu 70 Çzelge Uygulama 2 çn Çalışma 8 n 2x2 lk tablosu. 70 Çzelge Uygulama 2 çn Çalışma 9 un 2x2 lk tablosu. 71 Çzelge Uygulama 2 çn Çalışma 10 nun 2x2 lk tablosu 71 Çzelge Uygulama 2 çn Çalışma 11 n 2x2 lk tablosu.. 72 Çzelge Uygulama 2 çn Çalışma 12 nn 2x2 lk tablosu Çzelge Uygulama 2 çn Çalışma 13 ün 2x2 lk tablosu. 73 Çzelge Uygulama 2 çn Çalışma 14 ün 2x2 lk tablosu Çzelge Uygulama 2 çn Çalışma 15 n 2x2 lk tablosu 74 Çzelge Uygulama 2 çn Çalışma 16 nın 2x2 lk tablosu. 74 Çzelge Uygulama 2 çn Çalışma 17 nın 2x2 lk tablosu 75 Çzelge Uygulama 2 çn Çalışma 18 n 2x2 lk tablosu.. 75 Çzelge Uygulama 2 çn Çalışma 19 un 2x2 lk tablosu 76 Çzelge Uygulama 2 çn Çalışma 20 nn 2x2 lk tablosu 76 Çzelge Uygulama 2 çn Çalışma 21 n 2x2 lk tablosu 77 Çzelge Uygulama 2 çn Çalışma 22 nn 2x2 lk tablosu. 77 Çzelge Uygulama 2 çn Çalışma 23 ün 2x2 lk tablosu 78 Çzelge Uygulama 2 çn Çalışma 24 ün 2x2 lk tablosu.. 78 Çzelge Capoeta Capoeta (Uygulama 3) verlernde cnsyetn canlı ağırlığına etksn nceledğ varsayılan çalışmaların genel özellkler 79 Çzelge Uygulama 3 çn Çalışma 1 n 2x2 lk tablosu Çzelge Uygulama 3 çn Çalışma 2 nn 2x2 lk tablosu.. 80 Çzelge Uygulama 3 çn Çalışma 3 ün 2x2 lk tablosu 81 Çzelge Uygulama 3 çn Çalışma 4 ün 2x2 lk tablosu 81 Çzelge Uygulama 3 çn Çalışma 5 n 2x2 lk tablosu. 82 Çzelge Uygulama 3 çn Çalışma 6 nın 2x2 lk tablosu.. 83 Çzelge Uygulama 3 çn Çalışma 7 nn 2x2 lk tablosu 83 Çzelge Kahramanmaraş ta bulunan Tekr, Fırnız ve Sır barajından aynı zamanda alınan Capoeta Capoeta verlernde (Uygulama 4) cnsyetn canlı ağırlığına etksn nceledğ varsayılan çalışmaların genel özellkler Çzelge Uygulama 4 çn Çalışma 1 n 2x2 lk tablosu 84 Çzelge Uygulama 4 çn Çalışma 2 nn 2x2 lk tablosu. 85 Çzelge Uygulama 4 çn Çalışma 3 ün 2x2 lk tablosu 85 Çzelge Kahramanmaraş ve lçelernde yetştrlen elma çeştlernden Golden ve Starkng Elma arasındak farklılığın önemn belrlemek çn (Uygulama 5) her yıl yapılmış olduğu varsayılan çalışmaların genel özellkler Çzelge Uygulama 5 çn Çalışma 1 n 2x2 lk tablosu.. 87 Çzelge Uygulama 5 çn Çalışma 2 nn 2x2 lk tablosu.. 87 Çzelge Uygulama 5 çn Çalışma 3 ün 2x2 lk tablosu 88 Çzelge Uygulama 5 çn Çalışma 4 ün 2x2 lk tablosu 88 Çzelge Kahramanmaraş ve lçelernde yetştrlen Golden VIII

13 ÇİZELGELER DİZİNİ elma çeştnn yetştrlmesnde rakım durumunun etkl olup olmadığını belrlemek (Uygulama 6) çn her yıl yapılmış olduğu varsayılan çalışmaların genel özellkler Çzelge Uygulama 6 çn Çalışma 1 n 2x2 lk tablosu. 89 Çzelge Uygulama 6 çn Çalışma 2 nn 2x2 lk tablosu. 89 Çzelge Uygulama 6 çn Çalışma 3 ün 2x2 lk tablosu 90 Çzelge Uygulama 6 çn Çalışma 4 ün 2x2 lk tablosu 90 Çzelge Kahramanmaraş ve lçelernde yetştrlen hayvanlar çn yapılması planlanan aşılama durumu çn İlkbahar ve Sonbahar aylarında ortaya çıkan sonuçlar arasındak farklılığın önemnn statstksel açıdan belrlemes (Uygulama 7) çn her yıl yapılmış olduğu varsayılan çalışmaların genel özellkler Çzelge Uygulama 7 çn Çalışma 1 n 2x2 lk tablosu Çzelge Uygulama 7 çn Çalışma 2 nn 2x2 lk tablosu 92 Çzelge Uygulama 7 çn Çalışma 3 ün 2x2 lk tablosu 93 Çzelge Uygulama 7 çn Çalışma 4 ün 2x2 lk tablosu. 93 Çzelge yılları arasında Kahramanmaraş ve lçelernde yetştrlen büyük baş ve küçük baş hayvanlarda görülen Eknokok ve Dstomatoss hastalıkları arasında görülme sıklığı bakımından aradak farkın statstksel olarak önemn belrlemek (Uygulama 8) çn her yıl yapılmış olduğu varsayılan çalışmaların genel özellkler Çzelge Uygulama 8 çn Çalışma 1 n 2x2 lk tablosu 94 Çzelge Uygulama 8 çn Çalışma 2 nn 2x2 lk tablosu.. 95 Çzelge Uygulama 8 çn Çalışma 3 ün 2x2 lk tablosu Çzelge Uygulama 8 çn Çalışma 4 ün 2x2 lk tablosu 96 Çzelge Uygulama 8 çn Çalışma 5 n 2x2 lk tablosu 97 Çzelge Uygulama 8 çn Çalışma 6 nın 2x2 lk tablosu 97 Çzelge Uygulama 8 çn Çalışma 7 nn 2x2 lk tablosu.. 98 Çzelge Uygulama 8 çn Çalışma 8 n 2x2 lk tablosu 98 Çzelge yılları yapılmış varsayılan çalışmaların faklı yöntemlere göre ve farklı modellere göre ortaya çıkan meta analz sonuçları Çzelge yılları yapılmış varsayılan çalışmaların faklı yöntemlere göre ve farklı modellere göre ortaya çıkan meta analz sonuçları Çzelge Capoeta Capoeta verlernde cnsyetn canlı ağırlığına etksn nceledğ varsayılan çalışmaların meta analz sonucunda brleştrlmes le ortaya çıkan sonuçlar Çzelge 5.4. Kahramanmaraş ta bulunan Tekr, Fırnız ve Sır barajından aynı zamanda alınan Capoeta Capoeta verlernde cnsyetn canlı ağırlığına etksn nceledğ varsayılan çalışmaların meta analz sonuçları 102 Çzelge Kahramanmaraş ve lçelernde yetştrlen Golden elma çeştnn yetştrlmesnde rakım durumunun etkl olup olmadığını belrlemek çn her yıl yapılmış olduğu varsayılan çalışmaların meta analz sonuçları Çzelge Kahramanmaraş ve lçelernde yetştrlen elma çeştlernden Golden ve Starkng Elma arasındak farklılığın önemn belrlemek çn her yıl yapılmış olduğu varsayılan çalışmaların meta analz IX

14 ÇİZELGELER DİZİNİ sonuçları 103 Çzelge Kahramanmaraş ve lçelernde yetştrlen hayvanlar çn yapılması planlanan aşılama durumu çn İlkbahar ve Sonbahar aylarında ortaya çıkan sonuçlar arasındak farklılığın önemnn statstksel açıdan belrlemes çn her yıl yapılmış olduğu varsayılan çalışmaların meta analz sonuçları Çzelge yılları arasında Kahramanmaraş ve lçelernde yetştrlen büyük baş ve küçük baş hayvanlarda görülen Eknokok ve Dstomatoss hastalıkları arasında görülme sıklığı bakımından aradak farkın statstksel olarak önemn belrlemek çn her yıl yapılmış olduğu varsayılan çalışmaların meta analz sonuçları X

15 ŞEKİLLER DİZİNİ ŞEKİLLER DİZİNİ Sayfa Şekl 1. Bu Çalışmadak Meta Analzn Akış Şeması..23 XII

16 SİMGELER ve KISALTMALAR DİZİNİ SİMGELER VE KISALTMALAR DİZİNİ GA OR RR OOR ORD V(ORD) ln RR lnorr GRR SD W V L L * d Var(e * ) d * Q D Ln OR mh OOR dl r : Güven sınırları : Odds oranı : Rsk Oranı : Özet Odds Oranı : Özet rsk farkı : Özet Rsk Farkının Varyansı : Logartmk Rsk Oranı : Özet Logartmk Rsk Oranı : Görel Rsk : Sıra Standart Sapması : Varyansın Ters : Varyans : Logt Değer : Logt İstatstğ : Etk Büyüklüğü Ölçütü : Örneklem Hatasının Varyansı : En İy Yansız Kestrc : Homojenlk Test İstatstğ : Etk Büyüklüğü Ortalaması : Mantel-Haensel Yöntemne Göre Hesaplanan Odds Oranının Logartması : Özet Odds Oranının Dersmonan Lard Özet Tahmn : Korelasyon katsayısı XI

17 GİRİŞ 1. GİRİŞ Meta analz, belrl br konu üzernde farklı yer ve zamanlarda farklı araştırıcılar tarafından yapılmış olan çalışmaları, uygun statstksel yöntemn kullanılması le br araya getrme ya da yapılmış çalışmalardan elde edlen blglern havuzlanması amacıyla yapılan br statstksel yöntemdr. Bu analz le araştırıcılar araştırdıkları konuya lşkn mnumum varyanslı, güvenlr ve geçerl olan parametreler tahmn etmektedr (Mosteller ve Coldtz, 1996). Meta Analz, br çok blm dalında htyaç duyulan ve yapılması uygun görülen br statstksel analzdr. Bu analz başta Sosyal blmler, Tıp, Ekonom, Pskoloj gb blm dallarında çok sık kullanılsa da dğer blm dallarında da yaygın olarak kullanılmaktadır. Belrl br konu üzernde yapılmış olan tek br çalışmanın analz, özellkle byolojk alanda yapılmakta olan çalışmalar çn konu le lgl olan sorunu çözmeye yetmeyeceğ düşünülmüş ve aynı konu üzernde çalışmış olan başka araştırıcıların çalışmalarının da analze dahl edldğ başka br analzn vereceğ sonucun çok daha etkn ve güvenlr olacağı, konu üzernde çalışmak steyen araştırmacılara konu le lgl daha y br yol göstereceğ düşünülmüştür. Bu sebeple meta analz, başta byolojk çalışmalar olmak üzere dğer bütün blm dallarında tek br analzden alınan sonucun, araştırıcıları güvenlr br şeklde konu le lgl genel br yargıya ulaştırmayacağından, br çok blm dalında tekrar analz etme yöntem olarak görülmüştür. Farklı kşler tarafından yapılmış çalışmalardan elde edlen blglern br araya getrlmes le yapılan meta analz çalışması artık araştırıcılar çn, tek br analzn verdğ sonuçtan çok daha güvenlr ve etkn sonuçlar verecektr. Meta Analzde, farklı çalışmalardan elde edlen sonuçlar brleştrlrken dkkate alınması gereken en öneml noktalarda br de, o konuda araştırıcı tarafından araştırılmakta olan gerçeğ eldek var olan bu blglern ortaya çıkartıp çıkartamadığı ve eğer ortaya çıkartmış se de bulunan bu gerçeğn yararlı olup olmadığı, blg bakımından br değer taşıyıp taşımadığının ortaya çıkartılablmesdr (Akçl, 1995). Geçmş yıllarda, aynı konu üzernde yapılmış olan çalışma sayısının yeterszlğ araştırıcıların böyle br analze htyaç hssetmesn sağlamamış olup, günümüzde se artık aynı konu üzerne çalışma yapan araştırıcıların sayısı br hayl artmış ve meta analzne hemen hemen her blm dalında htyaç hssedlr hale gelmştr(yıldız, 2002). Araştırıcıların meta analz terch etmelernn en öneml sebeplernden br, bu analz uygulamanın hem kolay ve ucuz hem de ortaya çıkan sonuçların statstksel bakımdan önemllğnn belrlenmesnn bu analz sayesnde başka br analze gerek kalmadan drekt olarak yapılablmesdr. Günümüzde artık brçok blg nternet ortamına rahatlıkla aktarıldığından dolayı artık belrl br konuda yapılmış olan çalışmalara ulaşmak ve onları ncelemek daha hızlı, kolay ve düşük malyetldr. Meta Analz, kelme anlamı tbaryle ler, öte anlamına gelmekte olup bu analz br çok araştırıcılar tarafından kısaca analzlern analz olarak tanımlanmıştır. Meta analzn br çok tanımı yapılmakta olup, bu tanımlar çersnde en kolay, anlaşılır ve kısa olan bu tanımı çok yaygın br şeklde kullanılmaktadır (Akçl, 1995). Meta analzde, br araya toplanmak stenen veya havuzlanması stenen çalışmalara at sonuçlar analz çersnde çok ssteml, planlı ve güvenlr br şeklde muhafaza edlmeldr. Böylece, meta analz sonunda, her br çalışmanın orjnalnde ortaya çıkan sonuç le çalışma sonunda ortaya çıkan sonuç arasındak bağlantı yok olmayacaktır. Bu yönüyle meta analz oldukça sabır, dkkat, dspln ve özen steyen br statstksel analz 1

18 GİRİŞ yöntemdr. Bu yönüyle araştırıcılar günümüzde artık meta analz çn blgsayarlarda güvenl br dosya sstem oluşturmaktadırlar. Meta Analz araştırılan konu le olarak başka kşlern yapmış oldukları çalışmaların bazı ver tabanlarında tarandığı veya kşlern elle tek tek buldukları çalışmaları br araya getrmek gb görünse de analze, uzman kşlern konu le lgl olan görüşlernn ve tecrübelernn katılması, yayınlanmış çalışmaların yanı sıra yayınlanmamış çalışmalarında analze dahl edlmes meta analzn kaltesn ve güvenlrlğn arttırmaktadır(akçl, 1995). Geleneksel olarak alışılagelmş ve yapılmakta olan statstksel metodlarından farklı olarak meta analzn üzernde durduğu noktalar brbrnden farklıdır. Geleneksel metodların hepsnn dayandığı asıl temel nokta önem testdr fakat meta analzn genel mantığında, bu durum çalışmalarda kullanılmış olan etk büyüklüğü, bunların etks ve etknn yönünün belrlenmesdr (Wlson, 1999). Meta analzn yapılmasının gerekllğ Turan (1998) a göre Sacks ve ark. (1987) tarafından da savunulmuş olup onların savunduğu gerekçeler se şu şeklde özetlenmştr. 1. Örneklem büyüklüğünün arttırılması le bulunan statstksel sonuçların güvenlrlğn arttırılması, 2. Farklı kşler tarafından gerçekleştrlmş olan kşsel çalışmalarda oluşan/ oluşablecek olan belrszlğn çözülmes, 3. Etk büyüklüğüne lşkn parametrelern tahmn edlmes, 4. Başlangıçta araştırmacıların, araştırmaya dahl etmedğ analz sorularının analz sonunda cevaplanmaya hazır hale gelmes şeklnde özetleneblr. Meta analz 1940 lı yıllarda meydana gelen br blg patlaması sebebyle, araştırıcılar çn hem lg çekc hem de htyaç hssedlen br analz olmuştur. Bunun en belrgn neden se blmsel derg sayısının br anda kat artmış olması ve uygulan yöntemlern kullanıldığı blm dalı açısından protokollernn daha açık ve net olarak belrlenmesnn gerekllğdr. Örneğn tıp alanında meta analz uygulanmasının en öneml neden, br tedav uygulamasına yönelk sağlık protokollernn belrlenmesdr. Buna benzer protokollern belrlenmes çn dğer blm dallarında da bu amaca yönelk olarak meta analz kullanılmıştır (Yıldız, 2002). Yapılan br meta analz çalışmasının bast şeklde kaltel olup olmadığını anlamak çn gelştrlen en bast yöntemlerden br de yapılan çalışmanın bazı sorulara cevap verp veremedğdr. Bunlardan en öneml sorular se, araştırmaya dahl edlen çalışmaların heps aynı amaca mı yönelkt?, analze dahl edlen her br çalışmanın sonucu le meta analz sonunda ortaya çıkan sonuç brbr le ne kadar benzemekte yada brbrler le ne kadar tutarlıdır?, çalışmaları brleştrmek çn doğru yöntem kullanıldı mı?, analze başlamadan önce belrlenen soru, yapılan meta analz çalışması le cevap bulabld m?, analz sonucunda bulunan sonuç araştırılan blm dalı açısından ne kadar güvenlr ve ne kadar doğru olarak bulundu? şeklndek sorulardır. Bu soruları genel olarak her blm dalı açısından genelledğmzde, bu soruları şu şeklde özetlememz mümkündür, geçmşte belrl br konu üzernde yapılmış olan çalışmalardak X faktörünün Y sonucu üzernde öneml br etk eğlm göstermş mdr? ve Y sonucu üzerndek X faktörünün etk büyüklüğü ve yönü nedr? şeklndedr. Bu sorulara cevap vereblen br meta analz çalışmasının başarısı kaba br şeklde test edlmş olunur (Yıldız, 2002 ve Akgöz ve ark., 2004). 2

19 GİRİŞ Araştırılan konu le lgl olarak seçlen çalışmalar meta analzde, teorkten zyade deneysel sonuçlar vereblecek ntelkte olmalıdır, çalışmalarda bulunan sonuçlar ve çalışmalar arası br homojenlk durumu söz konusu olmalıdır, eğer aralarında br tutarsızlık var se bu durum yapılacak olan uygun br statstksel analz le gderldkten sonra meta analz çalışması yapılmalıdır aks halde elde edlen blgler statstksel açıdan güvenlr olmayablr (Wlson, 1999). Meta analzn br çok avantajının yanında br takım dezavantajları da bulunmaktadır. Bu dezavantajlar, meta analzn araştırılan konu çn büyük br ttzlk ve dkkat gerektrmes, araştırma sonucunda elde edlen her bulgunun ve kaybolmamasının gerekllğ, analzde büyük br önem teşkl eden lteratür taramasının zaman alıcı br çalışma sstem gerektrmes, meta analzde karşılaştırılablecek etklern varlığının söz konusu olması, bu analzn en öneml özellğ olan araştırılan konu üzernde fkr brlğne ulaşılamamış herhang br uzlaşma noktası bulunamamış çalışmaları br araya getrmek çn uygun çalışmalara ulaşılması ve bunların analze dahl edlmes gb sıralanablr. Bu yönüyle meta analz doğru çalışmaya ulaşmak açısından oldukça zaman alıcı ve bazen uygulaması güç olan br statstksel analz yöntemdr (Wlson, 1999) Meta Analzn Tarhsel Gelşm Meta analz, lk olarak sosyal blmlerde daha sonra dğer blm dallarında kullanılmaya başlanılmıştır. R. A. Fsher, 1932 yılında farklı denemelerde ortaya çıkan olasılıkları kullanarak br brleştrme yöntem gelştrlp çalışmaların sonuçlarını br araya toplamaya çalışmıştır yılında se Cohran tarafından farklı yer ve zamanlarda meydana gelen araştırmalar br araya getrlerek anakütle paremetrelern tahmn etmek çn br yöntem gelştrdğ ler sürülmüştür yılında Şahn (1999) n bldrdğne göre Glass tarafından gelştrlen ve meta analznn tarh sürecn sonlandırmasını sağlayan, 375 tane pskoterap sonuçlarının br araya getrlmesyle yapılan kümelendrlme şlemne Meta analz denlmştr (Wlson, 1999) yılında da R.Peto tarafından lk kez epdemyolojk ve klnk tıp alanında meta analz kullanılmış olup, J.E.Hunter, F.L.Schmdt ve G.B. Jakson tarafından da 1982 yılında meta analzn tanıtımını ve kullanılan statstksel yöntemler çeren ktaplar yayınlanmıştır (Yıldız, 2002). Tarım alanında se meta analz, farklı kşler tarafından farklı yer ve zamanlarda yapmış olduğu çalışmaların sonuçlarını brleştrmek amacıyla, öncelkle sonuçların statstksel olarak öneml olup olmadığına bakılması le analze başlanmış ve önemllk sonuçlarına göre sonuçların brleştrlmes çn ve çalışmalardak etklern tahmn edlmes çn kullanılmıştır. L.H.C Tpett tarafından, 1931 yılında Tpett test ya da p mnmum test yapılmış ve bu testte çalışmaların sonuçları brleştrlerek elde edlen sonuçların anlamlılıkları statstksel olarak test edlmştr. R.A Fsher 1932 yılında se her br çalışmaya at hesaplanan p olasılık değerlern brleştrmek çn yapılacak br brleşme yöntem öne sürmüş, Karl Pearson da 1933 yılında, ler sürülmüş olan bu yöntem kısaltarak Fsher ya da Pearson Yöntem olarak adlandırılmıştır (Hedges ve Olkn, 1995). Tarımda bu gelştrlen yöntemlere daha sonraları etk büyüklüğünün belrlenmes ve tahmn edlme yöntem lave edlmştr de Cohran tarafından gelştrlmş olan aynı konu üzernde farklı araştırıcılar tarafından yapılmış olan çalışmaların sonuçlarını brleştrmek ve parametreler tahmn etmek çn gelştrlen yöntem tarım alanında da oldukça yaygın br şeklde kullanım alanı bulmuştur (Hedges ve Olkn, 1995). 3

20 GİRİŞ Aynı konu üzernde farklı yer ve zamanlarda yapılmış, yayınlanmış ya da yayınlanmamış çalışmaları bell kurallar çerçevesnde br araya getrerek araştırılan konu hakkında daha güvenlr ve doğru sonuç elde etmek çn uygulanan statstksel br yöntem (Akçl, 1995; Çağatay, 1994; Şahn, 1999) olan meta analz, Sosyal Blmler, Tıp, Ekonom, Genetk, Byoloj, Tarım gb brçok blm dallarında yaygın olarak kullanılmakta olup bazı ver tabanlarında yapılan taramalar sonucu geçmşten günümüze yayınlanmış olan meta analz sayıları Çzelge 1.1 dek gb beş er yıllık aralıklar çn gösterlmştr (Küçükönder, 2005). Çzelge 1.1. Bazı ver tabanlarında yayınlanmış meta analz sayısı (Küçükönder, 2005). Ver Tabanları 1979 ve önces Yıllar Toplam Scence Drect ProQuest Medlne Toplam yılından önce meta analz çalışmalarına hemen hemen hç rastlanılmazken 1979 yılı sonrasına bakıldığında günümüze kadar bu sayıda br hayl artış olduğu gözlenmektedr. Meta analzn amaçları, gerçekler ortaya çıkarablmek çn aynı türde farklı yer ve zamanlarda yapılmış çalışmalardan elde edlen sonuçları brleştrmek olup, araştırılan konu hakkındak statstk anlamlılığı arttırmak ve uç noktalara ayrılan alt örneklerde de aynı gücü sağlayarak, sonuçlar arasındak herhang br tutarsızlık varsa bunu belrlerken nedenleryle brlkte araştırmak, etk büyüklüğünün ölçütünü ve parametre tahmnlern güven aralıklarıyla beraber belrlemektr (Çağatay, 1994; Akçl, 1995). 4

21 ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR 2. ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR 2.1. Çeştl Meta Analz Uygulamaları Canner ve ark. (1983), Kroner kalp hastalığında asprn tedavs uygulanan tedav ve kontrol grupları arasında ortaya çıkan çalışma sonuçları karşılaştırılmıştır. Bu çalışmada, her br çalışmanın statstksel analz olarak log odds oranları hesaplanmış ve bu log odds oranları brleştrlmştr. Çalışmada toplam ölüm oranları arasında heterojenlk olduğu tesbt edlmş fakat yapılan analz sonucunda öneml olmadığı sonucuna varılmıştır. Wolf (1986), Meta Analyss adlı ktabında meta analze başlamadan önce yapılması gereken lteratür taraması ve dkkat edlmes gereken hususlar, test sonuçlarının brleştrlme yöntemler, etk büyüklüklernn belrlenmes, kullanılan ölçütler ve moderatör değşkenlern belrlenmes hakkında genş yer verlmektedr. Mullen (1989), Advanced Basc Meta Analyss ktabında, meta analzn pskoloj blm dalında nasıl kullanıldığı, dkkat edlmes gereken hususlar, paremetre tahmnnn nasıl gerçekleştrldğ, etk büyüklüklernn nasıl brleştrldğ ve önem düzeylernn nasıl belrlendğ, meta analz yaparken karşılaşılan zorluklar anlatılmaktadır. Akçl (1995), Ortalamalar Arası Etk Genşlklernn Meta-Analz adlı blm uzmanlığı teznde, meta analzn, aynı konu üzernde farklı yer ve zamanlarda yapılmış, yayınlanmış ya da yayınlanmamış çalışmaları br araya getrerek araştırılan konu hakkında daha güvenlr ve doğru sonuç elde etmek çn uygulanan statstksel br yöntem olduğunu, lteratür taramasının nasıl yapıldığını, kullanılan yöntemler, ortalamalar arası etk genşlğnn nasıl belrleneceğn uygulamalı br örnek ver set kullanarak anlatılmıştır. Bekroğlu (1997), çalışmasında bağımsız olarak yapılan rastgele kontrollü çalışmalar; meta analz yöntemyle brleştrldğnde tek tek küçük boyutlu brer çalışma olan bu çalışmaların sonuçlarının br araya getrlmesyle araştırma krterndek statstksel güç arttırılarak, tahmnlern etksn arttırdığını ve genel yargı le aralarında farklılık bulunan breysel çalışmalardak farklılığın nedenlern meta analznn gücü sayesnde gderlebleceğn açıklamıştır. Yolsal ve ark. ( 1998) de Türkye de Tüberküloz laçlarına drenç sorununun ve yılları çn karşılaştırılmasını yapmak amacıyla br meta analz çalışması yapmışlardır. Bu çalışmada 21 makale meta analze dahl edlmş olup yılları arasındak toplam drenç oranları, ant-tüberküloz laçlarından olan streptomsn, rfampsn, zonazd ve etambutol çn sırasıyla, %22.3, %27.8 ve %7.8, prmer drenç oranları da %8.8, %5.7, %14.4 ve %2.2, sekonder drenç oranları se %24.6, %23.1, %34.1 ve %13.3 olarak belrlenmştr yılları arasındak bu oranlar se yne sırasıyla %17.9, %22.1, %23.8 ve %7.7, prmer drenç oranları %10.1, %8.9, %8.8 ve %3, sekonder drenç oranları se %17.7, %31. 9, %30.9 ve %13.7 olarak saptanmıştır. Sonuç olarak bulgular tartışmalı olarak değerlendrlmekle beraber Türkye de Tüberküloz laçlarına drenç oranları da dğer gelşmş ülkelerle mukayese edlemeyecek kadar yüksek olduğu söylenmştr. 5

22 ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR Kang ve ark. (2000), A meta analyss of rates of return to agrcultural R&D:Ex Pede Herceulem ktabında, meta analzne alınacak başka kşler tarafından yapılan çalışmalarda sonuçların brleştrlmesnde dkkat edlecek hususlar, verlern moderatör değşken çerp çermedğ ver analz aşamaları tanıtmışlardır. Stangl ve Berry (2000), Meta Analyss n Medcne and Health Polcy ktabında meta analznde geçmş ve şmd olan değşmler, çalışma sonuçları heterojen olduğunda, büyük rastgele denemelerdek Bayes yaklaşımı, grafkte meta analznn dkkat edlmes gereken noktaları sürekl ve keskl verlern brleştrme yöntemler 2x2 lk tablolarda meta analz anlatılmıştır. Mutlu ve ark. (2001), meta regresyon analz ve tıpta br uygulaması le lgl br çalışma yapmışlardır. Bu çalışmada meta regresyon analz farklı yer ve zamanlarda farklı kşler tarafından yapılmış araştırma sonuçları arasında br farklılık varsa bu farklılığı gdermek amacıyla yapılan br meta analtk yöntemlerden brdr. Meta regresyon temelde Regresyon le aynı olup meta regresyonda bağımlı değşken olarak etk tahmn, rsk farkı, logartmk odds oranı, ortalama fark gb değşkenler alınır. Bağımsız değşken olarak da denemenn etklernn oluşturduğu ve denemenn karakterstğn belrleyen unsurlardır. Meta Regresyonu, Doğrusal Regresyondan ayıran en öneml nokta büyük çaplı yapılan çalışmalar daha az sayıda çalışma çeren çalışmalara göre daha fazla yaygınlık göstermes olup bağımsız değşkenlerle modellenemeyen etkler arasındak hata etkler de nceleneblmektedr. Bu çalışmada meta regresyonda bağımlı değşken olarak logg odds oran tahmn ln OR kullanılmış ve model ln ORˆ =α +βx olarak kurulmuştur. Çalışmada yılları arasındak sgara çme alışkanlığı le lgl olarak br meta analz çalışması gerçekleştrlmek stenmştr. Bunun çn sgara çme alışkanlığı öncelkle meta analz le ncelenmş ve bunun sonucunda da erkeklern kadınlara göre daha fazla sgara çme alışkanlığına sahp olduklarını ve bu oranın da 2 kat gb öneml olduğu sabt etk model varsayımına göre Mantel- Haenszel yöntemne göre odds oranı=1.905 ve güven aralığı da ( ) olarak belrlenmştr. Meta Regresyon analzne göre de sonuçlar, odds oranı= ve güven aralığı ( ) şeklnde hesaplanmıştır. Paterson ve ark. (2001), Meta Study of Qualtatve Health Research:A practcal gude to meta analyss and meta synthess adlı ktabında, meta analzn tanımı, lteratür taramasının esasları, analze dahl edlmes gereken çalışmalarda bulunması gereken ortak özellklern belrlenmes, meta analzn amaçları, kullanım alanları ve duyarlılık analzler le brlkte ayrıntılarıyla açıklamaktadır. Levn ve ark. (2001), Meta Analyss, Decson Analyss: Methods and Applcatons adlı ktabında, meta analzde lteratür taramasının esasları, araştırma sorusunun belrlenmesnde dkkat edlmes gereken esasları, model seçm krterler, meta analz sonucu ortaya çıkan sonuçların uygun olup olamadığını test etmek çn kullanılan duyarlılık analznn temel krterler açıklamalı br şeklde anlatılmıştır. Wnfred ve ark. (2001), Conductng Meta Analyss Usng SAS ktabında meta analznn teors, krter belrleme, büyük ve küçük örneklemlerde etk büyüklüğü, ver analz, moderatör değşkenler ve SAS da meta analz hakkında blg verlmştr. 6

23 ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR Wlson (2001), Practcal Meta Analyss ktabında, meta analzn tanımı, tarhsel gelşm, avantajları- dezavantajları, etk büyüklükler ve belrlenmes, sonuçların brleştrlmes çn gerekl olan krterlere,modellere ve yöntemlere değnmştr. Whtehead (2002), Meta analyss of Controlled Clncal Trals adlı ktabında meta analzn blmdek önem ve rolü, meta analzn sağladığı yararlar ve sakıncalar, ncel ve ntel ölçümlern meta analz de nasıl değerlendrleceğ kayıp ver durumunda, heterojenlk durumunda neler yapılacağı, heterojenlk analznde alt grupların nasıl belrleneceğ, 2x2 lk tablolarda kullanılan statstksel yöntemler ve modeller hakkında gerekl olan formüller açıklamalı br şeklde anlatılmıştır. Yıldız (2002), Verlern değerlendrlmesnde meta analz başlıklı br yüksek lsans tez çalışmasında, meta analzn tanımı, tarhsel gelşm, meta analz de kullanılan statstksel yöntemler, verlere göre farklı brleştrme yöntemler, 2x2 lk tablolarda uygulanan yöntemler ve br uygulama üzernde ayrıntılarıyla anlatılmıştır.bu tezde, uygulama olarak pasf sgara çclernn sgara çmeyenlere göre yapılan br karşılaştırma sonucunda kansere yakalanma rskler meta analz le belrlenmştr. Bu belrleme şlem yapılırken verler, Mantel-Haenszel, Peto, Genel Varyansa Dayalı yöntem ve DerSmonan-Lard yöntemlerne göre ayrı ayrı brleştrlmş olup ortaya çıkan sonuçlar da ayrı ayrı yorumlanmıştır. Athanasou ve ark. (2003), Kroner artar Bypass doku yerleştrlmesnden sonra bacak yara enfeksyonunu araştırmak çn br meta analz çalışması yapmışlardır. Meta analz le mnumum olarak geleneksel olarak yapılan damarlarda toplama teknkler le dokulara yayılmanın karşılaştırılması stenmştr. Araştırıcılar, 1965 ve 2002 yılları arasında konu le lgl olarak yapılmış yayınlanmış çalışmaları MEDLINE vertabanı aracılığı ler taramışlar ve konu le lgl olan 14 uygun çalışmaya rastlamışlardır. 14 tane rastgele kontrollü çalışmalar meta analz yapmak çn SPSS 10.0 da gerekl tanımlamalar yapılarak analz çn hazırlanmış ve analz sonucunda da dokulara yapılan damar toplama teknkler mnumun olarak karşılaştırılmıştır. Sonuçta geleneksel olarak yapılan damar toplama teknklernde ortaya çıkan bacak yara enfeksyonu, dokulara yayılma le yapılan teknklerde ortaya çıkan bacak yara enfeksyonundan öneml br derecede düşük olarak bulunmuştur. Bu sonuca % 95 güvenle ( ) odds oranı = 0.22 bulunarak ulaşılmıştır. Çalışmada, vena saphenoya eşlk eden büyük damar toplama kroner ater bypass dokularına yerleştrlmes çn mnumum olarak kullanılan doku teknklernn bacak enfeksyon oranını azaltmakta olduğu önerlmektedr. Çalışmada meta analz yapılırken farklı yaklaşımlar kullanılmış ve ortaya çıkan sonuçlar brbrleryle karşılaştırılmıştır. Analzde hem sabt etk model hem de rastgele etk model varsayımı kullanılmış olup statstksel yöntem olarak da Mantel- Haenszel yöntem kullanılmıştır. Çalışmalar arası heterojenlğ test etmekte se k-kare yaklaşımı kullanılmış olup, bacak 2 yara enfeksyonu le lgl olarak yapılan meta analzde ortaya çıkan χ =11.98 olarak bulunmuştur. Balk (2003), lpdsz serum belrleyclern etkler, boya maddeler arasındak ayırımın yapılmasında kullanılamayablrlğn meta analz sonucunda ler sürmüştür. Boya maddeler, kalp ve kan damarları le lgl olan hastalıkları hem brncl hem de kncl olarak önlemede rsk azaltmaktadır. Fakat mekanzmaları çn bu tam olarak kesnleşmemştr. Bu çalışmada 7 tane lpdsz serum belrleycler üzernde boya 7

24 ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR maddelernn etks değerlendrlmş olup, kalp ve kan damarları le lgl olan sonuçlarda ve lpd sevyeler le lgl olan lpdsz serum belrleycler üzernde herhang br etks olup olmadığı belrlenmştr. Bunun çn 104 tane rastgele kontrollü deneme sonuçları analze dahl edlmştr. Bu analz sonuçları 1980 den 2003 Hazran ayına kadar yapılan lteratür taraması sonucunda bulunmuştur. Meta analzde sonuçları brleştrmek çn uygun yerlerde rastgele etkler model kullanılmış olup çalışmalar arası heterojenlk de ncelenmştr. Dalby ve ark. (2003); akut kalp damar tıkanıklığı le lgl br meta analz çalışması yapmışlardır. Bu analz çn 8 tane rastgele kontrollü deneme amaca uygun olarak MEDLİNE vertabanın da 1985 yılı Eylül ayından 2002 yılına kadar olan yapılmış tüm çalışmalar COCHRAN vertabanı da dahl olmak üzere araştırılmışlardır. Ver tabanlarında ulaşılamayan blglere de bu konuda uzman olan kşlern görüşler alınarak ulaşılmıştır. Bu çalışmanın amacı, kalp damar tıkanmasında aclen damar sstemnde tıkanıklığın olduğu merkeze trombolzn aktarılmasını meta analz le önermektr. Bu alanda damar plastğ çn aktarılan trombolz le lgl çalışmalar brbrleryle karşılaştırılmıştır. Transfer zamanı dama rastgele takp eden 3 saatten daha azdır. Dalby ve arkadaşları analzde çalışmalar arası heterojenlğ test etmede ve tedav etklern hesaplamada görel rsk (relatve rsk) hesaplamasını kullanmışlardır. Damar plastğyle aktarılmış kşler, trombolze uğrayanlardan %42 daha az bulunmuş ve 30 gün çnde muhtemel olan ölüm, tekrar enfeksyon olması yada felç olması durumları kontrollü olarak brleştrlmştr ( %95 güvenle %29-%53 p<0.001). Damar plastğ grubunda tekrar enfeksyon görülmes olayı muhtemelen %68 den daha azdı ve muhtemelen felç olma olayından %58 den daha az bulunmuştur. Gruplar arası fark öneml bulunmamıştır. Denemeler arası heterojenlk test sonucunda se gruplar homojen bulunmuştur. Tarım (2003), Kubaşık Öğrenme yöntemnn Matematk Öğretmndek etknlğ ve kubaşık öğrenme yöntemne lşkn br meta analz çalışması doktora teznde, İlköğretm 4. sınıf matematk ders çn, 2. yarıda müfredatta yer alan konuların öğretmnde kullanılan kubaşık öğrenme teknklernden, breyselleştrme teknğ 1.deney grubu olarak belrlenmş, kl Denetm teknğ de 2.deney grubu olarak belrlenerek tüm sınıf öğretm (kontrol) öğrenclern akademk başarılarını ve matematk dersne lşkn yaklaşımlarını ortaya koymak amaçlanmıştır. Bu yapılan çalışmaya meta analz uygulaması da yapılmış olup hem meta analz yöntem tanıtılmış hem de br uygulama gerçekleştrlmştr. Çalışmada akademk başarı açısından br değerlendrme yapıldığında her k kubaşık öğrenme teknğnn tüm sınıf öğretmne dayalı geleneksel blnen yöntemn daha etkl olduğu ortaya konulmuş olup küme destekl breyselleştrme teknğnde etk büyüklüğü d=1.003, kl denetmde de d=0.40 bulunmuştur. Çalışmanın meta analz kısmında se, Türkye de kubaşık öğrenme yöntemnn akademk başarıyı etkleyp etklemedğ meta analz le ncelenmştr. N=54 olan 31 çalışma meta analze dahl edlmş olup, kubaşık öğrenme yöntemnn akademk başarıyı etklemesne at etk büyüklüğü d++= 0.82 (%95 lk güven aralığı ) olarak bulunmuştur. Sonuç olarak bu yöntem akademk başarıyı arttırma da oldukça öneml olarak bulunmuştur. Abdolmaleky ve ark. (2004), 5HT2a nın T102C polmorfzm resöptör gen le şzofren arasındak lşky meta analz le ncelemşlerdr. Yapılan bu meta analz çalışması tüm genom bağlantılarının ncelenmes, şzofren le 13. kromozomun uzun kolları üzerndek şaretleycler arasındak bağlantıyı doğrulamıştır. 5HT2a reseptörü çn 8

25 ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR bu bölgeye yerleştrlen kodlar, HTR2A gen ve T102C tek nükleotd HTR2A nın polmorfzm çok araştırılan br konudur. HTR2A nın şekller C allel nn ürünü şzofren hastalıkları ve normal kontrollerndek T allel şekllernden daha az br öneme sahptr. HTR2A nın C allel le şzofren arasındak lşk 5 yıl önce yapılan br meta analz çalışması le ortaya çıkarılmasına rağmen, bu tartışmalı br hal almıştır. Çünkü bulunan poztf bulguların yanı sıra, negatf bulgularda önem taşımaktaydı, etk olarak farklılıkların olması da mümkündü. Bu çalışmada, 31 durum kontrol çalışması konu le lgl olarak bulunmuş ve yapılan ncelemeler sonucunda da bütün örneklerden daha güçlü br etks bulunan Avrupa örneklerndek şzofren le T102C polmorfzmn C allel gen arasındak lşk daha güçlü ve etkn bulunmuştur. Bu lgl çalışmaların 5 tanesnde şzofren le C allel gen arasındak lşk öneml bulunamamıştır fakat tüm çalışmalar brleştrldğnde ortaya çıkan brleştrlmş odds oranı (OR), %95 güvenle (sınırlar: , z=1.47, p=0.14)1.3 olarak bulunmuştur. Brleştrlmş odds oranı le çalışmaların her br çn bulanan odds oranı brbrn tutar bçmdedr. Akgöz ve ark. (2004), meta analz le lgl br derleme çalışması yapmışlar ve bu çalışmada meta analzn tanımı, avantajları dezavantajları, meta analze neden htyaç hssedldğ, meta analz çn seçlen çalışmalarda aranacak bazı temel özellkler, analzn aşamaları, analze dahl edlecek çalışmaların bazıları kayıp edldğnde ortaya çıkacak sorunun nasıl gderleceğ ve heterojenlk kavramı ayrıntılarıyla açıklanmıştır. Son olarak da meta analz çalışmasının gerçekten başarılı olup olmadığını test etmek çn araştırıcılara brkaç bast yöntemle nasıl karar verleblceğ hakkında blg vermşlerdr. Chatow ve ark. (2004), sırt ağrısı tedavsndek manpulasyonun etksn araştırmak stemşler ve bu konuda araştırma yapan ve düşüncelern belrten uzman kşlern bulgularını meta analz le brleştrmş olup bu konuda meta analz le br konsensüs oluşturmuşlardır. Önceden yapılmış olan çalışmalarda, sürekl devam etmekte olan sırt ağrıları çn masajın etkl olduğu sonucu bulunmuştur. Bel kemğyle lgl manpulasyon, yaygın olarak kullanılan dğer tedav yöntemlerne eş değer olan küçük çapta yapılan klnk tedavlernn fayda sağladığı ortaya çıkarılmıştır. Akapunkturun etkszlğ se tam olarak açıklanamamıştır. Bütün bu tedavlern heps nspeten güvenl gözükmektedr. Başlangıçta bulunan kanıtlar masajın etk olduğunu öne sürmekte ve önermekteyd akapunkturu yada belkemğ le lgl manpulasyonu değl. Terapnn lk kursundan sonra kaygılar azalmış ve mesaj teraps le akapunktur manpulasyonunun değerler brbrleryle karşılaştırılmıştır. Bu çalışmada yapılan bu karşılaştırma meta analz le yapılmış olup, belkemğ le lgl olan manpulasyon tedavs, akut yada kronk olan sırt ağrıları çn dğer standart alışılagelmş tedavlerden daha ydr. Cremonn ve ark. (2004), kronk H.pylor enfaktüsü le daha öldürücü olan Gen A (Cag A) antjen taşıyan H.pylor türler ve yanıkları arasındak lşky ortaya koymak çn br meta analz çalışması yapmışlardır. Bu çalışmada Grau, Heuscmann, Majka, Markus, Petrojust, Petrojust, Ponzetto ve Whncup tarafından farklı yer ve zamanlarda yapılmış olan 7 farklı çalışma meta analz le brleştrlmştr. Her br durum kontrol (case - control) çalışması çn odds oranları Mantel Haenszel metodu kullanılarak hesaplanmış, rastgele etk modelnn kullanıldığı lojstk regresyonla da brleştrlmş Odds oranı hesaplanmıştır. H.pylor serolojk reaksyon gösterme hal le yanık arasındak lşk %95 ( ) güvenle 1.49, yanık ve ant- CagA arasındak lşk %95 ( ) güvenle 2.23 olarak bulunmuştur. Yapılan bu meta analz çalışması le bu çalışmada CagA 9

26 ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR poztf H.pylor türlernn farklı etlojk alt grup yanıklarda oynadığı rolü gelecekte beklenen araştırmaların hedef olmasını önermştr. Corrao ve ark. (2004), 15 hastalığın rsk ve alkol tüketm üzerne br meta analz çalışması yapmışlardır.14 tane büyük tümör (neoplazma) veya tümör yapısında olmayan hastalıklar ve bu hastalıkların sebep olacağı hasarlar ve bunların vücuttak rsk le alkol tüketm arasındak lşk epdemyolojk lteratür taraması le araştırılmıştır. Bu araştırmada 1966 yılı le 1998 yılları arasında Alkol tüketm, alkol alımı, görel (relatve) rsk, odds oranı, rsk oranı, kanser, kötü huylu tümör veya tümör anahtar kelmeleryle yapılan tarama sonucunda 561 tane çalışma gözden geçrlmş olup bunlardan 156 tanes araştırılan konu le lgl olarak araştırılan karakterstklere uygun olarak bulunmuştur. Bu çalışmada, meta regresyon modeller kullanılmış olup bu modeller alkol tüketm göz önünde bulundurularak, sabt ve rastgele etk modeller, lneer ve lneer olmayan modellere uyarlanmıştır. Meta analzde yer alan çalışmalarda, ağız boşluğunun kanser, hpertansyon, yemek borusu ve gırtlağın spazmı, karacğer yağlanması, kronk pankreas lthabı ve bunların oluşturduğu zararlar ve rsklerde güçlü eğlmler gözlemlenmştr. Kroner kalp rahatsızlığında, günde 20g da 0.8 n mnumum görel rsk J bçml br lşk, öneml br koruyucu etk se günde 72g e kadar ve günde 89g de öneml br rsk artışı gözlemlenmştr. Sonuçta yapılan bu meta analz çalışmasında J tp lşk yalnızca kroner kalp rahatsızlığı bulunanlarda görülmüş olup tümör ya da tümör olmayan hastalıklarda görülmemştr. Ells ve ark. (2004), Dabet hastalığının eğtm le lgl olarak br meta analz ve meta regresyon çalışması yapmışlardır. Dabet eğtm, dabet hastalığında çok öneml ve yaygın br öneme sahp olup bunun yanında da glsemk kontrol üzerndek dabet eğtmnn etks ve eğtm bleşenlernn sorumlu olduğu etkler hakkında da bazı kuşkularda bulunmaktadır. Dabet hastalığının rastgele kontrollü denemelerde ortaya çıkan sonuçları meta analz le brleştrlmek stenmş ve bunun çn MEDLINE, CINAHL, HealthSTAR, ERICScence Ctato Index, PsychINFO ve CRISP ver tabanlarında dabet, şeker bulunması, eğtm ve hastalık eğtm anahtar kelmeler kullanılarak 1990 ve 2000 Aralık ayına kadar yayınlamış olan tüm çalışmalar ncelenmştr. Önceden belrlenmş olan krterlere uygun 28 çalışma analze dahl edlmştr. Meta analz le glsern hemoglobn HbA 1c üzerndek etks karakterze edlmş ve eğtmn ne kadar etkn olduğu araştırılmıştır. Meta Regresyon le de meta analze dahl edlen 28 çalışma arasında aranan krtere uygunluk bakımından farklı olup olmadıklarını ve ne kadar uygun olduklarını tesbt etmek çn kullanılmıştır. Bu analzlern gerçekleştrlmes çm öncelkle her br çalışmaya at özet tablolar oluşturulmuş olup, sürekl değşkenlern brleştrlmes ve çalışmalar arası farklılığı yaratan unsurlar STATA programı kullanılarak ortaya çıkartılmıştır. Heterojenlğn belrlenmesnde Galbrath grafğ kullanılıp, uygun model olarak varyasyon kaynaklarının belrlemes çn Rastgele etk model kullanılmış ve Sabt etk modelnde ortaya çıkan sonuçta buna lave olarak verlmştr. Fedson ve Lss (2004), beklenlen klnk denemeler, yüksek rskl yetşknler ve yaşlıların pnömolokların sebep olduğu aşının meta analzn ncelemşlerdr. Yaşlı ve yüksek rsk taşıyan yetşknlere yönelen 10 tane beklenlen klnk denemler pnömolokların sebep olduğu bakter ve zatüreye pnömolokların aşısının engel olmada başarısız olduğunu göstermşlerdr. Bu denemelerden br kaçı populasyonları temsl eden örneklem büyüklüğüne odaklanmışlardır. Geçmşte yapılan örneklem büyüklüğü hesaplamaları 10

27 ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR negatf sonuçları yanlış kuralsız yeternce olmayan kşsel denemelerdek bulgulara dayalıdır. George ve ark. (2004), yetşknlerde lpd ve lpo protenler üzernde yürüyüşün etksn ncelemek çn meta analtk yaklaşımını kullanmışlardır. Bu çalışmada method olarak, toplam kolestrol (TC) üzernde yürüyüşün etksn belrlemek çn rastgele kontrollu yapılmış denemelerde, yüksek ve düşük yoğunluklu lpo proten kolestrol (HDL-C ve LDL-C) ve toplam kolestrol / yüksek yoğunluklu lpo proten (TC/ HDL) oranını ve trglserd (TG) mktarları, 18 yaş çağındaklerde ve daha yaşlı olanlarda başka kşler tarafından belrlenen çalışmalar gerek blgsayarla gerek elle gerek de blr kş bakış açılarıyla belrlenen çalışmalar analze dahl edlmştr. Aranan bu krterde 25 çalışma analz çn seçlmş olup rastgele etk model çalışma sonuçlarını brleştrmek çn kullanılmıştır. LDL-C ve TC /HDL-C çn yürüyüşe bağlı olarak %5 le %6 arasında br azalma gözlemlenmştr. LDL-C çn N=27, %95 güvenle ((-9.9) 1.2 mg/dl ) ortalama 5.5 ± 2.2 mg/dl; TC/HDL-C çn N=16 %95 güvenle ( (-0.6) (-0.1) mg/dl ) ortalama (-0.3) ± 0.1 mg/dl olarak bulunmuştur. TC değşm se faydalı yöndek değşmlere rağmen statstksel olarak öneml bulunmamıştır (p>0.05). Aynı şeklde vucüt kompozsyonunda da statstksel olarak öneml br gelşme meydana gelmemştr (p>0.05). Yetşknlerde yürüyüş, LDL-C ve TC/ HDL-C mktarını vücut kompozsyonundak değşmlerden bağımsız olarak azaltmıştır. Lpo ve Lpo proten sonuç değerlernn her br çalışma çn heterojenlkler ncelenmş olup, bu heterojenlk ( TC çn Q=11.7 (p=0.99); HDL-C Q=20.0 ( 0.92); LDL-C çn Q=13.6 (p=0.98); TC/HDL-C çn Q=23.5 (0.07); TG çn Q=23.9 (p=0,81) ) statstksel olarak önemsz bulunmuştur. Analze dahl edlen çalışmalar homojen olarak bulunmuştur. TC/HDL-C oranında meydana gelecek daha fazla azalma yaş artışı le VO 2max dak artışla lşkldr. Buna laveten de TC/HDL-C oranında büyük azalma menapoz sonrası bayanlarda gözlemlenmştr. Lev ve ark. (2004), otolzn ( ç kısımlarda oluşan vücut hücreler üzerne ertc br etkye sahp olan br madde) kemk lklerndek organ nakl (ABMT) ve yetşknlerdek akut omurlkdek lösem ( AML) hastalarının yoğun kemeoterap le lk karşılaşmalarında ortaya çıkan sonuçlar meta analz le ncelenmştr. Bu çalışma çn verler MEDLINE ver tabanından 1996 Ocak ayından 2003 Mart ayına kadar olan ABMT ve AML le lgl olan rastgele kontrollü denemeler seçlmştr. 6 tane konuya uygun olan rastgele kontrollü çalışmaların sonuçları brleştrlmştr. Her br çalışma çn RR hesaplanmış ve %95 güvenle analzler yapılmıştı. Sabt etk ve Der-Smonan Lard metodları kullanılmış olup heterojenlk k-kare test le belrlenmştr. ABMT ve kontrol tedav arasındak ölüm oranı %95 güvenle ( ) sabt etk varsayımına göre RR=0.94 olarak bulunmuştur. Benzer sonuç rastgele etkler model varsayımına göre yapıldığında da %95 güvenle ( ) RR=0.95 olarak bulunmuştur. Her br çalışmanın sonuçları ayrı ayrı değerlendrldğnde hepsnn de benzer sonuç verdğ bu sebeple de yapılacak olan duyarlılık analznde de sabt etk model varsayımının devam edlmesne karar verlmştr. Ölüm oranı %95 güvenle ( ) RR=0.95 olarak bulunmuş ve lerde yapılacak olan tedav le lgl olmayan yada ABMT nn kemoterap den fazla br avantajı olmadığını göstermektedr. Kemoterap le ölüm rsk oranı tahmn edldğnde se ortaya çıkan sonuç %95 güvenle ( ) RR=0.82 şeklnde olup bu sonuç daha y olarak değerlendrlr. Sonuçta ABMT hayatta kalablrlkte br yleşme yapmamıştır. 11

28 ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR Kojma ve ark. (2004), dş etlernde dşn endodontk tedavsnn brkml başarı oranı çok öneml ve önemsz olması durumunu br meta analz çalışması le gerçekleştrlmştr. Bu çalışmanın amacı, uç kısımların sınırları (kısa ya da çok uzaması),dş etnn durumu (öneml-önemsz) ve uç kısmının çevresl durumu (hazır bulunma ya da röntgenn bulunması) gb andodontk tahmnlern faktörlernn etks meta analz statstkler le ncelenmeye çalışılmıştır. Çalışmada meta analz çn uygun krterlere göre seçlecek çalışmalar MEDLINE vertabanında 1966 dan 2000 yılına kadar olan yayınlanmış çalışmalar tahmn, kanal tedavs, kök kanal tedavs, kök kanal doldurması gb anahtar kelmelern kullanılmasıyla seçlmştr. MEDLINE ver tabanına laveten JAPON CENTRA REVUO MEDICINE ver tabanında da ayını yıl ve krterlerle gerekl tarama yapılmıştır. Analz sonucunda öneml olarak belrlenen dşet durumu çn, 82.8 ± % un oranında brkml başarı, 78.9 ± % de dğer önemsz olarak belrlenen dş et durumu çn bulundu. 2 grup arasındak fark se statstksel açıdan öneml bulunmuştur. Uzama üstü le brkml başarı oranları, fışkırma ve uzama altındak önemllktek dşte se sırasıyla, 70.8 ± %, 86.5 ± % ve 85.5 ± % olarak bulunmuştur. Fışkırma ve uzama üstü arasındak fark le fışkırma le uzama altı arasındak fark statstksel olarak öneml bulunmuştur. Lowe ve ark. (2004), plasmnogen uyarıcı madde t-pa antjen konsantrasyonu doku akımının olup olmadığını belrlemek çn kroner kalp hastalığının rsk le lgl genel populasyonlarda beklenlr. Doku plazmnojen uyarıcı antjen değerler arasında güçlü br lşk vardır brkaç vasküler rsk faktörü, serum lpdler, vücut-ktle ndeks, alkol tüketm ve sstematk belrleyclerle lthaplar çermektedr. Kronk kalp hastalığı çn odds oranı %95 güvenle ( ) 2.20 olarak bulunmuştur. t-pa nın analznn sürekl değerler de benzer sonuçlar vermştr. Genel populasyonla lgl olan 7 çalışma brleştrldğnde se odds oranı %95 güvenle ( ) 2.18 olarak bulunmuştur. t-pa nın epdemyolojk çalışmaları, t-pa antjennn ve kroner kalp hastalığı nın akım konsantrasyonları arasındak lşk statstksel olarak çok güçlü ve anlamlı bulunmuştur. Yıldız ve ark. (2004), ant-depresantların günlük dozajlara bölünmesne karşın tek dozda verlmesnn arasındak farklılığı çeren çalışmaları br meta analz çalışması yaparak değerlendrmşlerdr. Pratkte klnk denemelernde ant-depresant laçlarının günlük çoklu dozajlara bölünmesne karşın tek dozda vermenn tolere edleblrlğn araştırmak amaçlenmıştır. Meta analz çn günlük çoklu dozlarla tek doz oranlarının ncelendğ tüm çalışmalar ver tabanlarına uygun krterlerle arandığında 22 çalışma analz çn uygun görüldü. Yapılan analz sonucunda günlük çoklu dozlara bölünmüş dozajlarla tek doz ant-depresant alımı arasındak fark statstksel olarak öneml bulunmuştur. Baron (2005), meslekle lgl olan toluene ( uçucu sıvı) maruz kalmanın snrsel yaklaşıma etklern br meta analtk yaklaşımla değerlendrmşlerdr. Toluene n snrsel davranışsal etklern çeren toluene, ertgenler, meslek korumasızlık, snrsel pskolojk test anahtar kelmeleryle yapılan lteratür taraması sonucunda 22 çalışma PubMed ver tabanından 1980 Mart ayından 2003 e kadar yapılan br sınırlama sonucunda seçlmştr. Snrsel pskolojksel performans testler uygulandığında ve 10 çalışmanın çerdğ sonuçlar meta analz çn uygun görülmüştür. Etk büyüklüğüne dayalı meta analz de çalışmalarda esas alınan krter, maruz kalma sevyesnn 57 ppm (

29 ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR ppm aralığı) toluene olmasıydı. Snrsel pskolojk testlerden 6 analzn 5 tanesnde, toluene nn etksnn negatf olduğunu öneren etk büyüklükler meydana gelmştr. Etk büyüklüğünün önemllk analznn hçbrnde 33 ve 89 ppm arasında br ortalama maruz kalma sevyes tahmn edlmemştr. Yapılan test yaygın performans ve hareketn baskın olduğu pskolojk etklern olduğunu göstermştr. Bohlus ve ark. (2005), kanser ve kanser teraps le lgl olarak gerek klnk gerek de ekonomk faktörlerden br olan öldürücü hastalıkların tedavsnde anem hastalığı çok öneml br yere sahptr. Der ve mukozaların kırmızı mtrak mor renk almasını sağlayan etkler sstematk br şeklde lteratür taraması yapılarak değerlendrlmştr. Kanser hastalarındak anem tedavsnde, kırmızı kan hücrelern akışını, hemotolojk sonuçları ve hepsnn hayatta kalablrlkler göz önünde bulundurularak uygun çalışmalar meta analz çn belrlenmştr. Araştırma Cochrane Kütüphanes, Medlne, Embase ve dğer lgl ver tabanlarında 1985 Ocak ayından 2001 Aralık ayına kadar olan yayınlanmış çalışmalar taranmış ve 3287 yetşkn hastalığını çeren 27 rastgele kontrollü deneme analz çn seçlmştr. Bu analzde tekrar görülmeyen der ve mukozaların kırmızı mtrak mor renk alma tedavs le tekrar görüleblen der ve mukozaların kırmızı mtrak mor renk alma tedavs le lgl olan tüm rastgele kontrollü denemeler karşılaştırılmış ve Relatve Rsk (RR) ve %95 güven aralıkları sabt etk model varsayımı altında hesaplanmış olup, klnk ve statstksel heterojenlk Duyarlılık analz ve Meta Regresyon yapılarak belrlenmştr. Der ve mukozaların kırmızı mtrak mor renge dönüşmes tedav edlmeyen hastalara göre tedav edlen hastalarda kan hücrelernn akışı rsk %95 güvenle ( ) RR=0.67 olarak daha düşük bulunmuştur. Der ve mukozaların kırmızı mtrak mor renk alması le tedav edlen hastalarda yne tedav edlmeyen hastalara göre hematojk sonuçlarda muhtemelen yne hematolojk br sebepten kaynaklanarak %95 güvenle ( ) RR= 1.58 olarak 10g/dL den daha düşük br sevyede bulunmuştur. Sonuç olarak kanser hastalarında hematolojk sonuç yleşmes ve kan akışı der ve mukozaların kırmızı mtrak mor renk almasında rsk azaltması tedavs yapablr. Roberts (2005), Meta Regresson Analyss: Issues of Publcaton bas n economcs adlı ktabında ekonomde farklı yer ve zamanlarda farklı kşler tarafından bulunan sonuçların brleştrlmesnde nelere dkkat edlmes, lteratür taramasında dkkat edlecek aşamalar, uygun model belrleme ve parametreler tahmn etme, statstk paket programlarında bu analzn yapılmasının mümkün olduğunun gösterlmes, verler arasında heterojenlk söz konusu olduğunda bunu gderme yöntemlernden br olan Meta Regresyon çn alt grupların belrlenmes, verlern homojen hale getrlmes gb konulara detaylı br şeklde değnmştr Meta Analtk Yaklaşımlar Roberts (2005), çalışmaların sonuçları Z Fsher r le Z ye dönüştürülür. Rosenthal (1991) tarafından r dönüşümü çn gerekl olan çeştl statstklern formüller lk kez sağlanmıştır. Brleştrme yaklaşımı, korelasyon katsayıları ve çalışmalara at alt grupların belrlenmesnde sıklıkla Rosenthal ve Rubn / Hedges ve Olkn yaklaşımı terch edlmektedr. Rosenthal ve Rubn yaklaşımı le Hedges ve Olkn yaklaşımı brkaç farklılık harcnde benzerdrler. Her k yaklaşımda da lk olarak etk büyüklükler Z Fsher r ye dönüştürülür. Örneklem büyüklüğü le ağırlıklandırılan her br çalışmadak etk genşlkler yardımıyla brleştrlmş Z Fsher ve brleştrlmş r değer hesaplanır. Buna laveten, 13

30 ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR oluşturulan etk büyüklüğünün p değer her br çalışmadan ayrı ayrı z skorlarına dönüştürülür ve brleştrlmş z skorlarıyla tekrar Z Fsher dönüşümü yapılır. Etk büyüklüğünün homojenlğ se her k yaklaşımda da olduğu gb Q statstğ le hesaplanır. Alternatf olarak da ortalama etk büyüklüğü brleştrlmş Pearson ın r s olarak da belrleneblr. Cohen (1988) e göre ortalama etk büyüklüğü r=0.1 küçük, r=0.3 orta, r=0.5 büyük etkl olarak değerlendrme yapılablr. Ortalama etk büyüklüğü r nn önemllğ se yne %95 güven aralıkları le belrlenr. Hedges ve Olkn (1985) yaklaşımında, d ortalamalar arası etk genşlkler her br çalışma çn ayrı ayrı hesaplanır ve d k grup arası ortalama farklarının etk genşlkler farklıdır. Çalışmalar arası homojenlk se Q test statstğ kullanılarak test edlr. Her br çalışmaya at örneklem büyüklüğü ve hesaplanan ağırlıklandırılmış d değerler brleştrlr. Çalışmalar arası grup ortalamaları arası farkın ortalaması olarak bulunan d değer brleştrldğ zaman %95 güven aralığı le öneml olup olmadığına statstksel açıdan karar verlr. Cohen (1988) e göre etk genşlkler şu şeklde sınıflandırılablr. d=0.2 küçük, d=0.5 orta, d=0.8 se büyük etkler olarak belrlenmştr. Hedges ve Olkn yaklaşımı hem sabt (fxed) hem de rastgele etkler (random effects ) modelnde kullanılır. Krstan ve ark. (1987), çalışmalarında klnk araştırmalarda meta analz le lgl br çalışma yapmışlardır. Meta analz, yen çalışmaları planlamak yada tropk etkszlkler le lgl tartışmların kullanılabldğ çalışmaların sonuçlarını brleştrmek çn kullanılan br yöntem olarak tanımlamışlardır. Meta analzde öneml olan çalışmaların analz çndek önem düzeyn belrleyeblmek ve çalışmalarda kullanılacak statstksel yöntemn ve modeln doğru seçlp doğru da uygulanmasıdır. Bu nedenle verlern özellkler, homojenlk, bazı çalışmaların kaybı, lteratür taranması gb meta analzn başlangıç aşamalarının dkkatle yapılması gerekmektedr. Klnk çalışmaların bulunması araştırıcıların y br şeklde anlaması çn meta analz bu alanda çalışacak olan yen araştırıcılar çn çok yardımcı br analzdr. Bu çalışmada meta analz yapılmış meta analzlerden örneker verlerek sabt etk modelelrnden Mantel- Haenszel yöntemnn kullanılması, homojenlk analz ve duyarlılık analzlernn yapılması kullanılacak formüllerle anlatılmaya çalışılmış ve ortaya çıkan sonuçlar da yorumlanmıştır. Hunter ve Schmdt (1990) yaklaşımı se en az kullanılan br meta analtk yaklaşımdır. Bu yaklaşım, hata kaynaklarının düzeltlmes amacıyla gelştrlmştr. Hata kaynakları korelasyon katsayılarının ortalama etk büyüklüklernde brleştrlmş etk büyüklüğüne ulaşmadan önce kşsel çalışmaların her brnde ayrı ayrı belrlenr. Tekrar brleştrlmş Z skoru hesaplanır ve Z skorunun olasılığı belrlenerek önem test edlr. Hata kaynakları, örneklem ve değşkenlern ölçülernn güvenlrlğ le lgl çalışmaya nadren aktarılır. Bu yüzden Hunter ve Schmdt rastgele etk model olarak açıkladıkları meta analzde sıkça kullanılmamaktadır. Homojenlk test statstğ se k-kare dağılımı göstermekte olup heterojenlğn tesptnde de kullanılmaktadır. Bu çalışmada öncelkle bu yaklaşımlar tanıtılmış ve kanser hastalığını etkleyen faktörler, yaş, eğtm, hastalığın teşhs, görülme seyr, tedav yöntem olarak seçlen yöntemn uygun olup olmadığı gb blgler dahlnde bazı ver tabanlarında gerekl lteratür taraması yapılmış ve Rosenthal ve Rubn / Hedges ve Olkn yaklaşımı korelasyon katsayılarını çn kullanılmış ve ortalama etk genşlğ r her br çalışma çn hesaplanmış ve lgl 5 alt grup oluşturulmuştur. 14

31 ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR Hunter ve Schmdt (1990), Methods of Meta- Analyss Correctng Error and Bas n Research Fndng adlı ktabında verlern meta analz le lgl olarak, heterojen olduğu durumda dkkat edlmes gereken hususlar, alt grup analzlernn nasıl yapılacağı hakkında blg verlmştr. Ktaptak tanımlamalara göre, homojenlk analz; etk genşlklernn br çalışmadan br çalışmaya nasıl değştğn gösteren br ölçüttür. Homojenlk test yaparak araştırıcı; etk genşlğnn varyansının ve örneklemn beklenen hatasının öneml derecede farklılık gösterp göstermedğn ncelemey amaçlar. Bu nceleme sırasında öneml br farklılığa rastlanmamışsa; bazı analzcler bu noktada çalışmaya son verlp btrlmesnn daha doğru olduğunu savunurlar. Araştırıcı aradak farkın öneml olduğunu vurgularsa o zaman etk genşlğnn varyansının beklenen değşmden daha büyük olması durumu söz konusu olablr ve Moderatör değşkenlern ncelenmes gerekmektedr. Meta analze alınan çalışmaların sayısı oldukça az ve bu çalışmalarda da belrtlen karakter sayısı oldukça fazla olduğu zaman çalışmalar moderatör değşkenlern etksne maruz kalır. Moderatör değşkenler; çalışmada kullanılan verler temsl eden ırk, cnsyet, yaş, laç çeştler gb değşkenler olablr. Moderatör değşkenlern varlığının anlaşılmasında k öneml noktaya dkkat edlmeldr. Bunlardan lk; ncelenen karakter temsl eden verler yeternce alt gruplara ayırmak, kncs de korelasyonların ncelenmes olarak sıralanablr. Çağatay (1994) ün belrttğne göre, Cohen (1988) tüm etk büyüklüklernn bazı belrtlen durumlar çn kullanılableceğn belrtmştr. Bu durumlardan lk, deney grubu ve kontrol grubu arasında yapılan karşılaştırmalar kncs; sürekl değşkenler arasındak korelasyon ölçütü, üçüncü ve son olarak da çoklu gruplar oluşturulduğunda tek br serbestlk derecesyle aradak farkı göstermek çn kullanılmaktadır. Bu durumlar araştırıcı tarafından araştırılan konunun amacına uygun olarak tespt edlr. Turan (1998), Klnk çalışmalarda meta analz başlıklı yüksek lsans teznde, çalışmalarda kullanılan br takım statstksel yöntemler aracılığıyla gerçekleştrlen analzlern asıl amaçları etk büyüklüğünün tahmnn özetleyerek varyans, homojenlk ve gerekl hpotez test çn kullanılan özet statstkler çıkararak güven aralıklarını belrlemektr. Çalışmalarda kullanılan statstksel yöntemler arasındak farklılıklar çalışmadan çalışmaya ve amaca göre değşklk göstereblr. Wlson (1999) a göre, Odds oranı meta analznde statstksel olarak çalışmaların önemllk düzeyn belrlemekte olup, bulunan odds oranı (0, 1) arasında se negatf br lşk, [1, ] arasında olursa poztf br lşk olduğunu gösterr. Odds oranı sıfıra eşt olduğunda da etksz yorumu getrlr. Belrtlen bu yorumlar göz önünde bulundurularak odds oranın değerlendrmes yapılırken etk büyüklüğününde belrlenmes; Çzelge 2. 3 dek durumlara göre farklı şekllerde yapılırak meta analz sonlandırılablr. Şahn (1999) ve Wlson (1999) a göre lk olarak sosyal blmlerde daha sonra dğer blm dallarında kullanılmaya başlanılan meta analz, R. A. Fsher 1932 yılında farklı denemelerde ortaya çıkan olasılıkları kullanarak br brleştrme yöntem gelştrp denemeye çalışmıştır yılında se Cohran tarafından farklı yer ve zamanlarda meydana gelen araştırmalar br araya getrlerek anakütle paremetrelern tahmn etmek çn br yöntem gelştrdğ ler sürülmüştür yılında Wlson (1999) ve Şahn (1999) n bldrdğne göre Glass tarafından gelştrlen ve meta analznn tarh sürecn 15

32 ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR sonlandırmasını sağlayan, 375 tane pskoterap sonuçlarının br araya getrlmesyle yapılan kümelendrlme şlemne Meta analz denlmştr. Sutton ve ark. (2000), meta analzde sonuçların brleştrlmes aşamasında bazı statstksel yöntemler kullanmışlardır. Bu yöntemlern lk aşaması, çalışmalardak sonuçların hang model çn daha uygun olacağının belrlenmes aşamasıdır. İstatstksel modeller sabt etk model (fxed effect model) ve rastgele etk model (random effects model) olmak üzere kye ayrılır. Sabt etk model, toplanan çalışmaların hepsnn tamamen aynı etky tahmn etmes varsayımına dayanır. Bu varsayımın doğruluğu altında, kşsel olarak yapılmış çalışmaların sonuçlarının varyansının ters le en küçük varyanslı ağırlıklı ortalamanın bulunması gerekr. Sabt ek modeller, çalışma sonuçları arasındak varyansın brbrleryle lşkl verlerden kaynaklandığını düşünür. Rastgele etk model, sabt etk model varsayımları yerne gelmedğnde çok yaygın br şeklde kullanılır. Bu statstk model, çalışmaların kend çlerndek varyansını ve çalışmalar arası varyansı dkkate alarak br değerlendrme yapmanın daha doğru olableceğn öngörmüştür. Akçl ve Karaağaoğlu ( 2001), 2x2 lk verlerde en çok kullanılan etk ölçütler; rsk farkı, rsk oranı ve odds oranı dır. Rsk farkı : İkl ver ölçütünde çok fazla kullanılan etk ölçütünden br olup; k olasılık değer arasındak farka dayanan br etk ölçütüdür. Rsk farkı ölçütünün hesaplanması daha kolay olduğundan dolayı vaka-kontrol çalışmalarında kullanıldığını yaygın olarak görmek mümkündür. Rsk oranı : Rsk oranı; 2x2 lk ver kümesne dayalı çalışmalarda kullanılıp olasılıkların yan deney grubunun olasılığının ; kontrol grubunun olasılığına oranlanmasıyla elde edlr. Odds oranı : Odss oranı; çalışmalardak statstksel olarak önem düzeylern belrten br değer olup; deney gurubunun odds oranının kontrol grubunun odds oranına oranlanmasıyla bulunur. Ankem (2005), meta analz pskoloj, tıp, mühendslk ve dğer dsplnlerde yaygın br şeklde kullanılan br analz yöntem olup bağımsız çalışmaların sonuçlarını brleştrmek çn kullanılan br statstksel yöntemdr şeklnde tanımlamıştır. Aynı zamanda meta analz kütüphane ve blg blm (Lbrary and Informaton Scence (LIS)) uygulaması le sınırlandırılmıştır. Meta analzde araştırılacak konu belrlenp konuya uygun krterler tespt edldkten sonra gerekl lteratür araştırılması ve statstksel hesaplamalar yapılır,etk büyüklükler belrlenr. Bu çalışmada, meta analzde yaygın olarak kullanılan 3 meta analtk yaklaşımdan bahsedlmştr. Bu üç yaklaşım, Hedges ve Olkn (1985), Rosenthal ve Rubn (1978), Hunter ve Schmdt (1990) yaklaşımlarıdır. Bu meta analtk yaklaşımlar etk büyüklüğünü etkleyen faktörlern ortaya çıkartılması amacıyla kullanılmakta olup, SAS, SPSS gb statstk paket programlarıyla da hesaplamak mümkündür. Yalnızca bu programlarda br syntax tanımlamasına gerek duyulmaktadır bu yüzden araştırıcılar çn braz zor ve zaman alıcı olablr. Meta analz yapan programlarda bu tanımlamaya htyaç duyulmadığından dolayı bu programlarda bu analz yapmak daha kolay ve basttr. Küçükönder ve ark. (2005), de yapmış oldukları meta analzde modeller ve kullanılan yöntemler başlıklı çalışmalarında şmdye kadar yapılmış olan meta analz sayısını çzelgeleştrmş ve bunun sonucunda meta analze her blm dalında ne kadar htyaç duyulduğunu ortaya koymuşlardır. 16

33 MATERYAL ve METOT 3. MATERYAL VE METOT Bu çalışmada, meta analz yöntem ayrıntılarıyla tanıtılmış olup bu analzn Tarım alanında yapılmış olana çalışmalarda nasıl gerçekleştrldğ ve zraatın bazı alanlarında elde edlmş olan verlernde meta analz yöntemnn nasıl uygulandığı, verlern nasıl brleştrleceğ ve yorumlanması uygulamalı olarak farklı alanlardan seçlen örnekler üzernde uygulamalı olarak anlatılmıştır Materyal Araştırmada tarım alanında, m 2 başına düşen yağışın Buğday (Uygulama1) ve Arpa vermler (Uygulama 2) üzerne etksn ncelemek amaçlı yapılmış olan daha öncek çalışmalara ulaşılamadığından dolayı yılları arasındak m 2 başına düşen yağışın Buğday ve Arpa vermler üzerne etksnn ncelenmes çn 34 şletmenn tuttuğu kayıtlardak verler, Ankara Tarım Đşletmeler Genel Müdürlüğün den alınmıştır. Đşletmelerde her br yılda oluşan buğday ve arpa vermn yüksek ve düşük olması yıl ortalamasına göre belrlenmş ve denze kıyısı olan şletmelerle denze kıyısı olmayan şletmelerden alınan verm açısından farklılığın öneml olup olmadığının karşılaştırılması amacıyla bu verler öncelkle SQL ver tabanına her zaman erşeblmes açısından yerleştrlmş olup daha sonrasında da verler meta analz çn uygun hale getrlmştr. Her br yıl çn oluşturulan tablolardak sonuçların her br aynı amaç çn her yıl yapılmış farklı çalışmalar olarak kabul edlmş ve bu çalışmalar meta analz le brleştrlerek ortaya çıkan sonuçlar yorumlanmıştır. Bunun yanı sıra Zraat alanında elde edlen bazı verlern meta analz le nasıl brleştrleceğ uygulamalı olarak verlmştr. Meta analz le brleştrlen bu örnek verler, yılları arası Kahramanmaraş ta olan Dstomatoss ve Eknokok hastalığının Büyükbaş ve Küçükbaş larda görülme etknlğnn (Uygulama 8) ncelenmes çn elde edlen verler meta analz le brleştrlmş, daha sonrasında aynı şeklde yılları arasında Kahramanmaraş ta gerçekleştrlen aşılama oranlarının % de gerçekleşme oranlarının Đlkbahar ve Sonbahar mevsmler açısından ncelenmes (Uygulama 7) çn verlern meta analz le brleştrlmes, farklı aylarda Kahramanmaraş ta bulunan Tekr bölgesnden alınan Capoeta Capoeta balıklarının verler (Uygulama 3) meta analz le brleştrlmes, Kahramanmaraş ta bulunan Tekr, Fırnız ve Sır barajından aynı zamanda alınan Capoeta Capoeta balıklarının verlernn (Uygulama 4) meta analz le brleştrlmes, Kahramanmaraş ve lçelernde yetştrlen elma çeştlernden olan Golden ve Starkng Elma arasındak farklılığın önemn belrlemek çn (Uygulama 5) yıl bazında tutulan verlern meta analz le brleştrlmes, Kahramanmaraş l ve lçelerden alınan yılı elma verlernn rakım durumuna göre (Uygulama 6) alınan verm ncelendğnde verlern meta analz le brleştrlmes aşama aşama yapılarak meta analz adımları tanıtılmış olup ortaya çıkan sonuçlar yorumlanmıştır. 3.2.Metot Meta analz, farklı kşler tarafından farklı yer ve zamanlarda yapılmış olan çalışmaları br araya getrp tekrar analz etmek çn yapılan br yöntem olup, en öneml amacı se, örneklem büyüklüğünün arttırılması le analz sonucunda ortaya çıkan sonuçların güvenlrlğn arttırmak, gelecekte yapılacak olan başka araştırıcılara yol göstermek ve etk genşlğnn tespt edlerek parametreler tahmn etmek şeklnde sıralanablr. Meta analzde araştırıcılar, blmsel olarak lteratürde bulunan çalışma sonuçlarının brbr le benzememes aralarında br tutarsızlık olması gb durumlara dkkat 17

34 MATERYAL ve METOT etmel ve oluşan bu durumu dkkatl br şeklde gdermeldr. Bu gb durumların oluşmasını engellemek çn araştırıcı analze başlamadan önce lk olarak br çalışma düzen hazırlamalı ve lteratürde araştırdığı çalışmaları bu düzeneğe uygun olarak seçmeldr. Araştırmada düzeneğn krterlerne uymayan çalışmalar seçlmemeldr (Whtehead, 2002) Meta Analzn Uygulandığı Çalışmaların Genel Özellkler Meta analz, ncelksel olan bütün çalışmalara rahatlıkla uygulanablmektedr. Bu çalışmalar, rastgele kontrollü denemeler, gözlemsel denemeler, vaka-kontrol çalışmaları gb denemeler olablmektedr. Meta analznde amaç, nedensel lşky ortaya koymak değldr bu nedenle tanımlayıcı araştırmalara, teşhş konulmuş olan denemelerde teşhs yöntemnn güvenlrlğn ve geçerllğn belrlemeye yönelk çalışmalarda meta analz çok yaygın br şeklde kullanılmaktadır (Akgöz ve ark., 2004) Meta Analzde Uygulanması Önerlen Đşlem Sıralaması Meta analzde araştırıcılara uygulanması önerlen çalışma düzeneğnn şlem sıralamasının şu şeklde yapılması mümkündür, 1. Araştırma sorusunun belrlenmes: Araştırmada araştırılacak soru önceden tespt edlmel ve bu soruya uygun krterler belrlendkten sonra analze dahl edlecek çalışmalar bu krterler doğrultusunda seçlmeldr( Kang ve ark., 2000). 2. Lteratür taraması: Lteratür taraması, meta analzde sorunun tesptnden sonrak en öneml basamaktır. Bu aşama araştırıcı çn br hayl güç olup, zaman steyen br şlem basamağıdır. Bu aşamanın dkkatle ve özenle yapılması gerektğ çn meta analzc konu le lgl olarak daha önceden belrledğ krterler blgsayar le bazı ver tabanlarında tarayableceğ gb tek tek elle de konu le lgl olan gerekl materyallere ulaşablr. Lteratür taraması yapılırken yayınlanmamış çalışmaları da analze dahl etmek gerekl ve önemldr. Bunun yanı sıra lteratür taramasında dkkat edlmes gereken br dğer nokta da analzdek çalışmalar seçlrken farklı dllerde de yapılmış olan çalışmalara da yer vermek analzn güvenlrlğn ve kaltes açısından gerekmektedr ( Paterson ve ark., 2001). 3. Analze Dahl Edlecek Olan Çalışmaların Seçm: Meta analz çn çalışmalar seçlrken, seçlen örneklemlern populasyonu temsl etmes ve araştırmada araştırılan gerçek durumu ortaya koyablmes çok önemldr. Örnekleme alınan ve alınmayan brmlerden kaynaklanan örneklem hatası olacağından dolayı bu hatayı göz önünde bulunduran çalışmalar analze dahl edlmeldr. Br meta analz çalışmasının başarısı analze seçlen çalışmaların doğru ve güvenlr br şeklde seçlmesne bağlıdır. Br çalışmanın meta analze grmes yada meta analzden çıkartılması analzde belrlenen krterlere bağlıdır. Analzde araştırıcının hedefledğ nokta, meta analz le ne yapılmak stenmesnn blnmes ve bu analz le ortaya çıkacak olan blgnn ne şeklde başka araştırıcılara yararlı olacağını ortaya koyulablmesdr. Meta analzde araştırıcı çalışmaları seçerken şu noktalara dkkat etmeldr, çalışmaların meta analzde araştırılmak stenen sorunun cevabına yönelk belrlenen krtere uygun olmasına, araştırıcının objektf olmasına, ön yargılı olamamasına yan araştırmayı yürüten kşnn smne, araştırmanın yürütüldüğü kurumun adına, çalışma sonucunda ortaya çıkan bulguların olumsuz negatf bulgular 18

35 MATERYAL ve METOT olmasına bakmaksızın çalışmaları meta analz çn seçmeldrler. Çalışmalar düşük kaltelde olsa analze dahl etmekte yarar vardır. Böylelkle hem örneklem büyüklüğü arttırılmış olacak hem de statstksel olarak testn gücü artmış olacaktır. Br başka yararı da çalışma sayısının artması le gerçekten br etknn varlığı söz konusu se bu etky araştırıcılara spatlamak daha kolay ve daha güvenlr olacaktır (Akgöz ve ark., 2004). 4. Çalışmaların kodlanması: Her br çalışmaya at blgler, tanımlar, tanımlayıcı statstkler özet br halde uygun şeklde kodlanarak fadelern sayısal bçmde fade edlmes gerekmektedr. 5. Verlern analz çn etk büyüklüğünün belrlenmes: Meta analzde kullanılacak uygun model ve yönteme göre br çok etk büyüklüğü veya ölçme şekl belrleneblr. 6. Đstatstksel Analz: Verler kodlanıp etk büyüklüğü çn gerekl dönüşümler yapılarak statstksel değerler hesaplandıktan sonra verlere uygun olarak meta analzde önce model seçm yapılır ve sonrasında da uygun statstksel yöntem kullanılarak meta analz yapılır. 7. Analzn Sonuçlandırılması ve Yorumlanması: Çalışmalara at sonuçlar analz yapılırken araştırılan konuyu ve konu hakkında araştırmanın başında belrlenen soruların cevaplarını yansıtır br bçmde olmalıdır. Aks halde meta analzn başındak belrlenen hedefe tam olarak ulaşılmamış olunur. Yorumlar genelde bu konu üzernde çalışılacak olan başka araştırıcılara ışık tutup, yol gösterecek ntelkte olmalıdır Kayıp Çalışmaların Meta Analze etks Br meta analz çalışmasında eğer mümkünse mkanlar dahlnde ulaşılablen yayınlanmamış çalışmaların bulgularına da yer verlmes gerekmektedr. Yayınlanmamış çalışmaların sonuçları az güvenlrdr fakat Chalmers ve ark. (1990) le Easterbrook ve ark.(1991) araştırma planının kaltes le yayınlanma htmal arasında hçbr bağlantı olmadığını açıklamışlardır. Bu sebeple eğer yayınlanmamış çalışmalara ulaşılablnyorsa bunların araştırmaya dahl edlmes gerekmektedr. Yayınlanmamış çalışmalar gb, kayıp verler de meta analzn sonuçlarını olumsuz yönde etkleyebleceğ sonucuna varılmıştır. Eğer çalışma planları açık ve net olarak yöntemler açıklayamıyorsa ve çalışmalardak sonuçlar çok özet br halde verlmş se ve tedavy kabul etmeyen deneklere veya kayıplara neden olan denekler hakkında klnk çalışmalarında herhang br blgye rastlanmamış se o zaman araştırıcılarla temasa geçlerek daha anlaşılır net blgler toplanması gerekr ( Akgöz ve ark., 2004) Lteratür Taraması Sonucunda Seçlen Çalışmaların Dosyalarının Oluşturulması Lteratür taraması ve araştırmanın krterlerne uygun olan çalışmalar seçldkten sonra bu çalışmalara at blgler saklamak araştırıcılar çn büyük öneme sahp olan br 19

36 MATERYAL ve METOT konudur. Çünkü her br çalışmaya at blglern kayıtları elle yazılıp tutulduğunda bu kayıtları kaybetme olasılığı daha yüksek olacağından araştırıcılar bu sorunu gdermek çn blgsayar ortamında her br çalışma çn ayrı ayrı dosyalara oluşturarak çalışmalara at her br blg bu dosyaya kaydedlmektedr. Fakat bu küçük çapta yapılan meta analz çn fazla sorun olmaz ken büyük çapta gerçekleştrlen meta analzler çn hem dosya krllğne neden olmakta hem de fazla yer kaplamasından dolayı br çok güç durumlarla karşılaşılmaktadır. Bu sebeple araştırıcılar özellkle büyük çapta gerçekleştrecekler meta analzler çn uygun br ver tabanı oluşturulmasına gereksnm duymuşlardır. Bunu yaparken dkkat edlmes gereken bazı öneml noktalar bulunmaktadır. Bu noktaları, meta analtk verlern hyearşk tpler, blnen düz ver dosyaları, lşkl ver dosyaları şeklnde sıralamak mümkündür. Meta analtk verler ayrılmaz br şeklde hyearşk yapıdadırlar. Her br çalışmanın çoklu sonuçları, çoklu ölçüm değerler, alt örneklemler, ırk, cnsyet, yaş gb bazı çalışmalara at faktörlern tanıtılması ve çoklu etk büyüklüklernn sonuçları mevcuttur. Her br çalışma belrl br analz le hesaplanacak tek br etk büyüklüğü çerrken bazılarında alt örneklemlerndek etk büyüklüklernn de dahl edldğ ve hesaplanması gerekl olan bazı statstksel değerler de bulunablmektedr. Verlern y br şeklde analz edleblmes, etk büyüklüklernn doğru ve güvenlr br şeklde belrlenmes alt grup örneklerne bağlıdır. Araştırıcı bu alt grup örneklemlerdek tanımlamaları ve hesaplamaları ne kadar y yaparsa meta analzde alacağı başarı da o kadar y olmaktadır (Mullen, 1989). Düz ver dosyalarının oluşturulmasının se araştırıcıya sağladığı fayda tüm verler tek br yerde tek br dosya altında toplanmıştır. Bu sebeple meta analzde kullanılması daha kolay ve daha anlaşılırdır. Bunun yanı sıra düz ver dosyalarının kullanılmasının şu dezavantajı mevcuttur. Her br çalışmanın sadece sınırlı olarak belrlenen etk büyüklükler hesaplanablr, güven sevyes se çoklu ver dosyalarında bu sınırlamadan dolayı sağlanan başarıdan daha düşüktür (Wlson, 1999). Çoklu ver dosyalarında se çalışmaların etk büyüklükler stenldğ kadar büyütüleblr, kodlama görev azalır, verler stenmedğ zaman daha hızlı ve kolay br şeklde temzleneblr, ver şlemek çn kend çersnde daha bast ver şleme dosyaları oluşturulablr. Bunun da dezavantajlarından br karışık olması olup, verlern analz çn br tek etk büyüklüğü seçlr (Wlson, 1999). Meta analzde br dğer yol se herhang br blgsayar ver tabanı kullanmaktır. Bunun en büyük avantajı, araştırıcıya büyük kolaylık sağlamasıdır. Kağıttan tasarruf edp blgsayara aktarılan blglere stenldğ zaman laveler yapılablr veya tam ters durumda stenmeyen blgler temzleneblr. Kodlama süresnde verler çn analz kolaylıkla yapılablr, verlern kodlanması şlem çok hızlı ve kolay br şeklde gerçekleştrlr. Blg bu ver tabanında stenldğ kadar uzun sürel tutulur. Herhang br zamanda bu blgye erşlmek stendğnde çok kolay ve hızlı br şeklde bu blglere erşlr. En büyük dezavantajı se bu ver tabanını oluşturmak vakt alıcı ve güçtür. Daha büyük çapta oluşturulacak meta analzler çn büyük ücretler ödeneblr. Br dğer dezavantajı da yüksek sevyede blgsayar ustalığı gerektrmektedr. 20

37 MATERYAL ve METOT Meta analz türler Meta analz k gruba ayırmak mümkündür. Bu ayırım hedeflenmek stenen amaca göre yapılmaktadır. Meta analz türler, 1. Grup Karşıtı (Group Contrast) meta analz - Tedav etknlğ - Grup farklılığı 2. Korelasyonel lşkl meta analz -Testn önem ve güvenlrlğ - Değşken kovaryansı şeklnde özetlemek mümkündür (Yıldız, 2002). meta analzde asıl Meta Analze Gren Çalışmaların Adımsal Olarak Tanımlanması Đy br meta analzc, öncelkle konu le lgl olarak belrledğ soruları ve sorulara uygun krterler belrledkten sonra yaptığı lteretür çalışması le uygun çalışmaları seçtkten sonra çalışmaların özellklern meta analz çn uygun şlem adımları aşağıdak gb belrler (Bekroğlu, 1997). Toplam Çalışma Sayısı n 1 +n 2 =N Meta analzne gren çalışma sayısı Meta Analzne grmeyen çalışma sayısı n 1 n 2 Çalışmalar kontrollü mü? Evet Hayır Rastgele m? Evet Hayır Şekl 1. Bu Çalışmadak Meta Analzn Akış Şeması (Bekroğlu, 1997). Bu şlem adımları le meta analzc, çalışmaların karakterstk özellklern kolaylıkla bast br şeklde analz etmektedr Bu karaktererstk özellkler çnde çalışmalardan elde edlecek blglern homojen br yapıda olup olmadığı, eldek blglern 21

38 MATERYAL ve METOT her brnn aynı anlamlılıkta ve önemde olup olmadığının ayrıntılı br şeklde belrlemes çn çalışmalar bu şlem adımları le kolaylıkla ayrıştırılablr. Çalışmalar ayrıştırıldıktan sonra çalışmaya uygun olan varsayımlar yerne getrlerek meta analz uygulanır Meta Analzde Verlern Değerlendrlmes Ntelksel Meta analz Ntelksel meta analznde, analz çn gerekl şlem adımları tamamlandıktan sonra çalışmalar uygun model ve kullanılacak statstksel yöntemlere göre gruplara ayrıştırılır. Analze dahl edlecek olan her br çalışma ntelksel olarak ncelenr ve çalışmaların karakterstk özellkler her br çn ayrı ayrı belrlenr. Çalışmalardan krterlere uygun olmayanlar, çalışma sonucunu olumsuz etkleyebleceğ düşünülerek analz dışı bırakılır. Çalışmaların her brnn ntelksel olarak değerlendrlmesnde denemelerde bulunması gereken bazı öneml özellkler araştırıcı tarafından belrlenr. Bulunması stenen bu özellkler, 1. Temel olarak araştırılan konu le lgl verlern araştırma krterler dahlnde bulunması, 2. Analze dahl edlen çalışmalarda ortaya çıkan sonuçlar arasında her hang br tutarsızlık olmaması, uyum çersnde olması, 3. Çalışmalar arası uyumsuzluk var se bu nedenler le beraber ortaya konulmalı ve bunu gdermek çn çözüm yolları da berabernde verlerek meta analz le bu sorun gderleblmel, şeklnde sıralamak mümkündür (Çeleb Yıldız, 2002). Rastgele klnk denemelern ntelğn değerlendrmede denemeye verlecek puanlama ve dkkat edlmes gereklen bazı öneml noktalar Çeleb Yıldız (2002) ın bldrdğne göre, Chalmers ve ark.(1987), tarafından 3 başlık altında toplanmış ve puanlandırılmştır. Bu öneml başlıklar ve puanlamaları, 1. Çalışmanın planlanması ve çalışma protokollernn oluşturulması ( 60 puan) 2. Her br çalışmaya at sonuçların analz ve bu sonuçların brleştrlmes çn gereken statstksel yöntemlern analz (30 puan) 3. Sonuçların yorumlanması ve bu sonuçların aktarılması (10 puan) şeklnde sıralamak mümkündür. 22

39 MATERYAL ve METOT Ncelksel Meta analz Ncelksel olarak yapılan meta analz, farklı yer ve zamanlarda farklı araştırıcılar tarafından gelştrlmş çalışmaları brleştrmek, gerekl parametreler tahmn etmek, gelecekte bu konu le lgl olarak araştırma yapacak olan araştırıcılara yol göstermek çn gelştrlmş br statstksel yöntemdr ( L abhe ve ark., 1987). Meta analz de her br çalışmada bulunan değerlere göre stenlen amaca ve krtere uygun olarak gelştrlen brleştrme yöntemler Çzelge 3.5 dek gb özetlenmştr( Hasselblad, 1994; Normand, 1999; Pettt, 1994). Çzelge 3.1. Meta analz de çalışmalardak değerlere göre gelştrlen brleştrme yöntemler Çalışmalarda brleştrlen krtk değerler Kullanılan Đstatstksel Yöntemler Olasılık (p) değerlernn brleştrlmes (1932) -Tppett Yöntem -Fsher Yöntem -Ağırlıklı ortalamalar Metodu -Stouffer Yöntem -Logt Yöntem Sürekl olmayan kl (bnary) sonuçlarının brleştrlmes değşkenlern -Mantel-Haenzsel Yöntem - Snedecor Yöntem -Cochran Yöntem - Peto Yöntem - Woolf Test -Genel varyansa dayalı yöntem Sürekl olmayan değşkenlern brleştrlmes (Etk genşlğnn brleştrlmes) - Der-Smonan Lard Yöntem -Hedges ve Olkn n Ağırlıklı Đntegrasyon Yöntem -Hunter ve Schmd n Bare Bones Yöntem Korelasyon katsayılarının brleştrlmes -Fsher Yöntem -Hunter ve Schmd n Yöntem Meta Analzde Modeller Araştırıcılar, meta analz çn önceden belrledğ soru ve konuya uygun olarak krterler doğrultusunda gerçekleştrdğ analz basamaklarında lteratür taraması yaptıktan sonra analz çn uygun çalışmaların seçlmes şlemn gerçekleştrrler. Çalışmalar belrlendkten sonra meta analz de bu çalışmalara uygun model ve statstksel yöntemler belrlenr ve sonuçların brleştrlmes aşamasına gelnr ( Akçl ve Karaağaoğlu, 2001). Bu aşamada meta analzcler, çalışmalardak sonuçların hang model çn daha uygun olacağını belrler ve uygun statstksel yöntem seçer. Meta analzde statstksel modeller sabt etk model (fxed effect model) ve rastgele etk model (random effects model) olmak üzere kye ayrılır. 23

40 MATERYAL ve METOT Sabt etk model Sabt etk model, meta analz çn seçlen uygun görülen çalışmaların hepsnn tamamen aynı etky tahmn etmes varsayımına dayanır. Bu varsayımın doğruluğu altında, farklı yer ve zamanlarda farklı araştırıcılar tarafından yapılmış olan çalışmaların sonuçlarının varyansının ters le en küçük varyanslı ağırlıklı ortalamanın bulunması gerekr. Sabt ek modeller, breysel olarak yapılmış olan çalışmaların sonuçları arasındak varyansın brbrleryle lşkl verlerden kaynaklandığını düşünür (Sutton ve ark., 2000) Rastgele etk model Sabt etk model varsayımları yerne gelmedğnde meta analzde yaygın olarak kullanılan bu statstk model, çalışmaların kend çlernde oluşan varyansı ve çalışmalar arası varyansı dkkate alarak br değerlendrme yapmanın daha doğru olableceğn savunmuşlardır (Sutton ve ark., 2000). Sabt etk model le rastgele etk model arasında temelde bazı farklar olup, bu farklar hem statstksel açıdan hem de teork olarak Çzelge 3.6 de karşılaştırmalı olarak verlmştr (Wlson, 1999; Turan, 1998). Çzelge 3.2. Meta analzde kullanılan statstksel modeller arasındak farklar (Küçükönder, 2005) Sabt etk model Bütün etk büyüklüklernn çeştllklernn örneklem hatasından dolayı olduğunu varsayar (Akçl ve Karaağaoğlu, 2001) Bu modele dayalı yapılan çalışmaların güven aralığı daha dardır (Şahn, 1999). Çalışmalar arası varyans bleşen hesaba katılmadığından dolayı bu modelle yapılmış olan çalışmaların homojenlğ konusunda net br cevap alınamayablr (Şahn, 1999). Bu modelde sonuç çıkarmak bütünüyle çalışma koşullarına bağlıdır (Akçl ve Karaağaoğlu; 2001; Wlson, 1999). Bu model küçük çalışmalarda büyük çalışmalar kadar duyarlı olmayablr (Sutton ve ark., 2000). Etk tahmn çn uygulanan yöntemler (tedavler, yleşmeler vs) elmzde varolan çalışmalardak ortalama çn br fayda sağlamış mıdır? sorusunun cevabı aranır (Turan, 1998). Rastgele etk model Bütün etk büyüklüklernn çeştllklernn örneklem hatasına laveten populasyondak çeştllklernn de olduğunu varsayar (Turan, 1998; Wlson, 1999). Bu model gereğ yapılan çalışmalarda varyansın çalışmalar arası bleşenn de brleştrerek daha genş br güven aralığı oluşur (Şahn, 1999). Çalışmalar arası varyans bleşen hesaba katıldığından dolayı bu modelle yapılmış olan çalışmaların homojenlğ konusunda br fkr ednleblr (Şahn, 1999). Çalışmaların varsayılan ktleden alınan örneklern çalışmalarına bağlıdır (Akçl ve Karaağaoğlu, 2001; Wlson, 1999). Bu model küçük çalışmalarda potansyel yana daha duyarlıdır (Sutton ve ark., 2000). Etk tahmn çn uygulanan yöntemler (tedavler, yleşmeler vs) ortalamaya br fayda sağlar mı? sorusunun cevabı aranır (Turan, 1998). 24

41 MATERYAL ve METOT Đstatstksel Yöntemler Meta analz de lteratür taraması tamamlanıp uygun çalışmalar seçldkten sonra çalışmaların sonuçlarının brleştrlmes çn çalışmalardak değşm kaynakları tesbt edlerek bu değşm kaynaklarına göre uygun modeller belrlenp bu modellere uygun olan statstksel yöntemler belrlenerek meta analzde sonuçlar brleştrlr. Meta analzdek değşm kaynakları ve uygun model tahmn, tahmn edlen modeller çn kullanılması gereken uygun statstksel yöntemler Çzelge 3.7 dek gb özetlemek mümkündür. Çzelge 3.3. Tahmn edlen modeller, kullanılan yöntemler ve etk ölçütler (Turan, 1998). Model Tahmn Metodlar Etk Ölçümler Mantel-Haenszel Metodu Oran (odds rato; hız oranı ve rsk oranı uygulanablr) Sabt Etkler (Fxed effects) Peto metodu Genel Varyansa Dayalı Metod Oran (odds rato) Oran (her çeşt) ve fark Rastgele Etkler (Random effects) DerSmonan- Lard Metodu Oran (her çeşt) ve fark Etk Ölçümler Etk ölçümlern, odds oranı (odds rato), rsk oranı (rsk rato), hız oranı, prevelans, görel (relatve ) rsk şeklnde sıralamak mümkündür. Bu etk ölçütlerne dayanarak gerekl modeller ve kullanılacak olan uygun statstksel yöntemler belrlenr Odds oranı (odds rato): Odds oranı lk defa Cornfeld tarafından ölüm ve ölüm oranı gb faktörler le sonuç olayı arasındak lşnn derecesn ölçmek çn kullanılan br orandır. Br başka fadeyle de odds oranı, br olayın gerçekleşme htmalnn gerçekleşmeme htmalne oranıdır (Turan, 1998) Rsk oranı (rsk rato): Rsk oranı, belrl br etkenle karşılaşma dercesne göre farklı grupların br etkene yakalanma rskler arasında fark olup olmadığını ölçen br ölçüttür (Turan, 1998) Hız oranı: Rsk altındak,belrl br hastalığa yakalanmamış kşlern belrl br zaman dlm çersnde hasatalığa yakalanma olasılığıdır (Turan, 1998) Prevelans: Br hastalığın belrl br zaman çersnde ne kadar aralıklarla tekrar nüksettğn belrleyen br ölçüttür (Turan, 1998) Görel (Relatve) Rsk: Çalışma-sevye karakterstkler çalışmalar arasında farklılıkları belrten br ölçüttür. Br başka tanımı da, br rsk etken le karşılaşan kşlern karşılaşmayan kşlere olan oranıdır (Turan, 1998). 25

42 MATERYAL ve METOT Sürekl Olmayan Đkl (Bnary) Değşkenlern Sonuçların Brleştrlmes Mantel-Haenzel yöntem Mantel- Haenzel yöntem, sürekl olmayan, kl (bnary) değşkenlern brleştrlmes çn kullanılan br yöntem olup, etk ölçütünün oran ve sabt etk modelne dayalı olduğu durumlarda kullanılan br yöntemdr. Đkl (bnary) ver kümesnn şekl 2x2 lk olarak Çzelge 3.8 de belrtlmştr (Pettt, 1994; Jencek, 1989). Çzelge x2 lk verlern gösterm Çalışmaların Deney grubu Kontrol Toplam kl (bnary) grubu sonuçları a b g Ölü Hayatta Toplam c d h e f n Burada a, b, c, ve d belrtlen satır ve sütun özellğn sağlayan sonuç sayılarını; e, f, g ve h sütun ve satır toplamlarını; n se genel toplamı göstermektedr. Örneğn Çzelge 5 tek a değer -nc çalışmada deney grubundak ölen canlı sayısını göstermektedr. Örneğn e se yne -nc çalışmadak deney grubundaklern toplam sayısını göstermektedr. Mantel-Haenzel yöntemne göre hesaplanan aşamalar Akçl Temel ve Karaağaoğlu (2001) na göre aşağıdak gbdr. Her br çalışmaya at odds oranı (OR ), OR = (a d ) (b c ) şeklndedr. Tüm çalışmaların brleştrlmes durumunda özet odds oranı (OOR), OOR k = 1 = k ( ORW ) = 1 W şeklnde hesaplanablr ve k, çalışma sayısını gösterr. Burada - nc varyans V olarak gösterlrse bunun ters olan ağırlık değer (W ), W = 1 V 26

43 MATERYAL ve METOT olarak fade edlr. Burada - nc varyans (V ), V = n ( bc ) şeklnde hesaplanır. Tüm çalışmalar brleştrldkten sonra özet odds oranının varyansı (V(OOR), k 1 ( ) V OOR = = a b c d 1 le hesaplanır. Buna göre özet odds oranının %95 lk güven aralığına (GA) at güven sınırları, % 95 lk GA alt sınırı % 95 lk GA üst sınırı Peto yöntem = e = e lnoor 1.96 lnoor V ( OOR) V ( OOR) Peto yöntem de Mantel-Haenzel yöntem gb etk ölçütü oran olduğunda kullanılan br yöntemdr. Bu yöntem genellkle meta analze alınan çalışmalardak deneklern at oldukları gruplara rastgele dağıtıldığı denemelerde kullanılmaktadır (Pettt, 1994; Jencek, 1989). Peto yöntemne göre her br çalışmanın deney grubundak olayların beklenen değerler, farkı, varyansı, toplam varyans ve fark değerler, odds oranı ve odds oranının %95 lk güvenlk güven sınırı Akçl Temel ve Karaağaoğlu (2001) na göre aşağıdak gbdr. E ve O sırasıyla -nc çalışmanın beklenen değer ve gözlenen değer olup, beklenen değer E = (eg ) n şeklnde bulunur. Her br çalışmanın varyansı se (V ), 27

44 MATERYAL ve METOT V = (E f h ) n (n -1) şeklndedr. Buna göre tüm çalışmalara at fark değerlernn toplamı, tüm çalışmalara at varyans toplamına bölünmesyle oluşan odds oranının doğal logartması (ln OR), ln OR = k = 1 ( O - E ) k = 1 V ve buradan ln OR nn üstel değer alınarak özet odds oranı (OOR), OR OOR= e şeklnde elde edlr. Özet odds oranının % 95 lk güven sınırları % 95 GA alt sınırı = k lnoor V = 1 e % 95 GA üst sınırı = k lnoor 1.96 V = 1 e şeklndedr Genel varyansa dayalı yöntem Maentel- Haenzel ve Peto yöntemler genellkle oran ölçeğ şeklnde ölçülen etkler tahmn çn uygulanır. Eğer fark ölçümünün özet br tahmn çıkarılmak stenyorsa genel varyansa dayalı yöntem kullanılır. Akçl Temel ve Karaağaoğlu (2001) ve Pettt (1994) e göre Prentce ve Thomas (1986), Wolf (1986), Greenland (1987), Klenbum ve ark. (1982) nn bldrdğ varyansa dayalı analz aşağıdak gbdr. Rsk ve oran farkı ölçütlernn brleştrlmesnde varyansa dayalı yöntemn kullanılması daha uygundur. Akçl Temel ve Karaağaoğlu (2001) na göre Genel Varyansa Dayalı yöntemde kullanılacak formüller ve şlem basamaklarını aşağıdak gb sıralamak mümkündür. Her br çalışma çn rsk farkı (RD ), RD = K D - S K şeklndedr. Burada -nc çalışamaya at deney grubundak gözlemlern rsk farkı (K D ) ve kontrol grubundak rsk farkı (S K ) sırasıyla, 28

45 MATERYAL ve METOT K = D a e ve S = K b f şeklnde hesaplanır. Özet rsk farkını elde etmek çn öncelkle -nc çalışmadak gözlemlern varyansı (V ) ve her br çalışmaya verlecek ağırlık (W ) sırasıyla, V = ( g h ) ( f e n ) W = 1 V şeklnde elde edlr. Burada özet rsk farkı ORD= k = 1 k RDW = 1 W Özet rsk farkının %95 lk güven aralığına (GA) at sınırları, % 95 lk GA alt sınır = ÖzetRD.96 V ( ORD ) 1 % 95 lk GA üst sınır = ÖzetRD+.96 V ( ORD ) Burada Özet Rsk farkına at varyans, 1 V ( ORD ) = k W = 1 şeklnde bulunur. 1 Özet Rsk oranı ve %95 lk Güven aralıklarının sınırları se, deney-kontrol çalışmalarının rsk oranlarının logartmalarının bulunmasını, özet logartmk rsk oranı ve varyansının tahmn edlmesn gerektrr. Buna göre -nc çalışmaya at logartmk rsk oranları (ln RR ), 29

46 MATERYAL ve METOT K lnrr = ln S D K şeklnde bulunur. Özet logartmk rsk oranı (ln ORR ), lnorr= k = 1 W lnrr k = 1 W şeklndedr. -nc çalışmaya at logartmk rsk oranları nın varyansı V(ln RR ), V(ln RR ) = ( ) 1- K (e - K D D D (1- SK ) + ) (f - S ) K K olarak elde edlr. Güven sınırlarının hesaplanablmes çn -nc çalışmaya at varyansın ters (W ), 1 W = V (lnrr ) ve buradan özet logartmk rsk oranı (ln ORR) na at varyans se (V), V 1 = k W = 1 şeklnde hesaplanablr. Ayrıca özet logartmk rsk farkının % 95 lk güven sınırları, % 95 lk GA alt sınırı = % 95 lk GA üst sınırı = e e lnorr-1.96 ln ORR+1.96 V V 30

47 MATERYAL ve METOT formüller yardımı le elde edlr Snedecor Yöntem Çalışmaların sonuçlarının statstksel olarak anlamlı olup olmadığını göz önünde bulundurmaksızın, çalışma sonuçlarının yönünü yan karşılaştırılacak olan grupların hangsnn büyük hangsnn küçük olduğunu statstksel açıdan değerlendrmek ve hang yöndek çalışmaların daha fazla olduğunu tesbt etmek çn yapılan br statstksel yöntemdr. Bu yöntem çalışmalarda yalnızca sonuçlarla lgl blgler varsa yararlı olablr aks halde blglern sadece küçük br kısmını kullanmasından dolayı gerçekte var olan farkı saptamadak statstksel gücü az olablr (Turan, 1998) Cochran test Meta analze alınacak br çok bağımsız çalışmalardak kullanılan 2x2 lk tablolardak deney ve kontrol gruplarındak kşlern oranlarının farkları kullanılarak br ağırlıklı ortalama fark oluşturulur. Test sonucu se, bulunan bu ağırlıklı ortalama farkın kend standart hatasına oranlanması le ortaya konulur (Çağatay, 1994) Woolf test Bu testte, görel rsklern ortalamasına dayalı ortalama ağırlık kullanılır. Büyük örnekler çn Cochran ve Mantel- Haenszel test le aynı sonucu veren, araştırılan konu le lgl olarak br genelleme yapmayı hedefleyen br statstksel testtr. Özellkle 2x2 lk çapraz tablo olarak özetleneblen verler çn, çalışmaların rsk oranlarını (RR), odds oranlarını (OR) veya da görel rsk (GRR) oranlarını brleştrme de kullanılır (Çağatay, 1994). Woolf test nn verlernn 2x2 lk tablo halne getrlmes ve yapılablmes çn gerekl formüller Çağatay (1994) ın bldrdğne göre, Çzelge 3.5. Woof test çn 2x2 lk tablo Etken + - Toplam X a b N X Y c d N Y Toplam N + N - N Görel rsk oranları brleştrlecek se,çalışmalara verlecek ağırlık (W ) ve Görel rsk oranı (GRR) 31

48 MATERYAL ve METOT 1 W = c d ve GRR= exp + N+ ( a) N ( b) şeklnde hesaplanmaktadır. Burada, N +, Poztf etkenlern toplamı, N -, Negatf etkenlern toplamı dır. W (lngrr) Odds oranları brleştrlecek se,çalışmalara verlecek ağırlık (W ) ve özet odds oranı (OOR), 1 W (lnor) W= ve OOR= exp W a b c d şeklnde hesaplanır. W Olasılık ( p ) Değerlernn Brleştrlmes Tppett Yöntem Meta analz de her br çalışmaya at ortaya çıkan p olasılık değerlernn brleştrlmes stendğ zaman yaygın olarak kullanılan yöntemlerden br de Tppett tarafından önerlen Tppett yöntem dr. k tane brbrnden bağımsız p olasılık değerler çersnde en küçük mnumum değerl olana p 1 denldğnde bu değer α anlam sevyesnde (1- α ) 1/k le karşılaştırılarak test edlr. 1/k p 1 < 1- (1- α) se H 0 hpotez kabul edlr değlse de reddedlr. Verler üstel alelern üyes se Tppett yöntemnn terch edlmes ve verlere uygulanması gerekmektedr ( Yıldız, 2002) Stouffer Yöntem Stouffer yöntemnde, meta analz çn seçlen her br çalışmada hesaplanan brbrnden bağımsız p değerlerne uygun standart normal dağılımın eklenmesyle oluşan bu değern çalışma sayısının kare köküne bölünmesyle elde edlen değer karşılaştırılarak sonuçlandırılır. Bu yöntemde, her br çalışmada hesaplanan p değerlernn her brne ayrı ayrı karşılık gelen z değerler z tablosundan bulunur. Bu yöntemde kullanılan test statstğ, z = k z şeklnde bulunur ve z dağılım cetvelne göre karşılaştırılır. (Çağatay, 1994). 32

49 MATERYAL ve METOT Fsher Yöntem Fsher yöntem de Stouffer Yöntemnde olduğu brbrnden bağımsız k tane p değernn brleştrlmes çn yaygın olarak kullanılan statstksel yönetemlerden brdr. Bu yöntemde her br çalışmaya at sonucun statstksel olarak anlamlılığını özetleyen p değerler deney grubu le kontrol grubu arasındak farklılığının önemn test etmekte kullanılmaktadır. k tane bağımsız p değerlern brleştrp özet br p değer elde etmek çn Fsher Düzgün (Unform) dağılım le k-kare arasındak bağlantıyı sağlamıştır. Eğer U düzgün (Unform) se, -2 log U değer de 2 serbestlk derecel br k-kare dağılımı göstermektedr. Test statstğ, p k = 2 log p = 1 > c se H 0 hpotez reddedlr. Buradak c değer krtk değer olup (2k) serbestlk derecel br k-kare dağılımının üst sınır değern göstermektedr. Bu yönüyle Fsher test başka özel br cetvel değerne htyaç 2 kalmadan χ cetvel değern kullanır (Yıldız, 2002) Ağırlıklı Ortalamalar Yöntem Ağırlıklı ortalamalar metodu, çalışmaların sayısı fazla olduğunda ve çalışmalardak denek sayısı, ortalama ve standart sapma gb blglerden yararlanılarak büyük dznlern değerlernn brleştrlmes amaçlanmaktadır. Bu yöntem çn kullanılan test statstğnde artmetk ortalama ve standart sapma formüller Çağatay(1994) ün belrttğne göre, K Đ= 1 X = (X N * n ) ve SD= k 1 = (n -1) *SD 2 N -1 + (n * X 2 ) N=n 1 +n n k SD : -nc çalışmaya at standart sapma, X : -nc çalışmaya at artmetk ortalama, n : -nc çalışmaya at denek sayısını, göstermektedr. 33

50 MATERYAL ve METOT Logt Yöntem Çalışmalarda bulunan k tane bağımsız p değern brleştrmek çn br başka yöntemde Yıldız (2002) ın belrttğne göre George, E.O. (1977) tarafından gelştrlen Logt yöntemdr. Bu yöntemde de Stouffer yöntemnde olduğu gb her br p değer br p log le logt değerne dönüştürülür. 1- p Bu yöntemde her br çalışmaya at p değer kullanılarak p1 p k L= log log 1- p 1- p 1 k şeklnde L statstğ elde edlr. Elde edlen bu L değer kullanılarak 0.3(5k + 4) L * = L > c k(5k + 2) şeklnde logt statstk değer bulunan L * değer, L * >t 5k+4 se H 0 hpotez reddedlr (Yıldız, 2002) Etk Büyüklüğünün Belrlenmes t 5k+4, α cetvel değer le karşılaştırılarak Etk büyüklüğü, meta analzn temel konusu olup 1977 yılında Cohen tarafından teors lk olarak gelştrlmş ve bu kavram br olgunun toplumda meydana gelme sıklığı olarak tanımlanmıştır (Çağatay, 1994). Etk büyüklüğü veya etk genşlğ br başka tanımıyla da ncelenen br olayın ne kadar etkn olduğunu belrlemek çn kullanılan br ndeks değerdr. Cohen (1988) tüm etk genşlklernn belrtlen bazı durumlarda kullanılacağını belrtmştr. Bu durumlar, 1. Đk grup arasındak karşılaştırmalar 2. Sürekl k değşken arasındak korelasyon ölçümü 3. Çoklu gruplar le lglenldğnde aradak farkı göstermek çn kullanılmaktadır (Yıldız, 2002). Etk büyüklüğü sayısal se ortalamalara, sonuç nomnal se oranlara, sonuçlar bağlantıyı gösterr şeklde se korelasyona dayanır (Dawson ve ark., 1990). Cohen n etk genşlğ sınıflandırması, 34

51 MATERYAL ve METOT Çzelge 3.6. Cohen n etk genşlğ sınıflandırmasındak ölçütler(çağatay,1994). Etk büyüklüğü Standart etk büyüklüklernn farkı Korelasyon katsayıları Odds oranı Etk büyüklüğü ölçütü Yorum d= 0. 2 Küçük düzeyde etk genşlğ d= 0. 5 Orta düzeyde etk genşlğ d= 0. 8 Büyük düzeyde etk genşlğ r= 0. 1 Küçük düzeyde etk genşlğ r= Orta düzeyde etk genşlğ r= Büyük düzeyde etk genşlğ od= Küçük düzeyde etk genşlğ od= Orta düzeyde etk genşlğ od= Büyük düzeyde etk genşlğ Çzelge 3.10 dak gb özetlenmş olup etk büyüklüğü özellkle tıpta çok öneml br yere sahptr. Canlılar üzernde ncelenen hastalık ve bunların tedavye verdkler yanıt arasındak lşky ncelemek stendğnde oldukça yaygın olarak kullanılan ve terch edlen br ölçüttür. Meta analzde, ncel değşkenlerden elde edlen verler varsa araştırılacak sonuçta etk büyüklüğü çok önemldr. Meta analz çn uygun olarak belrlenen kşsel olarak yapılmış çalışmalarda verlerde bulunan br takım eksklkler yüzünden meta analzn bazı aşamaları gerçekleştrlemeyeblr ve o zaman bu gb durumlarda meta analz le analze dahl edlen her br çalışmanın statstksel özellklernden yararlanılableceğ gb, etk gücü çıkartılablr veya da çeştl etk büyüklüğü tahmnler yapılablr (Çağatay, 1994). Ntel değerlerden elde edlen verlerle gerçekleştrlen meta analzde etk büyüklüğün ölçümü tıpta en çok rastlanılan 2 veya daha fazla oranın karşılaştırılmasının stenlmes veya da 2 yada daha çok ncel br değşken dzsnn karşılaştırılması gb yaygın olarak kullanılan epdemyolojk yaklaşımlardır (Çağatay, 1994) Korelasyon Katsayılarının Brleştrlmes Hunter ve Schmd Yöntem Meta analzde daha çok yaygın olarak kullanılan deney ve kontrol gruplarında, deney grubu araştırmada araştırıcı tarafından öneml olan ve araştırmadak etknlğ merak edlen yöntemn, olgunun uygulandığı grup olup, kontrol grubunda se herhang br yöntemn denenmedğ grup olup bu gb deney ve kontrol gruplaının planlandığı denemelere de rastgele bağımsız gruplar, tekrarlı ölçümler gb farklı deneme planları oluşturulablmektedr. Bunlardan lk Hunter ve Scmdt tarafından gelştrlen d-etk genşlkler olup farklı kşlern farklı ölçüm gruplarına atanmasıyla gerçekleştrlen rastgele bağımsız gruplar düzennden elde edlmştr. Rastgele bağımsız grup denemelernn oluşturulduğu deneme planlarında d-etk genşlkler kullanılableceğ gb bunun yanı sırada lşklern derecesn ölçen korelasyonların da kullanılması mümkündür. Yıldız (2002) ın bldrdğne göre, nokta- çft serl (Pont- Bseral) korelasyonu le ölçüm etksnn genşlğnn ölçülmes mümkündür ve Pont- Bseral korelasyon katsayısı, 35

52 MATERYAL ve METOT r pb = pq(y deney SD - Y y kontrol ) şeklnde tanımlanmış olup formülde, Y deney : Sürekl değşken çn deneme grubunun ortalaması Y kontrol : Kontrol grubunun oranı p: deney grubunun oranı(n d /N) q: kontrol grubunun oranı(n k /N) SD y : Đk grup brleştrldğnde ölçüm değerlernn standart sapmasıdır. Rastgele bağımsız gruplarda ortalamalar arası etk genşlğ olan d değer, Yd - Y d = Sw Burada, k Y d : Deney grubunun ortalaması Y k : Kontrol grubunun ortalamasını göstermektedr Fsher Yöntem Fsher n tanımladığı brleştrlmş grup ç varyansın standart sapması, Sw = S 2 deney + S 2 2 kontrol şeklnde hesaplanır. Araştırmacıların çoğu grup ortalamalarının karşılaştırılmasında t statstğn kullanır. t statstğ örneklem genşlğne bağlı olduğundan dolayı ölçüm etksnn genşlğn bulmak çn uygun değldr. d statstğ se t statstğnn br çeşd olup örneklem genşlğnden bağımsız olarak uygulanır. d, t ve r statstklernn matematksel olarak dönüşümler mümkün olup bu ancak örneklem genşlğnn eşt olmasına bağlıdır. Şahn (1999) n bldrdğne göre d statstğ, 36

53 MATERYAL ve METOT d = olup, varyansı se 2t N S 2 = (N d -1)S (N 2 d d + (N + N k k - 2) -1)S 2 k şeklnde hesaplanır. Burada, N d : Deney grubundak denek sayısı 2 S d : Deney grubunun varyansı : Kontrol grubunun varyansını 2 S k fade etmektedr.. Y - farkının standart hatasının elde edlmesnde S 2 kullanılarak, deney Y kontrol S Yd -Yk = S N 2 d S + N 2 k = S 1 N d + 1 N k şeklnde fade edlr ve N d = N k olduğunda se, S Y d -Y k = S şeklndedr. 2 N Đk ortalama arasındak farkın önemllk test çn test statstğ, (Yd - Yk ) t = d= 1 1 S + N N d k ( Yd - Yk ) S N d =N k = 2 N olduğunda se, t = d 4 N le hesaplanır ve d statstğ se, 37

54 MATERYAL ve METOT 2t d = N Şeklnde olur. Korelasyon çn test statstğ, r t = 2 1- r N - 2 olup, t r = 2 t + N - 2 şeklnde olup t den r ye geçşn dönüşümüdür. Çalışma statstklernn r ye dönüştürülmes çn gerekl olan formüller Çzelge 3.11 dek gb özetlenmştr (Şahn, 1999). Çzelge Çalışma statstklernn r ye dönüşüm formüller ve açıklamaları ( Şahn, 1999). Dönüştürülmüş r dönüşümler çn formüller Açıklama statstkler T 2 t Eşleştrlmş ya da r = eşleştrlmemş t 2 t + sd testlernde kullanılablr. F F Sadece tek yönlü r = ANAVO larda F + sd(hata) kullanılır. Đk Yönlü Anova (F *sd ) Fa: A çn hesaplanan a a r = F değer (Fa *sd a ) + (Fa *sd b ) + (Fa *sd ab ) + sd(hata) Sda: A çn hesaplanan serbestlk dereces Fb: B çn hesaplanan serbestlk dereces Sdb: B çn serbestlk dereces Fab: Etkleşm etkler sdab: Etkleşmn serbestlk dereces sd(hata): Hata serbestlk dereces 2 χ 2 N: Örnek χ r = büyüklüğüdür (sadece n Sd=1 olduğunda kullanılır.) D d d: Cohen n d r = statstğ 2 4(N - 2) d + N: Brleştrlmş örnek N büyüklüğü P 1- Đk yönlü p değer tek yönlü p değerne dönüştürme Kesn doğru olarak (ör: p/2) hesaplanan p değerler 2- Normal olasılık tablosundan brleştrlmş Z değern ya da yaklaşık olarak arama hesaplanan p değer çn kullanılır. 38

55 MATERYAL ve METOT Çalışma statstklernn d ye dönüştürülmes çn gerekl dönüşümler formüller ve açıklamaları da Çzelge 3.8 dek gb özetlenmştr. Çzelge Çalışma statstklernn d ye dönüştürülmes ve yorumlar (Şahn, 1999). Dönüştürülmüş Đstatstkler d dönüşümler çn formüller Yorum Ortalamalar ve standart sapmalar X d X X d : Deneysel grup ortalaması k d = X k : Kontrol grup ortalaması s b S b : Ortak standart sapma Ortak varyans 2 2 (N 1)s + (N 1)s N d : Deneysel grup N 2 d d k k s b = N k : Kontrol grup N (N d + N k 2) : Deneysel grup ortalaması T F R d = d = 2t sd 2 2r d = 1 F sd (hata) 2 r s 2 d s 2 k : Kontrol grup ortalaması Eşleştrlmş ve eşleştrlmemş t testlernde kullanılablr. Sadece tek yönlü ANOVA larda kullanılablr. Deneysel çalışmalarda Etk Büyüklüğü brleştrlmes prosedürü çn kullanılır d Đstatstğnn Standart Hatası d statstğnn standart hatası, Yıldız (2002) ın belrtğne göre ortalamalar arası etk genşlğnn ktle değer olan δ, örneklem hatası e le toplanmasından elde edlr. Örneklem hatası, d= δ + e şeklnde bulunur. Büyük örneklemeler çn, δ E (e) =0 Var( e)= ( )( ) N 8 şeklnde olup bu formül N 50çn geçerldr. Örneklem hatası varyansı çn en y kestrm, ( N 1) var (e) = ( N 3) N 8 şeklndedr. Hedges ve olkn ~ d y yansız br kestrc olarak kabul etmekte olup, Hunter-Schmdt d nn yaklaşık olarak en y yansız kestrcsn, d = a * d 39

56 MATERYAL ve METOT Olup a= 1+ = 1+ 4N 12 (N 3) şeklndek düzeltme faktörüdür. Hedges ve Olkn tarafından verlen örneklem hatası varyansı yaklaşık olarak 2 * Var (e ) = N 8 dr. Bu yaklaşımda (N 1) (N 3) 1 2 = a olduğu varsayılmaktadır. Bu yaklaşım örneklem genşlğnn 20 ya da daha az olduğu durumlarda sağlanamamakta olup daha doğru br yaklaşım, (N 1) (N 3) 0.25 = a (N 3) dür. Bu yanlılık mktarı meta analz uygulandıktan sonra düzeltleblr. Bu yanlılığın meta analz uygulandıktan sonra düzeltlmes; ~ Ort(d) Ort (δ) = ort (d*) = a 0.75 a= 1 + 'dür. N 3 N çalışmalar arası ortalama örneklem genşlğ olup ktle etk genşlğ δ nın yansız standart sapma kestrm, SS SS a δ δ = dır. 40

57 MATERYAL ve METOT Sürekl Olmayan Değşkenlern Brleştrlmes (Etk Genşlğnn Brleştrlmes) Der-Smonan - Lard Yöntem Bu yöntem rastgele etkler model varsayımına dayanmaktadır. Bu yöntem de özet odds oranı Çeleb Yıldız (2000) ın bldrdğne göre, ln ORdı = k = 1 (W *LnOR ) k = 1 W * olarak hesaplanır. OOR dl = Özet odds oranın Dersmonan Lard özet tahmn W * =. çalışmanın Dersmonan Lard ağırlık faktörü OR = her br çalışmanın odds oranıdır. W = 1 ve V W * = 1 1 D+ W şeklnde hesaplanır. V Mantel- Haenszel yöntem kullanılarak tahmn edlr. k Q (L 1)* W D mak 0, = 1 = k 2 k 2 W W = 1 = 1 Buradak, L= Toplam çalışma sayısı, Q= Homejenlk test değer olup k 2 Q= W (ln OR OR ) şeklnde hesaplanır. = 1 dl 41

58 MATERYAL ve METOT Homojen olduğunu belrlemenn br yolu da P>0 çıkması çalışmaların homojen olmadığını, P<0 se çalışmaların homojenlğn gösteren br dğer yoldur. %95 güven sınırları se, k V = W = 1 olmak üzere %95GA= e ln OR DL m 1.96 V şeklnde hesaplanır (Yıldız, 2002) Hedges ve Olkn n Ağırlıklı Đntegrasyon Yöntem Hedges ve Olkn tarafından geleştrlen bu yöntem ağırlıklı nteraksyon yöntem olarak da blnr. Şahn (1999) nn bldrdğne göre bu yöntemde etk büyüklüğünün sapmasız d büyüklüğünü varyansı, 2 σ (d ) :Etk büyüklüğünün gözlenen varyansı, k:çalışma sayısını göstermektedr. k çalışmaya at etk büyüklüklernn sapmasız varyansı, 1 σd = k 2 σ (d ) = 1 şeklnde olup etk büyüklüğünün sapmasız standart hatası, Sd= σ d şeklndedr. %95 güven sınırları se, ort (d) 1.96*sd< ort (δ) < ort (d) *sd olarak bulunur. Burada, ort (d) = Ortalama etk büyüklüğü ortalamasını, ort (δ) = Toplum etk büyüklüğünün ortalamasını göstermektedr (Şahn, 1999; Hunter ve Schmdt, 1990) Hunter ve Schmd n Bare Bones Yöntem Hunter ve Schmt, aynı konuda farklı yer ve zamanlarda farklı araştırmalar tarafından yapılmış olan araştırma sonuçlarını uygun br bçmde rastgele etk modeln kullanarak Bere Bones yöntemn gelştrmşlerdr. 42

59 MATERYAL ve METOT Şahn (1999) un bldrdğne göre, Bare Bones meta analz çn etk büyüklüğü D nn ortalaması, k Wd = 1 ort (d) = = D k W = 1 şeklnde hesaplanmıştır. W = Her br çalışmadak brm sayısını (N ), d = Etk büyüklüğünü, D= etk büyüklüğü ortalamasını göstermektedr. Etk büyüklüğünün varyansı, var (d) = k = 1 W (d D) k = 1 W 2 şeklnde hesaplanmıştır. W = Her br çalışmadak brm sayısını, d = Etk büyüklüğünü, D= etk büyüklüğü ortalamasını göstermektedr. Bütün çalışmalardak ortalama brm sayısı, k W N= k veya N= = 1 = 1 k k n şeklnde bulunur. 43

60 MATERYAL ve METOT W =n =her br çalışmadak örnek brm sayısı k= meta analzne alınan çalışma sayısını gösterr. d etk büyüklüğünün örnekleme hatasının varyansı, 2 4 D var (e) = * 1+ N 8 şeklnde hesaplanır. Varyansın kesn varyans hata se, 2 (N 1) 4 D var (e) = * * 1 (N 3) + N 8 şeklnde bulunur. Bare Bones Meta analznde örneğn ortalama etk büyüklüğü populasyonun ortalama etk büyüklüğünün sapmasız tahmn edcs olarak kabul edlr ve ort (δ) = ort (d) Varyansı ve standart hatası da var (δ) = var (d) var (e) S δ = var (δ) Şeklnde hesaplanır ve % 95 güven sınırları se d 1.96*S < δ< d+ 1.96*S δ δ olarak bulunur (Şahn, 1999; Hunter ve Schmdt, 1990) Homojenlk ve Heterojenlk Kavramı Homojenlk Kavramı Homojenlk analz; etk genşlklernn br çalışmadan br çalışmaya nasıl değştğn gösteren br ölçüttür. Homojenlk test yaparak araştırıcı; etk genşlğnn 44

61 MATERYAL ve METOT varyansının ve örneklemn beklenen hatasının öneml derecede farklılık gösterp göstermedğn ncelemey amaçlar. Bu nceleme sırasında öneml br farklılığa rastlanmamışsa; bazı analzcler bu noktada çalışmaya son verlp btrlmesnn daha doğru olduğunu savunurlar. Araştırıcı aradak farkın öneml olduğunu vurgularsa o zaman etk genşlğnn varyansının beklenen değşmden daha büyük olması durumu söz konusu olablr ve Moderatör değşkenlern ncelenmes gerekmektedr Moderatör Değşken Kavramı Meta analzne alınan çalışmaların sayısı oldukça az ve bu çalışmalarda da belrtlen karakter sayısı oldukça fazla olduğu zaman çalışmalar moderatör değşkenlern etksne maruz kalır. Moderatör değşkenler; çalışmada kullanılan verler temsl eden ırk, cnsyet, yaş, laç çeştler gb değşkenler olablr. Moderatör değşkenlern varlığının anlaşılmasında k öneml noktaya dkkat edlmeldr. Bunlardan lk; ncelenen karakter temsl eden verler yeternce alt gruplara ayırmak, kncs de etk genşlkler le karakterler arasındak lşky kısaca korelasyonların alınması şeklnde sıralanablr (Hunter ve Schmdt, 1990). Homojenlk test temell meta analz, moderatör değşkenlern varlığını ortaya koymak çn yapılır (Akçl, 1995). Çalışmalar arası varyans büyüdükçe homojenlk bozulur ve heterojenlk oluşmaya başlar. Çalışmalardak homojenlk bozulmuşsa o zaman rastgele etk modeln kullanarak çalışmayı ağırlıklandırmak daha etkl ve daha güvenlr br sonuç verr (Şahn,1999) Moderatör Değşkenlern Analz Meta analzde çalışmaya dahl edlecek olan araştırmaların sonuçları ntel, ncel veya da başka etkenlern varlığı söz konusu olduğunda çalışmadan çalışmaya farklılıklar göstermes mümkündür. Sonuçları farklılık gösteren çalışmaların sonuçlarını brleştrmek çn gerekl dönüşümler, formüller ve ktle genşlklernn varyansı sıfırdan farklı olacaktır. Br çalışmayı temsl eden karaktern moderatör değşken olup olmadığını anlamak çn zlenecek k öneml yol bulunmaktadır. Bunlardan lk, çalışmaları kend çlernde alt gruplara ayırmak, br dğer yol se de çalışma karakterlernn brbrleryle olan lşksnn belrlenmes kısaca korelasyonlarını almaktır (Akçl, 1995) Çalışmaların alt gruplara ayrılması Meta analze dahl edlen çalışmalarda kullanılan verler kend çlernde alt gruplara ayrılablyorsa yan alt gruplara ayrıldığında, alt gruplar arasındak ortalama etk genşlğnde büyük farklılıklar var se ve alt grupların kend çlerndek varyansı düşük se bu çalışmalarda moderatör değşken varlığından söz edleblr (Hunter ve Schmdt, 1990). 45

62 MATERYAL ve METOT Çalışma Karakterlernn Korelasyonu Çalışma karakterlernn korelasyonlarına bakılan bu yaklaşımda se meta analzdek çalışmalardak verlere at kodlanan karakter le gözlenen etk büyüklükler arasındak korelasyon kullanılarak moderatör değşkenn varlığı tespt edlmektedr. Korelasyon üstündek örneklem hatasının etks, verlern ölçüm hatasının etksne doğrudan benzemektedr. Bu k yolda meta analzde yaygın olarak moderatör değşkenler tespt edp heterojenlğ gdermek çn kullanılan meta analtk br yoldur (Akçl, 1995) Hedges Ve Olkn (1985) Tarafından Gelştrlen Sabt Etk Modeller Đçn Homojenlk Test Đstatstkler Homojenlğnn test edlmesnde kullanılacak sabt etk modeller ve formüller Çzelge 3.9 dek gb özetlemek mümkündür. Çzelge 3.9. Homojenlğn Test edlmesnde Kullanılacak Olan Gerekl Formüller Kullanılan Đstatstksel Yöntemler Homojenlğn Test Edlmesnde Kullanılan Formüller Mantel-Haenszel Metodu k ( ) 2 Q = W ln OR - OR Peto metodu Genel varyansa dayalı metod Q = Q = =1 k mh ( W (O - E ) =1 k =1 W 2 ) k ( ) 2 O - E =1 ( ) 2 ln OR s - OR k =1 V Dersmonan Lard metodu Q = K = 1 W ( ) 2 lnor lnor DL Çzelge 3.9 da yer alan sabt etk modeller ve homojenlğn hesaplanacağı gerekl formüller ayrı ayrı ncelendğnde, Mantel-Haenzel yöntem Sabt etkler modelnde homojenlğn belrlenmes çn kullanılan Q homojenlk test statstğ Turan (1998) ın bldrdğne göre, Q = k =1 W ( ) 2 ln OR mh - OR lnor mh ; Mantel-Haenzel yöntemne göre hesaplanan odss oranının logartmasını, 46

63 MATERYAL ve METOT OR ; 2x2 lk tablo da her br çalışmanın odss oranını, W ; Her br çalışmanın varyansının tersn göstermektedr Peto yöntem : Peto yöntemndek Q homojenlk test statstğ Turan (1998) ın bldrdğne göre, Q = k ( W (O - E ) =1 2 ) k ( ) 2 O - E =1 k =1 V O ; Her br çalışmadak 2x2 lk tablodak. gözlenen değer E ; Her br çalışmadak.beklenen değer V ; Her br çalışmadak 2x2 lk tablodak. varyans W ; Her br çalışmanın varyansının ters olmak üzere hesaplanır Genel varyansa dayalı yöntem: Genel varyansa dayalı yöntemde de aynı şeklde dğer Mantel-Haenszel ve Peto yöntemnde olduğu gb sabt etkler model varsayımına dayanıp homojenlğn test edlmes çn gereken Q test statstğ, Q = k =1 W ( ) 2 ln OR s - OR lnor s ; Genel varyansa dayalı yöntemne göre hesaplanan odds oranının logartması; 47

64 MATERYAL ve METOT OR ; 2x2 lk tablo da her br çalışmanın odss oranı; W ; Her br çalışmanın varyansının ters; şeklnde hesaplanır. Bütün bu sabt etk model varsayımına dayalı olarak hesaplanan Q değerler ; serbestlk dereceler çalışma sayısının br eksğ olan k-kare dağılımı gösterr ve k-kare 2 cetvelndek χ k-1, α değer le; Etk büyüklüğünde meydana gelen değşmn kaynağı sadece örneklem hatasıdır şeklnde kurulan hpotez alternatf hpoteze karşı bell br α sevyesnde test edlr (Akçl,1995) Heterojenlk Kavramı Meta analznde heterojenlk kavramı; çalışmalar arası varyans önemsenecek kadar arttığında söz konusu olur. Varyansın büyümesne k etken neden olablr. Bunlardan lk; çalışmalar arasında kullanılan yöntem farklılığı olablr, kncs se çalışmalarda breysel olarak yapılan analzlerde etk ölçütü farklı alınmış olablr (Sutton, A. J. ve ark. ; 2000). Heterojenlğn belrlenmesn sağlayan bazı yöntemler vardır ve bu yöntemlern hangsnn uygulanacağı se kullanılan statstk modele göre farklılık gösterr. Bu yöntemlerden, sabt etk modelnde Peto yöntemn kullanarak homojenlğn bozulduğunu, kısaca heterojenlğ k-kare test le göstermek ve br rastgele etk model olan Der Smonan ve Lard metodunu kullanarak da çalışmalar arası varyansında hesaba katılmasıyla heterojenlğ ortaya koymaktır Meta Analzn Gücü Meta analznn gücü; araştırma sürecnde konu le lgl bulguları toplama ve karekterler kodlamada gösterlen özene ve dsplne bağlıdır. Doğru kodlanan karakterler ve bulgular çalışmalardak ölçüt farklarını ve model farklarını ortadan kaldıracağından dolayı elde edlen sonuçlar daha güvenlr ve doğru olarak bulunur. Bulunan bu sonuçlar meta analznn sonunda ulaşılan genel yargının güvenlrllğn arttırır (Wlson, 1999). Bağımsız olarak yapılan rastgele kontrollü çalışmalar; meta analz yöntemyle brleştrldğnde tek tek küçük boyutlu brer çalışma olan bu çalışmaların sonuçlarının br araya getrlmesyle araştırma krterndek statstksel Meta analznde heterojenlk kavramı; çalışmalar arası varyans önemsenecek kadar arttığında söz konusu olur. Varyansın büyümesne k etken neden olablr. Bunlardan lk; çalışmalar arasında kullanılan yöntem farklılığı olablr, kncs se çalışmalarda breysel olarak yapılan analzlerde etk ölçütü farklı alınmış olablr (Sutton, A. J. ve ark. ; 2000). 48

65 MATERYAL ve METOT Đstatstksel açıdan gücün artması le parametrelern tahmnlernn etks arttırılır ve genel yargı le aralarında farklılık bulunan breysel çalışmalardak farklılığın nedenler meta analznn gücü sayesnde gderlr ( Bekroğlu, 1997) Meta Regresyon Meta regresyon, farklı yer ve zamanlarda farklı araştırıcılar tarafından yapılmış olan yayınlanmış ya da yayınlanmamış olan çalışmaların sonuçları arasında eğer br heterojenlk durumu söz konusu se ve bu heterojenlk düzeltmes yapıldıktan sonra mnumum varyanslı, etkn, güvenlr ve geçerl parametre tahmnlernn yapılması çn meta analzde yaygın br şeklde kullanılan br meta analtk yöntemdr. Meta Regresyon, kullanılan model tbaryle bast lneer regresyon model le aynıdır. Br bağımlı değşken ve bağımlı değşkenn tahmnnde kullanılan br veya brden fazla bağımsız değşkenler vardır. Meta regresyonda kullanılan ağırlıklı lneer regresyon model ; y = α + βx + ε şeklnde fade edleblr. Burada; y ; Özet odds oranının tahmn; α ; sabt term katsayısı ; β; regresyon katsayısı ; x ;. nc çalışmada tüm tedav altında olanlar çn aynı kovaryans değern alır; ε ;. nc çalışmanın hata term göstermektedr ( Hedges & Olkn, 1985). Meta regresyonun bu modelnde, bağımlı değşken (y ) olarak, ortalama fark (mean dfference), logartmk olasılık oranı (log odds rato), rsk oranı (rsk rato) olarak alınablr. Bağımsız değşken olarak da çalışmanın yapısal özellğn belrleyen ve denemeler etkleyen unsurlar değşken olarak alınablr. Bunlar se genelde denme etk büyüklüğünü etkleyen (sze of treatment effect) değşkenlerdr (Mutlu ve ark., 2004). Meta regresyonda kullanılan lneer modeller ; etk ölçütü oran ve öngörülen modeln sabt etk veya rastgele etk model olduğu durumlarda kullanılır. Çalışmalardak nteraksyonlar öngörülen modeln sabt ya da rastgele etk model olduğunu belrlemektedr. Çalışmalarda; deney grubunda araştırılan faktörün etks sabtse o zaman nteraksyon önemszdr (p>0.05) ve öngörülen model sabt etk modeldr. Araştırılan faktörün etks sabt kalmayıp değşklk gösteryorsa o zaman da nteraksyonun etks önemldr (p<0.05) ve öngörülen model rastgele etk model dr ( Hedges & Olkn, 1985). 49

66 MATERYAL ve METOT Meta regresyonu, lneer regresyondan ayıran en öneml k özellğ vardır. Bunlardan lk, büyük örneklem çapında gerçekleştrlen çalışmalar, küçük örneklem çapında gerçekleştrlen çalışmalara göre lşk üzernde daha çok yaygınlık gösterr. Çünkü etk tahmnne göre ağırlıklandırma yapıldığından dolayı daha fazla br yaygınlık durumu oluşacaktır. Br dğer se, bağımsız değşkenler le modele dahl edlmeyen tedav etkler arasındak artık heterojenlğe yol açablmektedr. Artık etkler düzeltmek çn meta regresyon yapılmalıdır (Mutlu ve ark., 2004) Meta Regresyon Analz Meta regresyon analznn gerçekleştrlmes çn gerekl olan formüller Mutlu ve ark. (2004) nın bldrdğne göre, Her br çalışmanın meta regresyon odds oran tahmn, log odds oran tahmn=ln OR = α + βx odds oran tahmn= ln exp(ln OR Meta regresyon da odds tahmn, ) = OR OR δ = OR = k j şeklnde hesaplanıp, Her br çalışmanın meta regresyon standart hata tahmn, (X - X) sh(or j) = (OR OR j) ( + ) n 2 (X - X) şeklnde bulunur. Her br çalışmanın meta regresyon odds oran %95 güven sınırlarının tahmn, OR = OR ± d *sh(or) 2 d = 2F(1 α ; n 2) 50

67 MATERYAL ve METOT Homojenlk test se, Q= k = 1 ( δ δ ) 2 W formülü le hesaplanır ve Q statstğ k-1 serbestlk derecel k-kare dağılımına sahptr. Bu çalışmada yalnızca Mantel-Haenzel ve Peto yöntemler üzernde durulacaktır. Bu yöntemler dışındak yöntemler, araştırıcıya başka yöntemlernde olduğu yönünde fkr vermek ve gereksnm duyduğu takdrde lgl lteratürlere başvurmak suretyle yararlanableceğ blgler özet olarak sunmak amacı le çalışmaya dahl edlmştr. 51

68 BULGULAR ve TARTIŞMA 4. BULGULAR VE TARTIŞMA Aynı konu üzernde farklı yer ve zamanlarda farklı araştırıcılar tarafından yapılmış olan çalışmaları br araya toplayıp tekrar analz yapmak çn kullanılan meta analz küçük örneklemler çn elde yapılması kolay olan br analz olup örneklem çapı arttıkça bu analz elde yapmak hem zor hem de zaman açısından araştırıcılar çn güç br analz olmaktadır. Bu sebeple meta analz yapan statstk paket programlarını kullanmak hem araştırıcıya zaman kazandırmakta hem de şlemlern doğru ve güvenlr olması açısından bu konuda çalışacak olan araştırıcılara büyük fayda sağlamaktadır. Meta analz yapan çeştl statstk paket programları vardır. Bu programlardan MetaWn, Meta99, Stata, Comprehensve Meta analyss, SAS gb çeştl yazılmların deneme versyonlarını nternette bulmak mümkün olup bunlardan sadece meta analz çn gelştrlmş olan statstk paket programı Comprehensve Meta analyss programıdır. Comprehensve Meta analyss statstk paket programı bu yönüyle dğer programlardan hem daha kullanışlı hem de gerek şlemler yapma açısından gerek ortaya çıkan analz sonuçlarını yorumlanması açısından daha bast ve anlaşılır br programdır. Bu çalışmada tarım alanında, m 2 başına düşen yağışın Buğday ve Arpa vermler üzerne etksn ncelemek amaçlı yapılmış olan yılları arasındak m 2 başına düşen yağışın Buğday ve Arpa vermler üzerne etksnn ncelenmes çn 34 tarım şletmesnn tuttuğu kayıtlardak verler, şletmelerde her br yılda oluşan buğday ve arpa vermn yüksek ve düşük olması yıl ortalamasına göre belrlenmş ve denze kıyısı olan şletmelerle denze kıyısı olmayan şletmelerden alınan verm açısından farklılığın öneml olup olamadığını karşılaştırmak amacıyla bu verler öncelkle SQL ver tabanına her zaman erşeblmes açısından yerleştrlmş olup daha sonrasında da verler meta analz çn uygun hale getrlmştr. Her br yıl çn oluşturulan çzelgelerdek sonuçların her br aynı amaç çn her yıl yapılmış farklı çalışmalar olarak kabul edlmş ve bu çalışmalar meta analz le brleştrlerek ortaya çıkan sonuçlar yorumlanmaya çalışılmıştır. Bu çalışmada krter olarak m 2 başına düşen yağışın buğday ve arpa verm üzerndek etks 7 farklı bölgede bulunan buğday çn 34, arpa çn 31 şletme bazında değerlendrlmş ve Türkye genelndek şletmelerde yıllık olarak m 2 başına düşen yağış mktarı ve o yıl alınan buğday ve arpa vermnde denze kıyısı olan ve olmayan bölgelere göre vermn yüksek olduğu bölgelerle düşük olan bölgelerde denze kıyısı olmanın herhang br etk yaratıp yaratmadığı araştırılmıştır. Bu çalışmada yılları arasındak buğday verm ve m 2 başına düşen yağış mktarı denze kıyısı olan bölgelerle kıyısı olmayan bölgelerde hem buğday hem de arpa verm açısından br etks olup olmadığını araştırmak çn her yıl ortaya çıkan durumlar şletme sayısına göre 2x2 lk tablolar halne getrlmş ve her br yıl da yapılmış olarak kabul edlen her br çalışmanın odds oranları, brleştrlmş odds oranları, %95 güven sınırları hem sabt etk modelne göre hem de rastgele etkler modelne göre Comprehensve Meta analyss statstk paket programına göre hesaplanmış ve ortaya çıkan çıktı sonuçları yorumlanmıştır. Meta analze dahl edlen her yıl aynı amaca yönelk gerçekleştrldğ varsayılan her br çalışmadak buğday ve arpa verlernn genel özellkler Çzelge 4.1ve Çzelge 4.26 dak gb özetlenmştr. 52

69 BULGULAR ve TARTIŞMA Çzelge Buğday verm (Uygulama 1) çn meta analze dahl edlecek çalışmaların genel özellkler Araştırmacının yaptığı çalışmanın Çalışmanın gerçekleştrldğ Deney grubundak n sayısı Kontrol grubundak n sayısı Adı Yıl Çalışma Çalışma Çalışma Çalışma Çalışma Çalışma Çalışma Çalışma Çalışma Çalışma Çalışma Çalışma Çalışma Çalışma Çalışma Çalışma Çalışma Çalışma Çalışma Çalışma Çalışma Çalışma Çalışma Çalışma yılları arası yapılmış m 2 başına düşen yağış mktarı ve alınan ortalama buğday mktarının meta analz bulguları Bu çalışmaların meta analz çn uygun her yıl yapılan br çalışma olduğu ve meta analz de bu çalışmaların her brnn sonuçları değerlendrlrken hem sabt etk model varsayımı hem rastgele etk model varsayımına göre yapılmış ve ortaya çıkan sonuçlar her yıl yapılan çalışmalar çn ayrı ayrı özetlenmş olup sonrasında da bütün çalışmalardak brleştrlmş özet odds oranları hesaplanmıştır yılı çn yapılmış çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.2 dek gbdr. Çzelge 4.2. Uygulama 1 çn çalışma 1 n 2x2 lk tablosu Karedenz, Ege, Doğu Anadolu, Đç n Marmara, Akdenz Bölges Anadolu, Güneydoğu Anadolu Bölges Buğday Verm Düşük Buğday Verm Yüksek N Mantel Haenszel yöntemne göre Çalışma 1 dek değerler Comprehensve Meta analyss statstk paket programında odds oranları ve %95 güven aralıkları 53

70 BULGULAR ve TARTIŞMA OR = (a d ) (b c ) ve % 95 lk GA alt sınırı % 95 lk GA üst sınırı = = ln OR 1.96 e ln OR e V(OR) V(OR) formülü yardımıyla hesaplanmış olup bu değerler Çalışma 1 çn, OR = olup, %95 lk GA alt sınırı=0.402 %95 lk GA üst sınırı=6.142 olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0.006; 3.119) bu aralığın 1 çermesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak önemsz olarak bulunmuştur (p>0.05) yılı çn yapılmış çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.3 dek gbdr. Çzelge 4.3. Uygulama 1 çn çalışma 2 nn 2x2 lk tablosu Karedenz, Ege, Doğu Anadolu, Đç N Marmara, Akdenz Bölges Anadolu, Güneydoğu Anadolu Bölges Buğday Verm Düşük Buğday Verm Yüksek N Mantel Haenszel yöntemne göre analz çıktı sonuçlarındak odds oranı ve %95 güven aralıkları OR = olup, %95 lk GA alt sınırı=0.945 %95 lk GA üst sınırı= olarak bulunmuştur Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0.006; 3.119) bu aralığın 1 çermesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak önemsz olarak bulunmuştur (p>0.05). 54

71 BULGULAR ve TARTIŞMA 1982 yılı çn yapılmış çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.4 dek gbdr. Çzelge 4.4. Uygulama 1 çn çalışma 3 ün 2x2 lk tablosu Karedenz, Ege, Doğu Anadolu, Đç N Marmara, Akdenz Bölges Anadolu, Güneydoğu Anadolu Bölges Buğday Verm Düşük Buğday Verm Yüksek N Mantel Haenszel yöntemne göre analz çıktı sonuçlarındak odds oranı ve %95 güven aralıkları OR = olup, %95 lk GA alt sınırı=0.520 %95 lk GA üst sınırı= olarak bulunmuştur Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0.006; 3.119) bu aralığın 1 çermesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak önemsz olarak bulunmuştur (p>0.05) yılı çn yapılmış çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.5 dek gbdr. Çzelge Uygulama 1 çn Çalışma 4 ün 2x2 lk tablosu Karedenz, Ege, Doğu Anadolu, Đç N Marmara, Akdenz Bölges Anadolu, Güneydoğu Anadolu Bölges Buğday Verm Düşük Buğday Verm Yüksek N Mantel Haenszel yöntemne göre analz çıktı sonuçlarındak odds oranı ve %95 güven aralıkları OR = olup, %95 lk GA alt sınırı=0.958 %95 lk GA üst sınırı=

72 BULGULAR ve TARTIŞMA olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0.006; 3.119) bu aralığın 1 çermesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak önemsz olarak bulunmuştur (p>0.05) yılı çn yapılmış çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.6 dak gbdr. Çzelge 4.6. Uygulama 1 çn Çalışma 5 n 2x2 lk tablosu Karedenz, Ege, Doğu Anadolu, Đç N Marmara, Akdenz Bölges Anadolu, Güneydoğu Anadolu Bölges Buğday Verm Düşük Buğday Verm Yüksek N Mantel Haenszel yöntemne göre analz çıktı sonuçlarındak odds oranı ve %95 güven aralıkları OR = olup, %95 lk GA alt sınırı=0.437 %95 lk GA üst sınırı= olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0.006; 3.119) bu aralığın 1 çermesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak önemsz olarak bulunmuştur (p>0.05) yılı çn yapılmış çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.7 dek gbdr. Çzelge Uygulama 1 çn Çalışma 6 nın 2x2 lk tablosu Karedenz, Ege, Doğu Anadolu, Đç N Marmara, Akdenz Bölges Anadolu, Güneydoğu Anadolu Bölges Buğday Verm Düşük Buğday Verm Yüksek N Mantel Haenszel yöntemne göre analz çıktı sonuçlarındak odds oranı ve %95 güven aralıkları OR = olup, %95 lk GA alt sınırı=0.122 %95 lk GA üst sınırı=

73 BULGULAR ve TARTIŞMA olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0.006; 3.119) bu aralığın 1 çermesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak önemsz olarak bulunmuştur (p>0.05) yılı çn yapılmış çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.8 dek gbdr. Çzelge 4.8. Uygulama 1 çn Çalışma 7 nn 2x2 lk tablosu Karedenz, Ege, Doğu Anadolu, Đç N Marmara, Akdenz Bölges Anadolu, Güneydoğu Anadolu Bölges Buğday Verm Düşük Buğday Verm Yüksek N Mantel Haenszel yöntemne göre analz çıktı sonuçlarındak odds oranı ve %95 güven aralıkları OR = olup, %95 lk GA alt sınırı=0.272 %95 lk GA üst sınırı= olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0.006; 3.119) bu aralığın 1 çermesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak önemsz olarak bulunmuştur (p>0.05) yılı çn yapılmış çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.9 dak gbdr. Çzelge 4.9. Uygulama 1 çn Çalışma 8 n 2x2 lk tablosu Karedenz, Ege, Doğu Anadolu, Đç N Marmara, Akdenz Bölges Anadolu, Güneydoğu Anadolu Bölges Buğday Verm Düşük Buğday Verm Yüksek N Mantel Haenszel yöntemne göre analz çıktı sonuçlarındak odds oranı ve %95 güven aralıkları OR = olup, %95 lk GA alt sınırı= 0.74 %95 lk GA üst sınırı=

74 BULGULAR ve TARTIŞMA olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0.006; 3.119) bu aralığın 1 çermesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak önemsz olarak bulunmuştur (p>0.05) yılı çn yapılmış çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge dak gbdr. Çzelge Uygulama 1 çn Çalışma 9 un 2x2 lk tablosu Karedenz, Ege, Doğu Anadolu, Đç N Marmara, Akdenz Bölges Anadolu, Güneydoğu Anadolu Bölges Buğday Verm Düşük Buğday Verm Yüksek N Mantel Haenszel yöntemne göre analz çıktı sonuçlarındak odds oranı ve %95 güven aralıkları OR = olup, %95 lk GA alt sınırı= %95 lk GA üst sınırı= olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0.006; 3.119) bu aralığın 1 çermesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak önemsz olarak bulunmuştur (p>0.05) yılı çn yapılmış çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge dek gbdr. Çzelge Uygulama 1 çn Çalışma 10 nun 2x2 lk tablosu Karedenz, Ege, Doğu Anadolu, Đç N Marmara, Akdenz Bölges Anadolu, Güneydoğu Anadolu Bölges Buğday Verm Düşük Buğday Verm Yüksek N Mantel Haenszel yöntemne göre analz çıktı sonuçlarındak odds oranı ve %95 güven aralıkları OR = 0.89 olup, %95 lk GA alt sınırı= 0.18 %95 lk GA üst sınırı=

75 BULGULAR ve TARTIŞMA olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0.18; 0.454) bu aralığın 1 çermemesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak öneml olarak bulunmuştur (p<0.05) yılı çn yapılmış çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.12 dek gbdr. Çzelge Uygulama 1 çn Çalışma 11 n 2x2 lk tablosu Karedenz, Ege, Doğu Anadolu, Đç N Marmara, Akdenz Bölges Anadolu, Güneydoğu Anadolu Bölges Buğday Verm Düşük Buğday Verm Yüksek N Mantel Haenszel yöntemne göre analz çıktı sonuçlarındak odds oranı ve %95 güven aralıkları OR = olup, %95 lk GA alt sınırı= %95 lk GA üst sınırı= olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0.006; 3.119) bu aralığın 1 çermesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak önemsz olarak bulunmuştur (p>0.05) yılı çn yapılmış çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.13 dek gbdr. Çzelge Uygulama 1 çn Çalışma 12 nn 2x2 lk tablosu Karedenz, Ege, Doğu Anadolu, Đç N Marmara, Akdenz Bölges Anadolu, Güneydoğu Anadolu Bölges Buğday Verm Düşük Buğday Verm Yüksek N Mantel Haenszel yöntemne göre analz çıktı sonuçlarındak odds oranı ve %95 güven aralıkları OR = 0.516olup, %95 lk GA alt sınırı= 0.96 %95 lk GA üst sınırı=

76 BULGULAR ve TARTIŞMA olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0.006; 3.119) bu aralığın 1 çermesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak önemsz olarak bulunmuştur (p>0.05) yılı çn yapılmış çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.14 dek gbdr. Çzelge Uygulama 1 çn Çalışma 13 ün 2x2 lk tablosu Karedenz, Ege, Doğu Anadolu, Đç N Marmara, Akdenz Bölges Anadolu, Güneydoğu Anadolu Bölges Buğday Verm Düşük Buğday Verm Yüksek N Mantel Haenszel yöntemne göre analz çıktı sonuçlarındak odds oranı ve %95 güven aralıkları OR = olup, %95 lk GA alt sınırı= 0.68 %95 lk GA üst sınırı= olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0.006; 3.119) bu aralığın 1 çermesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak önemsz olarak bulunmuştur (p>0.05) yılı çn yapılmış çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.15 dek gbdr Çzelge Uygulama 1 çn Çalışma 14 ün 2x2 lk tablosu Karedenz, Ege, Doğu Anadolu, Đç N Marmara, Akdenz Bölges Anadolu, Güneydoğu Anadolu Bölges Buğday Verm Düşük Buğday Verm Yüksek N Mantel Haenszel yöntemne göre analz çıktı sonuçlarındak odds oranı ve %95 güven aralıkları OR = olup, %95 lk GA alt sınırı= %95 lk GA üst sınırı=

77 BULGULAR ve TARTIŞMA olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0.033; 0.810) bu aralığın 1 çermemesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak öneml olarak bulunmuştur (p<0.05) yılı çn yapılmış çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.16 dak gbdr. Çzelge Uygulama 1 çn Çalışma 15 n 2x2 lk tablosu Karedenz, Ege, Doğu Anadolu, Đç N Marmara, Akdenz Bölges Anadolu, Güneydoğu Anadolu Bölges Buğday Verm Düşük Buğday Verm Yüksek N Mantel Haenszel yöntemne göre analz çıktı sonuçlarındak odds oranı ve %95 güven aralıkları OR = olup, %95 lk GA alt sınırı= %95 lk GA üst sınırı= olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0.006; 3.119) bu aralığın 1 çermesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak önemsz olarak bulunmuştur (p>0.05) yılı çn yapılmış çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.17 dek gbdr. Çzelge Uygulama 1 çn Çalışma 16 nın 2x2 lk tablosu Karedenz, Ege, Doğu Anadolu, Đç N Marmara, Akdenz Bölges Anadolu, Güneydoğu Anadolu Bölges Buğday Verm Düşük Buğday Verm Yüksek N Mantel Haenszel yöntemne göre analz çıktı sonuçlarındak odds oranı ve %95 güven aralıkları OR = olup, %95 lk GA alt sınırı= 0.88 %95 lk GA üst sınırı=

78 BULGULAR ve TARTIŞMA olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0.006; 3.119) bu aralığın 1 çermesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak önemsz olarak bulunmuştur (p>0.05) yılı çn yapılmış çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.18 dek gbdr. Çzelge Uygulama 1 çn Çalışma 17 nn 2x2 lk tablosu Karedenz, Ege, Doğu Anadolu, Đç N Marmara, Akdenz Bölges Anadolu, Güneydoğu Anadolu Bölges Buğday Verm Düşük Buğday Verm Yüksek N Mantel Haenszel yöntemne göre analz çıktı sonuçlarındak odds oranı ve %95 güven aralıkları OR = olup, %95 lk GA alt sınırı= 0.56 %95 lk GA üst sınırı= olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0.006; 3.119) bu aralığın 1 çermesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak önemsz olarak bulunmuştur (p>0.05) yılı çn yapılmış çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.19 dak gbdr. Çzelge Uygulama 1 çn Çalışma 18 n 2x2 lk tablosu Karedenz, Ege, Doğu Anadolu, Đç N Marmara, Akdenz Bölges Anadolu, Güneydoğu Anadolu Bölges Buğday Verm Düşük Buğday Verm Yüksek N Mantel Haenszel yöntemne göre analz çıktı sonuçlarındak odds oranı ve %95 güven aralıkları OR = olup, %95 lk GA alt sınırı= 0.68 %95 lk GA üst sınırı=

79 BULGULAR ve TARTIŞMA olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0.006; 3.119) bu aralığın 1 çermesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak önemsz olarak bulunmuştur (p>0.05) yılı çn yapılmış çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.20 dek gbdr. Çzelge Uygulama 1 çn Çalışma 19 un 2x2 lk tablosu Karedenz, Ege, Doğu Anadolu, Đç N Marmara, Akdenz Bölges Anadolu, Güneydoğu Anadolu Bölges Buğday Verm Düşük Buğday Verm Yüksek N Mantel Haenszel yöntemne göre analz çıktı sonuçlarındak odds oranı ve %95 güven aralıkları OR = olup, %95 lk GA alt sınırı= %95 lk GA üst sınırı= olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0.006; 3.119) bu aralığın 1 çermesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak önemsz olarak bulunmuştur (p>0.05) yılı çn yapılmış çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.21 dek gbdr. Çzelge Uygulama 1 çn Çalışma 20 nn 2x2 lk tablosu Karedenz, Ege, Doğu Anadolu, Đç N Marmara, Akdenz Bölges Anadolu, Güneydoğu Anadolu Bölges Buğday Verm Düşük Buğday Verm Yüksek N Mantel Haenszel yöntemne göre analz çıktı sonuçlarındak odds oranı ve %95 güven aralıkları OR = olup, %95 lk GA alt sınırı= %95 lk GA üst sınırı=

80 BULGULAR ve TARTIŞMA olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0.006; 3.119) bu aralığın 1 çermesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak önemsz olarak bulunmuştur (p>0.05) yılı çn yapılmış çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.22 dek gbdr. Çzelge Uygulama 1 çn Çalışma 21 n 2x2 lk tablosu Karedenz, Ege, Doğu Anadolu, Đç N Marmara, Akdenz Bölges Anadolu, Güneydoğu Anadolu Bölges Buğday Verm Düşük Buğday Verm Yüksek N Mantel Haenszel yöntemne göre analz çıktı sonuçlarındak odds oranı ve %95 güven aralıkları OR = olup, %95 lk GA alt sınırı= %95 lk GA üst sınırı= olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0.006; 3.119) bu aralığın 1 çermesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak önemsz olarak bulunmuştur (p>0.05) yılı çn yapılmış çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.23 dek gbdr. Çzelge Uygulama 1 çn Çalışma 22 nn 2x2 lk tablosu Karedenz, Ege, Doğu Anadolu, Đç N Marmara, Akdenz Bölges Anadolu, Güneydoğu Anadolu Bölges Buğday Verm Düşük Buğday Verm Yüksek N Mantel Haenszel yöntemne göre analz çıktı sonuçlarındak odds oranı ve %95 güven aralıkları OR = olup, %95 lk GA alt sınırı= %95 lk GA üst sınırı=

81 BULGULAR ve TARTIŞMA olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0.006; 3.119) bu aralığın 1 çermesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak önemsz olarak bulunmuştur (p>0.05) yılı çn yapılmış çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.24 dek gbdr. Çzelge Uygulama 1 çn Çalışma 23 ün 2x2 lk tablosu Karedenz, Ege, Doğu Anadolu, Đç N Marmara, Akdenz Bölges Anadolu, Güneydoğu Anadolu Bölges Buğday Verm Düşük Buğday Verm Yüksek N Mantel Haenszel yöntemne göre analz çıktı sonuçlarındak odds oranı ve %95 güven aralıkları OR = olup, %95 lk GA alt sınırı= %95 lk GA üst sınırı= olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0.006; 3.119) bu aralığın 1 çermesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak önemsz olarak bulunmuştur (p>0.05) yılı çn yapılmış çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.25 dek gbdr. Çzelge Uygulama 1 çn Çalışma 24 ün 2x2 lk tablosu Karedenz, Ege, Doğu Anadolu, Đç N Marmara, Akdenz Bölges Anadolu, Güneydoğu Anadolu Bölges Buğday Verm Düşük Buğday Verm Yüksek N Mantel Haenszel yöntemne göre analz çıktı sonuçlarındak odds oranı ve %95 güven aralıkları OR = olup, %95 lk GA alt sınırı= %95 lk GA üst sınırı=

82 BULGULAR ve TARTIŞMA olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0.006; 3.119) bu aralığın 1 çermesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak önemsz olarak bulunmuştur (p>0.05) yılları arası yapılmış m 2 başına düşen yağış mktarı ve alınan ortalama arpa mktarının meta analz bulguları Meta analz çn uygun her yıl yapılan br çalışma olduğu varsayılan 31 şletmeye at olan ve meta analz de bu çalışmaların her brnn sonuçları değerlendrlrken hem sabt etk model varsayımı hem rastgele etk model varsayımına göre yapılmış ve ortaya çıkan sonuçlar her yıl yapılan çalışmalar çn ayrı ayrı özetlenmş olup sonrasında da bütün çalışmalardak odds oranları özetlenmştr. Çzelge Arpa verm (Uygulama 2) çn meta analze dahl edlecek çalışmaların genel özellkler Araştırmacının yaptığı çalışmanın Çalışmanın gerçekleştrldğ Deney grubundak n sayısı Kontrol grubundak n Adı Yıl sayısı Çalışma Çalışma Çalışma Çalışma Çalışma Çalışma Çalışma Çalışma Çalışma Çalışma Çalışma Çalışma Çalışma Çalışma Çalışma Çalışma Çalışma Çalışma Çalışma Çalışma Çalışma Çalışma Çalışma Çalışma

83 BULGULAR ve TARTIŞMA 1980 yılı çn yapılmış çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.27 dek gbdr. Çzelge Uygulama 2 çn çalışma 1 n 2x2 lk tablosu Karedenz, Ege, Doğu Anadolu, Đç N Marmara, Akdenz Bölges Anadolu, Güneydoğu Anadolu Bölges Arpa Verm Düşük Arpa Verm Yüksek N Mantel Haenszel yöntemne göre Çalışma 1 dek değerler Comprehensve Meta analyss statstk paket programında odds oranları ve %95 güven aralıkları OR ve = (a d ) (b c ) % 95 lk GA alt sınırı % 95 lk GA üst sınırı = = ln OR 1.96 e ln OR e V(OR) V(OR) formülü yardımıyla hesaplanmış olup bu değerler Çalışma 1 çn, OR = olup, %95 lk GA alt sınırı=1.274 %95 lk GA üst sınırı= olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (1.692; ) bu aralığın 1 çermemesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak öneml olarak bulunmuştur (p<0.05) yılı çn yapılmış çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.28 dek gbdr. Çzelge Uygulama 2 çn çalışma 2 nn 2x2 lk tablosu Karedenz, Ege, Doğu Anadolu, Đç N Marmara, Akdenz Bölges Anadolu, Güneydoğu Anadolu Bölges Arpa Verm Düşük Arpa Verm Yüksek N

84 BULGULAR ve TARTIŞMA Mantel Haenszel yöntemne göre analz çıktı sonuçlarındak odds oranı ve %95 güven aralıkları OR = olup, %95 lk GA alt sınırı= %95 lk GA üst sınırı= olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0762; ) bu aralığın 1 çermesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak önemsz olarak bulunmuştur (p>0.05) yılı çn yapılmış çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.29 dak gbdr. Çzelge Uygulama 2 çn çalışma 3 ün 2x2 lk tablosu Karedenz, Ege, Doğu Anadolu, Đç N Marmara, Akdenz Bölges Anadolu, Güneydoğu Anadolu Bölges Arpa Verm Düşük Arpa Verm Yüksek N Mantel Haenszel yöntemne göre analz çıktı sonuçlarındak odds oranı ve %95 güven aralıkları OR = olup, %95 lk GA alt sınırı= %95 lk GA üst sınırı= olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0.975; ) bu aralığın 1 çermesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak önemsz olarak bulunmuştur (p>0.05) yılı çn yapılmış çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.30 dak gbdr. Çzelge Uygulama 2 çn çalışma 4 ün 2x2 lk tablosu Karedenz, Ege, Doğu Anadolu, Đç N Marmara, Akdenz Bölges Anadolu, Güneydoğu Anadolu Bölges Arpa Verm Düşük Arpa Verm Yüksek N

85 BULGULAR ve TARTIŞMA Mantel Haenszel yöntemne göre analz çıktı sonuçlarındak odds oranı ve %95 güven aralıkları OR = olup, %95 lk GA alt sınırı= %95 lk GA üst sınırı= olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0.581; ) bu aralığın 1 çermesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak önemsz olarak bulunmuştur (p>0.05) yılı çn yapılmış çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge dek gbdr. Çzelge Uygulama 2 çn çalışma 5 n 2x2 lk tablosu Karedenz, Ege, Doğu Anadolu, Đç N Marmara, Akdenz Bölges Anadolu, Güneydoğu Anadolu Bölges Arpa Verm Düşük Arpa Verm Yüksek N Mantel Haenszel yöntemne göre analz çıktı sonuçlarındak odds oranı ve %95 güven aralıkları OR = olup, %95 lk GA alt sınırı= 0.06 %95 lk GA üst sınırı= olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0.6; 2.554) bu aralığın 1 çermesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak önemsz olarak bulunmuştur (p>0.05) yılı çn yapılmış çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.32 dek gbdr. Çzelge Uygulama 2 çn çalışma 6 nın 2x2 lk tablosu Karedenz, Ege, Doğu Anadolu, Đç N Marmara, Akdenz Bölges Anadolu, Güneydoğu Anadolu Bölges Arpa Verm Düşük Arpa Verm Yüksek N

86 BULGULAR ve TARTIŞMA Mantel Haenszel yöntemne göre analz çıktı sonuçlarındak odds oranı ve %95 güven aralıkları OR = olup, %95 lk GA alt sınırı= %95 lk GA üst sınırı= olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0.021; 0.753) bu aralığın 1 çermesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak önemsz olarak bulunmuştur (p>0.05) yılı çn yapılmış çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.33 dek gbdr. Çzelge Uygulama 2 çn çalışma 7 nn 2x2 lk tablosu Karedenz, Ege, Doğu Anadolu, Đç N Marmara, Akdenz Bölges Anadolu, Güneydoğu Anadolu Bölges Arpa Verm Düşük Arpa Verm Yüksek N Mantel Haenszel yöntemne göre analz çıktı sonuçlarındak odds oranı ve %95 güven aralıkları OR = olup, %95 lk GA alt sınırı= %95 lk GA üst sınırı= olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0.007; 3.707) bu aralığın 1 çermesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak önemsz olarak bulunmuştur (p>0.05) yılı çn yapılmış çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.34 dek gbdr. Çzelge Uygulama 2 çn çalışma 8 n 2x2 lk tablosu Karedenz, Ege, Doğu Anadolu, Đç N Marmara, Akdenz Bölges Anadolu, Güneydoğu Anadolu Bölges Arpa Verm Düşük Arpa Verm Yüksek N

87 BULGULAR ve TARTIŞMA Mantel Haenszel yöntemne göre analz çıktı sonuçlarındak odds oranı ve %95 güven aralıkları OR = olup, %95 lk GA alt sınırı= %95 lk GA üst sınırı= olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0.156; 2.989) bu aralığın 1 çermesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak önemsz olarak bulunmuştur (p>0.05) yılı çn yapılmış çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.35 dek gbdr, Çzelge Uygulama 2 çn çalışma 9 un 2x2 lk tablosu Karedenz, Ege, Doğu Anadolu, Đç N Marmara, Akdenz Bölges Anadolu, Güneydoğu Anadolu Bölges Arpa Verm Düşük Arpa Verm Yüksek N Mantel Haenszel yöntemne göre analz çıktı sonuçlarındak odds oranı ve %95 güven aralıkları OR = olup, %95 lk GA alt sınırı= %95 lk GA üst sınırı= olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (1.692; ) bu aralığın 1 çermemesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak öneml olarak bulunmuştur (p<0.05) yılı çn yapılmış çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.36 dak gbdr. Çzelge Uygulama 2 çn çalışma 10 nun 2x2 lk tablosu Karedenz, Ege, Doğu Anadolu, Đç N Marmara, Akdenz Bölges Anadolu, Güneydoğu Anadolu Bölges Arpa Verm Düşük Arpa Verm Yüksek N

88 BULGULAR ve TARTIŞMA Mantel Haenszel yöntemne göre analz çıktı sonuçlarındak odds oranı ve %95 güven aralıkları OR = olup, %95 lk GA alt sınırı= %95 lk GA üst sınırı= olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0.244; 4.963) bu aralığın 1 çermesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak önemsz olarak bulunmuştur (p>0.05) yılı çn yapılmış çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.37 dek gbdr. Çzelge Uygulama 2 çn çalışma 11 n 2x2 lk tablosu Karedenz, Ege, Doğu Anadolu, Đç N Marmara, Akdenz Bölges Anadolu, Güneydoğu Anadolu Bölges Arpa Verm Düşük Arpa Verm Yüksek N Mantel Haenszel yöntemne göre analz çıktı sonuçlarındak odds oranı ve %95 güven aralıkları OR = 2.5 olup, %95 lk GA alt sınırı= %95 lk GA üst sınırı= olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0.589; ) bu aralığın 1 çermesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak önemsz olarak bulunmuştur (p>0.05) yılı çn yapılmış çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.38 dek gbdr. Çzelge Uygulama 2 çn çalışma 12 nn 2x2 lk tablosu Karedenz, Ege, Doğu Anadolu, Đç N Marmara, Akdenz Bölges Anadolu, Güneydoğu Anadolu Bölges Arpa Verm Düşük Arpa Verm Yüksek N

89 BULGULAR ve TARTIŞMA Mantel Haenszel yöntemne göre analz çıktı sonuçlarındak odds oranı ve %95 güven aralıkları OR = 8.8 olup, %95 lk GA alt sınırı= %95 lk GA üst sınırı= olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (1.692; ) bu aralığın 1 çermemesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak öneml olarak bulunmuştur (p<0.05) yılı çn yapılmış çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.39 dak gbdr. Çzelge Uygulama 2 çn çalışma 13 ün 2x2 lk tablosu Karedenz, Ege, Doğu Anadolu, Đç N Marmara, Akdenz Bölges Anadolu, Güneydoğu Anadolu Bölges Arpa Verm Düşük Arpa Verm Yüksek N Mantel Haenszel yöntemne göre analz çıktı sonuçlarındak odds oranı ve %95 güven aralıkları OR = %95 lk GA alt sınırı= 0.75 %95 lk GA üst sınırı= olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0.75;15.671) bu aralığın 1 çermesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak önemsz olarak bulunmuştur (p>0.05) yılı çn yapılmış çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.40 dak gbdr. Çzelge Uygulama 2 çn çalışma 14 ün 2x2 lk tablosu Karedenz, Ege, Doğu Anadolu, Đç N Marmara, Akdenz Bölges Anadolu, Güneydoğu Anadolu Bölges Arpa Verm Düşük Arpa Verm Yüksek N

90 BULGULAR ve TARTIŞMA Mantel Haenszel yöntemne göre analz çıktı sonuçlarındak odds oranı ve %95 güven aralıkları OR = %95 lk GA alt sınırı= %95 lk GA üst sınırı= olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (1.017; 36.89) bu aralığın 1 çermemesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak öneml olarak bulunmuştur (p<0.05) yılı çn yapılmış çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.41 dek gbdr. Çzelge Uygulama 2 çn çalışma 15 n 2x2 lk tablosu Karedenz, Ege, Doğu Anadolu, Đç N Marmara, Akdenz Bölges Anadolu, Güneydoğu Anadolu Bölges Arpa Verm Düşük Arpa Verm Yüksek N Mantel Haenszel yöntemne göre analz çıktı sonuçlarındak odds oranı ve %95 güven aralıkları OR = 9.24 olup, %95 lk GA alt sınırı= %95 lk GA üst sınırı= olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0.436; ) bu aralığın 1 çermesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak önemsz olarak bulunmuştur (p>0.05) yılı çn yapılmış çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.42 dek gbdr. Çzelge Uygulama 2 çn çalışma 16 nın 2x2 lk tablosu Karedenz, Ege, Doğu Anadolu, Đç N Marmara, Akdenz Bölges Anadolu, Güneydoğu Anadolu Bölges Arpa Verm Düşük Arpa Verm Yüksek N

91 BULGULAR ve TARTIŞMA Mantel Haenszel yöntemne göre analz çıktı sonuçlarındak odds oranı ve %95 güven aralıkları OR = %95 lk GA alt sınırı= %95 lk GA üst sınırı= olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında(2.180;65.146) bu aralığın 1 çermemesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak öneml olarak bulunmuştur (p<0.05) yılı çn yapılmış çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.43 dek gbdr. Çzelge Uygulama 2 çn çalışma 17 nn 2x2 lk tablosu Karedenz, Ege, Doğu Anadolu, Đç N Marmara, Akdenz Bölges Anadolu, Güneydoğu Anadolu Bölges Arpa Verm Düşük Arpa Verm Yüksek N Mantel Haenszel yöntemne göre analz çıktı sonuçlarındak odds oranı ve %95 güven aralıkları OR = 10.5 %95 lk GA alt sınırı= %95 lk GA üst sınırı= olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (1.725;63.913) bu aralığın 1 çermemesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak öneml olarak bulunmuştur (p<0.05) yılı çn yapılmış çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.44 dek gbdr. Çzelge Uygulama 2 çn çalışma 18 n 2x2 lk tablosu Karedenz, Ege, Doğu Anadolu, Đç N Marmara, Akdenz Bölges Anadolu, Güneydoğu Anadolu Bölges Arpa Verm Düşük Arpa Verm Yüksek N

92 BULGULAR ve TARTIŞMA Mantel Haenszel yöntemne göre analz çıktı sonuçlarındak odds oranı ve %95 güven aralıkları OR = 14 %95 lk GA alt sınırı= %95 lk GA üst sınırı= olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (2.247; ) bu aralığın 1 çermemesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak önemlolarak bulunmuştur (p<0.05) yılı çn yapılmış çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.45 dek gbdr. Çzelge Uygulama 2 çn çalışma 19 un 2x2 lk tablosu Karedenz, Ege, Doğu Anadolu, Đç N Marmara, Akdenz Bölges Anadolu, Güneydoğu Anadolu Bölges Arpa Verm Düşük Arpa Verm Yüksek N Mantel Haenszel yöntemne göre analz çıktı sonuçlarındak odds oranı ve %95 güven aralıkları OR = %95 lk GA alt sınırı= %95 lk GA üst sınırı= olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (4.032; 21.98) bu aralığın 1 çermemesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak öneml olarak bulunmuştur (p<0.05) yılı çn yapılmış çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.46 dak gbdr. Çzelge Uygulama 2 çn çalışma 20 nn 2x2 lk tablosu Karedenz, Ege, Doğu Anadolu, Đç N Marmara, Akdenz Bölges Anadolu, Güneydoğu Anadolu Bölges Arpa Verm Düşük Arpa Verm Yüksek N

93 BULGULAR ve TARTIŞMA Mantel Haenszel yöntemne göre analz çıktı sonuçlarındak odds oranı ve %95 güven aralıkları OR = %95 lk GA alt sınırı= %95 lk GA üst sınırı= olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (1.364; ) bu aralığın 1 çermemesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak öneml olarak bulunmuştur (p<0.05) yılı çn yapılmış çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge dek gbdr. Çzelge Uygulama 2 çn çalışma 21 n 2x2 lk tablosu Karedenz, Ege, Doğu Anadolu, Đç N Marmara, Akdenz Bölges Anadolu, Güneydoğu Anadolu Bölges Arpa Verm Düşük Arpa Verm Yüksek N Mantel Haenszel yöntemne göre analz çıktı sonuçlarındak odds oranı ve %95 güven aralıkları OR =22.5 %95 lk GA alt sınırı= %95 lk GA üst sınırı= olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (2.319; ) bu aralığın 1 çermemesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak öneml olarak bulunmuştur (p<0.05) yılı çn yapılmış çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.48 dek gbdr. Çzelge Uygulama 2 çn çalışma 22 nn 2x2 lk tablosu Karedenz, Ege, Doğu Anadolu, Đç N Marmara, Akdenz Bölges Anadolu, Güneydoğu Anadolu Bölges Arpa Verm Düşük Arpa Verm Yüksek N

94 BULGULAR ve TARTIŞMA Mantel Haenszel yöntemne göre analz çıktı sonuçlarındak odds oranı ve %95 güven aralıkları OR = %95 lk GA alt sınırı= %95 lk GA üst sınırı= 5.8 olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0.533; 5.8) bu aralığın 1 çermemesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak önemsz olarak bulunmuştur (p>0.05) yılı çn yapılmış çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.49 dak gbdr. Çzelge Uygulama 2 çn çalışma 23 ün 2x2 lk tablosu Karedenz, Ege, Doğu Anadolu, Đç N Marmara, Akdenz Bölges Anadolu, Güneydoğu Anadolu Bölges Arpa Verm Düşük Arpa Verm Yüksek N Mantel Haenszel yöntemne göre analz çıktı sonuçlarındak odds oranı ve %95 güven aralıkları OR = 41.2 %95 lk GA alt sınırı= %95 lk GA üst sınırı= olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (4.032; 21.88) bu aralığın 1 çermemesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak öneml olarak bulunmuştur (p<0.05) yılı çn yapılmış çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.50 dek gbdr. Çzelge Uygulama 2 çn çalışma 24 ün 2x2 lk tablosu Karedenz, Ege, Doğu Anadolu, Đç N Marmara, Akdenz Bölges Anadolu, Güneydoğu Anadolu Bölges Arpa Verm Düşük Arpa Verm Yüksek N

95 BULGULAR ve TARTIŞMA Mantel Haenszel yöntemne göre analz çıktı sonuçlarındak odds oranı ve %95 güven aralıkları OR = %95 lk GA alt sınırı= %95 lk GA üst sınırı= olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (1.479; ) bu aralığın 1 çermemesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak öneml olarak bulunmuştur (p<0.05) Mayıs Mart 2001 yılları arası Capoeta Capoeta verlernde (Uygulama 3) cnsyetn canlı ağırlığına etksn nceledğ varsayılan çalışmaların meta analz bulguları Meta analz çn seçlen bu 7 çalışma, ay bazında tutulmuş olan Capoeta Capoeta balıklarının canlı ağırlıkları le cnsyet arasında br lşk olup olmadığını araştıran çaılşmalar olarak kabul edlmş ve aylık sonuçlar meta analz yardımı le brleştrlmştr.analze dahl edlen çalışmaların genel özellkler Çzelge 4.51 dek gb özetlenmştr. Çzelge Capoeta Capoeta verlernde (Uygulama 3) cnsyetn canlı ağırlığına etksn nceledğ varsayılan çalışmaların genel özellkler Araştırmacının yaptığı çalışmanın Adı Çalışmanın gerçekleştrldğ yıl Deney grubundak n sayısı Kontrol grubundak sayısı Çalışma1 Mayıs Çalışma 2 Hazran Çalışma 3 Eylül Çalışma 4 Aralık Çalışma 5 Ocak Çalışma 6 Şubat Çalışma 7 Mart n Bu analzde de farklı aylarda Kahramanmaraş ta bulunan Tekr bölgesnden alınan Capoeta Capoeta verlernn meta analz le brleştrlmes yapılmış olup öncelkle verler her aya göre 2x2 lk tablolar halne getrlmş, her br çalışmanın odds oranları ve %95 lk güven sınırları belrlenmş ve her br ayda yapılmış br çalışma olarak kabul edlen bu çalışmalar meta analz le brleştrlerek brleştrlmş odds oranları hesaplanmış ve yorumlanmıştır. Mayıs 2000 çn yapılmış olduğu varsayılan çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.52 dek gbdr. 79

96 BULGULAR ve TARTIŞMA Çzelge Uygulama 3 çn çalışma 1 n 2x2 lk tablosu Dş Erkek N Haff Ağır N Mantel Haenszel yöntemne göre Çalışma 1 dek değerler Comprehensve Meta analyss statstk paket programında odds oranları ve %95 güven aralıkları OR ve = (a d ) (b c ) % 95 lk GA alt sınırı = ln OR 1.96 e V(OR) % 95 lk GA üst sınırı = ln OR e V(OR) formülü yardımıyla hesaplanmış olup bu değerler Çalışma 1 çn, OR = olup, %95 lk GA alt sınırı=0.428 %95 lk GA üst sınırı=3.744 olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0.428; 3.744) bu aralığın 1 çermesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak önemsz olarak bulunmuştur (p>0.05). Hazran 2000 çn yapılmış olduğu varsayılan çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.53 dek gbdr. Çzelge Uygulama 3 çn çalışma 2 nn 2x2 lk tablosu Dş Erkek N Haff Ağır N Mantel Haenszel yöntemne göre Çalışma 2 dek değerler, OR = olup, %95 lk GA alt sınırı=

97 BULGULAR ve TARTIŞMA %95 lk GA üst sınırı=7.485 olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0.259; 7.485) bu aralığın 1 çermesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak önemsz olarak bulunmuştur (p>0.05). Eylül 2000 çn yapılmış olduğu varsayılan çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.54 dek gbdr. Çzelge Uygulama 3 çn çalışma 3 ün 2x2 lk tablosu Dş Erkek N Haff Ağır N Mantel Haenszel yöntemne göre Çalışma 3 dek değerler, OR = olup, %95 lk GA alt sınırı=0.017 %95 lk GA üst sınırı=0.488 olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0.092; 0.017) bu aralığın 1 çermemesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak öneml olarak bulunmuştur (p<0.05). Aralık 2000 çn yapılmış olduğu varsayılan çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.55 dek gbdr. Çzelge Uygulama 3 çn çalışma 4 ün 2x2 lk tablosu Dş Erkek N Haff Ağır N Mantel Haenszel yöntemne göre Çalışma 4 dek değerler, OR = olup, %95 lk GA alt sınırı=0.204 %95 lk GA üst sınırı=3.910 olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0.204; 3.910) bu aralığın 1 çermesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak önemsz olarak bulunmuştur (p>0.05). 81

98 BULGULAR ve TARTIŞMA Ocak 2001 çn yapılmış olduğu varsayılan çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.56 dak gbdr. Çzelge Uygulama 3 çn çalışma 5 n 2x2 lk tablosu Dş Erkek N Haff Ağır N Mantel Haenszel yöntemne göre Çalışma 5 dek değerler, OR = 4 olup, %95 lk GA alt sınırı=0.34 %95 lk GA üst sınırı=7.12 olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0.34; 7.12) bu aralığın 1 çermesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak önemsz olarak bulunmuştur (p>0.05). Şubat 2001 çn yapılmış olduğu varsayılan çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.57 dek gbdr. Çzelge Uygulama 3 çn çalışma 6 nın 2x2 lk tablosu Dş Erkek N Haff Ağır N Mantel Haenszel yöntemne göre Çalışma 6 dek değerler, OR = 8 olup, %95 lk GA alt sınırı=0.598 %95 lk GA üst sınırı=1.693 olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0.598; 1.693) bu aralığın 1 çermesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak önemsz olarak bulunmuştur (p>0.05). Mart 2001 çn yapılmış olduğu varsayılan çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.58 dek gbdr. 82

99 BULGULAR ve TARTIŞMA Çzelge Uygulama 3 çn çalışma 7 nn 2x2 lk tablosu Dş Erkek N Haff Ağır N Mantel Haenszel yöntemne göre Çalışma 7 dek değerler, OR = olup, %95 lk GA alt sınırı=0.39 %95 lk GA üst sınırı=2.874 olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0.333; 2.874) bu aralığın 1 çermesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak önemsz olarak bulunmuştur (p>0.05) Kahramanmaraş ta bulunan Tekr, Fırnız ve Sır barajından aynı zamanda alınan Capoeta Capoeta verlernde cnsyetn canlı ağırlığına etksn nceledğ varsayılan çalışmaların meta analz bulguları Meta analz çn uygun görülen 3 çalışma, Kahramanmaraş lnde bulunan 3 farklı akarsu ve barajdan alınan Capoeta Capoeta balıklarının canlı ağırlıkları le cnsye arasında br lşk olup olmadığını araştıran 3 farklı çalışma olarak kabul edlmş ve ortaya sonuçlar meta analz yardımı le brleştrlmştr.analze dahl edlen çalışmaların genel özellkler Çzelge 4.59 dek gb özetlenmştr. Çzelge Kahramanmaraş ta bulunan Tekr, Fırnız ve Sır barajından aynı zamanda alınan Capoeta Capoeta verlernde (Uygulama 4) cnsyetn canlı ağırlığın etksn nceledğ varsayılan çalışmaların genel özellkler Araştırmacının yaptığı çalışmanın Adı Çalışmanın gerçekleştrldğ yer Deney grubundak n sayısı Çalışma1 Tekr Bölges Çalışma 2 Fırnız Bölges Çalışma 3 Menzelet Bölges Kontrol grubundak sayısı Bu analzde de farklı aylarda Kahramanmaraş ta bulunan Tekr, Fırnız ve Sır barajından alınan Capoeta Capoeta verlernn meta analz le brleştrlmes yapılmış olup öncelkle verler her aya göre 2x2 lk tablolar halne getrlmş, her br çalışmanın odds oranları ve %95 lk güven sınırları belrlenmş ve her br ayda yapılmış br çalışma olarak kabul edlen bu çalışmalar meta analz le brleştrlerek brleştrlmş odds oranları hesaplanmış ve yorumlanmıştır. Tekr bölges çn yapılmış olduğu varsayılan çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.60 dek gbdr. n 83

100 BULGULAR ve TARTIŞMA Çzelge Uygulama 4 çn çalışma 1 n 2x2 lk tablosu Dş Erkek N Haff Ağır N Mantel Haenszel yöntemne göre Çalışma 1 dek değerler Comprehensve Meta analyss statstk paket programında odds oranları ve %95 güven aralıkları OR = (a d ) (b c ) % 95 lk GA alt sınırı = ln OR 1.96 e V(OR) % 95 lk GA üst sınırı = ln OR e V(OR) formülü yardımıyla hesaplanmış olup bu değerler Çalışma 1 çn, OR = 1.8 olup, %95 lk GA alt sınırı=0.401 %95 lk GA üst sınırı=8.071 olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0.401; 8.071) bu aralığın 1 çermesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak önemsz olarak bulunmuştur (p>0.05). Fırnız Bölges çn yapılmış olduğu varsayılan çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.61 dek gbdr. Çzelge Uygulama 4 çn çalışma 2 nn 2x2 lk tablosu Dş Erkek N Haff Ağır N Mantel Haenszel yöntemne göre Çalışma 2 dek değerler, OR = 2.4olup, %95 lk GA alt sınırı=0.483 %95 lk GA üst sınırı=

101 BULGULAR ve TARTIŞMA olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0.483; 1.931) bu aralığın 1 çermesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak önemsz olarak bulunmuştur (p>0.05). Menzelet Bölges çn yapılmış olduğu varsayılan Çzelge 4.62 dek gbdr. çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge Uygulama 4 çn çalışma 3 ün 2x2 lk tablosu Dş Erkek N Haff Ağır N Mantel Haenszel yöntemne göre Çalışma 3 dek değerler, OR = 0.5 olup, %95 lk GA alt sınırı=0.081 %95 lk GA üst sınırı=3.082 olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0.081; 3.082) bu aralığın 1 çermesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak önemsz olarak bulunmuştur (p>0.05) Kahramanmaraş ve lçelernde yetştrlen elma çeştlernden Golden ve Starkng Elma arasındak farklılığın önemn belrlemek (Uygulama 5) çn yıl bazında tutulan verlern meta analz le brleştrlmes sonucunda ortaya çıkan bulgular Meta analz çn seçlen Kahramanmaraş ve lçelernde yetştrlen elma çeştlernden Golden ve Starkng Elma arasındak farklılığın önemn belrlemek çn yıl bazında tutulan kayıtlardan her br farklı brer çalışma olarak kabul edlmş ve ortaya sonuçlar meta analz yardımı le brleştrlmştr. Analze dahl edlen çalışmaların genel özellkler Çzelge 4.63 dek gb özetlenmştr. Çzelge Kahramanmaraş ve lçelernde yetştrlen Golden ve Starkng Elma (Uygulama 5) arasındak farklılığın önemn belrlemek çn her yıl yapılmış olduğu varsayılan çalışmaların genel özellkler Araştırmacının yaptığı çalışmanın Çalışmanın gerçekleştrldğ Deney grubundak n sayısı Kontrol grubundak n Adı Yıl sayısı Çalışma Çalışma Çalışma Çalışma

102 BULGULAR ve TARTIŞMA Bu analzde de Kahramanmaraş ve lçelernde yetştrlen elma çeştlernden Golden ve Starkng Elma arasındak farklılığın önemn belrlemek çn her yıl yapılmış olduğu varsayılan çalışmaların meta analz le brleştrlmes yapılmış olup öncelkle verler her yıla göre çalışmalar 2x2 lk tablolar halne getrlmş, her br çalışmanın odds oranları ve %95 lk güven sınırları belrlenmş ve her br ayda yapılmış br çalışma olarak kabul edlen bu çalışmalar meta analz le brleştrlerek brleştrlmş odds oranları hesaplanmış ve yorumlanmıştır yılı çn yapılmış olduğu varsayılan çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.64 dek gbdr. Çzelge Uygulama 5 çn çalışma 1 n 2x2 lk tablosu Golden elma Starkng elma N Meyve veren ağaç sayısı Meyve vermeyen ağaç sayısı N Mantel Haenszel yöntemne göre Çalışma 1 dek değerler Comprehensve Meta analyss statstk paket programında odds oranları ve %95 güven aralıkları OR ve = (a d ) (b c ) % 95 lk GA alt sınırı = ln OR 1.96 e V(OR) % 95 lk GA üst sınırı = ln OR e V(OR) formülü yardımıyla hesaplanmış olup bu değerler Çalışma 1 çn, OR = olup, %95 lk GA alt sınırı=0.248 %95 lk GA üst sınırı=0.254 olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0.248; 0.254) bu aralığın 1 çermemesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak öneml olarak bulunmuştur (p<0.05). 86

103 BULGULAR ve TARTIŞMA 2003 yılı çn yapılmış olduğu varsayılan çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.65 dek gbdr. Çzelge Uygulama 5 çn çalışma 2 nn 2x2 lk tablosu Golden elma Starkng elma N Meyve veren ağaç sayısı Meyve vermeyen ağaç sayısı N Mantel Haenszel yöntemne göre Çalışma 2 dek değerler, OR = olup, %95 lk GA alt sınırı=0.462 %95 lk GA üst sınırı=0.474 olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0.462; 0.474) bu aralığın 1 çermemesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak öneml olarak bulunmuştur (p<0.05) yılı çn yapılmış olduğu varsayılan çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.66 dak gbdr. Çzelge Uygulama 5 çn çalışma 3 ün 2x2 lk tablosu Golden elma Starkng elma N Meyve veren ağaç sayısı Meyve vermeyen ağaç sayısı N Mantel Haenszel yöntemne göre Çalışma 3 dek değerler, OR = olup, %95 lk GA alt sınırı=0.498 %95 lk GA üst sınırı=

104 BULGULAR ve TARTIŞMA olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0.498; 0.511) bu aralığın 1 çermemesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak öneml olarak bulunmuştur (p<0.05) yılı çn yapılmış olduğu varsayılan çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.67 dek gbdr. Çzelge Uygulama 5 çn çalışma 4 ün 2x2 lk tablosu Golden elma Starkng elma N Meyve veren ağaç sayısı Meyve vermeyen ağaç sayısı N Mantel Haenszel yöntemne göre Çalışma 4 dek değerler, OR = 0.461olup, %95 lk GA alt sınırı=0.455 %95 lk GA üst sınırı=0.467 olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0.455; 0.467) bu aralığın 1 çermemesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak öneml olarak bulunmuştur (p<0.05) Kahramanmaraş ve lçelernde yetştrlen Golden elma çeştnn yetştrlmesnde rakım durumunun etkl olup olmadığını belrlemek (Uygulama 6) çn her yıl yapılmış olduğu varsayılan çalışmaların meta analz le brleştrlmes sonucunda ortaya çıkan bulgular Bu analzde de Kahramanmaraş ve lçelernde yetştrlen Golden Elma çn rakım durumunun yetştrme üzerndek etksn belrlemek çn her yıl yapılmış olduğu varsayılan çalışmaların meta analz le brleştrlmes yapılmış olup öncelkle verler her yıla göre çalışmalar 2x2 lk tablolar halne getrlmş, her br çalışmanın odds oranları ve %95 lk güven sınırları belrlenmş ve her br ayda yapılmış br çalışma olarak kabul edlen bu çalışmalar meta analz le brleştrlerek brleştrlmş odds oranları hesaplanmış ve yorumlanmıştır. Çzelge Kahramanmaraş ve lçelernde yetştrlen Golden elma çeşdnn yetştrlmesnde rakım durumun etksn nceleyen (uygulama 6) çalışmalrın genel özellkler Araştırmacının yaptığı çalışmanın Çalışmanın gerçekleştrldğ Deney grubundak n sayısı Kontrol grubundak n Adı Yıl sayısı Çalışma Çalışma Çalışma Çalışma

105 BULGULAR ve TARTIŞMA 2002 yılı çn yapılmış olduğu varsayılan çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.69 dak gbdr. Çzelge Uygulama 6 çn çalışma 1 n 2x2 lk tablosu <700 olan l ve lçeler 700 l ve lçeler N Yüksek verm Düşük verm N Mantel Haenszel yöntemne göre Çalışma 1 dek değerler Comprehensve Meta analyss statstk paket programında odds oranları ve %95 güven aralıkları OR ve = (a d ) (b c ) % 95 lk GA alt sınırı = ln OR 1.96 e V(OR) % 95 lk GA üst sınırı = ln OR e V(OR) formülü yardımıyla hesaplanmış olup bu değerler Çalışma 1 çn, OR = 0.8 olup %95 lk GA alt sınırı=0.044 %95 lk GA üst sınırı= olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0.044;14.463) bu aralığın 1 çermesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak önemsz olarak bulunmuştur (p>0.05) yılı çn yapılmış olduğu varsayılan çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.70 dek gbdr. Çzelge Uygulama 6 çn çalışma 2 nn 2x2 lk tablosu <700 olan l ve lçeler 700 l ve lçeler N Yüksek verm Düşük verm N Mantel Haenszel yöntemne göre Çalışma 2 dek odds oranları ve %95 güven aralıkları, 89

106 BULGULAR ve TARTIŞMA OR = 0.375olup, %95 lk GA alt sınırı=0.022 %95 lk GA üst sınırı=6.348 olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0.022; 6.348) bu aralığın 1 çermesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak önemsz olarak bulunmuştur (p>0.05) yılı çn yapılmış olduğu varsayılan çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.71 dek gbdr. Çzelge Uygulama 6 çn çalışma 3 ün 2x2 lk tablosu <700 olan l ve lçeler 700 l ve lçeler N Yüksek verm Düşük verm N Mantel Haenszel yöntemne göre Çalışma 3 dek odds oranları ve %95 güven aralıkları, OR = 0.2 olup, %95 lk GA alt sınırı=0.011 %95 lk GA üst sınırı= olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0.011; 3.661) bu aralığın 1 çermesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak önemsz olarak bulunmuştur (p>0.05) yılı çn yapılmış olduğu varsayılan çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.72 dek gbdr. Çzelge Uygulama 6 çn çalışma 4 ün 2x2 lk tablosu <700 olan l ve lçeler 700 l ve lçeler N Yüksek verm Düşük verm N Mantel Haenszel yöntemne göre Çalışma 2 dek odds oranları ve %95 güven aralıkları, OR = 0.375olup, %95 lk GA alt sınırı=0.0 %95 lk GA üst sınırı=

107 BULGULAR ve TARTIŞMA olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0.022; 6.348) bu aralığın 1 çermesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak önemsz olarak bulunmuştur (p>0.05) Kahramanmaraş ve lçelernde yetştrlen hayvanlar çn yapılması planlanan aşılama durumu çn Đlkbahar ve Sonbahar aylarında ortaya çıkan sonuçlar arasındak farklılığın önemnn (Uygulama 7) statstksel açıdan belrlenmes çn yıl bazında tutulan verlern meta analz le brleştrlmes sonucunda ortaya çıkan bulgular Kahramanmaraş ve lçelernde yetştrlen hayvanlar çn yapılması planlanan aşılama durumu çn Đlkbahar ve Sonbahar aylarında ortaya çıkan sonuçlar arasındak farklılığın önemnn statstksel açıdan belrlenmes çn yıl bazında tutulan kayıtlardan her br farklı brer çalışma olarak kabul edlmş ve ortaya sonuçlar meta analz yardımı le brleştrlmştr.analze dahl edlen çalışmaların genel özellkler Çzelge 73 dek gb özetlenmştr. Çzelge Kahramanmaraş ve lçelernde yetştrlen hayvanlar çn yapılması planlanan aşılama durumu çn Đlkbahar ve Sonbahar aylarında ortaya çıkan sonuçlar arasındak farklılığın önemnn (Uygulama 7) statstksel açıdan belrlemes çn her yıl yapılmış olduğu varsayılan çalışmaların genel özellkler Araştırmacının yaptığı çalışmanın Çalışmanın gerçekleştrldğ Deney grubundak n sayısı Kontrol grubundak n Adı Yıl sayısı Çalışma Çalışma Çalışma Çalışma Bu analzde de Kahramanmaraş ve lçelernde yetştrlen hayvanlarda yapılan aşılamanın başarısı aşılama zamanına yan lkbahar ve sonbahar mevsmlernde yapılan aşılamalar arasında elde edlen başarı oranları arasında herhang br fark olup olmadığını belrlemek üzere her yıl bulunan bu sonuçlar öncelkle 2x2 lk tablolar halne getrlmş, her br çalışmanın odds oranları ve %95 lk güven sınırları belrlenmş ve her br yılda yapılmış br çalışma olarak kabul edlen bu çalışmalar meta analz le brleştrlerek brleştrlmş odds oranları hesaplanmış ve yorumlanmıştır yılı çn yapılmış olduğu varsayılan çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.74 dek gbdr. Çzelge Uygulama 7 çn çalışma 1 n 2x2 lk tablosu Đlkbahar Sonbahar N Gerçekleşen aşılama Geçekleşmeyen aşılama N

108 BULGULAR ve TARTIŞMA Mantel Haenszel yöntemne göre Çalışma 1 dek değerler Comprehensve Meta analyss statstk paket programında odds oranları ve %95 güven aralıkları OR ve = (a d ) (b c ) % 95 lk GA alt sınırı = ln OR 1.96 e V(OR) % 95 lk GA üst sınırı = ln OR e V(OR) formülü yardımıyla hesaplanmış olup bu değerler Çalışma 1 çn, OR = olup, %95 lk GA alt sınırı=1.196 %95 lk GA üst sınırı=1.383 olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (1.196;1.383) bu aralığın 1 çermemesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak öneml olarak bulunmuştur (p<0.05) yılı çn yapılmış olduğu varsayılan çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.75 dek gbdr. Çzelge Uygulama 7 çn çalışma 2 nn 2x2 lk tablosu Đlkbahar Sonbahar N Gerçekleşen aşılama Geçekleşmeyen aşılama N Mantel Haenszel yöntemne göre Çalışma 2 dek odds oranları ve %95 güven aralıkları, OR = olup, %95 lk GA alt sınırı= %95 lk GA üst sınırı= olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (11.258; ) bu aralığın 1 çermemesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak öneml olarak bulunmuştur (p<0.05). 92

109 BULGULAR ve TARTIŞMA 2004 yılı çn yapılmış olduğu varsayılan çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.76 dak gbdr. Çzelge Uygulama 7 çn çalışma 3 ün 2x2 lk tablosu Đlkbahar Sonbahar N Gerçekleşen aşılama Geçekleşmeyen aşılama N Mantel Haenszel yöntemne göre Çalışma 3 dek odds oranları ve %95 güven aralıkları, OR = olup, %95 lk GA alt sınırı=6.908 %95 lk GA üst sınırı=7.344 olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (6.908; 7.344) bu aralığın 1 çermemesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak öneml olarak bulunmuştur (p<0.05) yılı çn yapılmış olduğu varsayılan çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.77 dek gbdr. Çzelge Uygulama 7 çn çalışma 4 ün 2x2 lk tablosu Đlkbahar Sonbahar N Gerçekleşen aşılama Geçekleşmeyen aşılama N Mantel Haenszel yöntemne göre Çalışma 3 dek odds oranları ve %95 güven aralıkları, OR = olup, %95 lk GA alt sınırı= %95 lk GA üst sınırı=5.141 olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (4.896; 5.141) bu aralığın 1 çermemesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak öneml olarak bulunmuştur (p<0.05). 93

110 BULGULAR ve TARTIŞMA yılları arasında Kahramanmaraş ve lçelernde yetştrlen büyük baş ve küçük baş hayvanlarda görülen Eknokok ve Dstomatoss hastalıkları arasında görülme sıklığı bakımından aradak farkın (Uygulama 8) statstksel olarak önemn belrlemek çn yıl bazında tutulan verlern meta analz le brleştrlmes sonucunda ortaya çıkan bulgular yılları arasında Kahramanmaraş ve lçelernde yetştrlen büyük baş ve küçük baş hayvanlarda görülen Eknokok ve Dstomatoss hastalıkları arasında görülme sıklığı bakımından aradak farkın statstksel olarak önemn belrlemek çn yıl bazında tutulan kayıtlardan her br farklı brer çalışma olarak kabul edlmş ve ortaya sonuçlar meta analz yardımı le brleştrlmştr.analze dahl edlen çalışmaların genel özellkler Çzelge 4.78 dek gb özetlenmştr. Çzelge yılları arasında Kahramanmaraş ve lçelernde yetştrlen büyük baş ve küçük baş hayvanlarda görülen Eknokok ve Dstomatoss hastalıkları arasında görülme sıklığı bakımından aradak farkın (Uygulama 8) statstksel olarak önemn belrlemek çn her yıl yapılmış olduğu varsayılan çalışmaların genel özellkler Araştırmacının yaptığı çalışmanın Adı Çalışmanın gerçekleştrldğ Yıl Deney grubundak n sayısı Çalışma Çalışma Çalışma Çalışma Çalışma Çalışma Çalışma Çalışma Kontrol grubundak n sayısı Bu analzde de yılları arasında Kahramanmaraş ve lçelernde yetştrlen büyük baş ve küçük baş hayvanlarda görülen Eknokok ve Dstomatoss hastalıkları arasında görülme sıklığı bakımından farkın önemn belrlemek üzere her yıl bulunan bu sonuçlar öncelkle 2x2 lk tablolar halne getrlmş, her br çalışmanın odds oranları ve %95 lk güven sınırları belrlenmş ve her br yılda yapılmış br çalışma olarak kabul edlen bu çalışmalar meta analz le brleştrlerek brleştrlmş odds oranları hesaplanmış ve yorumlanmıştır yılı çn yapılmış olduğu varsayılan çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.79 dak gbdr. Çzelge Uygulama 8 çn çalışma 1 n 2x2 lk tablosu Dstomatoss Eknokok N Büyük baş Küçük baş N

111 BULGULAR ve TARTIŞMA Mantel Haenszel yöntemne göre Çalışma 1 dek değerler Comprehensve Meta analyss statstk paket programında odds oranları ve %95 güven aralıkları OR ve = (a d ) (b c ) % 95 lk GA alt sınırı = ln OR 1.96 e V(OR) % 95 lk GA üst sınırı = ln OR e V(OR) formülü yardımıyla hesaplanmış olup bu değerler Çalışma 1 çn, OR = olup, %95 lk GA alt sınırı=0.573 %95 lk GA üst sınırı=0.791 olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0.573; 0.791) bu aralığın 1 çermemesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak öneml olarak bulunmuştur (p<0.05) yılı çn yapılmış olduğu varsayılan çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.80 dek gbdr. Çzelge Uygulama 8 çn çalışma 2 nn 2x2 lk tablosu Dstomatoss Eknokok N Büyük baş Küçük baş N Mantel Haenszel yöntemne göre Çalışma 2 dek odds oranları ve %95 güven aralıkları, OR = olup, %95 lk GA alt sınırı= %95 lk GA üst sınırı=

112 BULGULAR ve TARTIŞMA olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0.565; 0.856) bu aralığın 1 çermemesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak öneml olarak bulunmuştur (p<0.05) yılı çn yapılmış olduğu varsayılan çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.81 dek gbdr. Çzelge Uygulama 8 çn çalışma 3 ün 2x2 lk tablosu Dstomatoss Eknokok N Büyük baş Küçük baş N Mantel Haenszel yöntemne göre Çalışma 3 dek odds oranları ve %95 güven aralıkları, OR = olup, %95 lk GA alt sınırı= %95 lk GA üst sınırı=0.842 olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0.57; 0.842) bu aralığın 1 çermemesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak öneml olarak bulunmuştur (p<0.05) yılı çn yapılmış olduğu varsayılan çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.82 dek gbdr. Çzelge Uygulama 8 çn çalışma 4 ün 2x2 lk tablosu Dstomatoss Eknokok N Büyük baş Küçük baş N Mantel Haenszel yöntemne göre Çalışma 4 dek odds oranları ve %95 güven aralıkları, OR = olup, %95 lk GA alt sınırı= 1.7 %95 lk GA üst sınırı=

113 BULGULAR ve TARTIŞMA olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (1.7; 2.699) bu aralığın 1 çermemesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak öneml olarak bulunmuştur (p<0.05) yılı çn yapılmış olduğu varsayılan çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.83 dek gbdr. Çzelge Uygulama 8 çn çalışma 5 n 2x2 lk tablosu Dstomatoss Eknokok N Büyük baş Küçük baş N Mantel Haenszel yöntemne göre Çalışma 5 dek odds oranları ve %95 güven aralıkları, OR = olup, %95 lk GA alt sınırı= %95 lk GA üst sınırı= olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (1.767; 2.626) bu aralığın 1 çermemesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak öneml olarak bulunmuştur (p<0.05) yılı çn yapılmış olduğu varsayılan çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.84 dek gbdr. Çzelge Uygulama 8 çn çalışma 6 nın 2x2 lk tablosu Dstomatoss Eknokok N Büyük baş Küçük baş N Mantel Haenszel yöntemne göre Çalışma 6 dek odds oranları ve %95 güven aralıkları, OR = olup, %95 lk GA alt sınırı= %95 lk GA üst sınırı=0.607 olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (0.456; 0.607) bu aralığın 1 çermemesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak öneml olarak bulunmuştur (p<0.05). 97

114 BULGULAR ve TARTIŞMA 2004 yılı çn yapılmış olduğu varsayılan çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.85 dek gbdr. Çzelge Uygulama 8 çn çalışma 7 nn 2x2 lk tablosu Dstomatoss Eknokok N Büyük baş Küçük baş N Mantel Haenszel yöntemne göre Çalışma 7 dek odds oranları ve %95 güven aralıkları, OR = olup, %95 lk GA alt sınırı= %95 lk GA üst sınırı=5.33 olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (3.143; 5.33) bu aralığın 1 çermemesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak öneml olarak bulunmuştur (p<0.05) yılı çn yapılmış olduğu varsayılan çalışmanın 2x2 lk tablosu Çzelge 4.86 dak gbdr. Çzelge Uygulama 8 çn çalışma 8 n 2x2 lk tablosu Dstomatoss Eknokok N Büyük baş Küçük baş N Mantel Haenszel yöntemne göre Çalışma 8 dek odds oranları ve %95 güven aralıkları, OR = olup, %95 lk GA alt sınırı= %95 lk GA üst sınırı=2.752 olarak bulunmuştur. Odds oranının %95 lk güven sınırlarına bakıldığında (1.870; 2.752) bu aralığın 1 çermemesnden dolayı bu çalışma çn bulunan odds oranı statstksel olarak öneml olarak bulunmuştur (p<0.05). 98

115 SONUÇ ve ÖNERĐLER 5. SONUÇ VE ÖNERĐLER Meta Analz, bell br konu üzernde yayınlanmış ya da yayınlanmamış olan çalışmaları br araya getrerek tekrar analz etmek çn yapılan br statstk yöntemdr (Şahn,1999). Bu yönüyle meta analz araştırılan konu hakkındak krterlere uygun olan çalışmaları havuzlayan, analzlern analz olarak da blnr (Akçl, 1995). Bu çalışma le Meta analz kullanılan statstksel yöntemlern tanıtımı, bu yöntemlern brbrleryle karşılaştırılması örnek ver setler üzernde yapılmış olup analz Compherensve Meta analyss statstk paket programında yapılmış ve çıktı sonuçları yorumlanmıştır. Bu tez çalışması le araştırıcılara Tarım alanında çok yaygın olarak kullanılmayan Meta analz programının hem tanıtımı yapılmış hem de Zraat alanında elde edlen bazı verlern meta analz le nasıl brleştrleceğ uygulamalı olarak bu konuda araştırma yapacak olan araştırıcılara blg vermes sağlanmıştır. Meta analz le brleştrlen bu örnek verler, Zraatın farklı dallarından seçlmş olup öncelkle yılları arasındak m 2 başına düşen yağış mktarı le buğday verm arasındak lşk ncelenmş olup ortaya çıkan sonuçlar Çzelge 5.1 dek gb özetlenmştr. Çzelge yılları yapılmış varsayılan buğday verm çalışmalarının farklı yöntemlere göre ve farklı modellere göre ortaya çıkan meta analz sonuçları Odds Oranı ve % 95 Heterojenlk test Yöntemler Modeller Güven Aralığı Odds Alt oranı lmt Üst lmt Q değer P olasılık değer Sabt etkler 0,649 0,477 0,882 Mantel-Haenszel Rastgele etkler 0,635 0,407 0,992 Sabt Etkler 0,638 0,468 0,871 Peto yöntem Rastgele Etkler 0,635 0,405 0,995 4,725 0,97 4,724 0,969 Her yıl yapılmış olduğu varsayılan çalışmalar tek tek ncelendğnde her br çalışma çn odds oranları %95 güven sınırları le hesaplanmıştır. Bu brbrnden farklı 24 tane çalışmanın odds oranları meta analz yöntemlernden hem sabt etk varsayımı le brleştrlmş hem de Rastgele etkler varsayımı le Compherensve meta analyss statstk paket programı kullanılarak brleştrlmştr. Bunun sonucunda ortaya çıkan özet odds oranı Sabt etkler varsayımına göre Mantel Haenszel yöntemnn kullanılmasıyla çalışma sonuçları brleştrldğnde Özet odds oranının olarak %95 ( ) güven le hesaplandığını söylemek mümkündür. Bu sonuca göre özet odds oranı 1 çermedğnden dolayı bulunan sonucun statstksel açıdan önemldr (p<0.05). Aynı çalışmada sabt etk model varsayımı yerne rastgele etkler model varsayımı kullanıldığında da yne aynı yöntemde ortaya çıkan sonuç özet odds oranı= olup güven sınırlarının ( ) 1 çermemesnden dolayı statstksel açıdan öneml olduğu söylenr (p<0.05). 99

116 SONUÇ ve ÖNERĐLER Görüldüğü üzere her k model varsayımına göre yapılan meta analz sonucunda ortaya çıkan sonuçlar brbrn destekler ntelkte bulunmuştur. Aynı şlem Mantel Haenszel yöntem yerne Peto yöntem kullanılarak yapıldığında se, özet odds oranı=0.638 olarak bulunmuş olup yne aynı şeklde bu değern de güven sınırlarının( ) 1 çermemesnden dolayı statstksel açıdan öneml olduğunu %95 güvenle söylemek mümkündür (p<0.05). Meta analze dahl edlen bu 24 farklı çalışmanın homojenlğ se Q test statstğ le ncelenmş olup her yönteme ve model varsayımına göre hesaplanan sonuçlar, çalışmalar arasındak yapının homojen olduğu göstermektedr. Sonuç olarak her yıl ayrı ayrı yapıldığı varsayılan bu çalışmalardan bazılarında bulunan sonuç statstksel açıdan önemsz olsa dah tüm çalışmalar brleştrldğnde ortaya çıkan sonuç öneml olarak bulunmuştur. Q test statstğ sonucunda da çalışmaların her brnn de aynı amaca yönelk olarak yapılmış olduğunu söylemek mümkündür. Yapılan br dğer meta analz çalışması se, yılları arası m 2 başına düşen ortalama yağış mktarı le alınan arpa verm arasındak lşknn ncelemes olup bulunan sonuçlar Çzelge 5.2 dek gb özetlenmştr. Çzelge yılları arasında yapılmış varsayılan arpa verm çalışmalarının farklı yöntemlere göre ve farklı modellere göre ortaya çıkan meta analz sonuçları Odds Oranı ve % 95 Heterojenlk test Yöntemler Modeller Güven Aralığı Odds Alt oranı lmt Üst lmt Q değer P olasılık değer Sabt etkler 3,825 2,784 5,254 Mantel-Haenszel Rastgele etkler 4,320 2,498 7,469 Sabt Etkler 3,965 2,773 5,669 Peto yöntem Rastgele Etkler 4,326 2,487 7,525 3,697 0,52 3,658 0, farklı çalışma sonuçları, hem sabt etk model varsayımına göre hem de rastgele etkler model varsayımına göre Mantel Haenszel ve Peto yöntemler kullanılarak brleştrlmştr. Bunun sonucunda ortaya çıkan özet odds oranının Sabt etkler varsayımına göre Mantel Haenszel yöntemnn kullanılmasıyla olarak %95 ( ) güven le bulunduğunu söylemek mümkündür.. Bu sonuca göre güven sınırlarının 1 çermedğnden dolayı bulunan özet odds oranının statstksel açıdan öneml olduğu söylenr (p<0.05). Sabt etk varsayımı yerne rastgele etkler varsayımı kullanıldığında da yne aynı yöntemde ortaya çıkan sonucun özet odds oranı= olup güven sınırlarının (2,498 7,469) 1 çermemesnden dolayı bulunan bu sonucun da statstksel açıdan öneml olduğu söylenr (p<0.05). Peto yöntemne göre yapıldığında se, özet odds oranı=3,965 olarak bulunmuş olup yne aynı şeklde bu değern de güven sınırlarının (2,773 5,669) 1 çermemesnden dolayı statstksel açıdan öneml olduğu söylenr (p<0.05). 100

117 SONUÇ ve ÖNERĐLER Yapılan bu meta analz çalışması sonucunda, m 2 başına düşen yağış mktarının arpa verm üzerne etks öneml olarak bulunmuş olup, bu sonuçları çalışmaların homojenlğ de desteklemştr. Sonuç olarak Türkye nn toplam 7 bölgesnde bulunan Tarım şletmelernden yılları arasında alınan kayıtlara göre düzenlenen verlerden ortaya çıkan sonuç yıllık ortalama olarak m 2 başına düşen yağış mktarının buğday ve arpa vermne etks statstksel açıdan öneml bulumuştur. Bu çalışma da değerlendrlen br dğer ver set de Kahramanmaraş dak Mayıs Mart 2001 yılları arası tutulan kayıtlardak Capoeta Capoeta verlernde cnsyetn canlı ağırlığına olan etksnn meta analz le brleştrlmesdr. Bu çalışmadak amaç cnsyetn canlı ağırlığına etksn ncelemek olup bunun çn her ay tutulan kayıt sonuçları 2x2 lk tablo halne getrlmş ve her ay ortaya çıkan sonuçların her br yapılan brer çalışma olarak varsayılmıştır. Buna göre ortaya çıkan sonuçlar se, Çzelge 5.3 dek gb özetlenmştr. Çzelge 5.3. Capoeta Capoeta verlernde cnsyetn canlı ağırlığına etksn nceledğ varsayılan çalışmaların meta analz sonucunda brleştrlmes le ortaya çıkan sonuçlar Odds Oranı ve % 95 Heterojenlk test Yöntemler Modeller Güven Aralığı Odds Alt oranı lmt Üst lmt Q değer P olasılık değer Sabt etkler 0,863 0,486 1,536 Mantel-Haenszel Rastgele etkler 0,981 0,347 2,770 Sabt Etkler 0,908 0,475 1,735 Peto yöntem Rastgele Etkler 0,990 0,336 2,909 3,370 0,375 3,347 0,378 7 çalışma çersnden hesaplanan odds değerlernden sadece 3. çalışmanın güven aralıklarının 1 çermemesnden dolayı bu çalışmalarda odds oranı statstksel olarak öneml bulunmuştur. Dğer çalışmaların odds oranlarının güven aralıkları 1 çermekte olup statstksel olarak da önemsz bulunmuşlardır (p>0.05). 7 farklı çalışmanın odds oranları sabt etk model varsayımı göre Mantel Haenszel yöntemnn kullanılmasıyla Özet odds oranı 0,863 olarak %95 ( ) güven le hesaplanmıştır. Bu sonuca göre güven sınırının1 çermesnden dolayı statstksel açıdan önemsz olduğu söylenr (p>0.05). Aynı çalışmada sabt etk varsayımı yerne rastgele etkler varsayımı kullanıldığında da yne aynı yöntemde ortaya çıkan sonuç özet odds oranı= 0,981olup %95 güvenle (0,347 2,770) bunu söylemek mümkündür. Bu sonuca göre özet odds oranının 1 çermesnden dolayı statstksel açıdan önemsz olduğu söylenr (p>0.05). Görüldüğü üzere ortaya çıkan sonuçlar brbrn destekler ntelktedr. Aynı şlem Peto yöntemne göre yapıldığında se, özet odds oranı=0,908 olarak bulunmuş olup yne aynı şeklde bu değer de %95 güvenle (0,475 1,735) söylememz mümkündür. Bu 101

118 SONUÇ ve ÖNERĐLER sonuca göre özet odds oranının 1 çermesnden dolayı statstksel açıdan önemsz olduğu söylenr (p>0.05). Bu çalışmalardak çalışmaların sonuçları brbrn destekler ntelkte olup bulunan sonuçlar brleştrldğnde ortaya çıkan özet odds oranı statstksel açıdan önemsz olarak bulunduğundan dolayı aylara göre tutulmuş olan bu çalışmalara göre Capoeta Capoeta verlernde cnsyetn canlı ağırlığına etks statstksel olarak önemsz bulunmuştur. Meta analze dahl edlen bu 7 farklı çalışmanın homojenlğ test edldğnde se bulunan her yönteme ve model varsayımına göre hesaplanan sonuçlar, çalışmalar arasındak yapının hem sabt etk model varsayımında homojen olduğu (p=0.375) hem de rastgele etkler modelnde homojendr (p=0.378). Meta analz le sonuçları brleştrlen br dğer ver set de Kahramanmaraş ta bulunan Tekr, Fırnız ve Sır barajından aynı zamanda alınan Capoeta Capoeta verlernde cnsyetn canlı ağırlığına etksn nceledğ varsayılan çalışmaların odds oranlarının meta analz le brleştrlmesdr. Bu analz sonuçları da Çzelge 5.4 dek gb özetlenmştr. Çzelge 5.4. Kahramanmaraş ta bulunan Tekr, Fırnız ve Sır barajından aynı zamanda alınan Capoeta Capoeta verlernde cnsyetn canlı ağırlığına etksn nceledğ varsayılan çalışmaların meta analz sonuçları Odds Oranı ve % 95 Heterojenlk test Yöntemler Modeller Güven Aralığı Odds Alt oranı lmt Üst lmt Q değer P olasılık değer Sabt etkler 1,411 0,566 3,511 Mantel-Haenszel Rastgele etkler 1,412 0,552 3,610 Sabt Etkler 1,412 0,552 3,610 Peto yöntem Rastgele Etkler 1,412 0,552 3,610 1,772 0,4122 1,772 0,4122 Kahramanmaraş ın 3 farklı yernden alınan Capoeta Capoeta balıklarında cnsyetn canlı ağırlığına etks, meta analz yöntemlernden olan Mantel Haenszel ve Peto yöntemne göre hem sabt etk hem de rastgele etkler model varsayımına göre araştırılmıştır. Araştırma sonucunda, Mantel Haenszel yöntemnn kullanılmasıyla Özet odds oranı 1,411 olarak %95 (0,566 3,511) güven le hesaplanmış, bulunan bu sonucun güven sınırlarının 1 çermesnden dolayı statstksel açıdan önemsz olduğu sonucuna varılmıştır(p>0.05). Aynı çalışmada sabt etk varsayımı yerne rastgele etkler varsayımı kullanıldığında ve yöntem olarak da Peto yöntemnn kullanılmasıyla da ortaya çıkan sonuçlar brbrn destekler bçmde bulunmuştur. Meta analze dahl edlen bu 3 farklı çalışmanın homojenlğ test edldğnde se bulunan her yönteme ve model varsayımına göre hesaplanan sonuçlar, çalışmalar arasındak yapının homojen olduğu (p=0.4122) göstermekte olup çalışmaların her br tek tek ncelendğnde de bulunan sonuçların brbrn destekler ntelkte olduğu görülmüştür yılları arasında Kahramanmaraş l ve lçelernde yetştrlen Golden elma çeşdnn yetştrlmesnde rakım durumunun etkl olup olmadığını belrlemek çn her yıl yapılmış olduğu varsayılan çalışmaların sonuçları meta analz le brleştrldğnde ortaya çıkan sonuçlar Çzelge 5.5 dek gb özetlenmştr. 102

119 SONUÇ ve ÖNERĐLER Çzelge Kahramanmaraş ve lçelernde yetştrlen Golden elma çeşdnn yetştrlmesnde rakım durumunun etkl olup olmadığını belrlemek çn her yıl yapılmış olduğu varsayılan çalışmaların meta analz sonuçları Odds Oranı ve % 95 Heterojenlk test Yöntemler Modeller Güven Aralığı Odds Alt oranı lmt Üst lmt Q değer P olasılık değer Sabt etkler 0,410 0,407 0,413 Mantel-Haenszel Rastgele etkler 0,406 0,298 0,553 Sabt Etkler 0,412 0,409 0,414 Peto yöntem Rastgele Etkler 0,406 0,287 0,575 1,36 0,85 1,4 0,81 Elma çeştlernn yetştrlmesnde rakım durumunun etkl olup olmadığı araştırılırken, öncelkle çalışmalar sabt etk varsayımına göre Mantel Haenszel yöntemnn kullanılmasıyla brleştrlmş ve Özet odds oranı da 0,410 olarak %95 (0,407 0,413) güven le hesaplanmıştır.. Bu sonuca göre güven sınırlarının 1 çermemesnden dolayı ortaya çıkan sonuç statstksel olarak öneml bulunmuştur (p<0.05). Aynı çalışmada sabt etk varsayımı yerne rastgele etkler varsayımı kullanıldığında da yne aynı yöntemde ortaya çıkan sonuç özet odds oranı=0,406 olup güven sınırlarının (0,298 0,553) 1 çermemesnden dolayı bulunan sonucun statstksel olarak öneml olduğu söylenr (p<0.05). Yöntem olarak Mantel Haenszel yöntem yerne Peto yöntem kullanıldığı zaman da bulunan sonuç değşmemş olup çalışmalarında her k yöntemde de homojen (p=0.85) olduğu sonucuna varılmıştır. Sonuç olarak yılları arasında Kahramanmaraş ve lçelernde yetştrlen Golden ve Starkng elma çeşdnn yetştrlmesnde rakım durumunun etkl olduğunu söylemek mümkündür. Çzelge Kahramanmaraş ve lçelernde yetştrlen elma çeştlernden Golden ve Starkng Elma arasındak farklılığın önemn belrlemek çn Her yıl yapılmış olduğu varsayılan çalışmaların meta analz sonuçları Odds Oranı ve % 95 Heterojenlk test Yöntemler Modeller Güven Aralığı Odds Alt oranı lmt Üst lmt Q değer P olasılık değer Sabt etkler ,092 0,623 Mantel-Haenszel Rastgele etkler 0,387 0,092 0,623 Sabt Etkler Peto yöntem Rastgele Etkler 0,389 0,094 0,624 1,47 0, ,95 0,383 0,051 0, yılları arasında Kahramanmaraş ve lçelernde yetştrlen Golden ve Starkng elma çeşdnn yetştrlmesnde, bu çeştler arasında meyve verme bakımından fark olup olmadığı meta analz çalışması le araştırılmış olup, sabt etkler varsayımına göre Mantel Haenszel yöntemnn kullanılmasıyla ortaya çıkan Özet odds oranı 0,387 olarak %95 (0,092 0,623) güven le hesaplanmıştır. Bu sonuca göre güven sınırlarının 1 103

120 SONUÇ ve ÖNERĐLER çermemesnden dolayı statstksel açıdan öneml bulunmuş (p<0.05) olup, rastgele etkler varsayımı kullanıldığında da yne aynı yöntemde ortaya çıkan sonuç özet odds oranı statstksel olarak öneml bulunmuştur(p<0.05). Bulunan bu sonuçlara göre, yılları arasında Kahramanmaraş ve lçelernde yetştrlen Golden ve Starkng Elma çeştlernden alınan elma verm arasında öneml br fark bulunmuştur (p<0.05). Çzelge Kahramanmaraş ve lçelernde yetştrlen hayvanlar çn yapılması planlanan aşılama durumu çn Đlkbahar ve Sonbahar aylarında ortaya çıkan sonuçlar arasındak farklılığın önemnn statstksel açıdan belrlemes çn her yıl yapılmış olduğu varsayılan çalışmaların meta analz sonuçları Odds Oranı ve % 95 Heterojenlk test Yöntemler Modeller Güven Aralığı Odds Alt oranı lmt Üst lmt Q değer P olasılık değer Sabt etkler 5,917 5,817 6,019 Mantel-Haenszel Rastgele etkler 4,836 2,728 8,571 Sabt Etkler 5,718 5,620 5,819 Peto yöntem Rastgele Etkler 4,835 2,552 9,158 3,11 0,56 3,21 0, yılları arasında Kahramanmaraş ve lçelernde yetştrlen hayvanlar çn yapılması planlanan aşılama durumu çn Đlkbahar ve Sonbahar aylarında ortaya çıkan % de başarı oranları meta analz le brleştrlmştr. Ortaya çıkan sonuçlar se sabt etkler varsayımına göre Mantel Haenszel yöntemnn kullanılmasıyla Özet odds oranı 5,917 olarak %95 (5,817 6,019) güven le rastgele etkler varsayımı kullanıldığında da yne aynı yöntemde ortaya çıkan sonuç özet odds oranının 4,836 olduğunu %95 güvenle (2,728 8,571) söylemek mümkündür. Bu sonuçlara göre her k model varsayımında da güven sınırlarının 1 çermemesnden dolayı bulunan sonucun statstksel olarak öneml olduğu söylenr (p<0.05). Aynı şlem Peto yöntemne göre yapıldığında se, özet odds oranı=5,718 olarak bulunmuş olup güven sınırlarının (5,620 5,819) 1 çermemesnden dolayı statstksel açıdan öneml olduğu söylenr (p<0.05). Bu çalışmalardak çalışmaların sonuçları brbrn destekler ntelkte olup bulunan sonuçlar brleştrldğnde ortaya çıkan özet odds oranı statstksel açıdan öneml olarak bulunduğundan dolayı Kahramanmaraş ve lçelernde yetştrlen hayvanlar çn yapılması planlanan aşılama durumu çn Đlkbahar ve Sonbahar aylarında ortaya çıkan sonuçlar arasındak fark statstksel olarak öneml bulunmuştur(p<0.05). 104

121 SONUÇ ve ÖNERĐLER Çzelge yılları arasında Kahramanmaraş ve lçelernde yetştrlen büyük baş ve küçük baş hayvanlarda görülen Eknokok ve Dstomatoss hastalıkları arasında görülme sıklığının statstksel olarak önemn belrlemek çn her yıl yapılmış olduğu varsayılan çalışmaların meta analz sonuçları Odds Oranı ve % 95 Güven Aralığı Heterojenlk test Yöntemler Modeller Odds oranı Alt lmt Üst lmt Q değer P olasılık değer Mantel- Haenszel Sabt etkler 1,142 1,071 1,217 Rastgele etkler 1,286 0,752 2,199 Sabt Etkler 1,147 1,075 1,223 Peto yöntem Rastgele Etkler 1,286 0,728 2,270 1,934 0,91 1,29 0, yılları arasında Kahramanmaraş ve lçelernde yetştrlen büyük baş ve küçük baş hayvanlarda görülen Eknokok ve Dstomatoss hastalıkları arasında görülme sıklığı bakımından ncelenen 8 farklı çalışma sonuçları, sabt etkler varsayımına göre Mantel Haenszel yöntemnn kullanılmasıyla Özet odds oranı 1,142 olarak %95 güvenle (1,071 1,217) hesaplanmış, rastgele etkler varsayımı kullanıldığında da yne aynı yöntemde ortaya çıkan sonuç özet odds oranı=1,286 olup %95 güvenle (0,752 2,199) bulunmuştur. Bu sonuçlara göre özet odds oranının 1 çermemesnden dolayı bulunan sonuçlar statstksel olarak önemldr (p<0.05). Çalışmalar Peto yöntemne göre brleştrldğnde se, özet odds oranı=1,147 olarak %95 güvenle (1,075 1,223) bulunduğunu söylemek mümkündür. Bu sonuca göre özet odds oranının 1 çermemesnden dolayı statstksel açıdan öneml olduğu söylenr (p<0.05). Bu çalışmalardak çalışmaların sonuçları brbrn destekler ntelkte olup bulunan sonuçlar brleştrldğnde ortaya çıkan özet odds oranı statstksel açıdan öneml olarak bulunduğundan dolayı yılları arasında Kahramanmaraş ve lçelernde yetştrlen büyük baş ve küçük baş hayvanlarda görülen Eknokok ve Dstomatoss hastalıkları arasında görülme sıklığı bakımından görülen fark statstksel olarak öneml bulunmuştur (p<0.05). Sonuç olarak, Tarımsal alandan seçlen farklı uygulama örnekler üzernde yapılan meta analz çalışmalarında, Capoeta Capoeta balıklarına at verler dışında dğer tüm çalışmaların sonuçları statstksel olarak öneml bulunmuştur. Bunun anlamı ncelenen faktörün ncelenen özellk üzerne etks önemldr demektr. Örneğn, buğday ve arpa verlernde yağışın etksnn ncelenen özellk olan verm üzerne öneml etkde bulunduğu düşünülür. Dğer uygulamalarda da benzer yorum geçerldr. Meta Analz, farklı yer ve zamanlarda farklı araştırıcılar tarafından aynı konuda yapılmış araştırmaları brleştrr ve daha güçlü, daha güvenlr sonuçlar edlmesn sağlar. Aynı konuda uygulanan değşk çalışmaların heps aynı sonucu vermemş olablr, bu da o konuda kesn karar verlmesn güçleştrr ve belrszlk yaratır. Meta analz le genel br sonuca ulaşmak olasıdır. Günümüzde artık tüm blgler nternet ortamına rahatlıkla aktarılabldğnden meta analz araştırıcılar çn hem çok daha kolay hem de çok daha ucuz malyetldr. Bu nedenle Tarımsal konularda var olan çok sayıdak araştırmaların yenden 105

122 SONUÇ ve ÖNERĐLER brlkte değerlendrlmes olanakları Meta Analz le kullanılarak var olan bu büyük potansyel ortaya çıkarılablr. Tarımsal araştırmaların toplandığı ve araştırıcılara erşm kolaylığı ve rahatlığı sağlayacak olan tarımsal ver tabanlarının oluşturulması tarımsal alanda da meta analzn yaygın ve kolaylıkla kullanılmasını sağlayacaktır. Bu çalışmada, yapılan kapsamlı taramalarda Meta Analzn Tarım sektöründe kullanımı le lgl yerl ve yabancı hç örneğne rastlanmamıştır. Bu durum en azından Meta Analzn henüz Tarım da kullanımının yok denecek kadar az olduğunun br gösterges sayılablr. Bu çalışma le Tıp, Sosyal Blmler, Ekonom ve Pskoloj gb blm dallarında yoğun olarak kullanılan Meta Analz yöntem, Tarımdak araştırıcılara aktarılmaya çalışılmıştır. Çalışmada yalnızca Mantel Haenszel ve Peto yöntemler ncelenmş olup, bundan sonrak çalışmaların dğer yöntemlern üzernde yoğunlaştırılması, bunlarında Tarımsal konular üzernde çalışan araştırmacıların kullanımına sunulması yararlı olacaktır. Özellkle olasılık değerlernn brleştrlmes, korelasyon katsayılarının brleştrlmes şeklndek meta analz çalışmalarının tarım alanına uyarlanması, çalışmalar arası heterojenlğn gderlmes çn alt grup analzlernn yapılarak moderatör değşkenlern ncelenmes, çalışmaları homojen hale getrmek çn kullanılan yöntemlerden olan meta regresyon konusunun ncelenmes, duyarlılık analz gb bazı meta analtk faktörlern ncelenmes ve Tarımsal örneklerde de bu yöntemlern tanıtımının yapılması bu konularda çalışmak steyen araştırıcılara ışık tutacaktır. Bu çalışmada heterojenlğ oluşturablecek meta analtk faktörler olmadığından meta analtk yaklaşımlar ncelenmemş olup sadece Tarımsal ver setlernde de meta analz yöntemlernn kullanılableceğnn gösterlmes ve tanımlayıcı br meta analz amaçlanmıştır. Araştırıcılar, Tarım alanında tanımlayıcı br meta analz yapmak styorlarsa ve araştırdıkları konuya göre lteratür taramalarında önceden belrledkler krterlere uygun olarak yapılmış olan gerçek çalışmalara ulaşablyorsa, çalışma sonuçlarını bu çalışmada kullanılan meta analz yöntemlernden Mantel Haenszel ve Peto yöntemne göre brleştreblr ve ortaya çıkan sonuçları olası tüm durumları le brlkte değerlendreblr. Yan çalışmalar arası farklılığa neden olan / olablecek tüm faktörler ayrıntılarıyla brlkte verleblr. Bu çalışmada olduğu gb meta analz çn kullanılacak olan tüm çalışmalara at verler br ver tabanına aktarılablr. Böylelkle araştırıcılar, dosya krllğnden kaçınmış olup blg kaybına neden olmadan stedkler zaman analzde kullanılan verlere rahatlıkla erşleblme mkanına sahp olurlar. 106

123 KAYNAKLAR 5. KAYNAKLAR ABDOLMALEK Y, H. M., FARAONE, S. V., GLATT, J.S., TSUANG, M.T., Meta Analys of assocaton between the T102C polymorphsm of the 5HT2a Receptor gene and schzophrena, Schzophrena Research, (67): 53-62p. AKÇĐL TEMEL, M. ve KARAAĞAOĞLU, E., Meta-analznde statstksel yöntemler. Hacettepe Tıp Dergs, 32(4): AKÇĐL, M., Ortalamalar Arası Etk Genşlklernn Meta-Analz. Hacettepe Ünverstes, Sağlık Blmler Ensttüsü, Ankara, (Byostatstk Blm Uzmanlığı Tez). AKGÖZ, S., ERCAN,Đ., KAN, Đ., Meta analz,uludağ Ünverstes Tıp Fakültes 30(2): s. ANKEM, K., Approaches to meta- analyss : A gude for LIS researchers, Lbrary and Informaton Scence Program, Wayne State Unversty, 106 Kresge Lbrary, Detrot, MI 48202, 1-13s. ATHANASIOU, T., AZIZ, O., SKAPINAKIS, P., PERUNOVIC, B., HART, J., CROSSMAN, M. C., GORGOULIS, V., GLENVILLE, B., CASULA, R., Leg Wound Infecton After Coronary Artery Bypass Graftng : A meta - analyss Comparng Mnmally nvasve versus conventonal ven harvestng, The Socety of Thoracc Surgeons, (76): p. BALK, E., Meta- analyss suggests that non-lpd serum marker effects cannot be used to dfferentate between statns, Evdence based Cardovascular Medcne, (139):670-82s. BARON, M.M., A meta- analytcal approach to neurobehavoural effects of occupatonal toluene exposure, Envromental Toxıcology and Pharmacology, (19): s. BEKĐROĞLU, N., Meta Analz Yöntemnn Tıp Teknolojsndek Önem ve Br Uygulaması, Araştırma Sempozyumu 97 Bldrler, Ankara. BOHLIUS, J., LANGENSIEPEN, S., GUIDO, S., SCHWARZER, G., SEIDENFELD, J., PIPER, M., BENNETT, C., ENGERT, A., Recombnant Human Erythropoetn and Overall Survval n Cancer Patents: Results of a Comprehensve Meta Analyss, Journal of the Natonal Cancer Insttute, Academc Research Lbrary, (97): 7, 489p. CANNER, P.L., Asprn n Coronary Heart Dsease Comparson of Sx Clncal Trals, Journal of Medcne Scence, 19: p. CHAITOW, L., COMEAUX, Z., DOMMERHOLT, J., ERNST, E., GIBBONS, P.,HANNON, J., LEWIS, D., LIEBENSON, C.,2004. Effcacy of manpulaton n low back pan treatment : The valdty of meta- analyss conclusons, Journal of Bodywork and Movement Therapes, (8): 25-31s. CORRAO, G., BAGNARDĐ V., ZAMBON, A., VECCHIA, C.L., A Metaanalyss of alcohol consumpton and rsk of 15 dseases, YPMED-01375, 7: 4C. CREMONINI, F., GABRIELLI, M., GASBARRINI, G., POLA, P., GASBARRINI, A., The Relatonshp between chronc H.pylor nfecton, CagA seropostvty and stoke: meta analyss, Scence Drect, Atheroscleross. ÇAĞATAY, P., Meta Analz ve Sağlık Blmlerne Uygulaması. Đstanbul Ünverstes, Sağlık Blmler Ensttüsü, Đstanbul (Yüksek lsans tez). DALBY, M., BOUZAMONDO, A., LECHAT, P., MONTALESCOT, G., Metaanalyss suggests transfer to an angoplasty centre s superor to mmedate thrombolyss 107

124 KAYNAKLAR n acute myocardal nfarcton, Evdence based Cardovascular Medcne, 108: ELLIS, E.,S., SPEROFF, T., DITTUS, R.S., BROWN, A., PICHERT, ELASY, T.A., Dabetes patent educaton : a meta - analyss and meta-regresson, Patent Educaton and Counselng 52, p. FEDSON, D.S., CHARLES, L., Precse answers to the wrong queston: prospectve clncal trals and the meta- analyses of pneumococcal vaccne n eldery and hgh-rsk adults, Vaccne, (22): p. GEORGE, A.K, KRISTI, S. K., ZUNG, V.T., Walkng, lpds and lpoprotens: a meta analyss of randomzed controlled trals, Preventve Medcne, (38): HEDGES, L.V, OLKIN,I., Statstcal Methods for Meta Analyss, Academc Pres, 361 p. HUNTER, J. E., SCHMIDT, F. L., Methods of Meta- Analyss Correctng Error And Bas n Research Fndng, The Publshers of Proffessonal Socal Scence Newbury Park, London. JENICEK, M., Meta Analyss n Medcne: where we are and, where we want to go, J-Cln-Epdemology, 42: 35-44p. KANG, C.C, MARRA, M.C, PARDEY, P.G., ALTSON, J.M., WYATT, T.J., A Meta analyss of rates of return to agrcultural, R&D, 148p. KELLEY, G.A., KELLEY, K.S., ED, M., TRAN, Z.V., Walkng, lpds, and lpoprotens: a meta analyss of randomzed controlled trals, YPMED-01390, 11: 4C. KOJIMA, K. INAMOTO K., NAGAMATSU, K., HARA, A., NAKATA, K.MORITA, I., NAKAGAKI, H., NAKAMURA, H., Success rate of endodontc treatment of teeth wth vtal and nonvtal pulps : A meta analyss, Oral Surg Oral Med Oral Pathol Oral Radol Endod, (97): 95 99p. KRISTAN, A., L ABBE, M. SC., ALLAN, S., DETSKY, M. D., PH. D., KEITH, O ROURKE, M. B. A., Meta-Analyss n Clncal Research, Toronto, Ontaro, Canada. KÜÇÜKÖNDER, H., EFE, E., ŞAHĐN, M., ÜÇKARDEŞ, F., Meta Analzde Modeller ve Yöntemler, 4.GAP Kongres, Şanlıurfa. L ABBE, K. DETSKY, A., O ROURKE, K., Meta Analyss n Clncal Research, Annals of Internal Medcne, 107: p. LEVI,I., GROTTO, I., YERUSHALMI, R., BEN-BASSAT, I., SHPILBERG, O., Meta- analyss of aoutologous bone marrow transplantaton versus chemotherapy n Adult patents wth acute myelod leukema n frst remsson, Leukema Research.. LEVIN H.M., McEWAN, P.C., Meta Analyss, Decson Analyss: Methods and Applcatons,, SAGE Publcatons Inc., USA, 328p. LIPSEY, W.M., WILSON, B.D., Practcal Meta Analyss, SAGE Publcatons Inc. USA, 264p. LOWE, G.D.O., DANESH, J., LEWINGTON, S., WALKER, M., LENNON, L., THOMSON, A., RUMLEY, A., WHINCUP, P.H., Tssue plasmnogen actvator antgen and coronary heart dsease : Prospectve study and meta-analyss, European Heart Journal, 1-8s. MOSTELLER, F., COLDITZ, G. A., Understandng Research Synthess ( Meta Analyss), Annu-Rev-Publc-Health, 17: MULLEN, B., Advanced Basc Meta Analyss, Lawrence Erlbaum Assocates Publcatons, 170p. PATERSON, B.L., CANOM, C., THORNE, E.S, JILLINGS, C.R., Meta Study of Qualtatve Health Research, SAGE Publcatons Inc., USA, 176p. 108

125 KAYNAKLAR PETITTI, D. B., Meta- Analyss, Decson Analyss And Cost- Effectveness Analyss, Methods for Quanttatve Synthess n Medcne, Oxford Unversty Press. ROBERTS, J.C., STANLEY, T.D., Meta Regresson Analyss, Blackwell Publcatons, 242p. STANGL, K.D., BERRY, D.A., Meta Analyss n Medcne and Health Polcy, Marcel Dekker Publcatons, 414p. SUTTON, A. J., ABRAMS, K. R., JONES,D. R., SHELDON, T. A., SONG, F., Methods For Meta-Analyss n Medcal Research. ŞAHĐN MUTLU, F., ÇOLAK, E., ÖZDAMAR, K., Meta Regresyon Analz ve Tıpta br Uygulama, 7. Byostatstk Kongres, Mersn. ŞAHĐN, F., Meta analznn Tıp ta Kullanımı ve br Uygulama. Osmangaz Ünverstes, Sağlık Blmler Ensttüsü, Eskşehr (Doktora Tez). TARIM, K., Kubaşık öğrenme yöntemnn matematk öğretmndek etknlğ ve kubaşık öğrenme yöntemne lşkn br meta analz çalışması, Çukurova Ünverstes, Fen Blmler Ensttüsü, Adana (Doktora Tez). TURAN, E., Klnk Çalışmalara Uygun Đstatstksel Teknklern Uyum ve Kıyaslamaları Üzerne Br Çalışma, Akdenz Ünverstes, Sağlık Blmler Ensttüsü, Antalya (Yüksek lsans tez). WHITEHEAD, A., Meta Analyss of Controlled Clncal Trals, John Wley and Sons Publcatons, 352p. WILSON, D. B., Practcal Meta-Analyss, Amercan Evaluaton Assocaton, Orlondo, Florda. WINFRED, ARTHUR, J., WINSTON, BENNETT, J., HUFFCUTT, I.A., Conductng Meta Analyss Usng SAS, Lawrence Erlbaum Assocates Publcatons, 188p. WOLF, M.F., Meta Analyss: Quanttatve Methods for Research Synthess, SAGE Publcatons Inc., USA, 72p. YILDIZ, A., PAULER, D.K., SACHS, G.S., Rates of study completon wth sngle versus splt daly dosng of antdepressants: a meta- analyss, Journal of Affectve Dsorders, (78): p. YILDIZ, N., Verlern değerlendrlmesnde meta analz, Marmara Ünverstes, Fen Blmler Ensttüsü, Đstanbul (Yüksek Lsans Tez). YOLSAL, N., MALAT, G., DĐŞÇĐ, R., ÖRKÜN, R.,KILIÇASLAN,Z.,1998.Türkye de Tüberküloz Đlaçlarına Drenç Sorununun ve yılları çn karşılaştırılması: Meta Analz, Klnk Dergs, (11):1, 6-9s. 109

126 ÖZGEÇMĐŞ ÖZGEÇMĐŞ 1980 yılında Kahramanmaraş ta doğdum. Đlk öğretmm Fath Đlköğretm de,orta öğretmm Kahramanmaraş Đlk Öğretm okulunda tamamladıktan sonra 1998 yılında Kahramanmaraş Yabancı Dl Ağırlıklı Lse den mezun oldum yılında Selçuk Ünverstes Fen Fakültes Đstatstk bölümünden mezun oldum. Aynı yıl Kahramanmaraş Sütçü Đmam Ünverstes Fen Blmler Ensttüsü Zootekn Anablm dalında master a başladım. 110