Comparison of Confidence Intervals for the Difference of Two Proportions: A Simulation Study

Amaç: Bu çalışmanın amacı, klinik araştırmaların değerlendirilmesinde kullanılan 2 oran arasındaki fark için literatürde mevcut 15 farklı yöntemin %95 güvenirlikle güven aralıklarını hesaplayarak karşılaştırmaktır. Gereç ve Yöntemler: Literatürde, 2 oran arasındaki farkın güven aralığının belirlenmesi amacıyla çok sayıda önerilmiş yöntem söz konusudur. Dolayısıyla hangi durumda hangi yöntemin kullanılacağının belirlenmesi gerekmektedir. Çalışmada, Python-random kütüphanesi kullanılarak 10 ≤ n ≤ 1000 aralığında yer alan 35 farklı n değeri için veri türetilmiştir. Verilerin türetilmesinde önce a, b, c ve d ile gösterilen gözelerden hangisine değer atanacağı, sonra da ilgili gözeye atanacak değer belirlenmiştir. n=10 için 286, n=15 için 815 ve n≥20 için 1.000'er farklı veri seti çalışmada kullanılmıştır. Bulgular: Güven aralığının büyüklüğü bakımından yöntemler sıralanacak olursa en dar aralıktan en geniş aralığa doğru sıralama; Agresti-Caffo ≤ Wald = Basit Asimptotik ≤ Beal-Haldane ≤ Anbar ≤ Beal-Jeffreys-Perks ≤ Newcombe Hibrid Skor ≤ Brown-Li ≤ Mee ≤ Uyarlanmış Yule ≤ Miettinen-Nurminen ≤ Süreklilik Düzeltmeli Wald = Süreklilik Düzeltmeli Basit Asimptotik ≤ Yule ≤ Hauck-Anderson şeklindedir. Beal-Haldane yöntemine göre oranlar arası farkların %98,8'i, Beal-Jeffreys-Perks yöntemine göre %99,6'sı, diğer yöntemlerde ise oranlar arası farkların tamamı alt ve üst sınırlar arasında kalmaktadır. Tüm yöntemler için örnek büyüklüğü arttıkça güven aralıklarının daraldığı belirlenmiştir. Güven aralığının simetrikliği bakımından yöntemlere bakıldığında, hemen tüm yöntemlerden elde edilen güven aralıklarının simetrik olduğu ve bunun tüm örneklem büyüklükleri için geçerli olduğu söylenebilir. Sonuç: Güven aralıkları, klinik araştırma sonuçlarının yorumlanmasında son derece önemlidir. Çalışmadan elde edilen sonuçlar dikkate alındığında, n≤30 için Agresti-Caffo yönteminin, 30 ≤ n ≤ 90 için Anbar ya da Wald yönteminin, n≥95 için ise Anbar yönteminin en dar güven aralıklarına sahip olduğu belirlenmiştir.