biyoistatistik 1: biyoistatistiğ...

Biyoistatistik (Ders 1: Biyoistatistiğe Giriş)

Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ 1

www.sakarya.edu.tr

BİYOİSTATİSTİĞE GİRİŞ

Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ

Sakarya Üniversitesi Tıp Fakültesi

Biyoistatistik Anabilim Dalı

[email protected]

“Dahi odur ki, bugün herkes tarafından genel kabul gören doğruları söylediği zamanlar herkes onlara deli saçması der.”

Mustafa Kemal Atatürk1926

Nutuk (1927)Geometri (isimsiz yayımlandı) (1937)TakımınMuharebe Talimi (Çeviri – 1908)Tâbiye ve Tatbikat Seyahati (1911)Tâbiye Meselesinin Halli ve Emirlerin SuretiTahririne Dair NesayihZabit ve Kumandan ile Hasbihal (1918)Cumalı Ordugâhı – Süvari: Bölük, Alay, LivaTalim ve Manevraları (1909)Bölüğün Muharebe Talimi (Çeviri – 1912)Vatandaş İçin Medeni Bilgiler (Afet İnan adıylayayımlandı) (1930)Günlükleri

Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 3 / 69



Dersin Amacı

Bu derste, temel istatistiksel kavramlar ve yöntemler, sağlık alanına özel örnek ve uygulamalarla öğrenciye kavratılmaya çalışılır.

Dersin islenişi öğrenci merkezli bir yaklaşımla yapılır. Tüm öğrenciler bir hafta öncesinden verilen konuya çalışmış olarak hazırlıklı gelir.



Dersin Hedefleri Öğrencilere, temel istatistiksel sorunları kendi basına

çözebilme, yorumlayabilme ve kendi alanındaki literatürde yer alan istatistiksel çözümlemeleri kavrayıp eleştirel olarak yorumlayabilme becerisi kazandırılmaya çalışılır.

Slayt 5 / 69

DERS İÇERİĞİ Biyoistatistiğe Giriş ve Temel Kavramlar Veri Toplama, Verilerin Sınıflandırılması Tanımlayıcı İstatistikler Tablo ve Grafik Düzenleme Olasılık ve Kuramsal Dağılışlar Örnekleme Yöntemleri İstatistiksel Hipotez Testleri




GEREKSİNİMLER

• DERS KİTABI /KİTAPLARI

• NOT TUTMA AYGITI

• HESAP MAKİNASI

• BİLGİSAYAR/PAKET PROGRAM (IBM SPSS, MS Office)


1. ÖZDAMAR, K.(2013): SPSS ile Biyoistatistik, Nisan Kitabevi2. ÖZDAMAR, K.(2013) : Paket Programlar İle İstatistiksel Veri

Analizi Cilt 1 Nisan Kitabevi3. SÜMBÜLOĞLU, K., SÜMBÜLOĞLU, V.: Biyoistatistik, Hacettepe

Üniv., Hatiboğlu Yayıncılık4. Reha Alpar, Uygulamalı İstatistik, Detay Yayıncılık, Ankara,

2012.5. Yusuf Çelik, NASIL? Biyoistatistik, Bilimsel Araştırma, SPSS, I.

Baskı Eylül 2011


KİTAPLAR (Türkçe)

Slayt 8 / 69

1. ARMITAGE, P. Statistical Methods in Medical Research, Blackwell Pub.2. Altman, D.G. Practical Statistics for Medical Researce. 2. bs., Chapman

and Hall, London, 1992 3. BLANT, M. An Introduction to Medical Statistics, Oxford Press.4. DELAUNOIS, A. L. Biostatistics in Pharmacology Vol. I-II: , Pergamon

Press.5. EVERITT, B.S., PICKLES,A. Statistical Aspects of The Design and Analysis

of Clinical Trials, 2004.6. GELLER, N.L. Advances in Clinical Trial Biostatistics, 2004.7. GOLDSTEIN, A. Biostatistics, Macmillan Co.8. Matthews, D.E., Farewell, V.T. Using and Understanding Medical

Statistics, Karger AG.9. NEWMAN, S.C., Biostatistical Methods in Epidemiology, 2001.10. SOKAL, R, R., ROHLF F. J. Introduction to Biostatistics, Freemann

Comp.11. Zar, J.H. Biostatistical Analysis, Prentice Hall Inc., New York. 1974


KİTAPLAR (İngilizce)

Slayt 9 / 69



ARAŞTIRMA,

İNSANLIĞIN GELECEĞİNİ OLUŞTURMAK İÇİN,

BELİRLİ BİR PLAN VE PROGRAMA GÖRE

GEÇMİŞİN BİLGİLERİYLE GÜNÜN BİLGİLERİNİ YOĞURARAK

BİLİMSEL BİLGİ ÜRETME ÇALIŞMASIDIR.

A. J. KNOWELDEN, 1948



Tıbbi araştırmalar beş temel aşamada gerçekleşir:

1. Planlama ve Projelendirme2. Veri Toplama ve Özetleme3. Veri analizi 4. Yorumlama5. Raporlama ve Yayın

Beş aşamanın hepsinde biyoistatistikyöntemlerden yararlanılmalıdır.

Slayt 11 / 69


« Bilim, Bilimsel Bilgi Üretimi ile Başlar, Gelişir.Bilimsel Bilgi Araştırma ile Üretilir.

Araştırma ve Biyoistatistik Ayrılmaz Bir Bütündür.Araştırmacı, Biyoistatistik Yöntemlere Daha İşin

Başında Başvurmalıdır, Sonunda Değil…! »

Bradford Hill, 1937

Slayt 12 / 69




“Klinik araştırmaların geçerliği ve güvenirliğini artırmak için araştırmanın tüm aşamalarında biyoistatistik yöntemlerden yararlanmak gerekir.”

CONSORT GROUP, 2001(Consolidated Standards of Reporting Trials Group)

Slayt 13 / 69

İSTATİSTİK

Herhangi bir konu hakkında;Bilgi toplamak,Toplanan bilgileri düzenlemek,Çözümlemek ve Yorumlamak

için gerekli yöntemler topluluğudur.


BİYOİSTATİSTİK

Tıp, Biyoloji ve diğer sağlık bilimlerinde;Araştırma düzeninin oluşturulması,Verilerin elde edilmesi ve Değerlendirilmesi İle uğraşan bilim dalıdır.





İstatistik ve Biyoistatistikİstatistik, Latincede durum anlamına gelen Status sözcüğünden türemiştir. (İtalyanca’da Devlet anlamına gelen Stato, Yunanca’da gözlem anlamına gelen Statizeinsözcüklerinden türediği de ileri sürülüyor.)

İstatistik, sayısal bilgilerin bilimi, Biyoistatistik ise Tıbbi sayısal bilgilerin bilimidir.

17.yy’da John GRAUNT (1620-1674) ölüm istatistiklerinitopladı ve toplumda bireylerin yaşam olasılıklarınıhesapladı. Biyoistatistik’in bilimsel temelleri atıldı .

1748’de ACHENWALL ilk olarak İstatistik sözcüğünükullandı.

Slayt 16 / 69

Bernoilli, Gompertz, Makeham gibi bilim adamları ölümlerin matematiksel dağılımlarını incelediler. 19. yy.da W. FAHR İngiltere’de Sağlık İstatistik Bürosunukurdu.

Sağlık İstatistiklerinin gelişimi ile 1925 yılından sonraklinik ve saha araştırmaları; biyolojik, farmakolojikve toksikolojik denemeler de gelişti. Klinik denemeler yaygınlık kazandı. Böylece yeni ve etkin ilaç denemeleri ile tıpta çok önemli gelişmeler oldu.

Temel biyoistatistik, Analitik biyoistatistik, Klinik biyoistatistik ayrımlarına yer verildi.


İstatistik ve Biyoistatistik

Slayt 17 / 69


Ülkemizde Biyoistatistik

• Ülkemizde 14. yy da çeşitli konularda sayımlaryapılmıştır. İlk gerçek anlamda nüfus sayımı 1844yılında yapılmıştır. 1890 yılında “İstatistik İdarelerineAit Nizamname” çıkartılmıştır.

• Cumhuriyet döneminde 1933 yılında İstatistik UmumMüdürlüğü kurulmuştur.

• Üniversitelerde 1930’lu yıllarda istatistik dersiverilmeye başladı.

• Tıp Fakültelerinde istatistik - tıbbi istatistik öğretimi1950’li yıllarda başladı.

• 1983 yılından sonra Biyoistatistik adı ile tıp bilimdalları arasında yerini aldı.

Slayt 18 / 69



UYGULAMA ALANLARI

1. HİZMET PLANLAMASINDA

2. TANI VE TEDAVİ İŞLEMLERİNDE

3. KORUYUCU HİZMETLERDE

4. TOPLUMSAL DEĞİŞİMLERİN İNCELENMESİNDE


UYGULAMA ALANLARI

5. HİZMET GÖSTERGESİ OLARAK

6. BİLİMSEL ÇALIŞMALARDA

7. BİYOLOJİK, MORFOLOJİK, FİZYOLOJİK ÖZELLİKLERİN TANIMLANMASINDA


Tanımlayıcı İstatistik

(Descriptive Statistics)

Analitik İstatistik

(Inferential Statistics)


İSTATİSTİK

Slayt 21 / 69



TANIMLAYICI İSTATİSTİK ( DESCRIPTIVE )

2. SINIFLANDIRILMASI

2. TABLO VE GRAFİKLER

VERİLERİN :

1. ÖZETLENMESİ


ANALİTİK İSTATİSTİK ( INFERENTIAL )

1. KESTİRİMLERDE BULUNMAK

2. KARŞILAŞTIRMALAR YAPMAK

EVREN HAKKINDA :

3. KARARLARA VARMAK


BİYOİSTATİSTİKTE TEMEL KAVRAMLAR



Birim (Case):

• İnceleme ve araştırmaya konu olan özellikleri taşıyanve bu özelliğin değerlerini (VERİ) elde ettiğimiztoplumun en küçük ögesine, parçasına birim adıverilir.

• Deneysel çalışmalarda birimlere denek adı da verilmektedir.• Denek kişi ise birim=birey’dir.• Birim, canlıdır (birey, kişi, deney hayvanı, cell).• Birim, cansızdır (obje, madde, kurum ya da kuruluş).• Birim, gözlenebilen bir oluşum/belirti setidir (doğum,

hastalık, ölüm).


Olay, Oluşum (Fenomen):Toplumda birimlerde ortaya çıkan ve üzerindeçalışmalar yapmak gereği duyulan oluşumlara Olay adıverilir.(Doğum, Ölüm, Hastalık, Kan basıncı, Boy, Ağırlık vb.)


İstatistiksel Olay:Araştırmaya, incelemeye konu teşkil edengözlenebilen, deneysel olarak varlığı kanıtlanabilenve sayılarak, ölçülerek ya da tartılarak sayısalbiçimde ifade edilebilen olaya, istatistiksel olay adıverilir.

Slayt 26 / 69

Toplum (Kitle, Populasyon, Anakütle, Evren)

İstatistiksel olayın gözlendiği, gözlenebildiği birimlertopluluğuna Toplum (Populasyon) adı verilir.


Hedef Toplum

Özellikleri üzerinde araştırma yapılacak topluma hedef toplum denir.

Slayt 27 / 69



Örneklem (Sample): Bir toplumdan, toplumu temsil edecek nitelik ve sayıda seçilen, araştırılan özellikleri taşıyan ve gözleme alınan alt gruba denir. n simgesi ile gösterilir

Örnekleme (Sampling)

Toplumdan örnek seçmek amacıyla geliştirilen çeşitliyöntemler vardır. Uygun yöntemlerle toplumdanörneklem seçme işlemine “örnekleme” denir.

Örnek (Sample)

Örnekleme seçilmiş birim



Biyolojik Değişkenlik:

• Toplumdaki birimlerin doğasından gelen, değişkenlerdeortaya çıkan açık nedeni bilinmeyen (genetik faktör? Doğal etki? Fizyolojik faktör, vb.) farklılaşmayabiyolojik değişkenlik adı verilir.

• Birimlerin; biyolojik, fizyolojik, morfolojiközelliklerinde belirli değerler arasında olmak üzererasgele farklılıklar gözlenir.

• Rasgele değişkenliğin bir bölümü bilinen veaçıklanabilen nedenlere bağlıdır, bir bölümü de açıklanamayan nedenlere bağlıdır. Canlı birimler arasındakiaçıklanamayan bu farklılığa biyolojik değişkenlik denir.

Slayt 29 / 69

Değişken (Variable)

Birimlerin; ölçülen, tartılan, sayılan ve birimden birimedeğişik değerler alabilen nitel (kalitatif) ve nicel(kantitatif) özellikleridir.

Değişkenler, özelliğin isimi ile yada kısaca X, Y, Z,..., gibiharflerle ya da X1, X2, X3,... Y1,Y2,Y3... gibiharf+rakam ile gösterilir.





Veri/Data: Birimlerden elde edilmiş ve kaydedilmiş bir ya da dahafazla değişkenin değerler setine veri denir. Veriler, incelenen değişkenlerin sayım, ölçüm ya da tartımsonucu elde edilen kayıtlanmış sayısal bilgileridir.

Veri Dizisi/Veri seti/Veri matrisi :Verilerin sayısal değerlerini topluca gösteren sunumbiçimine/ gösterimine verilen addır.

Slayt 31 / 69


VERİ VE BİLGİVeri:

Birimlerin özelliklerine ilişkin toplanmış kayıtlıdeğerlerdir.

(Ham bilgi)

Bilgi:

Bilimsel yöntemler aracılığı ile işlenmiş denetlenmiş, birimlerin ortak davranışlarına ilişkin nitel ya da nicelparametrik değerler/cümleler haline dönüştürülmüşsonuçlardır.

(İşlenmiş bilgi)

Slayt 32 / 69

Belirli değerler seti içindehertürlü değeri (tamsayı,ondalıklı ya da kesirli)alabilen değişken vedeğerleridir.

Örneğin, yaş, ağırlık, boygibi.

Bireylerin sahip olduğu belli özelliklerin sınıflara ayrılarak belirtildiği değişkenlerdir.

Örneğin, cinsiyet, medeni durum, başarılı-başarısız gibi.

Niceliksel (Quantitative)Niteliksel (Qualitative)

Değişken/Veri Türleri





DEĞİŞKENLER VE VERİ TİPLERİ (VARIABLES AND DATA TYPES)

1. NİTELİKSEL (Kategorik)

1. İsimsel (Nominal)

2. Sıralı (Ordinal)

3. Uzman Tanımlı Skor/Puan (Expert Specific Score Data)

2. NİCELİKSEL (Numeric)

1. Ölçek Tanımlı Skor/Puan (Scale Specific Score Data)

2. Aralıklı (Interval)

3. Orantılı (Proportional/Ratio Scale)

3. GÖRÜNTÜ/İMGE (Oluşum, Lezyon, Resim, Ürün, Tasarım, Model Data)

4. DÖNÜŞTÜRÜLMÜŞ VERİ (Transformed Data)

1. Nitel Veri (Kategorik, String)1.1‐İsimsel (Nominal) Veri

Cins (E,K), Med_Drm (Bekar, Evli, Eşi ölmüş, Boşanmış)

1.1.1‐İkili (Binary) Veri

(Kadın=0, Erkek=1; Sağlam=0, Hasta=1; Kontrol grubu=0, Deneygrubu=1)

1.1.2‐Çok seçenekli (Multinomial) Veri

Egt_Drm (Yok=0, İlk=1, Orta=2, Lise=3, Y.Okul=4, Fakülte=5)

1.2‐Sıralı (Ordinal) Veri

(Zayıf, Normal, Şişman, Obez), (Kötü, Orta, İyi, Pekiyi) (Hiç, Az, Orta,Çok, Çokfazla)

1.3‐Uzman Tanımlı Skor Veri (Uzmanlarca tanımlanmış ve genel kabulgörmüş Yaklaşık Aralıklı/(Near Interval) Veri)

(Apgar Skoru, Hastalık şiddeti skorlaması, Yanık derecesi, Ekimoz/Darpşiddeti)

ÖLÇEKLERİNE GÖRE VERİ TİPLERİ‐1


I- Nitel Değişken ve Nitel Veri (Categorical, StringVariable and Data):

Birimlerin nitelik belirten özelliklerine Nitel değişken vebu değişkenlere ilişkin veriler ise Nitel veri olarakisimlendirilir.

Nitel veriler, verilerin elde ediliş biçimine (ölçeklerinegöre) üç alt gruba ayrılır. Bunlar; İsimsel veri (Nominaldata), Sıralı veri (Ordinal data) ve Yaklaşık aralıklı veri(Near Interval data) olarak adlandırılır.




1- İsimsel (Nominal) Değişken/İsimsel Veri: Birimlerin isimle belirtilen değerler aldığı değişkenler ve bu değişkenlerin verilerine verilen isimdir. Burada isimsel seçenekler arasında bir ardışıklık (hiyerarşi, sıralama) sözkonusu değildir. Örneğin; Cinsiyet, Kadın ve Erkek olarak iki (Binary) değer alır. İsimsel veriler içerdikleri seçenek sayılarına göre İkili (Binary, Dichotomous) ve Çok seçenekli (Multinomial, Polytomous) olarak da ifade edilirler. Örneğin; Medeni durum, bekar, evli, eşi ölmüş ve boşanmış olarak çok seçenekli değerler alır. Bu nedenle medeni durum verileri çok seçenekli bir veri türüdür.


2- Sıralı (Ordinal) Değişken/Sıralı Veri:Gözlem seçenekleri arasında ardışıklık (hiyerarşi, sıralama) bulunan değerler alabilen değişkenler ve bu değişkenlerin verilerine verilen isimdir. Sıralı verilerde seçenekler arasında bir büyüklük sıralaması vardır. Örneğin; birimin vücut kitlesi (body mass), Zayıf, Normal, Şişman, Obezolarak ardışık bir nitelemeye göre değerlendirilir. Bir oluşumun nitel değerlendirilmesinde yararlanılan seçenekler Kötü, Orta, İyi, Pekiyi gibi bir ardıl yapı içeriyorsa bu değişken sıralı değişken ve veriler sıralı verilerdir.


3- Uzman Tanımlı / Yaklaşık Aralıklı (Near Interval) Değişken / Veri: Konu Uzmanları tarafından belirlenmiş ve genel kabul görmüş puanlama sistemine göre değerleri saptanan değişkenler ve elde edilen verilerdir. Örneğin hastalık şiddeti, ağrı şiddeti gibi ölçülüp tartılamayan özellikler uzmanlarca geliştirilen ve “Hastalık Şiddeti Skorlaması” ya da “Ağrı Şiddeti Skorlaması” gibi isimlendirilen yöntemlerle değerlendirilirler.




2. Nicel Veri (Sayısal, Numeric)2.1‐Ölçek Tanımlı Skor Veri (Skorlama ölçekleri (Likert, Thurstone, Osgood,

Goodman) ile belirlenen Skor veriler)

Sağlık Durum Ölçekleri, Beğeni Ölçekleri, Kişilik Ölçekleri, BPRS, SF36,Duygu‐Durum Ölçeği, Memnuniyet Ölçeği vb.

2.2‐Aralıklı Veri (Interval) (Sınıf/Grup sınırlarına göre elde edilmiş veri)

Yaş Grupları (0‐4, 5‐9, 10‐14, 15‐24, 25‐44, 45‐64, 65+)

2.3‐Orantılı Veri (Ratio/Proportional scale) (Fiziksel araçlarla ölçülmüş,tartılmış veri)

Yaş (24, 56, 40, 38, 72 vb.

Boy (172, 165, 178, 194, 169 vb.)

Ağırlık (76.560, 62,750, 86.735, … vb.)

SKB, DKB, Hg, TotalKollest, HDL, LDL vb.


NOT: Kodlanmış (Nominal, Ordinal, Ölçek tanımlı, Aralıklı, Orantılı) Verilerin KOD değerleri sayısal ölçekli veri olarak kabul edilmez.


II- Nicel Değişken ve Nicel Veri (Sayısal, Numeric Variableand Numeric Data): Birimlerin nicelik belirten özelliklerine Nicel değişken ve bu değişkenlere ilişkin verilere ise Nicel veri denir. Örneğin; birimlerin Boy uzunluğu, Vücut ağırlığı, Yaşı, Sistolik Kan Basıncı, Diyastolik Kan Basıncı, Dakikada Nabız atımı sayısı gibi özellikleri nicel değişkendir.Nicel veriler, verilerin elde ediliş biçimine (ölçeklerine göre) üç alt gruba ayrılır. Bunlar; ölçek tanımlı skor veri, Aralıklı veri (Interval data), Orantılı veri (Ratioscale/proportional data)Orantılı veriler herhangi bir matematiksel işleme tabi tutulurlar ise bu şekilde elde edilen form ise Dönüştürülmüş orantılı veri (Transformed/ standardizeddata) olarak adlandırılır.


1- Ölçek Tanımlı Skor/Puan (Scale Specıfıc Score Data)

Doğrudan değerleri ölçüm, tartım ya da sayımla elde edilemeyen, eğilim, beğeni, tutum, davranış ve tepki fenomenlerinin sayısallaştırılması için kullanılan Likert, Thurstone, Goodman vb. ölçekler yardımı ile değerleri berlirlenen değişkenler ve verilere verilen isimdir.

Örneğin; hasta memnuniyeti, stres düzeyi, bilgi-tutum ve davranış düzeyleri.




2- Aralıklı (Interval) Değişken/Aralıklı Veri: Birimlerin önceden belirlenen değer aralıklarına göre değerler aldığı değişkenler ve bu değişkenlerin verilerine verilen isimdir. Burada değişkenin alabileceği değerler önceden belirlenen iki değer aralığına ya da kesikli bir değere göre belirlenirler. Bu aralıklar (sınıflar) belirlenirken her bir sınıfın alt ve üst sınırları önceki ve sonraki sınıfların sınırları ile karışmazlar. Birimler aralıklı veriler bakımından sadece bir tek sınıfta yer alabilirler. Örneğin; Yaş değişkeni 0-4, 5-14, 15-24, 25-44, 45-64 ve 65 ve daha yukarı yaş gruplarına göre değerlendirilerek aralıklı ölçekle sayısallaştırılabilir.


3- Orantılı (Proportional/Ratio) Değişken / OrantılıVeri: Değerleri Ölçüm ve Tartım sonucu belirlenebilen değişkenler ve bu değişkenlerin verilerine verilen isimdir. Fizik araç ve gereçleri (uzunluk, hacim, ağırlık, yoğunluk, basınç, akım şiddeti, direnç vb. ölçen araçlar) ile değerleri belirlenebilen değişkenler ve elde edilen veriler Orantılı özelliktedirler. Örneğin; birimin vücut ağırlığı, boy uzunluğu, Sistolik kan basıncı, hemoglobin, kollestroldüzeyi, trigliserit, açlık kan şekeri vb. değişkenleri farklı ölçüm tekniklerine göre değerleri belirlenebilir. Orantılı veriler değişkenin doğrudan ölçülen değerleridir.


3. Dönüştürülmüş/Türetilmiş Veriler (Transformed, Calculated data) (Oran, Hız,Rank, z‐skoru, Kod vb.)1. ORAN (p=n(x1)/N(X))2. HIZ (p=(n(X)/N)*k) k=1000, 10000,1000003. Box‐Cox Transformasyonlu veriler (Y=1/X, Y=log(X) …)4. Sıklık Oranı (Prevalans): İzlenen Hedef toplumda (RAT) Belirli periyodda

gözlenen mevcut X olgu oranı (P(X1)=n(X1)*100/RAT5. Yeni Gözlenen Olgu Oranı (Insidans): Belirli periyodda izlenen hedef

toplumda yeni gözlenen X olgu oranı (D(X)=n(rX1)*100)/N)6. Sıralama (Rank) Puanları: Xmin‐Xmax değerlerinin sıraya dizerek her

değerin hangi sırada yer aldıklarını belirten değerlerdir. X=[3,6,9,12,16], R(X)=(1,2,3,4,5)

7. Kod Değerler (Kadın=0, Erkek=1; ≤İlkokul=1, Ortaokul=2, Lise veDengi=3, Meslek Y.Okulu=4, Y.Okul+Fakülte=5, Lisansüstü Egt.=6)

8. INDEX Veriler (IMKB, TUFE, UFE)






DÖNÜŞTÜRÜLMÜŞ VERİ1. STANDART PUAN

Z=(X‐ORT(X))/SIGMA, Z=A+Z*K

2. ORAN, ORANTI

P=A/B

3. HIZ

P=(X(A)/N)*K K=100, 1000, 100000

4. BOX‐COX TRANSFORMASYONU

1. LOG (X), LN(X)

2. X*=[(X)(Y)]/ORT(Y)3. X*=[(X)(Y)(Z)]/[ORT(Y)ORT(Z)]4. P*=ARCSIN(SQRT(P))

5. X*=1/X

6. X*=SQRT(X+1), X*=SQRT(X+0.5)

Dönüştürülmüş/ Hesaplanmış/ Kodlanmış/ Standartlaştırılmış Veriler (Transformed/ Calculated/ Coded/ Standardized data): Aralıklı ya da Orantılı ölçekli verilerin belirli matematiksel/ istatistiksel kurallara göre yapılan hesaplamalarla farklı bir biçime dönüştürülmesi ile elde edilen verilerdir. Genellikle bazı verilerin istatistiksel analiz yöntemlerine uygun duruma getirilmesi, karşılaştırmaların kolaylaştırılması gibi amaçlarla elde edilen verilerin bazı formüller kullanılarak farklı bir biçime dönüştürülür ve hesapla elde edilen bu değerler gerçek değerler yerine veri olarak kullanılır. Bu dönüştürülmüş veriler hesaplanma biçimlerine göre; oran, hız, prevalans, insidans, kod, z-skoru, ağırlık, rank, düzeltilmiş değer gibi isimlerle anılırlar.


Bağımsız (Açıklayıcı)Değişken (X):Değeri bağımsız olarak oluşan, başka değişkenlerindeğişimi üzerinde etkide bulunan (faktör) değişkenleridir.

Bağımlı (Cevap) Değişken (Y):Değeri başka değişkenler (faktörler) tarafındanetkilenerek değişen değerlerdir.





Faktör/Faktör Değişken: Birimlerin nitel ya da nicel özelliklerinin değişimiüzerinde etkilerde bulunduğu kabul edilen dışsaletmenler (çevresel, sosyal, kültürel vb.), incelenendeğişkenle aralarında neden-sonuç ilişkisi bulunankategorik bağımsız değişkenlerdir.

Karıştırıcı Değişken/(Confounding Variable): Y’yi etkilediği varsayılan X1 ve X2 gibi açıklayıcı değişkenlere ek olarak ilişkiyi karıştıran yönlendiren değişkenlerdir.

Ortak Değişken/Covariate: Y ile birlikte değişen Y’nin değişimini yönlendiren değişkendir.

Slayt 49 / 69


Frekans:Bir araştırma değerlendirmesinde değişkenin aynı değeritaşıyan birim sayısına frekans denir. Belirli değerlerarasında özellikleri olan birim sayıları da frekans olarakalınır.Veriler elde edildikten sonra belirli bir X değerinin kaçbirimde gözlendiğini ifade etmek için frekans sözcüğükullanılır.Örneğin, 100 hastanın SKB değerleri ölçülmüş ve 140 mm/Hg ve daha fazla değere sahip birim sayısı 54 isefrekans f(140+mmHg)=54 olarak belirtilir.

Frekans=Mutlak/Sayısal Frekans (Frequency)Göreli Frekans/Yüzde Frekans/Relative Frequency (fi/N)

Yığılımlı Frekans/Cumulative Frequency (fi/N)

Slayt 50 / 69


Parametre(Parameter): Toplumun özelliklerini tanımlamak için kullanılan ölçülere denir.

İstatistik (Statistics): Örneklemin özelliklerini tanımlamak için kullanılan ölçülere denir.

Slayt 51 / 69



İstatistik ile parametre gösterimleri birbirlerindenfarklıdır. Parametre göstermek için Eski Yunanharfleri kullanılırken, istatistik gösterimlerindeTürkçe küçük ya da büyük harfler kullanılır.

ÖZELLİK TOPLUM ÖRNEKLEM

Birey Sayısı N n

Standart Sapma σ S, sd

Varyans σ2 S2, sd2

Aritmetik Ortalama µ X


Kesinlik (precision):

Aynı özelliğin bir çok kez ölçümü sonucunda elde edilendeğerlerinin birbirine yakınlığı

Doğruluk (Accuracy):

Ölçülen ya da hesaplanan değerin kendi gerçek değerine olan yakınlığı


HipotezGözlemlere, kuramlara ya da sezgiye dayalı olarak oluşturulan, araştırılan konu ile ilgili gerçekleşmesi beklenen bir durumu belirten önermedir. Hipotezin doğru olması ya da gerçekleşmesi söz konusu olmayabilir.




“Araştırma ve İstatistik ayrılmaz bir bütündür.Araştırmacı, İstatistik yöntemlere daha işin başında başvurmalıdır, sonunda değil …!”

A. Bradford Hill, 1937

Sir Austin Bradford Hill (8 July 1897 – 18 April 1991), English Epidemiologistand Statistician, pioneered the randomized clinical trials and together withRichard Doll, was the first to demonstrate the connection between cigarettesmoking and lung cancer. Hill is widely known for pioneering the «BradfordHill» criteria for determining a causal association.


Konu Seçimi (Özgün, Bilime/Uygulamaya katkılı, Yapılabilir)

Amaç Belirleme (Özgün, Bilime/Uygulamaya yenilik getiren, Yapılabilir, Etik)

Kaynak Tarama (Klasik, Güncel)

Kaynakları değerlendirme, Değişken, Parametre, Yöntem, Hedef belirleme, Amaçların revizyonu

Hipotez Kurma (Araştırma‐İstatistiksel Varsayımlar)

Sayıltı, Kısıt ve Koşulları belirleme

Yer‐Zaman‐ Birim‐Değişken‐Yöntem Belirleme

Proje ve Protokol Hazırlama

Veri Toplama, Veri Girişi, Veri Denetimi

Veri Özetleme ve Analiz

Analiz, Karar, Yorum, Genelleme

Raporlama, Yayın

ARAŞTIRMA PLANLAMA AŞAMALARI


PLAN: Bir işin nasıl yapılacağını belirten; yer, zamanve birim belirteçleri kullanılarak uygulama önerilerininyazıldığı düşünsel/tasarımsal çizelgesidir.

PROJE: Bir planın nasıl uygulanacağını ayrıntılıbiçimde gösteren zaman çizelgesidir. Bilimsel denetimve Mali kaynak bulmak için hazırlanır.

PROTOKOL: Bir projenin uygulamasının nerede, nezaman, kiminle, nasıl yapılacağını gösteren uygulamaçizelgesidir. Protokol, 5N 1K bilgilerini içeren ayrıntılıçalışma (zamanlama) çizelgesidir.

ARAŞTIRMA PLANI, PROJESİ VE PROTOKOLUARAŞTIRMA PLANI, PROJESİ VE PROTOKOLU




ARAŞTIRMA PROJESİ/PROTOKOLÜ KAPSAMIAraştırmanın Plan, Proje ve Protokolünü METİN hale getiriniz ve Meslekten/Uzman kişi/kişilerle paylaşınız.

İÇERİK’te;

Niçin? Nerede? Ne zaman? Ne kadar sürede?, Nasıl?

Kim?

Kaç birim (Denek?, Hasta?, Kontrol?), Hangi Birimler?

Hangi Araç‐Gereç, Yöntemlerle ?

Hangi Alan (Bölge), Lab./Klinik’de?

Hangi girişimler ile? Hangi düzende?

Nasıl uygulanacak?

Veriler nerede, nasıl analiz edilecek?

Sonuçlar nasıl ve nerede sunulacak/yayınlanacak?

detaylı şekilde yer almalıdır.


Araştırmanın yeri, zamanı, Populasyonu, Örneği ve çıkarımları ile ilgili ön kabuller, koşulları ve sınırlılıkları önceden belirleyiniz.

Sayıltı, Kısıt ve Koşullarınızı Pilot çalışmalarla denetleyiniz.

Çok kısıtlama getirmeyiniz. Araştırmanın yayınlanabilirliğizedelenir.

Her zaman mükemmeli, Uluslararası hedefleri/başarıları hedefleyiniz. Asla azla yetinmeyiniz.

Toplumdaki Demografik, Sosyo‐Kültürel vd. farklılıkların araştırmaya yansımasını sağlayınız.

SAYILTILAR, KISITLAR, KOŞULLAR(Assumptions, Restrictions, Conditions)

SAYILTILAR, KISITLAR, KOŞULLAR(Assumptions, Restrictions, Conditions)


ARAŞTIRMALARDA HATALARIN MİNİMİZASYONUTürdeş birimler kullanınız.

Gruplara Rasgele dağıtım/atama yapınız.

Tabakalama/Bloklama/Adaptive yöntemlerle örnek seçerek çok sayıda homojen alt gruplarda çalışınız.

Eşleştirme yaparak heterojeniteyi minimize ediniz.

Yanlı ölçümleri önlemek için Tekrarlı ölçümler yapınız.

Kör (Blind) Deney uygulayınız. (Tekli, İkili, Üçlü kör)

Araştırmayı yeterli sayıda denekte yapınız. Belirlenen örnek hacimlerini Power Analizi ile denetleyiniz.

Araştırmada etik kurallara mutlaka uyunuz (rasgele atama, rızasını alma, denemeden çekilme/sonlandırma hakkı vb.).

Analizin tipini önceden belirleyiniz (ITT, Efficacy)




ARAŞTIRMALAR

Araştırma, çevremizdeki sorunların çözülmesiiçin güvenilir doğruluk derecesi yüksek verilertoplamak ve geçerli çözümlere ulaşmak için yapılanplanlı ve sistemli çalışmalardır.

Araştırmalar yapıldıkları amaca, veri toplamazamanına, kapsanan birim sayısına, uygulama veuygulanış biçimine ilişkin olarak farklı biçimlerdesınıflandırılır.


1. Temel‐ Uygulamalı Araştırmalar

2. Kaynak Tarama –Tanıtsal –Analitik Araştırmalar

3. Geriye Dönük‐İleriye Yönelik Araştırmalar

4. Kesitsel ‐Tekrarlı‐ Uzamsal Araştırmalar

5. Saha‐Laboratuvar‐Klinik Araştırmalar

6. Gözlemsel, İzlemsel, Girişimsel Araştırmalar

7. Eşleştirilmiş‐Rasgele Kontrollü‐İçsel Kontrollü‐ Tarihsel Kontrollü‐Olgu&Kontrol Araştırmalar

8. Kesitsel‐Ardışık‐ Grup Ardışık Araştırmalar9. Sabit (fixed) Etkili‐Rasgele (random) Etkili‐Karma (mixed)

etkili Faktöriyel Araştırmalar10. Faz I, Faz II, Faz III ve Faz IV Araştırma11. Meta Analitik Araştırmalar

ARAŞTIRMA TİPLERİ


1. Yapılış Amacına Göre Sınıflandırmaa- Temel/Teorik Araştırmab- Uygulamalı Araştırma

2. Verilerden Yararlanma Amacına Göre Sınıflandırmaa- Tanımlayıcı/Tanıtsal Araştırmab- Kaynak Tarama (Review) Araştırmalarıc- Analitik Araştırmalar

3. Verilerin Toplandığı Zamana Göre Sınıflandırmaa- Geriye Dönük (Retrospectif) Araştırmab- İleriye Yönelik (Prospectif) Araştırmac- Kesitsel (Crossectional) Araştırmad- İzleme (Follow-up) Araştırmac- Kohort (Grup İzleme) Araştırması


ARAŞTIRMA TİPLERİ

Slayt 63 / 69



4- Kapsadıkları Birim Sayısına Göre Sınıflandırmaa- Tam Sayım (Sensus) Araştırmab- Örnekleme Araştırması

5- Uygulama Yönünden Sınıflamaa- Pilot Araştırmab- Esas Araştırma

6- Kontrollü-Karşılaştırmalı Araştırmalara- Tarihsel Kontrollü Araştırmalarb- Rasgele Kontrollü Araştırmalarc- Olgu-Kontrol Araştırmasıd- İçsel Kontrollü Araştırmalar


7- Uygulama Yerine Göre Sınıflama

a- Klinik Araştırmalar (Clinic Trials) Betimleyici, Belirtici (Exploratory, Descriptive)

Araştırmalar (Faz I Araştırmalar) Gerçekleyici, Doğrulayıcı (Confirmatory)

Araştırmalar (Faz II Araştırmalar) Analitik (Karar verici, Inferential) Araştırmalar

(Faz III Araştırmalar) Epidemiyolojik, Longitudinal, Pazar, Etki-Fayda-

Yanetki Analizlerini içeren araştırmalar (Faz IV Araştırmalar)

b- Laboratuvar Araştırmaları (Deneysel Araştırmalar)

c- Saha Araştırmaları (Alan Araştırmaları)


ARAŞTIRMALARIN FARKLI YAKLAŞIMLARLA SINIFLANDIRMALARI

ARAŞTIRMALARIN FARKLI YAKLAŞIMLARLA SINIFLANDIRMALARI

Kombine Araştırma düzenleri: İki ve daha fazla araştırma tipi kombine edilerek elde edilen düzenler:

Rasgele kontrollü Çift kör uygulamalar

Red olasılığı Önceden belirli ardışık rasgele araştırma

Başvuru esasına dayalı t‐zamanlı eksik veri (incomplete data) içeren izlemsel uygulamalar

Süre tanımlı populasyon taramalı izlemsel uygulamalar

Müdahaleli tedavi denemeleri içeren olgu kontrol uygulamaları




Araştırmaların EşleştirilmesiAraştırmaların Eşleştirilmesi

İstatistiksel Sınıflama Medical Sınıflama

Betimleyici/Belirtici (Exploratory/Descriptive)

Faz I

Gerçekleyici/Doğrulayıcı(Confirmatory)

Faz II

Analitik/Karar verici(Inferential)

Faz III

İzlemsel/Tekrarlı Ölçümlü (Longitudinal/Repeated Measures)

Faz III/Faz IV

Epidemiyolojik/İzlemsel/Pazar(Longitudinal, Epidemiologic/Marketing Research)

Faz IV


1. One group, Two group, k‐group Designs

2. Randomize k‐Independent Group Design

3. Pre‐post (Paired), Crossover Designs

4. Randomized Block Design

5. Randomized k‐Crossover Design

6. k‐Factorial Design

7. k‐Nested Factors Design

8. Split Plot‐Split Split Plot Designs

9. Lattice/Latin Square Designs

10. Closed Plan Sequential Design

11. Open Plan Sequential Design

12. Paralel Assays

13. Slope Ratio Assays

DENEME TİPLERİ (Design/Trial Types)


Algı... Karıncalar hayvanlar alemini ikiye ayırır: Arslan, kaplan ve çıngıraklı yılan gibi şefkatli ve iyi

huylu hayvanlar ve Piliç, ördek ve kazlar gibi yırtıcı hayvanlar.

Jimmy Powers


biyoistatistik 1: biyoistatistiğ...

Documents