tablo ve grafikler...tablo 1 tanımlayıcı istatistik ortalama, ortanca, standart sapma, vb....
TRANSCRIPT
Tablo ve Grafikler
Dr.Önder Ergönül
Koç Üniversitesi Tıp Fakültesi
Enfeksiyon Hastalıkları ve Klinik Mikrobiyoloji Bölümü
25 Mart 2015
Tablo ve Grafik Yapmayı Neden İsteriz?
1. Kendimiz için 1. Verilerimizi daha iyi analiz etmek
2. Sonuçlarımızı daha açık görmek
2. Okur için: 1. Bulduklarımıza ikna etmek
2. Okurun işini kolaylaştırmak
3. Editör ve hakemler için 1. Ikna etmek
2. Farklı kılmak, orijinallik yapmak; yayınlanmayı kolaylaştırmak
Tablo ve Grafiklerin Yararları
• Çarpıcı hale getirmek
• Bir bakışta anlaşılır kılmak
• Açıklık
• Özetlemek
Veri
Sayısal, sürekli
(continuous) kategorik
Nominal
dikotom (binary)
Ordinal
Veri Türleri
Veri Türleri
• Kategorik veriler
– Nominal • Dikotom: kadın veya erkek
• Kan grupları
Veri Türleri
• Kategorik veriler
– Ordinal • Ciddiyet skalası
• Derecelendirme
Veri Türleri
• Devamlı: ölçülebilir değerler
– Yaş
– Kolesterol düzeyi
Tablolar
Tablolar Test Örnek
Tablo 1
Tanımlayıcı istatistik
Ortalama, ortanca, standart sapma, vb.
Hastaların %51’i kadındır
Tablo 2
Farkları inceleyen analitik istatistik
İki grup karşılaştırması için t-testleri ve ki-kare (çapraz
tablo) testleri
Ciddi seyirli hastalarda AST düzeyi daha yüksektir
Tablo 3
İlişki ve kestirim inceleyen analitik
istatistik
Bağıntı analizi ve regresyon analizi
Çok değişkenli analiz sonucunda, AST düzeyi
300’ün üzerinde olanlarda olmayanlara göre ölüm
oranı 3 kat fazladır (odds oranı)
Sunumun Tabloları
Grafikler
Grafik Türleri 1. Çubuk grafik
2. Histogram (sıklık dağılımı)
3. Kutu grafik (box-plot)
4. Eğriler (Y=a + bx): fonksiyonlar 1. Scatter plot
5. EAA: Eğri altında kalan alan (ROC)
6. Olay-zaman (kaplan meier)
7. Klinik seyir
8. Özel grafikler 1. haritalar
4344
3434
0
1000
2000
3000
4000
5000
erkek kadın
Veri türleri ve grafik tipleri
Tanımlayıcı İstatistik
75.070.065.060.055.050.045.040.035.030.025.020.015.0
HASTA
SAYISI
30
20
10
0
YAŞ
Normal dağılım
75.070.065.060.055.050.045.040.035.030.025.020.015.0
HASTA
SAYISI
30
20
10
0
YAŞ
Normal dağılım
Tanımlayıcı İstatistik merkezi eğilim ölçütleri
Tanımlayıcı İstatistik
Yaş n= % Kümülatif
sıklık
5-14 15 17.6 17.6
15-24 19 22.3 39.9
25-34 21 24.8 64.7
35-44 30 35.3 100
Frekans dağılımı ve kümülatif frekans
DM
HT
KBY
KKC
Nörolojik
Uyarı: Gruplar arasında kesişim olmamalı
Veri türleri ve grafik tipleri
Tanımlayıcı İstatistik
Jones KE, Nature 2008
The proportion of viral infections increases
150
249 266
438
717
1315 1318
868
1075
796
910960
6 13 13 27 33 63 63 50 54 37 37 44
4.00
5.22
4.89
6.16
4.604.79
4.78
5.76
5.024.65
4.074.58
0.00
1.00
2.00
3.00
4.00
5.00
6.00
7.00
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
2002-03
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
CFR
NumberofCases
MoH, Public Health Institute, Turkey
Cases and Case Fatality Rate: 2002-2014
Türkiye’de KKKA Olguları
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
ölen hastalar
sağ kalan hastalar
0
500
1000
1500
2000
2500
19
96
19
97
19
98
19
99
20
00
20
01
20
02
20
03
20
04
20
05
20
06
20
07
20
08
20
09
20
10
20
11
20
12
20
13
Iran
Italy
Greece
Turkey
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
19
96
19
97
19
98
19
99
20
00
20
01
20
02
20
03
20
04
20
05
20
06
20
07
20
08
20
09
20
10
20
11
20
12
20
13
Iran
Italy
Greece
Turkey
İnfeksiyon Hastalıkları
0
200
400
600
800
1000
1200
Turkey
Greece
Italy
Iran
İnfeksiyon Hastalıkları
Country
Citable
documents Citations Self-Citations
Citations per
Document H index
Turkey 4592 42901 3267 9.63 67
Iran 2935 18375 3405 15.22 45
Israel 2959 73830 1600 24.32 107
Egypt 1607 16314 1316 15.52 49
Saudi A. 1183 12116 813 13.77 45
0
200
400
600
800
1000
1200
Turkey
Greece
Italy
Iran
Country
Citable
documents Citations Self-Citations
Citations per
Document H index
Turkey 3927 28424 3449 9.38 61
Israel 1277 23423 1479 16.89 64
Iran 789 3536 788 14.26 24
Saudi A. 476 4360 420 10.21 29
Egypt 237 2276 73 13.79 24
Göğüs Hastalıkları
Bir Grafiğin Anatomisi
Veri türleri ve grafik tipleri
Zamana gore GTD
0%
20%
40%
60%
80%
100%
1 2 3 4 5 6 7 8
6 aylik donemler
GT
D
cip
tec
van
lvx
tzp
fep
caz
imp
mem
cro
Tanımlayıcı İstatistik
20
30
40
50
60
70
1.s
oru
Kutu Grafik (Box-plot, whisker plot)
Bağıntı analizi: Korelasyon
31
Vücut ağırlığı
Sis
toli
k k
an
basın
cı
60 70 80 90 100
r = 0.70
Bağıntı analizi: Korelasyon
32
Kolesterol (mg/dL)
Ko
ron
er
art
er
çap
ı
100 200 300 400 500
1
2
3
4
5
6 r = -0.85
Bağıntı analizi: Korelasyon
33
Bağıntı analizi: Korelasyon
34
r=0 r=0
r=0
• Korelasyon kat sayısı -1 ve +1 arasında değişir
– 0-0.25 Hiç ilişki yok/zayıf ilişki
– 0.25-0.50 Zayıf – orta derece ilişki
– 0.50-0.75 İyi derece ilişki
– 0.75-1.00 Çok iyi derecede ilişki
• Spearman vs Pearson KK
• P değeri !
• Aşırı değerler problemi
35
Bağıntı analizi: Korelasyon
Örnek
36
Sağkalım Analizi Kaplan-Meier Grafikleri
• Sonuç değişkeni = Bir “olaya” kadar geçen süre (time until an event occurs)
• “Olay” = ölüm, iyileşme, relaps...
ay
Ha
sta
sa
yıs
ı
50
49
44
42
40
39
2 4 6 8
Log-rank testi iki eğriyi istatistiksel olarak karşılaştırır
P-değeri<0.05 ise iki eğri istatiksel olarak farklıdır
Oseltamivirin Sağkalıma Etkisi
Ergonul O, Lancet ID, 2006
Unexpected Tetanus, Ring the Door Twice
Gapminder
www.bit.ly/1CUSgU8
www.bit.ly/1CUSuKQ
www.bit.ly/11rv4NV
Her ne yapabiliyor ya da yapabileceğini hayal ediyorsan yapmaya başla. Cürette
deha, güç ve büyü vardır
Johann Wolfgang Von Goethe