Biyoistatistik tanımı ve KA Flashcards
(17 cards)
İstatistik üç farklı anlamda kullanılır:
- Yığın olayları* incelemek, olaylarla ilgili toplanan verileri analiz etmek*, olayların sebep ve sonuçlarını açıklamak, aralarındaki ilişkileri ortaya koymak için kendine özgü yöntemleri olan bir bilim dalıdır
- Olayların nicel ve nitel yönlerinin tablolar, grafikler veya sayısal değerler şeklindeki özet ifadeleridir. Ölüm istatistikleri, doğum istatistikleri, göç istatistikleri, kaza istatistikleri gibi özet bilgiler istatistik olarak adlandırılır.
- İstatistik, anakütleyi tanımlayan değerlere (parametreler) karşılık gelen ve bu anakütleden çekilen örneklemi tanımlayan tipik değerler (istatistikler)dir. Örneklem ortalaması, örneklem varyansı gibi.
Biyoistatistik
Biyolojik araştırmalarda nedensellik varsayımlarının geçerliliğini, araştırma yöntem bilimi ilkeleri çerçevesinde ve istatistik biliminin olanaklarından yararlanarak değerlendirmeyi sağlayan bilim dalı.
- Tipik olaylar ?
2. Yığın olaylar?
Yapılan ölçümlerin sonucu ölçüm hatası haricinde eşit ise bu tip olaylar tipik olaydır*. Çünkü aynı hassasiyetle yapılan her ölçüm neticesinde elde edilen sayı aynı bulunur. Bu tip olaylarda tek bir ölçüm aynı türden tüm olayları temsil edebilir. Işık hızının ölçülmesi bu olaylara örnek olabilir. Bu TİPİK olaylar istatistiğin konusu değildi
Yığın olaylarda birimler üzerinde yapılan ölçümler farklılık gösterir. Bu farklılığı hassas ölçüm yaparak ortadan kaldırmak mümkün değildir. Biyolojide ölçülen özelliklerin bir çoğu yığın olay tipindedir. Örneği oluşturan ve benzer özellikleri taşıyan her bireyden elde edilen değer az veya çok farklılık gösterir. Bunun sebebi kalıtsal veya çevresel olabilir.
İstatistik neden gerekli
Hekimlik genellikle tedavi edici ve koruyucu hekimlik diye iki genel grup altında incelenebilir. Ancak bu sınıfları birbirinden kesin bir sınırla ayırmak mümkün değildir. Genel tanımı ile tedavi edici hekimlik hastaların tedavi edilmesi ile uğraşırken, koruyucu hekimlik toplumda hastalıkların kaynaklarının yok edilmesine ve hastalığın ortaya çıkmasını önlemeye çalışır.
Dolayısıyla öncelikle koruyucu hekimlikte toplumun içinde bulunduğu şartların iyi analiz edilmesi, bu şartlara göre gerekli tedbirlerin alınması önem taşır. Toplumun içinde bulunduğu şartların analizi, sosyoloji, psikoloji, ekonomi ve istatistik bilmekle mümkündür. Çünkü toplumla ilgili söylenenler sayısal olarak somutlaştırılmazsa, söylenenler subjektif değerlendirmeler olarak nitelendirilir ve inandırıcılığı zayıflar, hatta kaybolur. Bir bölgede veya ülkede sağlık durumunun saptanması, başka bölgeler veya ülkelerle karşılaştırılması, buna paralel olarak sağlık tedbirlerinin alınması ve uygulamaların kontrolü, toplumun değişik özelliklerinin sağlık sorunları üzerine etkilerinin saptanması hep İSTATİSTİK yöntemler kullanılarak yapılır. Koruyucu hekimlikte istatistik yöntemlerin bilinmesi ve uygulanması bu açıdan oldukça önemlidir.
Tedavi edici hekimlikte, Uygulanan tedavi yöntemlerinin karşılaştırılması, hastaların tedavideki uygulamalara karşı gösterdiği tepkiler, bir uygulamanın değişik şartlarda aynı sonucu verip vermediği hep istatistik yöntemlerle belirlenir. Laboratuar çalışmalarında deneylerin planlanması ve analizi için yine istatistik yöntemlerden faydalanmak gerekmektedir.
Veri Tipleri
Farklı değişkenlerin aldıkları değerlere göre çalışma sonucu elde edilen veri analize hazır hale getirilirken kodlamalar yapılırken bazı tanımların bilinmesinde yarar vardır.
Alfasayısal (string) değişkenler: • İsimsel olan veya harf yada sayı ile kodlanarak gösterilen verilere String (alfa sayısal) veri adı verilir.
• Nitel verilerin bazıları ikili cevaplar içerir [cinsiyet (E,K), (var,yok), (öldü, sağ) vb). Bu verilere iki şıklı (İkili, Binary, Dichotomous) veri denir.
Bazıları ise Çoklu cevaplar içerir *eğitim durumu(ilk, orta, lise, üniversite), hastalık evreleri (Evre-I, Evre-II, Evre-III vb), kan grupları( A,B,0,AB) ). Bu verilere de Çok şıklı (Politomous, Multinomial) veri denir.
• Her türlü sayılarak, tartılarak, ölçülerek elde edilen Oransal veya Aralıklı ölçeğindeki verilere Scale (sayısal) ölçekli veri adı verilir. Sayılarak elde edilen Nicel verilerin bazıları tam sayı değerler alırken, ölçülerek elde edilenler ise kesirli değerler alabilir. Paket programlarda sayısal veriler farklı formatta gösterilebilir :
Numeric (Sayısal): Verilen formatta her türlü değer girişi
Comma (Sayısal): (12,456.45)
Dot (Sayısal): (12.456,45)
Scientific notation (Sayısal): Bir sayının 10 tabanlı olarak a E±b biçimde üslü olarak değer girişi
Date (Sayısal): Tarih verilerin girişi (16.09.1949). Custom currency (Sayısal): Bir sayının hanelerine ayrılmış olarak kullanıcı tanımlı formatta girişi ( 1250.45; 1250,45 vb.).
String (Alfasayısal): İsimsel, Kategorik ya da kod değerleri içeren veri giriş
Bazı Önemli Terimler
- Anakütle (Populasyon,Evren,Toplum) : Üzerinde inceleme veya araştırma yapılacak olayın gözlenebileceği tüm birimlerin yer aldığı topluluktur. Bir fabrikanın ürettiği aynı türden ilaçlar anakütleyi oluşturur.
- Örneklem (örnek): Anakütleyi temsil edebilecek özelliklere sahip daha az sayıda birimden oluşan topluluktur. Fabrikada üretilen ilaçlardan rastgele alınan 20 kutu ilaç örnektir. Her kesitten eşit alınır.
- Birim(olgu,denek): Üzerinde gözlem ve ölçüm yapılan, anakütleyi oluşturan en küçük öğe. Birimler canlı ya da cansız varlıklar olabileceği gibi, kurum, kuruluş da olabilir. Her ilaç(veya her kutu) bir birimi oluşturabilir.
- Parametre: Anakütleyi tanımlamada kullanılabilen tipik değerlerdir. Anakütle ortalaması, anakütle varyansı gibi değerlerdir.
- İstatistik: Örneği oluşturan birimlerden hesaplanmış, anakütleyi tanımlayan değerlere karşılık gelen değerlerdir. Örnek ortalaması, örnek varyansı gibi.
Anakütle* Örneklem* Tipik Değer * Parametre İstatistik Aritmetik Ortalama μ X Varyans V(X) veya sigma2 s2 veya S2 Standart Sapma sigma s veya S İlişki Katsayısı p r Regresyon Katsayısı B b Regresyon Denklemi Y=a+BX Y=a+bX
Örnekleme ne için gerekli
1- Ekonomik
2- Zaman kazandırır.
3- Birim tasarrufu sağlayabilir.
4- Ölçümlerin ve denetimin daha hassas ve doğru yapılmasını sağlar.
Değişken tipleri
nitel(kalitatif);
Adlandırma(kan grubu-cinsiyet)
Sıralama (eğitim durumu-kanser evreleri-ağrı şiddeti)
nicel(kantitatif)
Sürekli (boy-yaş-kilo-kan basıncı)
Kesikli(çocuk sayısı-bakteri sayısı-nabız sayısı)
*Değişken tiplerine göre grafikler farklılaşabilir
İlişkisel değerlendirmelerde isimlendirmeler:
- Bağımlı değişken (Dependent variable): Değeri başka değişkenler (faktörler) tarafından etkilenerek değişen değişkenlerdir. Bağımlı değişken sürekli olabildiği gibi kesikli de olabilir. Her iki durumda kullanılan istatistik yöntemler farklılık gösterir.
- Bağımsız değişken (Independent variable, Exploratory Variable, predictors): Değeri bağımsız olarak oluşan, başka değişkenlerin değişimi üzerinde etkide bulunan (faktör) değişkenlerdir. Bağımsız değişkenler sürekli olabildiği gibi kesikli de olabilir. Her iki durumda kullanılan istatistik yöntemler farklılık gösterir.
- Faktör (Factor): Deneklerin özeliklerinin değişimi üzerinde etkilerde bulunduğu kabul edilen, incelenen değişkenle aralarında neden-sonuç ilişkisi bulunan etmenlere faktör adı verilir.
- Risk faktörü (Risk factor): Esas ilgilenilen etmen olmayıp, sonuç değişkenini ikincil derecede etkileyen ancak ilişkisi açıkça tanımlanamayan, varlığında bağımlı değişkenlerin değişiminin etkilendiği gözlenen faktörlerdir.
- Ortak değişken (Covariate): Faktör bağımlı değişkeni etkilerken buna eşlik eden ve bağımlı değişkeni etkileyen bir eş değişendir. Farklı ilaçlar (faktör), tedavi sürecini (Bağımlı değişken) etkilerken, hasta yaşı ortak değişken olarak sürece dahil olabilir.
Değişkenlerin alabileceği değerlerin hepsine birden muhtemel değerler denir. Bir öğrencini sınavdan alabileceği not için muhtemel değerler 0<=X<=100
Altı öğrencinin(birim) aldığı notların her biri (54, 34, 82, 95, 20, 78) gözlem* sonucu bulunur.
Veri: İki veya daha fazla denek üzerinden elde edilen bir veya daha fazla değişkene ait sayısal değerler kümesi veridir. Yani bir gözlem veya deney sonucunda ölçümlerle elde edilmiş olan bilgilerdir. Gözlemlerden oluşur.
Ölçme Düzeyi
Ölçme düzeyi bir değişkene atanan değerlerin durumunu yansıtan bir kavramdır. (X1-X2-X3)
DÖRT Temel Ölçme Düzeyi Vardır:
- Adlandırma Ölçeğinde sayılar sadece tanımlama yapar bir etiket isimi gibidir, büyüklük, küçüklük söz konusu değildir. Bir koşu pistinde 6 numaralı koşucu ile 10 numaralı koşucu iyilik yönünden farklı değildir Kan grupları A, B, 0 ve AB kan gruplarının söyleniş sırası değiştirilse değerlerinde bir farklılık oluşmaz. A ile B arasında bir mesafe ve sıralama bahis konusu değildir. Şıklar sadece isim özelliği taşır.
- Sıralama ölçeği: Bu ölçekte bir büyüklük veya önemlilik söz konusudur. Kişilerin eğitim durumunu gösterirken, (İlkokul=1, Ortaokul=2, Lise=3, Üniversite=4, Yüksek lisans=5) Kodları verildiğinde şıklara ait sayı büyüdükçe eğitim düzeyinin arttığı anlaşılır. Ancak 1 ile 2 arasındaki mesafe ile 4 ile 5 arasındaki mesafe aynı değildir. Yani bu ölçekte sıralama önemli, ancak sıralar arası mesafe önemli değildir. Bu ölçekle elde edilmiş verilerde ortalama yerine ortanca kullanılır, daha çok parametrik olmayan testler kullanılır.
- Aralık Ölçeği: Bu ölçekte kod sayıları arasındaki mesafenin önemi vardır. Ölçü biriminin ve sıfır noktasının seçimi arzuya bağlıdır. Örneğin Fahranayt veya derece ile sıcaklık ölçülebilmektedir. Santigrat 0 10 20 30 40 100 Fahranayt 32 50 68 86 104 212 Her iki ölçümde de sayılar arası mesafeler eşittir. Ancak sıfır noktaları farklıdır. (40-20)/(10-0)=2, (104-68)/(50-32)=2 farkların oranı aynıdır. Sayılar arası mesafelerin anlamı önemlidir. Bu tip sayılar toplanarak ortalama alınabilir. Ancak aralık ölçeğinde oranlar bir anlam taşımaz. 0dan aşağıda değerler alınabilir.
- Oran Ölçeği: Bu ölçekte her zaman bir mutlak sıfır noktası vardır. Ağırlık oran ölçeğinde bir değişkendir, çünkü sıfır ağırlığında olabilir. Sayılarak elde edilen değişkenlerin çoğu oran ölçeğindedir, geçen 6 aydaki hasta sayısı nedir dendiğinde, bu sıfır olabilir. 1. Altı aydaki hasta 2. Altı aydaki hastanın iki katıdır dendiğinde bunu bir anlamı vardır. Sıralama, mesafe, oran ve 0 önemlidir.
**adlandırmadan oran ölçeğine doğru ölçekler güçlenir ve daha kapsamlı olur.
Hızlar, oranlar ve yüzdeler
Hızlar, oranlar ve yüzdeler göreceli rakamlardır. Yani bir rakamın diğerine bölünmesi ile elde edilmişlerdir. Gerçek büyüklük ile oransal büyüklüğü iyi ayırmak gerek.
Oransal artış ise gerçek artışın karşılaştırılacak nüfusa(ilk sayım) bölünmesi ile elde edilir, 100000/200000=0,5 olur. Bu bir oran (proportion)dır.
Bunun 100 ile çarpılması sonucu % ifade(percentage) bulunur; 0,50*100= %50 artış olmuştur denir.
Biyoistatistikte örneğin;
a(sigara içenler) b(sigara içmeyenler) şeklinde 2 grup anakütleyi oluşturuyorsa sigara içenlerin % nedir? Sorusu için a/(a+b) pay(proportion) bulunur, ve bu %(percentage) olarak da ifade edilir. Artış % si %100 den büyük olabildiği halde, azalma %si %100 den küçük olamaz.
Hız (rate) kavramı biraz daha farklıdır. Bir değişkenin bir birimi ile diğer değişkenin bir birimi arasındaki ilişki söz konusu olunca hız kavramı ortaya çıkar. 1 saatte 60 km yol alan bir vasıtanın hızı 60 km/saat olarak ifade edilir, veya bir malın 1kg fiyatı 50 Tl ise 50 Tl/kg yine bir hızdır.
Son 1 yıl içinde 100000 nüfuslu bir şehirde hepatitis hızını bulmak için: O yıl içindeki hepatitisli hasta sayısı (a=)10 ise, hepatitis hızı, nüfus miktarı (a+b=100000), hız=a/(a+b) şeklinde, 10/100000*10000= (onbinde 1/yıl) olur.
Güvenilirlik ve geçerlilik
- Araştırma çalışmaları yapılırken nesnelerin değişik özellikleri ile ilgili ölçüm yapmak için değişik aletler, laboratuvar aygıtları kullanılır.
- Bir araştırma sonucu elde edilen verilere sadece verinin iyi toplandığı için güvenilmez, yöntem kısmında araştırmada kullanılan aletlerin detay tanımları verilir, kullanım amaçları açıklanır, soru biçimleri ve ölçme ölçeği (adlandırma sıralama, aralık veya oran) açıklanır. Bunların hepsi geçerlik ve güvenirliğin sağlanabilmesi amacına yönelik gayretlerdir.
Geçerlik ve güvenirlik ölçme aygıtlarının önemli iki özelliğidir.
Güvenirlik ölçümün kararlılığı ile ilgili bir özelliktir. Alınan ölçümlerin kararlı olması veya değişmemesi istenir, bu kararlılık zamandan zamana, mekandan mekana, sorudan soruya, hakemden hakeme değişmeyen bir özelliktir.
Geçerlik ise ölçmek istenen özelliğin, ölçülmesi niyet edilen hedef değerin gerçekten ölçülebilmesi ile ilgili bir özelliktir. Ölçme aracının farklı kültürler, farklı durumlar, farklı koşullarda aynı hassasiyetle ölçüm yapıp yapmadığı ile yakından ilgilidir. Örneğin Asya ırkından çocuklarda oldukça yüksek güvenirlik ve geçerliğe sahip bir psikolojik test, Afrika ırkından çocuklarda olmayabilir.
Geçerlik kavramı içerisinde üç temel esas
- Kullanılan ölçüm aracı, ölçülmek istenen özelliğe uygun bir araç mıdır?
- Ölçüm, kurallara uygun olarak yapılıyor mu?
- Ölçülen veriler gerçekten ölçmek istediğimiz özelliği yansıtıyor mu?
* **Geçerlik, bir test veya ölçeğin ölçülmek istenen şeyi ölçme derecesidir.
geçerlilik çeşitleri:
İçerik Yapı Uygulama Tahmin
*** Geçerli olmayan bir test ne kadar güvenilir olursa olsun bir işe yaramaz. Geçerlilik ön plana çıkmaktadır. En azından yapı ve içerik geçerliliği mutlaka sağlanmalıdır
Güvenilirlik
Ölçümlerdeki tutarlılığın bir ölçüsüdür.
malum tablo
Ölçme türleri
Doğrudan, dolaylı ve türetilmiş olmak üzere üç tür ölçme vardır.
Doğrudan Ölçme: Ölçülecek özelliğin doğrudan gözlenerek ölçme aracıyla birebir eşleştirilmesi şeklinde yapılan ölçmedir. Ölçülen özellikle ölçme aracı üzerindeki gözlenen özellik aynıdır. Ağırlık ağırlık ile, uzunluk da uzunluk ile eşleştirilir.
Dolaylı Ölçme: Ölçülen özellikle ölçme aracı üzerindeki gözlenen özellik aynı değildir. Ölçülecek özellik doğrudan değil de kendisiyle ilgili olduğu kabul edilen başka bir değişken gözlenerek ölçülür. Ağırlık hem doğrudan hem de dolaylı olarak ölçülür. Sıcaklık dolaylı ölçmedir
ÖLÇME HATASI
Ölçülen özelliğin gerçek değeriyle ölçme aracından elde edilen değer arasındaki farka ölçme hatası denir. Hata artı veya eksi yönde olabilir. Ölçmede sabit (sistematik) ve tesadüfî (şansa bağlı) hata olmak üzere iki tür hata vardır.
Sistematik Hata: Ölçmeden ölçmeye belli oranda artan ya da azalan hatalardır. Bütün ölçümlerde miktar olarak aynı olan hatalar yapılabilir. Örneğin terazinin tarttığı her nesneyi 10 gr. eksik tartması gibi. Bu tür hatalar geçerliliği tehlikeye sokar.
Tesadüfi Hata: Hatanın kaynağı belli olmadığı için bazen eksik bazen fazla ölçüm söz konusu olabilir. Öğretmenin sınavları puanlarken toplama hatası yapması, şans başarısı, öğrencinin sınav günü hasta olması… Sabit (sistematik) hatalar ölçme araçlarının güvenirliği üzerinde bir etkiye sahip değildir. Güvenirlik yalnızca tesadüfi hatalardan etkilenir. ***
güvenirlik istatistikleri
Test-tekrar test
Paralel test (eşdeğer testler)
Tek uygulamaya dayanan yöntemler
1. Yarıya bölme yöntemi 2. Madde kovaryanslarına dayanan yöntemler
