BİYOİSTATİSTİK NOTLARI-1

Aşağıda saygın bir üniversitede (2017) doktora dersi sırasında tutulan biyoistatistik notları verilmiştir. Her hafta güncellenecektir.

1- SPSS ve benzeri yazılımlarda değişkenler sütunlarda, denekler ise satırlarda yer alacak şekilde veri girişi yapılmaktadır.

2- Word ve Excel’de girilmiş olan veriler kopyala-yapıştır yapılarak SPSS’e aktarılabilmektedir.

3- Veri girişi sırasında sayısal verilerin olduğu gibi niteliksel verilerin ise kodlanarak girilmesi (örn: erkekler için “1”, kadınlar için “2” girilmesi) ileride yapılacak analizler için daha kullanışlıdır.

4- İstatistik: Bir konuyu bilimsel açıdan incelemek amacıyla araştırmanın planlanmasını, verilerin toplanmasını, değerlendirilmesini, bir sonuca varılmasını ve çıkarsamalar yapılmasını sağlayan bilimdir. Konu olarak tanımlayıcı (descriptive) ve çıkarımsal (inferential) istatistik olarak 2 ana gruba ayrılır.

5- Tanımlayıcı istatistik: verilerin sınıflandırılması, ortalama ve yaygınlık ölçülerinin hesaplanması, tablo ve grafiklerle sunulması vb. konuları içerir. Tanımlayıcı istatistik, ileride yapılacak çözümlemelere ışık tutması açısından öneme sahiptir ve iyi bilinmelidir.

6- Çıkarımsal istatistik: Örneklemden elde edilen bulgular ışığında evrenle ilgili kestirimlerde bulunma, hipotezleri test etme ve karara varma vs. konularını içerir. Örneğin; kadınlarda evcil hayvan besleme sıklığı erkeklere göre daha mı yüksektir? sorusunun cevabı için hipotez testlerinden faydalanılır.

7- Evren: Belirli bir özelliğe sahip bireylerin oluşturduğu topluluktur. Başka bir deyişle, yapılması istenen çalışmanın amacına uygun şekilde konu ile ilgili bütün bireylerin oluşturduğu topluluktur. Evren amaca göre küçülebilir ya da büyüyebilir.

Örneklem: Evrene göre daha az sayıda birey ya da gözlemden oluşan ve evreni temsil ettiği düşünülen bir alt kümedir.

Örneklem Büyüklüğü/Genişliği: Örneklemdeki denek/gözlem sayısıdır

Örnekleme: Kuramsal olarak evrenden örneklem seçme işine “örnekleme” adı verilir.

Parametre ve İstatistik: Örneklemi tanımlamak için kullanılan ölçülere “istatistik”, evreni tanımlamak için kullanılan ölçülere ise “parametre” denir. Genel olarak istatistik Latin harfleri ile, parametre ise Yunan harfleri ile gösterilir.

Değişken: Farklı değerler alan herhangi bir özelliğe değişken denir. Örn: boy, yaş, cinsiyet, hemoglobin değeri vb.

Veri: Araştırılan konuya açıklık getirmek, gerçeği tespit etmek, karara varmak vb. amacıyla toplanan ham materyale (ölçümler, belgeler, bilgiler vb.) veri denir. Çalışmada veri gözlem sayısı “n”, değişken sayısı ise “p” olarak tanımlanır ve veri matrisi “nxp” olarak tanımlanır.

8- Araştırmalar genel olarak “Gözlemsel” ve “Deneysel” araştırmalar olarak ikiye ayrılır. Gözlemsel araştırmalarda, araştırmacı katılımcılara herhangi bir girişimde/müdahalede bulunmaz. Gözlemsel araştırmalara örnek: tanımlayıcı araştırmalar, vaka serileri, vaka kontrol çalışmaları, retrospektif çalışmalar, prospektif çalışmalar, kesitsel araştırmalar gibi.

9- Deneysel araştırmalarda ise katılımcılara müdahalede bulunulur. Örnek: Müdahale araştırmaları, Randomize Kontollü Araştırmalar, Randomize Olmayan Kontrollü Araştırmalar vb.

10- Evrenden çekilen farklı örneklemlerden elde edilen örneklem istatistiklerindeki değişime rastgele örnekleme değişkenliği (veya örnekleme hatası) adı verilir. Bu hata, verilerin daha uygun örnekleme yöntemi kullanılması ile azaltılabilir. Bu açıdan bakılacak olursa, istatistiğin öncelikli amacı, örneklem verisi ile elde edilen bilgiye dayanarak evren parametresini kestirmek, hipotezleri test etmek ve karara varmaktır. Evren parametreleri ile örneklem istatistikleri arasındaki ilişki; bias (taraf tutma), kesinlik (precision) ve doğruluk (accuracy) kavramları temelinde tanımlanır. iyi araştırma tasarımları, evren parametreleri kestirimlerini tarafsız, kesin ve doğru olmasını sağlamaya çalışır.

  1. Yanlılık (bias, taraf tutma): Yanlılık; örneklem değerlerinin sistematik olarak evren parametresinden sapması olarak tanımlanır. Yanlı araştırma tasarımlarda elde edilen istatistikler, evren değerinden düşük veya yüksek olma eğilimindedir. Yanlılık, örnekleme yöntemi ile ilişkilidir. Seçilen örneklemin evreni temsil etmediği durumlarda sık görülür. Yanlılığı azaltmak için, uygun bir örnekleme yöntemi, anketör/uygulayıcı eğitimi, hassas ölçüm yöntemi önemlidir.

Kesinlik: Evrenden tekrar tekrar çekilen örneklemlerden elde edilen istatistikler arasındaki değişimin miktarını tanımlayan bir kavramdır. Çekilen örneklemlerdeki değerler birbirine çok yakın ise, araştırma tasarımının evren parametresinin kesin kestirimlerini ürettiği ifade edilebilir (uygulamada evrenden tekrar tekrar örneklem çekimi pek yapılmaz pratikte). Kesinliği yüksek değerlere çıkarmak için yeterli gözlem sayısı yarar sağlamaktadır.

Doğruluk: Bir örneklem istatistiğinin gerçek evren değerine ne kadar yakın olduğunu ifade eder. Kesinlike doğruluk farklı şeylerdir ve sık karıştırılır. Bir örneklem istatistiği kesin olabilir ancak doğru olmayabilir. Gerçekte bir örneklem istatistiğinin doğruluğunu evren parametresiyle karşılaştırma olanağı pek bulunmamaktadır çünkü parametre biliniyorsa örneklem almaya gerek duyulmamaktadır.

spssasistan.com

Tel: 0533 813 8786

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir