Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

BİYOİSTATİSTİK TANIMLAR Dr.A.Tevfik SÜNTER. İSTATİSTİK Herhangi bir konuyu incelemek için; Gerekli verilerin toplanmasını Toplanan verilerin değerlendirilmesini.

Benzer bir sunumlar


... konulu sunumlar: "BİYOİSTATİSTİK TANIMLAR Dr.A.Tevfik SÜNTER. İSTATİSTİK Herhangi bir konuyu incelemek için; Gerekli verilerin toplanmasını Toplanan verilerin değerlendirilmesini."— Sunum transkripti:

1 BİYOİSTATİSTİK TANIMLAR Dr.A.Tevfik SÜNTER

2 İSTATİSTİK Herhangi bir konuyu incelemek için; Gerekli verilerin toplanmasını Toplanan verilerin değerlendirilmesini Değerlendirme sonucu karara varılmasını sağlayan bilim İstatistik biliminin en büyük uğraşısı; Örneklem üzerinde inceleme yaparak evren hakkında tahminlerde bulunmaya çalışmak BİYOİSTATİSTİK İstatistiğin biyoloji, tıp ve diğer sağlık bilimlerindeki teknolojisi

3 EVREN Belirli bir özelliğe sahip bireylerin tümünün oluşturduğu topluluk Ör: yaş grubu evli kadınlar, Ankara liseleri ÖRNEKLEM Çekildiği evreni temsil ettiği düşünülen ve evrenden çekilen küçük bir grubun oluşturduğu topluluk ÖRNEKLEME Örneklemi seçmek için yapılan işlemlerin tümü

4 PARAMETRE Evreni tanımlamak için kullanılan ölçüler VERİ Bir olayı aydınlatmak ya da bir gerçeği ortaya çıkarmak için toplanan materyal KARAKTER (DEĞİŞKEN) Canlılar için kullanılan bir terim Genel anlamda canlının herhangi bir özelliği Ör. boy uzunluğu, vücut ağırlığı, zeka düzeyi, FAKTÖR Çevre özellikleri için kullanılan bir terim Ör. hava sıcaklığı, havadaki nem düzeyi, rüzgar hızı, havadaki kükürt dioksit miktarı

5 DEĞİŞKENLER NASIL ÖLÇÜLÜR? İstatistikte değişken ⇒ katılımcılara ait özellikler İstatistik analize başlamadan ⇒ değişkenlerin nasıl ölçüldüğünün belirlenmesi İstatistikte ölçüm ⇒ değişkenin alabileceği değerlerle ilgili kısıtlamalar Ör: Bir kadının gebelik sayısı 5.5 olamaz, yaşı yıl Değişkenlerin ölçüm biçimi ⇒ İstatistik analiz seçimi Ölçüm özelliklerine göre değişkenler; Nominal Ordinal Sayısal

6 NOMİNAL ÖLÇÜM Nominal bir değişkende; Ölçüm düzeyleri arasında bir sıralama ya da uzaklık-yakınlık gibi belirli bir mesafe yok Ölçüm düzeyleri = değişkenin alabileceği değerler Ör: Normal sağlıklı bireyler =0 Tip I diyabetes mellitus =1 Tip II diyabetes mellitus =2 Nominal değişken değerleri = Ad olarak anlam ifade eder İki düzeyli nominal değişkenler = ikili değişkenler Ör: "CİNSİYET" erkek ve kadın olarak iki düzeyi olan bir ikili değişkendir.

7 ORDİNAL ÖLÇÜM Ordinal bir değişkende; Ölçüm düzeyleri arasında bir sıralama var Düzeyler arasındaki mesafeler belirli değil Ör: Tümörlü hastaların evresi =1, 2, 3, ve 4 Sıralama var “Evre 3, evre 2'den daha ileri evredir” Değişkenin düzeyleri arasındaki mesafeler belirli değil “Evre 2, evre 1'den ne kadar ileriyse, evre 4 de evre 3'den o kadar ileridir”

8 ORDİNAL ÖLÇÜM Ordinal değişken değerleri yalnızca; ">" ve "<" işlemleri için sayı gibi değerlendirilir; bunlar dışındaki matematik işlemler uygulanamaz. Nominal ve ordinal = Kategorik değişkenler

9 SAYISAL ÖLÇÜM Bir değişkenin aldığı değerler; Kodlar değil de gerçek rakamlarsa, o değişkenin sayısal ölçüm skalasında ölçüldüğü söylenebilir Sayısal ölçümle belirlenen değişkende, değişken düzeyleri arasında; Hem sıralama, hem de belirli bir mesafe var Sayısal değişken değerlerine reel sayılara uygulanan her türlü matematik işlem uygulanabilir

10 Sayısal değişkenler: Kesikli ya da sayımla belirtilen sayısal Belirli değerleri alabilen değişkenler Ör. bir ailedeki çocuk sayısı 1, 2, 3,... Sürekli ya da ölçümle belirtilen sayısal Her türlü değeri alabilen değişkenler Ör. Yaş 24.5 yıl, gün

11 Sayısal değişkenler sınıflanarak ⇒ O rdinal değişkenler Ör. kalsiyum düzeyi sürekli değişken Eğer kalsiyum düzeyinin rakam olarak değerinden çok "normalden düşük", "normal" ya da "normalden yüksek" olması önemliyse, "8.9'dan düşük", " arasında" ve "10.1'den yüksek" olarak yalnızca üç değer alabilen bir ordinal değişkene dönüştürülebilir Sayısal değişkenleri çok gerekmedikçe, ordinal değişkenlere dönüştürmek uygun değil

12 TANIMLAYICI İSTATİSTİK Çalışma grubunun çeşitli özelliklerinin özetlendiği ortalama, oran, standart sapma vb. rakamlar topluluğu MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜTLERİ Değişken değerleri hakkında bilgi veren en önemli ölçütlerden Tıpta kullanılan üç merkezi eğilim ölçütü; Ortalama Ortanca Mod

13 Aritmetik ortalama Değerlerin toplamının denek sayısına bölünmesi En sık kullanılan merkezi eğilim ölçütü X üzerinde çizgiyle (X) gösterilir Sayısal değişkenler için merkezi eğilim ölçütü olarak ortalama Ordinal değişkenler için ortalama kullanılamaz Ortalama, aşırı değerlerden etkilenir. ORTALAMA

14 ORTANCA  Eldeki değerler küçükten büyüğe (ya da büyükten küçüğe) doğru sıralandığında tam ortadaki deneğin değeri  Denek sayısı çiftse, ortada yer alan iki deneğin değerlerinin ortalaması  Ordinal veriler için en iyi merkezi dağılım ölçütü  Simetrik dağılımlar için ortalama ve ortanca birbirine yakın  Aşırı değerlerden etkilenmez.  Aşırı uç değerler varsa, sayısal veriler için de ortanca tercih edilmeli

15 MOD (Tepe Değeri)  Değişken değerleri içinde en fazla görülen değer Ör. 100 kişinin Hb değerleri, sırasıyla; 12 kişi = 14.5 gr/dL, 10 kişi = 14.0 gr/dL, 5 kişi = 13.5 gr/dL, 3 kişi = 15.5 gr/dL 70 kişi = Farklı değerler Hb değerlerinin modu = 14.5 gr/dL  Mod, tıpta nadiren kullanılan bir eğilim ölçütüdür.

16 Denek sayısı = n ise, geometrik ortalama, denek değerlerinin çarpımının n.inci kökü Ör: Dört deneğin yaşları 24, 27, 38, 56 ise geometrik ortalama 4  (24) (27) (38) (56)' dır. Asıl olarak logaritmik dağılım gösteren veriler için kullanılır Aşırı değerlerin olduğu sayısal verilerin merkezi eğilim ölçütü olarak da kullanılabilir GEOMETRİK ORTALAMA

17 NE ZAMAN HANGİ MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜTÜNÜ KULLANALIM?  Bir değişkenin merkezi eğilimini en iyi temsil eden ölçütü seçerken, göz önüne alınması gereken iki önemli etken ; 1.Değişkenin ölçüm skalası Ordinal Sayısal 2.Değişken değerlerinin dağılımı Simetrik Basık

18 Uygun merkezi dağılım ölçütlerinin seçimi: Simetrik dağılan sayısal veriler ⇒ Ortalama Ordinal ya da simetrik olmayan sayısal veriler ⇒ Ortanca Logaritmik skalada ölçülen veriler ⇒ Geometrik ortalama

19  Ortalama ve ortanca vs aynı ⇒ Gruplar farklı  Yayılma ölçütleri;  Değer aralığı  Standart sapma  Persentil  Çeyrekler arası aralık  Standart hata YAYILMA ÖLÇÜTLERİ

20 DEĞER ARALIĞI (RANGE) Değişken değerlerinin dağılımını belirtir En büyük ve en küçük değer arasındaki fark Uç değerlerden çok etkilenir En uçtaki iki değer arasında kalan değerler hakkında bilgi vermez

21 STANDART SAPMA VE VARYANS Tüm değerlerin dağılımı ile ilgili bilgi Sık kullanım Tüm değerler eşitse, her ikisi de sıfıra eşit Değerler arasındaki farklar arttıkça standart sapma ve varyans büyür. Standart sapma Değişken değerlerinin ortalamanın etrafındaki yayılmasını temsil (SD, sd, s) Varyans Standart sapmanın karesi

22 Dağılımın özelliği ne olursa olsun Değerlerin en az %75'i ortalama ± 2SD içinde Normal dağılım gösteren değişken değerleri için geçerli kurallar: 1. Değerlerin % 67'si ⇒ Ortalama ± 1SD 2. Değerlerin % 95'i ⇒ Ortalama ± 2 SD 3. Değerlerin % 99.7'si ⇒ Ortalama ±3SD STANDART SAPMA VE VARYANS

23 PERSENTİL Yüz kişinin boy ortalaması = 168 cm en kısa olanı = 152 cm en uzun olanı= 191 cm Bu kişileri kısadan uzuna doğru boy sırasına dizildiğinde; 95. kişinin boyu, bu grubun boy değerlerinin 95. persentili 5. kişinin boyu da 5. persentil 50. persentil =Tam ortadaki kişinin değeri = Ortanca Boy, ağırlık vb. gibi standart normların dağılımları Laboratuvar değerlerinin alt ve üst normal sınırlarının belirlenmesi Alt normal sınır 2.5 persentil Üst normal sınır 97.5 persentil Değerlerin dağılımı normalse; Ortalama - 2SD = 2.5 persentil Ortalama + 2SD =97.5 persentil

24 ÇEYREKLER ARASI ARALIK 25. ve 75. persentil değerleri arasındaki fark

25 STANDART HATA Ortalamanın örneklem dağılımı Aynı evrenden seçilecek, ya da seçilmesi mümkün olan aynı büyüklükteki örneklemlerin ortalamalarının yayılması Ortalamanın standart hatası Ortalamanın örneklem dağılımının ölçütü Standart hata = standart sapma / denek sayısının karekökü SH= SD /  n

26 1. Standart sapma Merkezi eğilim ölçütü ⇒ Ortalama 2. Persentil ve çeyrekler arası aralık Merkezi eğilim ölçütü olarak ortanca Merkezi eğilim ölçütü olarak ortalama kullanılmış, ama gözlemlerin standart normlara uygunluğu karşılaştırılmak isteniyorsa 3. Çeyrekler arası aralık Dağılımın şekli ne olursa olsun değerlerin ortada kalan %50'si tanımlanmak isteniyorsa 4. Değer aralığı Sayısal verilerde aşırı uç değerler belirtilmek isteniyorsa NE ZAMAN HANGİ YAYILMA ÖLÇÜTÜNÜ KULLANALIM?


"BİYOİSTATİSTİK TANIMLAR Dr.A.Tevfik SÜNTER. İSTATİSTİK Herhangi bir konuyu incelemek için; Gerekli verilerin toplanmasını Toplanan verilerin değerlendirilmesini." indir ppt

Benzer bir sunumlar


Google Reklamları