Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

(E) Prof. Dr. Fikret İKİZ e-mail: fikret.ikiz@ege.edu.tr DENEY HAYVANLARI İLE YAPILAN DENEMELERİN TASARIMI VE ANALİZİ: İSTATİSTİKSEL BAKIŞ AÇISI (E) Prof.

Benzer bir sunumlar


... konulu sunumlar: "(E) Prof. Dr. Fikret İKİZ e-mail: fikret.ikiz@ege.edu.tr DENEY HAYVANLARI İLE YAPILAN DENEMELERİN TASARIMI VE ANALİZİ: İSTATİSTİKSEL BAKIŞ AÇISI (E) Prof."— Sunum transkripti:

1 (E) Prof. Dr. Fikret İKİZ e-mail: fikret.ikiz@ege.edu.tr
DENEY HAYVANLARI İLE YAPILAN DENEMELERİN TASARIMI VE ANALİZİ: İSTATİSTİKSEL BAKIŞ AÇISI (E) Prof. Dr. Fikret İKİZ I. Deneysel Hayvan Araştırmalarında Tasarım Modeller ve Yayın Çalıştayı. 16-17 Ocak Dokuz Eylül Üniversitesi Tıp Fakültesi

2 İÇERİK Genel Tasarım ve Analizde Etik Konular
Hayvan Denemesi Genel Prensipleri Varyasyonun Kontrolü Tasarım İlkeleri Deneme Büyüklüğü İstatistiksel Analiz İstatistiksel Analiz ile İlgili Önemli Notlar Sonuçların Sunumu Kaynaklar

3 1. Genel Bilimsel araştırmalarda denemelerin ortak özellikleri:
iyi tasarım iyi uygulama doğru analiz açık sunum ve doğru yorumlama Hayvan denemeleri için bu özellikler daha hassas. Sorunları daha özgün ve ciddi. Çünkü; materyal duygusal özellikleri olan canlılar deneme sonuçları çoğunlukla insanlar ve diğer canlı türlerini etkiliyor etik kurallar, etik kurullar, yasalar, yönetmelikler

4 1. Genel Hayvan denemeleri yönünden yapılan taramalar çoğu yayınların iyi tasarım ve analiz niteliklerini taşımadığını gösteriyor Etik olmayan bir durum; kaynakların boşa harcanması ve diğer araştırmacıların yanlış yönlendirilmesi Denemelerin bilimsel güvenilirliği uygun istatistiksel yöntemlerin kullanımından geçiyor.

5 1. Genel Deneme: Araştırma problemi olan deneysel işlemin (treatment) deneme materyaline uygulanması ile ilgili bir süreç Bu süreç tasarım ile başlar, sonuçların analizi ve sunumu ile noktalanır (Design and Analysis) Hayvan denemelerinde deneme materyali olarak laboratuar hayvanları kullanılır

6 1. Genel Laboratuar hayvanları, insan ve diğer canlı türleri için model Özel olarak yetiştirilirler Laboratuar hayvanları ve denemeleri ile ilgili ulusal ve uluslararası pek çok yayın var ILAR +50 yıldır yayınlanıyor

7 1. Genel ILAR Jour. published by Oxford Univ. Press
Lab. hayvanları ile yapılan araştırmaları yayınlar Önemli ve ayrıcalık gerektiren konularda özel sayılar İki sayı i. Vol 43(4) 2002, ii. Vol 55(3) 2014 (i) “Experimental Design and Statistics in Biomedical Research” (ii) “Experimental Design and Statistics”

8 1. Genel Vol 43(4): Hayvan denemelerinde varyasyonun kontrolü, tasarımda pratik konular, örnek büyüklüğü, faktöriyel denemeler, tasarım ve analizde izlence Vol 55(3): Hayvan denemelerinin kalitesini yükseltmek için son yıllarda geliştirilen yöntemler, model seçimi, sistematik review ve meta analizler gibi konular

9 2. Etik Konular Deneme sırasında hayvanlara verilebilecek zararlar etik konulara yol açar Hayvanlar yalnızca; güdülen bilimsel amaç geçerli ise başka seçenek yoksa hayvanlara zarar vermenin faturası ağır değilse kullanılmalıdır.

10 2. Etik Konular (3R + 1R) Russel ve Burch (1959) kuralları
Replacement: Hayvanlar yerine daha az duyarlı omurgasızların veya in vitro yöntemlerinin kullanımı Refinement: Deneme protokolünde hayvanlara verilebilecek zararların nasıl değerlendirileceği konusu Reduce(ment): Olanak ölçüsünde az sayıda hayvanla çalışılması + Responsibility

11 3. Temel Prensipler Çalışma bütünüyle başka bir yerde tekrarlanabilecek şekilde tüm ayrıntıları ile tanımlanmalı. Amaç(lar) ve/veya test edilecek hipotezler, Modelin seçim nedenleri, Hayvan türleri, kaynakları ve tipleri, Denemenin hayvan sayıları, tasarımı İstatistik analiz yöntemleri, açıklanmalı.

12 4. Varyasyonun Kontrolü Deneme için seçilecek model deneysel girişime (treatment) iyi yanıt vermeli Deneysel üniteler (materyal) arasında minimal varyasyon İnfeksiyon, genetik, çevresel ve yaş gibi kontrol edilemeyen varyasyonun girişim etkisini belirlemede önemli etmen olduğu unutulmamalı

13 4. Varyasyonun Kontrolü İzogenik hatların kullanımı, küçük deneysel girişim etkisinin irdelenmesi bakımından az sayıda hayvan kullanımı için yararlı olabilir Hayvanlar optimum koşullarda tutulmalı Deneysel girişim hayvanlarda etkili olsa bile, bu etkinin insanlar için geçerliliği klinik denemelerle kontrol edilmeli

14 5. Tasarım İlkeleri Deneme tasarımı, çalışma başlamadan önce tüm ayrıntıları ile (yazılı protokolü, istatistik yöntemler dahil) planlanmalı İyi tasarım yanlılığı (bias) önler, biyolojik önemi olan deneysel girişim etkisini irdelemeye yardımcı olur İstatistiksel tasarım karmaşık olmamalı, formal iyi bilinen tasarımlar kullanılmalı

15 5. Tasarım İlkeleri Deneme ünitesi; deneysel işlemin uygulandığı birim, aynı zamanda istatistiksel analiz birimi 3R+1 kuralına ek istatistiksel 2R daha Randomization Replication

16 5. Tasarım İlkeleri Deneme ünitesi, değişik araştırmalarda farklı tanımlanabilir Bazen tek bir hayvan, bazen tek bir hayvanın simetrik uzvu, bazen de bir kafesteki tüm hayvanlar deneme ünitesi olabilir Bazı denemelerde tek bir deneme ünitesine tek bir işlem yerine birden çok işlem farklı periyotlarda uygulanabilir (cross over denemeleri) Bazı denemelerde (split plot) birden çok tipte deneme ünitesi olabilir. (Diyet kafes ünitesine, vitamin kafesteki fare ünitesine)

17 5. Tasarım İlkeleri Randomizasyon (ve körleme), bilinen ve bilinmeyen varyasyon kaynaklarının yanlılığa yol açmasını engellemenin yolu Şans sayıları (random numbers) kullanımı ile (veya başka yolla) deneysel ünitelerin deneysel işlemlere (vice versa) atanması Kaç deneysel ünite kullanılacağı önceden belirlenmeli Yanlılığın önlenmesi için değişik düzeylerde körleme (blinding) kullanımı

18 5. Tasarım İlkeleri İstatistiksel kaynaklarda formal tasarımlar tanımlanmış En yaygın kullanılanlar: Tam tesadüfi deneme tasarımı (Completely Randomized Design) Tesadüf blokları tasarımı (Randomized Blocks Design) Faktöriyel tasarımlar (Factorial Designs) Diğerleri: Latin kare, cross over, split plot, incomplete blocks, repeated measures design, sequential …

19 5. Tasarım İlkeleri CRD Deneysel ünitelerin deneysel işlemlere tamamen rastgele atanması Deneysel ünitelerin her bakımdan homojen olduğunu varsayar Avantajı: basitliği ve her işlem grubunda farklı sayıda üniteye izin vermesi Dezavantajı: ünitelerin heterojen olması durumunda bu heterojenliğin deneysel işlem etkisini maskeleyebilmesi

20 5. Tasarım İlkeleri RBD Deneysel ünitelerin kendi içinde homojen, aralarında heterojen bloklardan oluşması durumunda kullanılır. Blok (yaş, cinsiyet …) içindeki üniteler homojen ve bunlar işlemlere rastgele atanır. RBD genel olarak CRD’ den daha etkin

21 5. Tasarım İlkeleri Faktöriyel Tasarım
Birden çok faktörün aynı denemede deneysel işlem olarak kullanıldığı denemeler (ilaç ve vitamin faktörleri) Faktörler arasında interaksiyonun irdelenmesine olanak verir Çok etkin denemeler. Sorunu analizin nisbeten karmaşık ve faktör sayısı arttıkça gereksinen ünite sayısının artması Böyle durumlarda kısmi tekrarlı (fractional replicate) faktöriyel deneme kullanımı

22 6. Deneme Büyüklüğü Tasarım aşamasının en kritik sorunlarından biri
Küçük tutulması biyolojik önemi olan etkinin gözlenememesine, Büyük tutulması ünitelerin (ve diğer kaynakların) boşa harcanmasına yol açar Projede araştırıcının kullanacağı hayvan sayısını belirleme ölçütleri yer almalı

23 6. Deneme Büyüklüğü Matematiksel yöntem: Güç (power) analizine dayalı
Araştırma konusu hakkında, etki büyüklüğü, standart sapma (ss), önem düzeyi, seçilen güç, alternatif hipotez ön bilgilerini gerektirir. Ayrı bir sunum konusu Salt matematik yöntem etik açıdan çok sayıda hayvanın kullanımına neden olabilir Bu durumda ve/veya ss, etki büyüklüğü gibi bilgilerin bulunmadığı durumlarda alternatif yöntem (?)

24 6. Deneme Büyüklüğü Kaynak eşitliği (Resource Equation) Yöntemi Önemli bir tasarım prensibi: İşlem karşılaştırmasında serbestlik derecesi (sd) Denemede N ünite varsa, toplam varyasyon için N-1 sd. vardır. Toplam varyasyonun bileşenleri: İşlem (treatment) T, Blok B ve hata E (G=T+B+E) Resource Equation sd cinsinden de bu eşitlik geçerli

25 6. Deneme Büyüklüğü Kaynak eşitliği (Resource Equation) Yöntemi Genellikle varyans analizinin kullanıldığı sürekli değişkenler için sd ölçütü (Mead, Gilmour and Mead, 2012) E için sd nin yaklaşık arasında olması Neden 10’dan küçük, 20’den büyük önerilmiyor? (Açıklaması student-t tablosundan) “Rule of Tomb” kuralının tüm hayvan denemeleri için uygun olduğu belirtiliyor (Festing ve Altman, 2002)

26

27 7. İstatistiksel Analiz Yapılacak analiz, deneme tasarımına ve araştırmanın amacına uygun olmalı Keşfedici - açıklayıcı (exploratory), karar verici - doğrulayıcı (confirmatory) analizler Genel amaç verilerdeki yapının ve işlem hakkında karar vermek için gerekli tüm bilgilerin ortaya çıkarılması

28 7. İstatistiksel Analiz Analiz sonunda biyolojik önemi olmayan etkilerin istatistik bakımından önemli, biyolojik bakımdan önemli etkilerin istatistik bakımdan önemsiz olabileceği hatırda tutulmalı, İstatistik analizde hangi yöntemlerin kullanıldığı belirtilmeli ICMJE (2001) “İstatistik yöntemler, orijinal verilere ulaşan okuyucuların, araştırmada raporlanan sonuçlara da ulaşabilecek ayrıntıda verilmelidir.”

29 8. İstatistik Analizle ilgili Önemli Notlar
Verilerin ön taraması: Veriler doğrudan analize tabi tutulmamalı, tutarlılıkları ve aşikar hataları yönünden irdelenmeli Bu amaçla grafik yöntemler kullanılabilir Sapan gözlemler (outliers) Sıfır değere sahip gözlem ile kayıp gözlem konusu

30 8. İstatistik Analizle ilgili Önemli Notlar
Parametrik vs Nonparametrik Yöntemler: Verilerin yapısı hakkında istatistik varsayımlar ve bu varsayımların testi Verilerin ölçüm skalasının dönüşümü Varsayımlar sağlanmıyorsa parametrik olmayan testler

31 8. İstatistik Analizle ilgili Önemli Notlar
Çoklu karşılaştırmalar konusu: İkiden çok grup durumunda ikişerli t-testi kullanılmamalı Testin gücünü düşürür, yanlış-pozitif olasılığını arttırır Varyans analizi, önemsiz sonuç, ortalama karşılaştırmaları yapılmamalı Sonuç önemli ise (p<0.05) tasarım aşamasında iyi tanımlanmış (ortogonal) veya çoklu karşılaştırmalar (?)

32 8. İstatistik Analizle ilgili Önemli Notlar
Birden çok bağımsız değişken Denemede birden çok özellik (değişken) bakımından gözlem yapılıyorsa her biri ayrı ayrı analiz edilebilir. Ancak özellikler birbirinden bağımsız değilse: Çok değişkenli analiz yöntemleri (Principal components, Factor analysis…)

33 8. İstatistik Analizle ilgili Önemli Notlar
Her araştırmanın kendine özgü yapısı var Farklı tasarımlar farklı analizler, bazen aynı tasarım içinde birden çok analiz yöntemi Olası diğer tasarım ve analizler: Nested tasarımlar ve analizi Tekrarlamalı ölçümler ve analizi Korelasyon ve Regresyon analizi Kategorik veriler ve analizi…

34 9. Araştırma Sonuçlarının Sunumu
Temel ilke: Amaca ve deneme materyaline uygun tasarım, tasarıma uygun istatistik analiz(ler), analize uygun metinsel ve görsel sunum Ayrıntılar dergi yayın kurallarında veriliyor.

35 10. Kaynaklar Altman DG, Gore SM, Gardner MJ, Pocock SJ. (2000) Statistical guidelines for contributers to medical journals. In: Statistics with Confidence 2nd Ed. London: BMJ Books. Cox DR. (1958). Planning Experiments. NY:John Wiley. Festing MFW and Altman DG. (2002). Guidelines for the design and statistical analysis of experiments using laboratory animals. ILAR Vol 43(4), Festing MFW, Nevalainen T. (2014). The design and statistical analysis of animal experiments: Introduction to this issue. ILAR Vol 55(3), Goldstein H. (2003). Multilevel Statistical Models. London. Arnold. UK. ICMJE. (2001). Uniform requirements for manuscripts submitted to biomedical journals Mead R, Gilmours S and Mead A. (2012). The Design of Experiments. Cambridge Univ. Press. Russel WMS, Burch RL. (1959). The Principles of Humane Experimental Technique. London: Methuen and Co. Ltd.


"(E) Prof. Dr. Fikret İKİZ e-mail: fikret.ikiz@ege.edu.tr DENEY HAYVANLARI İLE YAPILAN DENEMELERİN TASARIMI VE ANALİZİ: İSTATİSTİKSEL BAKIŞ AÇISI (E) Prof." indir ppt

Benzer bir sunumlar


Google Reklamları