Biyoistatistiğe Giriş

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
İstatistiğe Giriş  İstatistik ve Biyoistatistiğin Tanımları  Araştırmalarda Biyoistatistiğin Önemi  Temel İstatistik.
Advertisements

Prof. Dr. Ali ŞEN Akdeniz KARPAZ Üniversitesi
AFYON KOCATEPE ÜNİVERSİTESİ ÇAY MESLEK YÜKSEK OKULU
İLİŞKİLERİ İNCELEMEYE YÖNELİK ANALİZ TEKNİKLERİ
Hafta 01: Veri (Yrd.Doç.Dr. Levent AKSOY)
İstatistik Kavramı İstatistik; kesin olmayışlığın ışığı altında karar verme tekniğidir. Ana kitle hakkında örneklem yardımıyla tahmin çalışmalarıdır. Kitle.
Ölçme Düzeyleri Ölçeklerin Kullanılması
VERİ ÇEŞİTLERİ Doç. Dr. Turan SET
İstatistikte Temel Kavramlar
BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ
İstatistik Temel Kavramlarına Giriş
TIPTA ÇALIŞMA DÜZENLERİ VE İSTATİSTİKTE TEMEL KAVRAMLAR
Yard. Doç. Dr. Serkan ŞENDAĞ MAKÜ 2012, BURDUR
İstatistikte Bazı Temel Kavramlar
PSİKOLOJİNİN ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ
PARAMETRİK ANALİZ TEKNİKLERİ
İSTA 201 YAŞAMIN HER ANINDA KARAR VERMEK ZORUNDAYIZ. KARARLARI VERİRKEN SAHİP OLDUĞUMUZ BİLGİLERİ DÜŞÜNCE SÜRECİNDEN GEÇİRİREK SONUCA VARIRIZ. SAHİP OLDUĞUMUZ.
HACETTEPE ÜNİVERSİTESİ TIP FAKÜLTESİ
THY ANALİZLERİ Ki – Kare Testi
yunus.hacettepe.edu.tr/~tonta/courses/spring2008/bby208/
BİYOİSTATİSTİK TANIMLAR Dr.A.Tevfik SÜNTER
Biyoistatistiğe Giriş
Ölçme ve Değerlendirmede Temel Kavramlar
21 - ÖLÇME SONUÇLARI ÜZERİNE İSTATİSTİKSEL İŞLEMLER
Hafta 06: Olasılık Kuramı (Yrd.Doç.Dr. Levent AKSOY)
Başkent Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı
Meta Analizinde Son Gelişmeler
Murat Api MD, PhD 1 Arastırmalarda konu secimi Hipotez kurulması Degiskenlerin ozellikleri Normal Dagılım.
Uygulama I.
İSTATİKSEL KAVRAMLAR İstatistik Doç. Dr. Şakir GÖRMÜŞ SAÜ| e-FEK.
Biyoistatistiğe Giriş: Temel Tanımlar ve Kavramlar
İstatistik ve Biyoistatistiğe Giriş: Temel İstatistiksel Kavramlar
DEĞİŞKEN TİPLERİ ve SPSS’ de VERİTABANI HAZIRLANMASI.
Key Terms from the Chapters. Chapter -1 Statistics, Data, and Statistical Thinking Fundemantal Elements of Statistics Statistics: EN: Statistics is the.
İstatistik 1.Bölüm EĞITSEL YAZıLıM GELIŞTIRME VE DEĞERLENDIRME.
İki Değişkenli Tablo ve Grafikler
BBY606: Araştırma Yöntemleri
ÖĞRENME AMAÇLARI Veri analizi kavramı ve sağladığı işlevleri hakkında bilgi edinmek Pazarlama araştırmalarında kullanılan istatistiksel analizlerin.
İstatistik Bilimine Giriş
Uygulama 3.
IMGK 207-Bilimsel araştırma yöntemleri
NİCEL ARAŞTIRMA DESENLERİ
Bilişim Teknolojileri için İşletme İstatistiği Yrd. Doç. Dr. Halil İbrahim CEBECİ B.
HİPOTEZ TESTLERİNE GİRİŞ
Ders İçeriği Bilimsel yöntem, Araştırma
Herhangi bir konuyu incelemek amacıyla çalışmanın/araştırmaların planlanmasını, verilerin toplanmasını, değerlendirilmesini ve bir karara varılmasını sağlayan.
Çıkarsamalı İstatistik Yöntemler
Sıklık Tabloları ve Sıklık Tablolarından Elde Edilen Tanımlayıcı İstatistikler.

NİCEL ARAŞTIRMA DESENLERİ
İstanbul Medipol Üniversitesi
Yrd.Doç. Dr. Özcan PALAVAN
BİLİMSEL SÜREÇ BECERİLERİ
TEMEL BETİMLEYİCİ İSTATİSTİKLER
Yrd.Doç. Dr. Özcan PALAVAN
İSTATİSTİKTE TEMEL KAVRAMLAR
ANLAM ÇIKARTICI (KESTİRİMSEL) İSTATİSTİK
İSTATİSTİĞE GİRİŞ.
Biyoistatistiğe Giriş
Bilimsel Araştırma Yöntemleri ve İstatistik
Tıp Fakültesi UYGULAMA 2
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
ÖDE5024 DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İSTATİSTİK Yüksek Lisans
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE ARAŞTIRMA (YÜKSEK LİSANS)
Istatistik I Sinem Yalgın.
Sunum transkripti:

Biyoistatistiğe Giriş İstatistik ve Biyoistatistiğe Giriş

Kaynak Kitaplar (Merkez Kütüphanede Okumak Üzere Ayrılmış) 1. WA 900 D184 1991 Daniel, Wayne W. Biostatistics: A Foundation for Analysis in the Health Sciences 2. WA 950 D272 2004 Dawson, Beth Trapp, Robert G. Basic & Clinical Biostatistics Lange Medical Books/ McGrow-Hill NewYork 2004 3. QT 260 A456 2000 Alpar R. Spor bilimlerinde uygulamalı istatistik Nobel yayın , Ankara, 2000. 4. WA 950 A733 2002 Armitage, P. Statistical Methods in Medical Research Blackwell Science Oxford 2002 5. WA 950 G545 2002 Glantz, Stanton A. Primer of Biostatistics McGrow-Hill NewYork 2002

Dersin amacı: Bazı faktörler ve hastalıklar arasındaki ilişkiyi açığa çıkarmak Hastalığın etiyolojisini açıklamak (hastalıklara neden olan faktörler) Hastalık oluş sayısını tahmin etmek İlaç etkinliklerini karşılaştırmak, toksik ve yan etkilerini incelemek, Sağlık literatürünü okumak, anlamak ve yorumlayabilmek…….

Makale hakkında fikir sahibi olunabilmesi ve değerlendirme yapılabilmesi için yeterli biyoistatistik bilgisine ihtiyaç vardır. Sağlık araştırmalarının çoğunda planlama, yürütme ve yorumlamada istatistiksel yöntemler kullanılmaktadır.

Planlama Kaç kişi/birey tedaviye alınmalıdır? Hastalar tedavilere nasıl dağıtılmalıdır? Bağımlı değişkeni etkileyebilecek diğer değişkenler nelerdir? İlaç etkinliği, ilacın yarılanma ömrü, raf ömrü nasıl belirlenmelidir?

Yürütme Çalışma hangi şartlar altında yürütülmelidir? Eşleştirme gerekli midir? Körleme (tek körleme,çift körleme) gerekli midir? Kontrol grubuna gerek var mıdır? Plasebo etkisi dikkate alınmalı mıdır? Hangi deneysel tasarım yöntemi daha uygundur?

Yorumlama Örnek 1: Trombolizm tanısı konulmuş kadın hastaların kan grupları dağılımı Kan Grubu Sayı % A 32 58.2 AB 4 7.3 B 8 14.5 O 11 20.0 Toplam 55 100.0 Sağlıklı kadınların kan grupları dağılımı Kan Grubu Sayı % A 75 51.7 AB 8 5.5 B 19 13.1 O 43 29.7 Toplam 145 100.0

İstatistik Herhangi bir konu hakkında Bilgi toplamak, Toplanan bilgileri düzenlemek, Çözümlemek ve Yorumlamak için gerekli yöntemler topluluğudur.

Biyoloji, tıp, eczacılık ve diğer sağlık bilimlerinde; Biyoistatistik Biyoloji, tıp, eczacılık ve diğer sağlık bilimlerinde; Araştırma düzeninin oluşturulması, Verilerin elde edilmesi ve Değerlendirilmesi ile uğraşan bilim dalıdır.

İstatistik olarak iki ana gruba ayrılır. Tanımlayıcı İstatistik (Descriptive Statistics) Çıkarımsal İstatistik (Inferential Statistics) olarak iki ana gruba ayrılır.

Tanımlayıcı İstatistik Verilerin özetlenmesi, Sınıflandırılması, Tablo ve grafiklerle sunulmasını içerir.

Tanımlar Veri (Data) : İncelenen konuya açıklık getirmek amacıyla toplanan bilgiler, belgeler, ölçümler, ... vb. Denek : Bireysel veri kaynağı (Subject) Değişken: Deneklerin herhangi bir özelliğine (Variable) ilişkin verilere değişken denir. Örneğin, boy uzunluğu, yaş, öğrenim düzeyi, cinsiyet vb.

Kitle : Araştırma kapsamına giren, aynı denir. (Population) özellikleri taşıyan deneklerin tümüne denir. Örneklem: Bir kitleden, kitleyi temsil edecek (Sample) biçimde seçilen alt gruba denir. Parametre: Kitlenin özelliklerini tanımlamak için (Parameter) kullanılan ölçülere denir. İstatistik : Örneklemin özelliklerini tanımlamak (Statistics) için kullanılan ölçülere denir.

Veri Türleri Niceliksel (Quantitative) Niteliksel (Qualitative) Nicelik belirten (ölçü-lerek yada sayılarak elde edilen) verilerdir. Örneğin, yaş, ağırlık, boy gibi. Bireylerin sahip olduğu belli özelliklerin sınıflara ayrılarak belirtildiği verilerdir. Örneğin, cinsiyet, medeni durum, başarılı-başarısız gibi.

Niteliksel Veri Türleri Sıralanabilir (Ordered) Sınıflanabilir (Nominal) Nitelik verilerde belli bir sıralama yoksa bu tür verilere sınıflanabilir nitelik veriler denir. Örneğin cinsiyet, medeni durum gibi. Nitelik verilerde belli bir sıralama söz konusu ise (kötü-orta-iyi-mükemmel gibi) bu tür verilere sıralanabilir nitelik veriler denir. ??? İki Sınıflı Çok Sınıflı

Niceliksel Veri Türleri Kesikli Sayısal Sürekli Sayısal Ölçümle belirtilirler ve bir aralıktaki bütün değerleri alırlar. Örnek: Boy uzunluğu, yaş, günlük kalsiyum tüketim miktarı (mg), tablet etkisi (mg) ..gibi. Belirli bir aralıktaki tam sayıları alan veri türüdür. Örnek: Sınıftaki öğrenci sayısı, canlı doğum sayısı

Çıkarımsal İstatistik Örneklemden elde edilen bulgular yardımıyla; Kitle hakkında kestirimde bulunma, Hipotezleri test etme, Karara varma, işlemlerini içerir.

Çıkarımsal İstatististik İçin Tanımlar Örneklem : Bir kitleden, kitleyi temsil edecek (Sample) biçimde seçilen alt gruba denir. Örnek : Örnekleme seçilmiş denek (Sample) Örnekleme :Kitleden örnek seçmek amacıyla (Sampling) geliştirilen çeşitli yöntemler vardır. Uygun yöntemlerle kitleden örneklem seçme işlemine “örnekleme” denir.

Çıkarımsal İstatististik İçin Tanımlar Doğruluk : Ölçülen ya da hesaplanan değerin (Accuracy) kendi gerçek değerine olan yakınlığı Kesinlik : Aynı özelliğin bir çok kez ölçümü (Precision) sonucunda elde edilen değerlerinin birbirine yakınlığı