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