TABLO VE GRAFİK TÜRLERİ Yrd Doç Dr Kadriye AVCI

Katılımcıların tablo, grafik ve şekil kullanımlarını geliştirmek

İçerik Tablolar, grafikler ve şekillerin kullanım alanları Tanımlayıcı epidemiyolojide kullanım Zaman Yer Kişi Klinik özellikler Analitik epidemiyolojide kullanım Karşılaştırma Tablolar grafikler ve şekillerin tasarlanması

Tablolar, Grafikler ve Şekiller Ne Zaman Kullanılır? Veriyi analiz etme Veriyi Sunma Organize etme Özetleme Araştırma Eğilimler İlişkiler Hatalar Formatlar (Grafik, tablo, şekil vs.) Sunu tipi Sayfa Poster Ekran Tablolar, grafikler ve şekiller verilerin doğrulanması ve analiz edilmesi için önemlidir. Ayrıca verilerin başkasına anlatılması için görsel sunum biçimleridir. Veri analizi epidemiyolojik çalışmaların önemli bir parçasıdır. Epidemiyolog listeler halinde verilen bildirimleri inceleyerek işe başlayabilir ama bundan hemen sonra verileri tablolar halinde özetleme aşamasına geçecektir. Bazen ortaya çıkan tablolar gereken tek analiz olabilir. Veriler daha karmaşık olduğunda grafikler, tablolar epidemiyoloğun daha kapsamlı eğilimler belirlemesine ve bu eğilimlerden yeni farklılıklar tanımlamasına yardımcı olabilir. Bu farklılıklar bazen yeni bulgulardan bazen de hatalardan kaynaklanabilir. Bir analiz tamamlandığında t.g.ş. verilerin başkalarına anlatılması için görsel sunum biçimleridir.

Sayfa x Ekran Sayfa Ekran Sınırsız zaman Zaman < 1 dak. Tekrar Tekrar yok Ayrıntılar Beyaz, gri ve siyah Daha az detay Renkli

Tablolar, grafikler ve şekiller Kendini açıklamalı Sade olmalı Ne, kim, nerede, ne zaman sorularının cevabını içeren başlığı olmalı Başlık önünde numara olmalı Kısaltmalar ve semboller tanımlanmalı Ölçekler ve birimler verilmeli İşleme alınmayan veri varsa dipnot şeklinde belirtilmeli Kaynak referans gösterilmeli Mümkün olduğunca basit hazırlanmalıdır. Dinleyiciler baktığında anlayabilmelidir. Veri bir yerden alıntı ise kaynak referans gösterilmelidir.

Tanımlayıcı Epidemiyolojide Tablolar, Grafikler ve Şekillerin Kullanımı Zaman Yer Kişi Klinik özellikler

Zaman

Örnek: Salgın eğrisi Şekil 1. Bildirilen kampilobakterioz vakaları (n=45), Svolvær, Norveç, başlangıç tarihlerine göre Ocak ve Şubat 1997 1 primer vaka 1 ikincil hane halkı vakası Bir salgın eğrisi aslında bir eğri değil bir salgın sırasındaki hastalık vakalarını ortaya çıkış zamanlarına göre veren bir histogramdır. Şubat Ocak

Salgın eğrisi Histogram Sayıyla orantısal alan Sütunlar arasında boşluk yok X-ekseni = zaman Salgından önce başlar sonra devam eder Zaman aralığı < 1/4 kuluçka dönemi Y-ekseni = vaka sayısı Genellikle bir kare = bir vaka Excel’de yapmak kolay Histogram sürekli bir değişkenin sıklık dağılımının grafiğidir. Bitişik sütunlar kullanılır ve her sütunun yüzeyi o sınıf aralığındaki gözlem sayısı ile orantılıdır. X ekseni salgının ilk vakasından önce başlatılır ve salgın öncesi dönemde aynı hastalığa ait vakalar varsa gösterilir. Bu vakalar ilişkisiz vakaları gösterebileceği gibi salgının kaynağı da olabilir. Genel bir kural olarak aralıklar hastalığın kuluçka süresinin ¼’ünden daha küçük tutulur.

Aritmetik ölçekli çizgi grafik Şekil 2. Norveç’te gonore ve sifilis insidansı, 1975-1999 100.000’de vaka sayısı Gonore Sifilis Kaynak: Yıl

Aritmetik ölçekli çizgi grafik Zaman serisi için kullanılır Gerçek değişiklikleri büyüklüklerine göre gösterir X-ekseni = zaman Y-ekseni = vaka sayısı 0’dan başlayın Genellikle bir değişkenin belirli bir süre içinde gösterdiği değişiklikleri incelemek için çizilir. Örneğin bir hastalığın aylara, mevsimlere yada yıllara göre gösterdiği değişimler en iyi çizgi grafikle gösterilir. Uzun bir veri serisini göstermek veya birkaç seriyi karşılaştırmak için epidemiolojide sıkça kullanılır. Hızları zamana göre gösterirken seçilen bir yöntemdir.y ekseni x ekseninden daha kısa tutulmalı ve iki eksenin orantısı iyi ayarlanmalı, x:y oranı genellikle 5:3 olarak tavsiye edilir. Y eksenini her zaman 0’dan başlatın. İnsidans farklarını göstermek için bu grafik kullanılır (LAURA)

Grafiklerde...hatırlayın! Eksenler, ölçekler için etiketler Ölçek bölme, uygun ölçek Başlıkta ölçüm birimleri 3 boyut yok Grafik, bir koordinatlar sistemi kullanarak sayısal verileri görsel olarak sunma yöntemidir. Aynı zamanda verileri başkalarına sunmanın da ideal bir yoludur. Yatay eksen genellikle zaman gibi bağımsız değişkenleri, dikey eksen ise bağımlı değişkeni yani vaka sayısı, hastalık hızı gibi sıklık ölçümlerini göstermekte kullanılır. Grafikler tablodan daha kolay anlaşıldığı için tabloda okuyucunun dikkatinden kaçabileceği düşünülen noktaların okuyucuya daha çarpıcı biçimde sunulmasını sağlar.Grafikler tablo yerine geçmez. Tablolara yardımcı olarak yapılabilirler. Bulguların grafikle gösterim biçimi araştırıcının okuyucuya göstermek istediği hususlara bağlıdır.

YER

Nokta harita Şekil 1. İkamet yerine göre 1998’de Dublin’de meningokokal hastalık vakaları 1 nokta = 1 vaka Nokta haritalarında bir olayın meydana geldiği yada bir hastalığın ortaya çıktığı yeri belirtmek için noktalar kullanılır. Bir olayın coğrafi dağılımını göstermek için yararlıdır. Ama risk altındaki nüfusun büyüklüğünü gözönüne almadığı için belirli bir yerde devam eden olayın riskini göstermez.

Alan haritası Şekil 3. Dublin’de 1998’de ikamet yerine göre meningokokal hastalıkların insidansı (100.000’de) Alan haritalarında bir olayın insidansı yada herhangi bir durumun coğrafi dağılımını göstermek amacıyla renklendirilmiş yada kodlanmış bölgeler kullanılır. Hızları göstererek bir olayın farklı bölgelerde ortaya çıkma risklerini ifade edebiliriz.

Tek değişkenli (marjinal) tablo Tablo 4. İkamet yerine göre 1998’de Dublin’de meningokokal hastalık vakaları Tek değişkenli (marjinal) tablo Alan Vaka Tanımlayıcı epidemiyolojideki en temel tablo budur. Marjinal tablo, deneklerin incelenen herhangi bir değişkenin seçeneklerine veya sınıflarına nasıl dağıldığını gösteren tablodur.

KİŞİ

Örn. İki değişkenli tablo Tablo 1. Yaş grubu ve cinsiyete göre Salmonella Typhimurium infeksiyonu vakaları, Heroy, Norveç, 1999 Örn. İki değişkenli tablo Cinsiyet Erkek Kadın Yaş grubu (yıl) İki değişkene göre verilerin sunulduğu bu tablolara çapraz tablolar da denilir. Bir tabloda satır yüzdesinin mi yoksa kolon yüzdesinin mi kullanılacağı araştırıcının okuyucuya neyi göstermek istediğine bağlıdır.

Çubuk Grafik-1 Şekil 1. Yaş grubu ve cinsiyete göre S Typhimurium infeksiyonu vakaları, Heroy, Norveç, 1999 Vaka sayısı Erkek Kadın Frekansların ya da yüzdelerin bir çubukla gösterilebilir. Çubuğun yüksekliği frekansı yada yüzdeyi gösterir. Çubuk grafik, cinsiyet, ırk yada eyalet gibi farklı, süreksiz bir değişkenin sıklık dağılımını gösterir. Gruplandırılmış çubuk grafik, iki, üç değişkenli tablolardaki verileri iki kategori halinde göstermek için kullanılırlar. Gruptaki çubuklar genellikle bitişiktir. Bir gruptaki çubuk sayısını 3 ile sınırlandırma tercih edilmelidir. Yaş grubu

Çubuk Grafik-2 Şekil 1. Yaş grubu ve cinsiyete göre S Typhimurium infeksiyonu vakaları, Heroy, Norveç, 1999 Yaş grubu Erkek Kadın Bölmeli çubuk şemada ikinci bir değişkenin kategorileri birinci değişkeni temsil eden çubuk üzerinde de gösterilebilir. Vaka sayısı

Çubuk grafik-3 Şekil 1. Yaş grubu ve cinsiyete göre S Typhimurium infeksiyonu vakaları, Heroy, Norveç, 1999 Cinsiyete göre orantısal dağılım Erkek Kadın Yaş grubu

Çubuk grafikler Sıra Doğal Azalan veya artan Dikey veya yatay Çubukların eni aynı Uzunluk = sıklık Çubukların ve grupların arasında boşluk var grupların kendi içinde değil Çubukları tanımlayan kategorileri doğal bir sıra (alfabetik yada artan yaş grubu gibi) ya da çubuk uzunluklarında artış veya azalmalar oluşturarak bir sıra halinde düzenleyin. Çubukları ya yatay yada dikey olarak yerleştirin. Tüm çubukları aynı genişlikte yapın. Çubukların uzunluklarını olayın sıklığı ile orantılı yapın.

Pasta grafik Şekil 4. Yaş gruplarına göre S Typhimurium enfeksiyonu vakaları (%), Heroy, Norveç, 1999 Sayımla elde edilen ve gruplanan verinin sunumunda iki yada daha fazla gruptaki dağılımı karşılaştırmak amacıyla kullanılır. Her bir dilim 360 derecede aldığı pay ölçüsünde derece ile ve olabildiğince farklı renk ve tarama ile kullanılır. Her dilimin adı ve yüzde oranı belirtilerek sunulur.

Klinik Özellikler

Tablo Tablo 5. S Typhimurium infeksiyonu olan 54 hasta arasında klinik semptomlar, Oslo, Norveç, Mayıs 1998 Semptom Vakalar Diyare Ateş Baş ağrısı Eklem ağrısı Kas ağrısı

Analitik Epidemiyolojide Tablo, Grafik ve Şekillerin Kullanımı Karşılaştırma

Kohort çalışması için 2x2 tablo Tablo 5. Mike Amca Balık & Patates Restoranındaki müşteriler arasında balık tüketimi ve gastrointestinal hastalık arasındaki ilişki, Cambridge, 1 Ekim 2000 Hastalanan İyi Toplam Atak hızı Balık yiyen Balık yemeyen Relatif risk: 9.2 (%95 güven aralığı 3.9-22)

Vaka kontrol çalışması için 2x2 tablo Tablo 6. Mike Amca Balık & Patates Restoranındaki müşteriler arasında balık tüketimi ve gastrointestinal hastalık arasındaki ilişki, Cambridge, 1 Ekim 2000 Vaka Kontrol Balık yiyen Balık yemeyen Odds Ratio (OR): 13 (%95 güven aralığı 5.3.-33)

Bir vaka kontrol çalışması tablosu Tablo 5. Vaka kontrol çalışmasında maruziyet ile kampilobakterioz arasındaki ilişki, Oslo, Norveç, 1998. Tek değişkenli, eşleştirilmiş analiz Maruziyet Vaka Kontrol OR %95 güv. aralığı Pizza restoranında yiyen Partide yiyen Şarküteriden yiyen Soyulmamış meyve yiyen Bir vakayla yakın temasta bulunan Günde >4 bardak su içen “B” su şirketinin müşterisi

GRAFİK TÜRLERİ

2. Daire Dilimleri Grafiği 7. Ortalama Standart Sapma Grafiği Grafik Türleri 1. Çubuk Grafik 2. Daire Dilimleri Grafiği 3. Histogram 4. Dağılım Poligonu 5. Kutu ve Çizgi Grafiği 6. Dal ve Yaprak Grafiği 7. Ortalama Standart Sapma Grafiği 8. Saçılım Grafiği

1. Çubuk Grafik Vücut Ağırlığı Sayı % 15 30 Zayıf Normal 20 40 Çoğunlukla nitelik verilerde kullanılır. Her bir kategori birbirinden ayrı çubuklarla gösterilir. Çubukların eni birbirine eşittir ve bitişik değildir. Yatay eksende incelenen değişkene ilişkin kategoriler dikey eksene bu kategorilere ilişkin sayı ya da yüzde değerleri konulur. Vücut Ağırlığı Sayı % 15 30 Zayıf Normal 20 40 Hafif Şişman 10 20 Şişman 5 10 Toplam 50 100

2. Daire Dilimleri Grafiği Nitelik verilerde kullanılan bir grafik yöntemidir. 10 5 Şişman 100 50 Toplam 20 Hafif Şişman 40 Normal 30 15 Zayıf % Sayı Vücut Ağırlığı Bu tabloya ait olan daire dilimleri grafiğini çizebilmek için her bir vücut ağırlığına ilişkin yüzdelere karşılık gelen açılar basit orantı ile hesaplanır. Hafif Şişman için: Zayıf için: derece derece Şişman için: Normal için: derece derece

Öğrencilerinin Ağırlıklarına Göre Dağılımı

3. Histogram Sürekli değişkenler için kullanılan grafik türüdür. Çubuklar birbirine bitişik olarak çizilir. Sayı ya da yüzde kullanmak grafiğin şeklini değiştirmez. Yatay eksende sınıf değeri dikey eksende sayı ya da yüzde bulunur. (Yatay eksene alt sınır ve üst sınır değerleri de yazılabilir)

Simetrik Dağılım

Sağa Çarpık (Pozitif Çarpık) Dağılım

Sola Çarpık (Negatif Çarpık) Dağılım

4. Dağılım Poligonu Histogramdaki çubukların en üst orta noktalarının çizgilerle birleştirilmesiyle elde edilir.

5. Kutu ve Çizgi Grafiği Yüzdelikler yardımıyla veriyi özetlemekte kullanılan basit ve çok kullanışlı bir grafik yöntemidir. Grafikte 25., 50., 75., Yüzdelikler en küçük değer ve en büyük değer bulunmaktadır. Daha çok dağılım çarpık olduğunda kullanılır. Dağılımdaki aşırı gözlemlerin varlığı konusunda da bilgi verir.

Sola Çarpık (Negatif Çarpık) Dağılım Ortanca *21 Çok Aşırı Değer o22 Aşırı Değer Aşırı değer Olmayan En Büyük Değer Aşırı değer Olmayan En Küçük Değer 75.Yüzdelik 175 170 165 160 155 150 145 140 Öğrencilerin Boy Uzunluğu (cm) 25.Yüzdelik

Sağa Çarpık (Pozitif Çarpık) Dağılım Ortanca *21 Çok Aşırı Değer o22 Aşırı Değer Aşırı değer Olmayan En Büyük Değer Aşırı değer Olmayan En Küçük Değer 75.Yüzdelik Sağa Çarpık (Pozitif Çarpık) Dağılım 25.Yüzdelik 175 170 165 160 155 150 145 140 Öğrencilerin Boy Uzunluğu (cm)

Aşırı değer Olmayan En Büyük Değer Aşırı değer Olmayan En Küçük Değer Simetrik Dağılım 175 170 165 160 155 150 145 140 Öğrencilerin Boy Uzunluğu (cm) Ortanca Aşırı değer Olmayan En Büyük Değer Aşırı değer Olmayan En Küçük Değer 75.Yüzdelik 25.Yüzdelik

6. Dal ve Yaprak Grafiği Dal ve yaprak grafik yöntemi veri kümesini özetlemek için çok basit ve kullanışlı bir grafik yöntemidir. Bu grafikte hem grafiğin şeklini hem de dağılımdaki gözlem değerlerini görmek olanaklıdır. Dal ve Yaprak grafiği her sınıfın karşısına doğrudan frekansı yazmak yerine bu aralıktaki değerlerin son haneleri yazılır.

6. Dal ve Yaprak Grafiği Sayı Yapraklar Dallar 65-69 70-74 60-64 55-59 Veriler: 40, 44, 46, 46, 49, 50, 52, 52, 52, 53, 54, 54, 54, 55, 56, 56, 57, 57, 58, 58, 58, 59, 59, 59, 59, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 64, 64,65, 66, 66, 67, 72, 73 Sayı Yapraklar Dallar 65-69 70-74 60-64 55-59 50-54 45-49 40-44 0 4 2 6 6 9 3 0 2 2 2 3 4 4 4 8 5 6 6 7 7 8 8 8 9 9 9 9 9 13 0 1 2 2 3 4 4 4 8 5 5 6 7 4 2 3 2

7. Ortalama ve Standart Sapma Grafiği Sürekli değişkenler için kullanılan grafik türüdür. Dağılım simetrik olduğunda kullanılır. Grafikte ortalama  1 x (standart sapma değeri) bulunur Bazen ortalama  2 x (standart sapma değeri) de kullanılabilir.

Ortalama ve Standart Sapma Grafiği 170 160 150 140 Öğrencilerin Boy Uzunluğu (cm) (Ortalama  S. Sapma Ortalama ve Standart Sapma Grafiği Ortalama=158.3 Standart Sapma=9.9  + 1 Standart Sapma Ortalama - 1 Standart Sapma

Saçılım (Nokta) Grafiği Sınıftan Rasgele Seçilen 10 Öğrencinin Boy Uzunluğu Dağılımı 150 155 160 165 170 175 180 185 Öğrencilerin Boy Uzunluğu (cm)

Tablo Grafik ve Şekillerin Tasarımı

Grafiklerin tasarımı Veriyi gösterin Gereksiz yazıları kaldırın Dikkat çekici öğeleri kaldırın Üç boyutlu grafik kullanmayın Renklere dikkat edin

Grafik 1. Serogruba göre Dublin’de meningokokal hastalık vakaları Vaka sayısı Bu 4 grafik en kötüden en iyiye doğru sıralanmış. Bilinmeyen Serogrup

Grafik 2. Serogruba göre Dublin’de meningokokal hastalık vakaları Vaka sayısı Bilinmeyen Serogrup

Grafik 3. Serogruba göre Dublin’de meningokokal hastalık vakaları Vaka sayısı Bilinmeyen Serogrup

Grafik 4. Serogruba göre Dublin’de meningokokal hastalık vakaları Vaka sayısı Bilinmeyen Serogrup

Özet Tablo, grafik ve şekillerin kullanımı İnceleme ve sunum Sunum Sayfa yada ekran Tanımlama Zaman - çizgi grafikler veya salgın eğrileri Yer - haritalar veya tablolar Kişi - tablolar veya çubuk grafikler Klinik özellikler - tablolar Analiz Karşılaştırma - 2x2 tablolar, diğer tablolar

Kullanılan her damla mürekkebin bir sebebi olmalı! TEŞEKKÜRLER Data ink is the ink that is used for showing the actual data. Data ink is the part of ink that cannot be erased. It is essential. New ink should bring new information. In a good graphic, the ratio of data ink to total ink should be as large as possible. Kullanılan her damla mürekkebin bir sebebi olmalı!