BİYOİSTATİSTİK TANIMLAR Dr.A.Tevfik SÜNTER

Slides:



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

Biyoistatistiğe Giriş
Arş. Gör. Gül KALELİ YILMAZ
Araştırmalarda Ölçme ve Ölçekler Mustafa ALTUNEL
BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ
İstatistik Tahmin ve Güven aralıkları
İstatistik Kavramı İstatistik; kesin olmayışlığın ışığı altında karar verme tekniğidir. Ana kitle hakkında örneklem yardımıyla tahmin çalışmalarıdır. Kitle.
Ölçme Düzeyleri Ölçeklerin Kullanılması
Araştırmanın Evreni ve Örnekleme
VERİ ÇEŞİTLERİ Doç. Dr. Turan SET
Veri Toplama, Verilerin Özetlenmesi ve Düzenlenmesi
İstatistikte Temel Kavramlar
Araştırma Yöntemleri.
Tıp alanında kullanılan temel istatistiksel kavramlar
KESİTSEL ARAŞTIRMALAR
ÖRNEKLEM VE ÖRNEKLEME Dr.A.Tevfik SÜNTER.
BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ
İstatistik Temel Kavramlarına Giriş
TIPTA ÇALIŞMA DÜZENLERİ VE İSTATİSTİKTE TEMEL KAVRAMLAR
ÇEVRE MÜHENDİSLİĞİ GRAFİK YAPIM ÖDEVİ. YIL İÇİ SO2,PM DEĞERLENDİRMESİ.
SORULAR-3.
Yard. Doç. Dr. Serkan ŞENDAĞ MAKÜ 2012, BURDUR
Yard.Doç.Dr. Sertel Altun
İSTA 201 YAŞAMIN HER ANINDA KARAR VERMEK ZORUNDAYIZ. KARARLARI VERİRKEN SAHİP OLDUĞUMUZ BİLGİLERİ DÜŞÜNCE SÜRECİNDEN GEÇİRİREK SONUCA VARIRIZ. SAHİP OLDUĞUMUZ.
Yrd. Doç. Dr Hamit ACEMOĞLU
Konya n. Erbakan Üniversitesi
Biyoistatistiğe Giriş
İstatistik Bir duruma uygun sonuç çıkarabilmek için konu ile ilgili verilerin toplanıp değerlendirilmesini sağlayan bilimdir.
Ölçme ve Değerlendirmede Temel Kavramlar
21 - ÖLÇME SONUÇLARI ÜZERİNE İSTATİSTİKSEL İŞLEMLER
Başkent Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı
EPİDEMİYOLOJİK ARAŞTIRMA PLANLANMASI
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.
İstatistik 1.Bölüm EĞITSEL YAZıLıM GELIŞTIRME VE DEĞERLENDIRME.
İki Değişkenli Tablo ve Grafikler
Uygulama 3.
IMGK 207-Bilimsel araştırma yöntemleri
NİCEL ARAŞTIRMA NEDİR? Bir amaca yönelik, belirli aşamalar içerisinde ve bir yöntem dahilinde yapılan çalışmalara araştırma denir. Araştırmacı yaptığı.
Herhangi bir konuyu incelemek amacıyla çalışmanın/araştırmaların planlanmasını, verilerin toplanmasını, değerlendirilmesini ve bir karara varılmasını sağlayan.
ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ VE TEKNİKLERİ

İSTATİSTİK II Örnekleme Dağılışları & Tahminleyicilerin Özellikleri.
KADIN SAĞLIĞI İLE İLGİLİ TEMEL KAVRAMLAR
Bilimsel Araştırma Yöntemleri Örnekleme Yöntemleri
Yrd.Doç. Dr. Özcan PALAVAN
TEMEL BETİMLEYİCİ İSTATİSTİKLER
Yrd.Doç. Dr. Özcan PALAVAN
OKUL ÖNCESİ DÖNEMDE ÖLÇME
İSTATİSTİKTE TEMEL KAVRAMLAR
ANLAM ÇIKARTICI (KESTİRİMSEL) İSTATİSTİK
İSTATİSTİĞE GİRİŞ.
İç Geçerlik Varılan bir nedensel ilişkide sonucun deney değişkenleri ile açıklanma düzeyi ile ilgilidir. Deneyde kontrol iç geçerliği arttırmak için yapılır.
SOSYAL BİLİMLERDE ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ ÜNİTE 4
DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE ARAŞTIRMA (YÜKSEK LİSANS)
ÖDE5024 DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İSTATİSTİK Yüksek Lisans
İstatistik Ders Notları.
ÖLÇME DEĞERLENDİRME İLE İLGİLİ TEMEL KAVRAMLAR
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
ÖDE5024 DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İSTATİSTİK Yüksek Lisans
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE ARAŞTIRMA (YÜKSEK LİSANS)
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
1.Hafta Haftalık Çizelge Temel Kavramlar SPSS’ e giriş
Istatistik I Sinem Yalgın.
Sunum transkripti:

BİYOİSTATİSTİK TANIMLAR Dr.A.Tevfik SÜNTER

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

Belirli bir özelliğe sahip bireylerin tümünün oluşturduğu topluluk EVREN Belirli bir özelliğe sahip bireylerin tümünün oluşturduğu topluluk Ör: 15-44 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

PARAMETRE VERİ KARAKTER (DEĞİŞKEN) FAKTÖR 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

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 25.6456 yıl Değişkenlerin ölçüm biçimi ⇒ İstatistik analiz seçimi Ölçüm özelliklerine göre değişkenler; Nominal Ordinal Sayısal

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.

Ordinal bir değişkende; 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”

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

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

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, 34.56 gün

Sayısal değişkenler sınıflanarak ⇒ Ordinal 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", "8.9-10.1 arasında" ve "10.1'den yüksek" olarak yalnızca üç değer alabilen bir ordinal değişkene dönüştürülebilir Sayısal değişkenleri çok gerekmedikçe, ordinal değişkenlere dönüştürmek uygun değil

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

ORTALAMA Aritmetik ortalama Ortalama, aşırı değerlerden etkilenir. 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.

Ordinal veriler için en iyi merkezi dağılım ölçütü 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

Değişken değerleri içinde en fazla görülen değer 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.  

GEOMETRİK ORTALAMA 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

1.Değişkenin ölçüm skalası Ordinal Sayısal 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

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

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

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

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

STANDART SAPMA VE VARYANS 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

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

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

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

NE ZAMAN HANGİ YAYILMA ÖLÇÜTÜNÜ KULLANALIM? 4. Değer aralığı 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