HAYVAN DENEYLERİNE TEMEL İSTATİSTİKSEL YAKLAŞIM Prof.Dr. Necdet SÜT.

... konulu sunumlar: "HAYVAN DENEYLERİNE TEMEL İSTATİSTİKSEL YAKLAŞIM Prof.Dr. Necdet SÜT."— Sunum transkripti:

1 HAYVAN DENEYLERİNE TEMEL İSTATİSTİKSEL YAKLAŞIM Prof.Dr. Necdet SÜT

2 Sorunların çözümüne yönelik, Güvenilir, doğruluk derecesi yüksek veriler yardımıyla, Kanıta dayalı (evidence-based medicine!) olarak geçerli çözümlere ulaşmak için yapılan planlı ve sistematik çabalar bütünü... BİLİMSEL ARAŞTIRMA NEDİR? 2

3 3 Örneklem Sayısı Doğru yöntem Doğru Veri Doğru Araştırma Sonucu Bilimsel araştırmalardan doğru (gerçeği yansıtan) sonuçlar elde edebilmek için çok iyi planlama yapmak gereklidir.

4 4 ANALİTİK

5 Araştırmalarda Temel Strateji Nedir? 5 Bilimsel araştırmalarda temel strateji ‘gruplar arası’ ya da ‘grup içi’ KARŞILAŞTIRMA dır. Tedavi öncesiTedavi sonrası

6

7 * * * p<0.001 compared with ışın

8 Tedavi yöntemlerinin (ilaç-girişim) karşılaştırılması Tanılama yöntemlerinin doğruluklarının karşılaştırılması Taramalar ve toplumsal özelliklerin belirlenmesi Prognozun belirlenmesi Nedensel ilişkilerin belirlenmesi Bilimsel Araştırmalarda:

9 9 Plasebo Nedir? Herhangi bir tedavi değeri olmayan, ancak tedavi değeri olan ilaç ile aynı görünüme sahip ilaca plasebo denir. Plasebo etkisi İlaçtan beklenen etkinin plasebo verilen hastalarda da gözlenmesi. Nosebo etkisi Plasebo verilen hastalarda olumsuz etki gözlenmesi. Faz II klinik çalışmalarda tedavi yöntemlerinin etkinliği plasebo ile karşılaştırılarak ortaya konulur.

10 Randomizasyon Nedir? Çalışmaya dahil edilecek deneklerin/hastaların, eşit olasılıkla gruplara ayrılmasına olanak sağlamaktadır. 10 Prospektif araştırmalarda, tedavi ve kontrol gruplarına atanacak olguların, ikincil etkenler açısından benzer özelliklerde olmasını sağlamak amacı ile olguların herhangi bir kümede yer alma durumunun tamamen rastlantısal olarak yapılmasıdır.

11 11 Uygun Olgular Randomize Dağıtım A B A tedavisine Kabul? B tedavisine Kabul? Evet Hayır Evet Hayır A B  Bilgisayar programı,  Rastgele sayılar tablosu,  Zar, yazı-tura. Randomizasyon Düzeni

12 Katmanlama (Bloklama) Örneğin bazı fibrosis skoru ölçümlerinin erkek ratlardan bazılarının ise dişi ratlardan alındığını varsayalım Erkek ve dişi ratlarda yapılan fibrosis skoru ölçümleri arasında fark öngörülüyorsa: ◦ Gruplarda cinsiyet dengesini gözetmemek hatalı sonuçlara götürür. ◦ Erkek ve dişi olmak üzere her bir cinsiyetten, her bir tedavi grubu için eşit sayıda birim alınmalıdır ◦ Analizlerde cinsiyet arasındaki fark dikkate alınmalıdır. Sonucu etkileyebilecek ikincil etkenlerin varlığı durumunda, bu etkenlerin dengelenmesine katmanlama denir.

13 20 erkek ve 20 dişi sıçan. Yarısına tedavi yöntemi uygulanıyor, diğer yarısı kontrol. Günde yalnızca 4 sıçan çalışılıyor ÖRNEK Birimler gruplara ve günlere nasıl atanmalıdır?

14 KÖTÜ BİR DENEY TASARIMI Karl W Broman, Experimental design and sample size determination. http://www.biostat.jhsph.edu/~kbroman

15 RANDOMİZE DENEY TASARIMI Karl W Broman, Experimental design and sample size determination. http://www.biostat.jhsph.edu/~kbroman

16 KATMANLI (BLOKLU) DENEY TASARIMI Karl W Broman, Experimental design and sample size determination. http://www.biostat.jhsph.edu/~kbroman

17 Etki Karıştırıcı Değişken (Confounding Variable) Nedir?  İstatistiksel modelde hem bağımlı değişkenle, hem de bağımsız değişkenler pozitif ya da negatif ilişkili olan değişken.  Bir etken (neden) ile sonuç (hastalık) arasındaki ilişkinin üçüncü bir değişken (ikincil etken – karıştırıcı etken) tarafından bozulması.  Uygulanan tedavi yönteminin sonuç klinik gösterge üzerine olan etkisinin, klinik sonuç için bağımsız bir risk faktörü ve tedavi yöntemi ile ilişkili üçüncü bir faktörle karışmasıdır. 17

18 Denek ya da araştırmacının uygulanan yöntemi bilmesi bazen sonuçların değerlendirilmesinde ön yargıya yol açabilir. Körlük, araştırmada yer alan kişilerden; hasta/araştırmacı/sonuçları değerlendiren gibi bir ya da daha çok tarafın uygulanan yöntemi (tedavi) bilmemesidir. Değerlendirme açısından biasları önleyerek güvenilir ve yansız sonuçlar elde edilmesini sağlar. Körlük (Blinding) Nedir? 18

19 19 Sadece hastaların ya da araştırmacının (Hekim) uygulanan yöntemi bilmemesidir. Hem hastaların kendilerine uygulanan yöntemi bilmemesi, hem de araştırmacının hangi hastaya hangi yöntemi uyguladığını bilmemesidir. Tek yönlü körlük (Single-blind) Çift yönlü körlük (Double-blind) Hem hastaların, hem araştırmacının, hem de sonuçları değerlendirenlerin (istatistikçi, monitör, çalışma izlem kurulu vb.) hangi hastaya hangi yöntemin uygulandığını bilmemesidir. Üç yönlü körlük (Triple-blind) Kaç Çeşit Körlük (Blinding) Vardır?

20 P değeri nedir?

21 Gerçekte karşılaştırılan yöntemler arasında fark olmadığında yanlışlıkla fark var deme olasılığı. Örneğin karşılaştırılan A ve B ilaçları arasında gerçekte fark olmadığında yanlışlıkla birine daha iyi deme olasılığı. Tedavi değeri olmayan bir ilaca/yönteme yöntembilimsel hatalar sonucu; “tedavi değeri var” deme olasılığı. İSTATİSTİKSEL ANLAMLILIK – P DEĞERİ Geçerli olmayan araştırma hipotezinin yanlışlıkla kabul edilme olasılığı.

22 P<0.05

23 KARAR HATALARI Gerçek Durum Araştırma Sonucu Varsayım yanlış Varsayım doğru Varsayım yanlış Doğru karar II. Tip Hata (  Varsayım doğru I. Tip Hata (  Doğru Karar I. Tip Hata (  ): Gerçekte varsayım yanlıştır (fark yoktur) ama araştırma sonucunda fark VAR bulunmuştur. II. Tip Hata (  ): Gerçekte varsayım doğrudur (fark vardır) ama araştırma sonucunda fark YOK bulunmuştur.

24 TIP BİLİMLERİNDE KABUL EDİLEN  HATASI (1. TİP HATA, YANILMA PAYI ) <0.05 olmalı I. Tip Hata (  ): A ve B ilaçlarının etkinliklerini karşılaştırırken gerçekte iki ilaç arasında FARK OLMADIĞINDA araştırma sonucu yanlışlıkla FARK VAR bulunmasının olasılığı…

25 TIP BİLİMLERİNDE KABUL EDİLEN  HATASI (2. TİP HATA) <0.20 olmalı (1-  ) Kullanılan istatistiksel analiz yönteminin gücü (power). > 0.80 OLMALI  aslında var olan bir nedensel özellik için yok/anlamsız diyerek yanlış yapmaktır... II. Tip Hata (  ): A ve B ilaçlarının etkinliklerini karşılaştırırken gerçekte iki ilaç arasında FARK VAR iken araştırma sonucu yanlışlıkla FARK YOK bulunmasının olasılığı…

26 ÖLÇÜM HATALARI 1)Rastgele Hata 2)Sistematik Hata (Bias)

27 1) Rastgele Hata:  Farkında olmadan bilinçsizce yapılan ya da tesadüfen ortaya çıkan,  Ölçüm değerlerinin saçılımını arttıran,  Örneklemden elde edilen değeri toplumsal değerden farklı ve yanlış yapan hatalar. X

28 2) Sistematik Hata (Bias):  Araştırmacı tarafından bilinçli veya bilinçsizce yapılan,  Metadolojik bir aksama nedeni ile ortaya çıkan,  Örneklemden elde edilen sonuçların toplumsal değerden ciddi olarak sapmasına neden olan hatalar. Örneklem sonuçlarının toplumsal değeri olabildiğince doğru yansıtması için Sistematik Hatanın ortaya çıkış nedenleri saptanmalı ve önlenmesi için tedbir alınmalıdır. Örneklem değerleri X Toplumsal değer

29 Örneklemden elde edilen ve toplumsal değeri olarak kullanılabilecek sonuçların aşağıdaki 2 temel özelliği taşımaları gereklidir. 1)Kesinlik 2)Geçerlilik 1) Kesinlik: Örneklemden elde edilen sonuçların çok geniş bir dağılım alanı olmaması. 2) Geçerlilik: Örneklemden elde edilen sonuçların gerçek toplumsal değere çok yakın olması.

30 X X X: Toplumsal değer : Örneklem değeri Ölçümlerde Sistematik Hata yapılmış Sonuçlar “Geçerli” değil Ölçümlerde Rastgele Hata yapılmış Sonuçlar “Kesin” değil

31 X X Ölçümlerde hem “Sistematik Hata” hem de “Rastgele Hata” yapılmış Sonuçlar “Geçerli” ve “Kesin” değil X: Toplumsal değer : Örneklem değeri Hatasız ölçüm Sonuçlar “Geçerli” ve “Kesin”

32  Verilerin analizinde uygun istatistiksel yöntem kullanmamak !  Deney-kontrol gruplarının belirlenmesinde taraf tutmak !  Örneklem seçiminde taraf tutmak !  Verilerin elde edilmesinde taraf tutmak ! Araştırmalarda Yaygın Yapılan Hatalar

33 33 BiAS Seçim (Selection) Biası Yayın (Publication) Biası Ölçüm (Measurement) Biası Değerlendirme (Analysis) Biası BİAS: Araştırmanın herhangi bir aşamasında ortaya çıkarak verileri gerçek değerinden saptıran, sonuçların yanlış bulunmasına neden olan sistematik ve istatistiksel hatalara verilen ad.

34 Araştırma Sonuçlarının Geçerliliğinin Sağlanması  Uygun örnekleme yöntemi, Randomizasyon-Katmanlama  Uygun ve tarafsız veri elde yöntemi  Araştırma planına uygun kör deney (tek kör, çift kör..)  Uygun araştırma tasarımı  Araştırma sürecinin denetimi  Uygun  ve  tipi hata seçimi  Bias’lara dikkat etmek  İkincil etkenlerin denetimi  Uygun istatistiksel yöntem seçimi  İstatistiksel analiz sonuçlarının doğru yorumlanması

35 Bilimsel çalışmaların kalitesinin yükseltilmesi ve eksiksiz raporlanması için çeşitli kılavuzlar (Guidelines) geliştirilmiştir. EQUATOR (Enhancing the QUAlity and Transparency of Health Research) Network Araştırma metadolojisi, istatistik ve bilimsel makale yazımı konularında uzman kişilerden oluşan bir grup, medikal araştırmaların doğru ve şeffaf olarak rapor edilmesi, bu araştırmaların kalitesi ve güvenirliğinin arttırılması amacıyla araştırma türlerine göre hangi kılavuz listenin kullanılması gerektiğini bildirmektedir. BİLİMSEL ARAŞTIRMALARDA KILAVUZLAR (GUIDELINES)

36

37

38 Onay Listesi (Checklist): Yayınlarda, onay listesinde öngörülen özelliklerden hangilerinin var olduğu incelenerek yapılan değerlendirmelerdir. Editörlere dergiye gelen çalışmaların kontrolünde yardımcı olur, Araştırmacıya, çalışmanın planlama, yürütme ve yayına hazırlama aşamalarında bir çeşit kılavuzluk yapar.

39

40

41 ÖRNEKLEM SAYISI (Sample Size)

42 Sonuçlarımın geçerli olabilmesi için her bir grupta kaç hayvanla çalışmalıyım? Acaba aldığım sayı yeterli olacak mı? Güç (Power) analiziyle örneklem sayısının belirlenmesi

43 GÜÇ ANALİZİ Güç (power) kavramı; iki ya da daha fazla ilaç/tedavi yönteminin etkinliklerini karşılaştırırken gerçekte fark olduğunda kullanılan istatistiksel testin bunu saptayabilme olasılığıdır. 1-β olarak hesaplanan güç deneysel çalışmalarda minimum %80 olmalıdır.

44 Güç (Power) analiziyle örneklem sayısını hesaplamak için gerekli bileşenler 1) I. tip hata (α) düzeyi 2) II. Tip hata (β) düzeyi 3) Gruplar arası fark (d – Difference) ya da etki büyüklüğü (EB – Effect Size) 4) Gruplara dağıtım oranı 5) Araştırma hipotezinin (H 1 ) yönü

45  Hayvan deneylerinde güç değerini çok yüksek ya da çok düşük tutarak çalışma planlamak gereksiz yere hayvan itlafına neden olur.  Bu nedenle güç değerini optimum (%80) tutarak örneklem sayısını belirlemek etik açıdan oluşabilecek sakıncaları ortadan kaldırır. Güç Analiziyle Örneklem Sayısının Belirlenmesi

46  Hayvan deneylerinde incelenecek ana değişkenin toplumsal değerine (ortalama, standart sapma gibi) ilişkin bir ön bilgi ya da literatür bilgisi yoksa çalışılabilecek en düşük sayı ile çalışılarak (kullanılacak istatistiksel yöntemlere göre küçük farklılıklar göstermekle birlikte her bir grup için 5-6 birimin alınması uygulamada akılcı bir çözümdür) çalışma bittikten sonra “deneysel (post hoc) güç analizi” uygulanarak çalışmanın gücü belirlenmelidir. Güç Analiziyle Örneklem Sayısının Belirlenmesi

47 Deneysel araştırmaların temel adımları 1. Araştırma hipotezini oluştur 2. Deney/tedavi uygulanacak ve kontrol olacak grupları belirle 3. Çalışmanın “primary outcome” değişkenini belirle 4. Hangi grupları karşılaştırmak istediğini belirle (Tüm grupları birbirleriyle mi? Yoksa sadece ilgilendiğin grupları mı? 5. Her bir grupta kaç denek kullanman gerektiğini belirle 6. Kullanılacak randomizasyon yöntemini belirle 7. Gerekli ise katmanlama (bloklama) uygula 8. Uygun istatistiksel analiz yöntemleri (Factorial ANOVA, vb.) kullanarak sonuçları değerlendir.

48