Biyoistatistiğe Giriş

... konulu sunumlar: "Biyoistatistiğe Giriş"— Sunum transkripti:

1 Biyoistatistiğe Giriş
İstatistik ve Biyoistatistiğe Giriş

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

3 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…….

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

5 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?

6 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?

7 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

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

9 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.

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

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

12 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.

13 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.

14 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.

15 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

16 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

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

18 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.

19 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