Kardiyoloji Araştırmalarında İleri İstatistik Yöntemler: Risk Analizleri, Karar Verme ve Tahmin Yöntemleri

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Kardiyoloji Araştırmalarında İleri İstatistik Yöntemler: Risk Analizleri, Karar Verme ve Tahmin Yöntemleri"

Transkript

1 Kardiyoloji Araştırmalarında İleri İstatistik Yöntemler: Risk Analizleri, Karar Verme ve Tahmin Yöntemleri MedicReS Accredited Continuous Medical Education Credit - 6 MACMEC Scientific Director: Prof. Dr Arzu KANIK MedicReS Copyright All Rights Reserved

2 KURSLARDA KULLANILAN EĞİTİM ve Eğitim Sistemi SERTİFİKA SİSTEMİ Kurslarda tam öğrenmeye dayalı, yetişkin eğitimi sistemi ve online uygulamalı bir eğitim modeli kullanılmaktadır. Bu sistemde ilgili web sayfası üzerinden katılımcılar eğitim materyallerine ve hesaplama, yorumlama araçlarına internet üzerinden erişebilmektedirler. Sınavlar ve geri bildirimler online olarak kurs esnasında katılımcılardan alınmaktadır.

3 Eğitimin İçeriği Eğitimlerde MedicReS İyi Biyoistatistik Uygulamaları Standartları gereği %50 Tasarım, %30 Veri Analizi ve %20 Raporlama teknikleri hakkında konular işlenmektedir. Eğitimlerin sonunda verilecek ve uluslararası geçerli olan MedicReS sertifikası akredite edilen kursumuzun adıyla Introduction to Clinical Research: Planning Analyzing Reporting kursu tamamlayan tüm katılımcılara verilecektir. MedicReS Copyright All Rights Reserved

4 Eğitim Materyalleri Kurslarda kullanılan eğitim materyallerinin içerikleri MedicReS in GBP standartlarına ve GMR Çekirdek eğitim müfredatına uygun olarak Recordati Firması sponsorluğunda gerçekleşen eğitimler için özel olarak hazırlanmıştır. Tüm materyaller kurs katılımcıları ile paylaşılmaktadır. MedicReS Copyright All Rights Reserved

5 Gerekli Linkler Kurs notları oturum öncesi ve sonrası sorular oturum sonrası geri bildirim formu

6 MedicReS Eğitimleri Türkiye Temsilciliği Profesyonel Eğitim ve Yönetim Ekibi AEK Araştırma Eğitim Kuruluşu, Technoscope, Turkey Burçin AKICIER, MedicReS Türkiye ve MENA Ülkeleri Genel Koordinatörü E. Arzu Kanık, Ph.D Bilimsel Koordinatör, Profesör, Biyoistatistik Sema E. Ertürk, MSc, Biyoistatistik A. Ayça Özdemir, Biyoistatistik Uzmanı Nihan Özel, Biyoistatistik Uzmanı V. Bennu Özcömert, Biyoistatistik Uzmanı Leyla Bahar, MD, Ph.D, Medikal Danışman M. Berkan Biçer, Elektrik & Elektronik Yüksek Mühendisi, IT Danışman

7 iletişim g

8 MINI TEST

9 Bilimsel Araştırmalarda Hata Bilimsel Hatalar Rasgele Hata (Deneme Hatası) (Örnekleme Hatası) Sistematik Hata (Yanlılık) (Bias) Hipotez Testinde Bilimsel Karar Hataları Tip I hata Tip II hata Çoklu Karşılaştırma Hataları

10 Niye araştırmaları ve verileri register ediyoruz!!! Bilimi kendimizden korumak için Verileri değiştirmek, silmek Veri uydurmak Sonuçları değiştirmek Verileri sonuçları değiştirecek şekilde gruplamak Fark bulunmayan değişkenleri çalışmadan çıkarmak Çalışmanın amacını değiştirmek

11 Which trials registries are acceptable to the ICMJE? The ICMJE accepts registration in the following registries: https://eudract.ema.europa.eu/ (new registrations after June 20, 2011)

12 Standart sapma vs Standart hata

13 Standart Sapma s (X n tane verinin bulunduğu sürekli bir değişkene ait verilerin her birinin grup ortalamasından olan farkının karelerinin ortalamasının kareköküdür. Standart sapma s ya da SD ile gösterilir. Varyansın kareköküne eşittir. Verilerin değişimin bir ölçüsüdür. n 1 X) 2

14 Standart hata X 1 X 2 SE SD n X K

15 Rasgele Hata - Sistematik Hata

16 Rasgele Hata - Sistematik Hata

17

18 Klinik Denemelerde Yanlılıkların Sınıflandırılması 1. Literatür İnceleme (5) 2. Çalışma Düzeni (53) 3. Çalışmanın Yürütülmesi (9) 4. Veri Toplama (57) 5. Analiz (26) 6. Sonuçların Yorumlanması (8) 7. Yayınlama (6) M.T. Dorak (2005)

19 MedicReS Tanımı En Güçlü Kanıt Nedir? Etik & Yansız ve Güçlü

20 Randomizasyon Her bir deneğin tedavilerden veya muamelelerden herhangi birini alma olasılığı eşittir. İki grup varsa bu olasılık %50, üç grup varsa %33.3,

21

22

23

24

25

26

27

28

29 Körleme Körleme Yok (Open Label) Tek Kör (Single Blind) Çift Kör (Double Blind) Üçlü Kör (Triple Blind)

30 Sağlık Bilimlerinde Bilimsel Araştırma Tasarımları Good Medical Research

31 Tıpta Araştırma Tasarımları Birincil Araştırmalar İkincil Araştırmalar Gözlemsel Araştırmalar Analitik Araştırmalar Deneysel Araştırmalar Metotolojik Derlemeler Tanımlayıcı Araştırmalar Kohort Çalışmaları Kesitsel Araştırmalar Vaka-Kontrol Çalışmaları Hybrid Çalışmalar Klinik Denemeler Pre-Klinik Araştırmalar İnslico Denemeler Ölçek geliştirme Sistematik Derlemeler Vaka Serileri Prospektif Kohort Case Cohort İlaç Faz Çalışmaları Hayvan Deneyleri Tanı testi geliştirme Sistematik Derleme ve Meta Analizleri Vaka Raporları Retrospektif Kohort Nested Case Control Medikal Cihaz İn-Vitro Deneyleri Case Crossover Eşdeğerlik Araştırma 31

32 Araştırmanın Ham Verilerle Yapılıp Yapılmadığına Göre; Birincil Çalışmalar İkincil Çalışmalar Derlemeler Sistematik Derlemeler Sistematik Derleme ve Meta Analizleri

33 Araştırmada Canlı Bedeninin Tamamının Kullanıp Kullanılmadığına Göre; In Vitro In Vivo

34 Araştırmada Verinin Toplandığı Materyale Göre: Hayvan Deneyleri Klinik Denemeler Toplum Araştırmaları

35 İstatistiksel Bir Hipotez İçerip İçermemesine Göre: Tanımlayıcı Analitik Vaka Sunumu Vaka Serisi Vaka Kontrol Kohort Kesitsel Karşılaştırmalı Vaka Serileri

36 Karşılaştırma/Kontrol Grubu Kullanım Durumuna Göre: Kontrol Yok Plasebo Kontrollü Aktif Kontrollü Kendisi Kontrollü Dış Kontrollü Matched Kontrollü Rasgele Kontrollü

37 Randomizasyon Yapılıp Yapılmadığına Göre : Tam Randomize Yarı Randomize Randomize Olmayan

38 Körleme Yapılıp Yapılmadığına Göre : Open Label Tek Kör Çift Kör Üç Kör Çalışmalar

39 Verilerin Toplandığı Merkez Sayısına Göre Tek Merkezli Çok Merkezli Çalışmalar

40 Çalışmanın Verilerinin Çalışmaya Başlandığında Toplanmış Olup Olmamasına Göre: Arşiv Çalışmaları (Her Retrospektif Çalışma Arşiv Çalışması Değildir) Prospektif Çalışma (Veriler Henüz Toplanmadı)

41 Araştırmanın Zaman Eksenindeki Durumuna Göre: Şimdi Başlayıp Gelecekte Devam Eden Çalışmalar ( İleriye Dönük) Belirli Bir Zaman Dilimini Kapsayanlar (Kesitsel) Şimdi Başlanıp Geçmişe Uzanan Çalışmalar (Geriye Dönük) Kısa Süreli Takip Uzunlamasına Takip

42 Araştırmaya Konu Olan Hastalığın ve Maruziyetin Zaman Eksenindeki Durumuna Göre: Araştırma anında hastalık henüz bilinmiyor, maruziyet biliniyor, ancak maruziyet geçmişte başlamış: (retrospektif cohort )

43 Randomize Kontrollü Denemeler Tasarımına Göre: Paralel düzen Crossover düzen Factorial düzen N of 1 Zelen Wennberg's düzeni

44 Örneklem Büyüklüğü ve Belirleme Yöntemine Göre: Mega Trial Sequential Trial Fixed Size Trial

45 Yürütme Kurallarına Göre: Çalışmadan ayrılanlar için Protokol değişikliği için ITT Per Protocol Traditional Design Adaptive Design

46

47 İlaç klinik araştırmalarda fazlar a) Faz I: Araştırma ürününün farmakokinetik özelliklerinin, toksisitesinin ve vücut fonksiyonlarına etkisinin tespit edilebilmesi için, araştırmanın niteliğine ve mahiyetine göre seçilmiş yeterli sayıda sağlıklı gönüllüye veya sağlıklı gönüllülerde çalışılmasına imkân olmayan durumlarda hasta gönüllülere uygulanmak suretiyle denendiği klinik araştırma safhasıdır. b) Faz II: Araştırma ürününün; terapötik doz sınırlarının, klinik etkililiğinin ve emniyetinin araştırılması amacıyla, araştırmanın niteliğine ve mahiyetine göre seçilmiş yeterli sayıda gönüllü hastaya uygulanmak suretiyle denendiği klinik araştırma safhasıdır.

48 İlaç klinik araştırmalarının safhaları-2 c) Faz III: Araştırma ürününün; araştırmanın niteliğine ve mahiyetine göre seçilmiş, yeterli sayıda gönüllü hastaya uygulanarak; etkinliği, emniyeti, yeni bir endikasyon araştırması, farklı dozları, yeni veriliş yolları ve yöntemleri, yeni bir hasta popülasyonu ve yeni farmasötikşekiller yönünden denendiği klinik araştırma safhasıdır. d) Faz IV: Türkiye de ruhsat almış ürünlerin onaylanmış endikasyonları, izinli ürünlerin ise önerilen kullanımlarına yönelik emniyetinin ve etkililiğinin daha fazla incelenmesi veya yerleşik diğer tedavi, ürün ve yöntemlerle karşılaştırılması için fazla sayıda hasta üzerinde gerçekleştirilen klinik araştırma safhasıdır.

49 MINI TEST FEEDBACK

50

51 Kardiyolojide İleri İstatistik Yöntemleri: Propensity Score, Logistik Regresyon, Sağkalım Analizi

52 İçerik Lojistik Regresyon Sağkalım Analizi (Kaplan Meier) Cox Regresyon Yaşam Tablosu Yarışan Riskler Analizi Propensity Skor Net Reclassification Improvement (NRI)

53 MINI TEST

54

55 MedicReS E-PICOS Steps P Purpose: Population: Patient: Quick information extracts from the article D vitamini eksikliği, Kardiyovasküler morbidite ve mortalite arasındaki ilişkiyi incelemek ve D Vitamini takviyesinin sağ kalım analizi üzerine etkisi. D Vitamini ölçümleri Kansas Üniversite Hastanesinde yapılan kadın ve erkek hastalar. D vitamin eksikliğine bağlı olarak; Hipertansiyon, Kalp yetmezliği, Koroner Arter, Periferal vasküler, şekerli diabet, metabolic sendromlar Participants: D vitamini eksikliği ortalama 24.1 olan 7758 kadın, 3141 erkek olmak üzere hasta, yaş ortalamaları 58, yaş ortalaması 18 den küçük olanlar çalışmaya dahil edilmemiştir P value: 0.05 Protocol: I Intervention: C Controls : O Outputs: Intention To Treat (ITT) D vitamin takviyesi (2254 IU) D Vitamini seviyesi 30 ng/ml olan grupla karşılaştırma yapılmıştır D vitamini eksikliği Kardiyovasküler hastalıklarda önemli bir risk faktörüdür ve sağ kalımı düşürmektedir. D vitamin takviyesi sağ kalımı olumlu yönde etkilemiştir S Study Design: Retrospektif kohort çalışma Sample Size: hasta Summary Statistics Lojistik regresyon, survival analizi, lineer regresyon analizi, Cox orantılı Hazard modeli Statistical Software SAS version Submitting The MedicReS American Copyright Journal 2015 Cardiology, - All Rights /j.amjcard Reserved

56

57 Yapılan Analizler Tanımlayıcı istatistikler arasındaki farklara bağımsız t-testi ile karar verilmiştir. Kategorik verilerin analizi için Ki-Kare Testi uygulanmıştır. Lojistik Regresyon analizinde Odds oranlaı %95 güven aralıklarıyla verilmiştir. Sağkalım analizi ve Cox orantılı hazard modelleme yapılmıştır

58 Lojistik Regresyon Analizi Lojistik regresyon analizinin amaçları arasında, bireylerin farklı gruplara ayrılarak sınıflanması ve hastalıkların ortaya çıkmasındaki risk faktörlerinin belirlenmesi bulunmaktadır. Bağımlı değişken kategorik ve ikili, üçlü ve çoklu kategorilerde gözlendiği durumlarda açıklayıcı değişkenlerle neden sonuç ilişkisini belirlemede yararlanılan bir yöntemdir.

59 Bu tür analizlerde temel amaç bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi, en az değişken ile en iyi uyuma sahip olacak biçimde tanımlayabilen, kabul edilebilir bir model kurmaktır Hypertension Coroner Artery Disease Vitamin D Deficiency Death

60

61 Lojistik regresyon analizlerinde geçerlilik, uyum iyiliği testleri, çoklu bağlantı ve etkileşim testlerine dikkat edilmelidir. Raporlama aşamasında bağımsız değişkenlerin nasıl seçildiği ve modele ne amaçla alındığı açıklanmalıdır. Odds oranlarının güven aralığı verilmelidir. Hasta sayısı analize alınan değişken sayısının en az 10 katı olmalıdır.

62 Sağkalım Analizi Belirli bir hastalığa yakalanmış olan bir bireyin hastalık tanısı konulduktan sonra ne kadar süre hayatta kalacağını tahmin eder. Tedaviye başladıktan sonra hastalığın ne kadar zaman içinde tekrarlanacağını (nüks) tahmin eder. Hayatta kalma analizinde sonuç değişken bir olay oluncaya kadar geçen süredir. Kalp hastası olan bir kişinin kalp krizi geçirinceye kadar geçen süre Belli bir zamandan sonra bir popülasyonun sağkalan kısım ne kadardır? Uygulanan tedavi yönteminin etkinliğini araştırmak amacıyla tedavi grubu ve kontrol gruplarında beklenen yaşam süreleri arasında fark var mıdır? Sağkalanların hangi oranı ölecek veya başarısız olacaktır? Ölüm veya başarısızlıkta çoklu etkenler ele alınabilir mi? Belirli ortamlar veya karakteristik özellikler sağkalım oranını nasıl arttırır veya azaltır?

63 SANSÜRLÜ VERİLER Belirlenen süre sonunda ilgilenilen olayın hala gerçekleşmemiş ise Hastanın yapılan uygulamayı kabul etmeyip farklı bir tedavi türü istemesi ya da herhangi bir nedenden tedaviyi bırakması Diğer hastalığı nedeniyle başka ilaçlar almış olması ve böylece bir tedaviyi alırken başka bir tedaviye geçmiş olması

64 RISK FACTORS Kaplan Meier Sonuçları Smoking Obesity High blood pressure Yaşam süresi (ay) Risk altındaki hasta sayısı Ölüm 1 - Kaplan Meier (Tümü) 1 - Kaplan Meier (AT) 1 - Kaplan Meier (Komorbid) Increased levels of cholesterol Diabetes Increasing age Family history Physical Inactivity Increased concentrations of blood coagulation factors Blood serum lipid abnormalities ,0182 0, ,0628 0,018 0, ,1074 0,065 0, ,1570 0,117 0, ,2273 0,117 0, ,3045 0,205 0, ,4205 0,205 0, ,4205 0,205 0,271

65

66

67

68 Cox regresyon Yaşam süresi üzerinde açıklayıcı değişkenlerin etkilerini ölçebilmek için kullanılır. Zaman içinde izlenmiş ve belli tip bir sonuca erişmiş/erişmemiş olguların (iki sonuçlu değişken) değerlendirildiği ve bu sonucu oluşturmada çeşitli değişkenlerin etkilerinin araştırıldığı çözümleme yöntemidir. Cox metodu, çok değişkenli regresyon modeli çözümlemesi gibidir ancak bağımlı değişken belli bir t zamanındaki ölüm riskidir (hazarddır). Örneğin, operasyon sonrası sağ kalım üzerinde etkili olan değişkenlerin araştırılmasında Cox regresyon yönteminden yararlanılır

69 Koroner kalp hastalığı YAŞ CİNSİYET AİLE ÖYKÜSÜ SİGARA HİPERTANSİYON ŞEKER HASTALIĞI OBEZİTE EX HAYATTA

70 DİKKAT İki farklı tedavinin sağkalım süresine etkisini incelerken, farklı tedavilerin verildiği hastaların sağkalım süresini etkileyen diğer faktörler açısından benzer olması sağlanmalıdır. Aksi takdirde bir grupta sağkalım süresinin diğer gruptan farklı olması durumunda bunun tek nedeninin tedavinin etkisi olduğunu öne sürmek mümkün olmaz. Sağkalım süresi yaşlılarda daha kısa ise ve tedavi gruplarından biri diğerinden daha yaşlı ise sağkalım süreleri arasındaki farka yaşın etkisinin de dikkate alınması gerekir.

71 Yaşam Tablosu Büyük veri setlerine (n>100) ve hastalarda eşit yaşama sürelerinin fazla olduğu veri setlerine uygulanması önerilir. Hayatta kalma sürelerini eşit zaman aralıklarına göre frekans dağılım tablolarına dönüştürerek analiz eder ve her bir zaman aralığındaki yaşam fonksiyonlarını hesaplar. Belirlenen aralıklardaki bireylerin başarısızlıkları üzerinden yaşam olasılıklarını hesaplar.

72

73 Kaplan-Meier & Yarışan Riskler Analizi Sağkalım (survival) analizlerinde başarısızlık nedeni (ölüm, remisyon, nüks vb.) tektir. Ancak takip çalışmalarının bazılarında başarısızlık gerçekleşen vakalar ilgilenilen olay dışında bir sebepten (komorbid hastalıklar) olabilmektedir.

74 Başarısızlık nedenlerinden sadece birini dikkate alıp diğer başarısızlık nedenlerinin göz ardı edilmesi doğru olmaz. Birden fazla sebepten başarısızlık söz konusu olunca yarışan riskler kullanılır.

75 RISK FACTORS Smoking Obesity High blood pressure Increased levels of cholesterol Diabetes Increasing age Family history Physical Inactivity Increased concentrations of blood coagulation factors Blood serum lipid abnormalities Yaşam süresi (ay) Yaşam süresi (ay) Risk altındaki hasta sayısı Tablo 1: Kaplan Meier Sonuçları Ölüm 1 - Kaplan Meier (Tümü) 1 - Kaplan Meier (AT) 1 - Kaplan Meier (Komorbid) (AT) 0,0182 0, ,0628 0,018 0, (AT) 0,1074 0,065 0, (AT) 0,1570 0,117 0, ,2273 0,117 0, (AT) 0,3045 0,205 0, ,4205 0,205 0, ,4205 0,205 0,271 Risk altındaki hasta sayısı Tablo 2: Birikimli Sıklık Yöntemi Arterial Thrombosis ölüm Diğer ölüm Birikimli sıklık ve %95 CI Arterial Thrombosis ,0182 (0,0026-0,1268) 0,0182 (0,0026-0,1268) 0,0628 (0,0145-0,2712) 0,1124 (0,0358-0,3526) 0,1124 (0,0358-0,3526) 0,1897 (0,0711-0,5060) 0,1897 (0,0711-0,5060) 0,1897 (0,0711-0,5060) Diğer 0 0,0446 (0,0066-0,3030) 0,0446 (0,0066-0,3030) 0,0446 (0,0066-0,3030) 0,1149 (0,0300-0,3030) 0,1149 (0,0300-0,3030) 0,2308 (0,0787-0,6768) 0,2308 (0,0787-0,6768)

76 Cumulative Incidence Cumulative Incidence 1,000 Cumulative Incidence Plot durum=1 1,000 Cumulative Incidence Plot durum=2 0,750 0,750 0,500 0,500 0,250 0,250 0,000 0,0 50,0 100,0 150,0 200,0 süre 0,000 0,0 50,0 100,0 150,0 200,0 süre Arterial Thrombosis sebebiyle ölüm gerçekleşenler Diğer sebeplerden ölüm gerçekleşenler

77 Tartışma Çalışmanın sonucunda görülüyor ki D vitamini eksikliği ve birçok kardiyovasküler hastalık; hipertansiyon, koroner arter hastalığı, kardiyomiyopati ve hipertansiyon gibi kardiyovasküler risk faktörleri arasında bir ilişki vardır. Birçok çalışmada ve meta-analizlerde D vitamini eksikliği ile sağkalım arasında negatif bir ilişki olduğunu ileri sürmüşlerdir. Ancak, genel mortalite üzerine D vitamini akviyesinin etkisi incelenmemiştir. Sağkalım analizini incelediğimizde D vitamini eksikliği tüm sebepli ölümlerde güçlü bir faktördür ve D vitamini eksik bireylerde takviyenin sağkalımı olumlu yönde etkileyen anlamlı bir ilişki olduğu sonucuna varılmıştır.

78 Heart failure, chronic diuretic use, and increase in mortality and hospitalization: an observational study using propensity score methods MedicReS E-PICOS Steps P Purpose: Population: Quick information extracts from the article Kalp yetmezliği sonuçları üzerinde diüretik kullanımının etkisi Amerika da 186 ve Kanada da 116 merkeze yılları arasında kalp yetmezliği sebebiyle kayda alınan hastalar Kalp yetmezliği Patient: Participants: Kalp yetmezliği olan yaş ortalaması yaklaşık 64 olan 1926 kadın ve 5862 erkek P value: 0.05 I Intervention: C Controls : Covariate : O Outcome: Hastalar ortalama 40 ay takip edildi (gözlemsel çalışma) Diüretik kullanmayanlar Baseline karakteristik (propensity skor) Birincil sonuç; tüm nedenlere bağlı ölüm(digtrial) İkincil sonuç; tüm nedenler ve kalp yetmezliği nedeniyle hastanede yatış süresince ölümler S Study Design: DIG denemesinin ikincil analizi uygulanmıştır. DIG KKY hastalarında digoxin etkisini tanımlayabilmek için ile yılları arasında 32 ay boyunca yürütülen çok merkezli çalışma Sample Size: Summary Statistics 7788 hasta Kaplan Meier, Cox Regression, Logistic Regression for Propensity Score Submitting Europen Heart Journal (2006); 27:

79 Amaç: Potasyum tutucu olmayan diüretikler yaygın olarak kalp yetmezliğinde kullanılır. Nörohormonal sistemi aktifleştirirler ve potansiyel zararları vardır. HF için kronik diüretik kullanımı, uzun vadeli etkileri büyük ölçüde bilinmemektedir. Geriye dönük olarak HF sonuçları üzerinde diüretik etkilerini belirlemek için Digitalis Araştırma Grubu (DIG) verileri analiz edilmiştir (ikincil analiz). Hasta: Kronik sistolik ve normal sinüs ritminde 1926 kadın, 5862 erkek olmak üzere toplamda 7788 ayakta tedavi edilen kişiler içinden 6076 diüretik kullanan birey bulunmaktadır. Bu bireylerden ortak geçmiş özelliklerinden yararlanarak propensity skor uygulaması sonucunda her grup için 1391 hasta analize alınmıştır.

80 Propensity Skor Yapılan ileri istatistik analizlerde kontrol ve tedavi gruplarındaki; örnek genişliği, geçmiş ortak değişkenlerin birbirinden çok farklı yapıda olması ve bu yapı ile analizlere devam edilmesi yanıltıcı sonuçlara neden olmaktadır. Genellikle gözleme dayalı çalışmalarda bu tür veri dengesizliği ve heterojenlik daha fazla görülmektedir.

81 Sistematik hatanın çok, kesinliğin az olduğu çalışmalar için; ortak değişkenlerden yararlanarak bir eğilim skoru oluşturmak ve verileri tekrar düzenlemek gerekmektedir. Kesinlik Yanlılık

82 Çalışmaya dahil edilen her kişi için geçmiş ortak değişkenleri (yaş, cinsiyet, boy, kilo, kolseterol) ele alınarak için bir skor hesaplanır. Kontrolleri bulmak hastalara oranla daha kolay olduğundan esas amacımız hasta olanlara uygun kontrolleri bulabilmektir.

83 Bulduğumuz skorlarla fazla olan kontroller çalışmadan dışlanarak uygun kontrollerle istenilen analiz yöntemine devam edilir Ortak değişkenlere bağlı kontrol grupları hastalara göre seçildikten sonra yapılan analizler daha doğru sonuçlar verecektir Aralarında fark bulunamayan gruplarda fark çıkabilir Aralarında fark olan gruplarda fark aslında olmayabilir

84 Bu yöntemi kullanmak çalışmadaki grupların homojenliğini arttırıp, birbirine daha yakın olmasını sağlayacağından çalışmanın değerini arttıracaktır.

85

86

87

88

89 3. aşama Birbirine eşit ya da yakın skorlar eşleştirilir Uygun olmayanlar veri setinden çıkartılır.

90 50 hasta & 142 kontrol

91

92

93

94

95 NRI Net Reclassification Improvement Yeni risk faktörleri veya belirleyiciler tanımlanmış ve sık sık önerilmiştir. Ve bu yeni belirleyiciler mevcut olan risk tahmini algoritmalarıyla birleşebilmek için sürekli birbirleriyle yarışmışlardır. Kritik soru şu ki; Yeni belirleyicinin ( new marker ) yararlılığını nasıl ölçeceğiz?

96 Yeni belirleyicinin sağlaması gereken en temel durumu, istatistiksel anlamlılığıdır. Eğer istatistiksel olarak anlamlı değil ise birinin o yeni belirleyiciyi risk tahmini formülüne eklemek için uğraşması mantıklı değildir. Buna rağmen istatistiksel anlamlılık model performansında kliniksel anlamlılık ya da gelişme anlamına gelmez. Aslında yeteri kadar büyük örneklem genişliği kullanıldığında, zayıf ya da orta dereceli ilişkili birçok belirleyici istatistiksel olarak anlamlı biçimine dönüşebilir.

97 Risk tahmini modellerinin değerlendirilmesi, model performans ölçümlerini istemektedir. Yaşam modelinin klinik faydasının asıl önemi şudur; İlgilenilen olayı geliştirenleri geliştirmeyenlerden ayırma yeteneğidir. Ayırıcılığı yakalayan çeşitli ölçümler sunulmuştur. AUC ( ROC eğrisi altında kalan alan) en popüler ölçümdür.

98 Araştırmacılar genişletilmiş var olan yöntem, AUC taki artış kabiliyetlerine göre yeni belirleyicileri ölçmeye başladılar. Standart risk faktörlerini içeren, iyi ayrımcılığa sahip yeni belirleyicinin bulunduğu modellerin daha büyük AUC sonucu vermesi beklendi. Ancak sunulan birçok yeni belirleyicinin hiçbiri bu gerekli ilişki seviyelerinin önemine yaklaşamadı.

99 Bazı bilim adamları yeni belirleyicileri beklememiz gerektiği konusunda tartıştılar. Diğer araştırmacılar ise AUC tan başka model performans ölçümleri aradılar. Konuyu risk kategorilerine ayırmak (yeniden sınıflandırma tabloları ) ve ters formlu tahmin edilebilirlik eğrileri yeni düşüncelerin başlangıçlarıdır.

100 Greenland ve O Malley nin önerileri şuydu; İstatistikçiler Framingham risk skoru gibi şimdiki modelleri geliştirebilen, klinik olarak yararlı yeni belirleyicileri hesaplayan, Roc eğrisinden farklı yeni yollar bulmalılar. Bu düşünceyle yola çıkan Pencina ve arkadaşları 2008 yılında bu sorunu giderebilmek adına NRI kavramını ilk kez sundular

101 Bütün bu nedenlerden dolayı, yeni bir belirleyicinin yararlılığını hesaplayan yeni bir yöntem geliştirildi : NRI Bu yöntemin temeli yeniden sınıflandırma tablolarına dayanmaktadır.

102 Risk tahmini, sağlık alanında önemli bir bileşendir. Kardiyovasküler hastalıklarda Framingham modeli, göğüs kanserinde ise Gail modeli kullanılır. Bazı koşullarda klinisyenler yüksek risk grubuna sahip hastaları belirlemede yeterli değildir. Bu nedenle NRI, medikal araştırmaların bazı alanlarında çok popüler oldu. Özellikle de kardiyovasküler epidemiyolojide.

103 Yeniden sınıflandırmadaki bu gelişim şöyle hesaplanabilir; (Olayın görüldüğü bireylerde artan durum gösteren (bir üst sınıfa yükselen) bireylerin oranları toplamı Olayın görüldüğü bireylerde azalan durum gösteren ( bir alt sınıfa düşen) bireylerin oranları toplamı) (Olayın görülmediği bireylerde azalan durum gösteren (bir alt sınıfa düşen) bireylerin oranları toplamı Olayın görülmediği bireylerde artan durum gösteren (bir üst sınıfa yükselen) bireylerin oranları toplamı) Biz yukarıdaki bu toplama NRI diyoruz.

104 Örnek Olayın görüldüğü 100 kişi ve olayın görülmediği 200 kişiden oluşan bir veri seti 3 kategori ile tanımlanmış. < %10 low risk category % Medium risk category >% 20 High risk category Olayın görüldükleri ve görülmedikleri için ayrı ayrı sınıflandırma tablosu yaparak NRI yı hesaplayabiliriz.

105

106 Olayın görüldüklerinde artanlar (8+2+10)/100=0.20 Olayın görüldüklerinde azalanlar (3+2+5)/100 =0.10 Olayın görülmediklerinde artanlar (5+0+10)/200 =0.075 Olayın görülmediklerinde azalanlar ( )/200= ( )-( ) = 0,20

107 Ho reddedilir. Yani NRI 0 ifadesi kabul edilir.bu da yeni belirleyicimizin önemli olduğu ve modelde kalması gerektiğinin bir göstergesidir.

108 Şu unutulmamalıdır; NRI seçilen kategorilere göre değişir. Örneğimizdeki 3 kategori <%15, % ve >%30 diye değişseydi NRI da değişirdi.ya da 3 kategori yerine 4 kategoriye çıksaydı NRI değerimiz yine değişecekti.

109 NOT En yaygın hata NRI nın bir oran (proportion) olduğunu söylemektir. NRI 4 tane oranın kombininden oluşur. Ama kendi tek başına bir oran değildir. Şöyleki; NRI nın maksimum değeri 2, minimum değeri ise -2 dir.

110 MINI TEST FEEDBACK

111

112 Klinik Araştırmalarda Gerekli Minimum Örneklem Genişliğinin Önceden Tahmin Edilmesi En az kaç kişi ile çalışılması gerekmektedir?

113 MINI TEST

114 Değişken Tipleri ve Tek Değişkenli İstatistiksel Analizler

115 İfade Ediliş Şekillerine Göre Değişkenlerin Sınıflandırılması Sayısal (Kantitatif, Nicel) değişkenler Sözel (Kalitatif, Nicel) değişkenler

116 Ölçek Tiplerine Göre Değişkenlerin Sınıflandırılması Nominal (sözlü) Ordinal (sıralı) Interval Eşit Aralıklı Ratio Eşit Orantılı

117 Elde Ediliş Şekillerine Göre Değişkenlerin Sınıflandırılması 1) Sürekli Değişkenler ( ölçümle elde edilen : interval - ratio ) 2) Kesikli Değişkenler ( sayılarak elde edilen ) 3) Sıralanmış ( ordinal ) Değişkenler 4) Sınıflandırılmış ( nominal ) Değişkenler Sadece iki kategorisi olan sınıflandırılmış değişkenlere BINARY değişken denir. Evet- Hayır Var-Yok Kadın-Erkek vb.

118 Kullanım Amacına Göre Değişkenlerin Sınıflandırılması Bağımlı Değişken Bağımsız Değişken 0-15 yaş arasındaki çocuklarda yaş arttıkça boy uzunluğu artmaktadır.

119 Tek Değişkenli İstatistiksel Yöntemler* Birinci değişken İkinci değişken Konu İlgili test Sürekli (atım hacmi) Sürekli(yaş) Doğrusal ilişki var mı? Korelasyon ve regresyon katsayısı (r) Sürekli (atım hacmi) Kategorik(cinsiyet) Grup ortalamaları arası fark mı? Sürekli (ilaç öncesi ejeksiyon fraksiyon) Sürekli (ilaç sonrası ejeksiyon fraksiyon) Farkların ortalaması sıfır mı? Student t testi Paired t testi Sürekli (kan değerleri) Kategorik (hastakontrol-sham) Grup ortalamaları arası fark var mı? ANOVA Kategorik (aritmi var/yok) Kategorik(cinsiyet) Cinsiyetten bağımsız mı? Ki-kare / Fisher Exact Testi Kategorik ( anjina var/yok) Hiper tansiyon tedavi öncesi Sürekli (Hastanede yatış süresi) Kategorik ( anjina var/yok) Hiper tansiyon tedavisi sonrası Kategorik (Kalp yetmezliği var/yok) N<30 *Bağımlı ve bağımsız değişkeni birer tane olan Tedavi öncesi sonrası anjina oranlar ı değişti mi? Yatış süresi rank ortalamaları (medyan) farklı mı? Mc Nemar testi Mann Whitney U testi

120 Intra-observer and inter-observer reliability Yöntem karşılaştırma çalışmalarında ya da uyum çalışmalarında, uyum düzeyini belirlemek amacıyla yapılırlar. Birinci değişken İkinci değişken Konu İlgili test Sayısal Sayısal İki veya daha fazla Doktorlar arası uyum (ilaç öncesi-ilaç sonrası) Sayısal Sayısal İki Doktor arası uyum (ilaç öncesi-ilaç sonrası) Sayısal Sayısal İki ölçüm arasındaki uyum (iki metot) Intraclass Correlation Coefficient (ICC) Concordance Correlation Coefficient (CCC) Bland Altman Yöntemi Kategorik Kategorik Doktorlar arası uyum Cohen s Kappa

121 Çoklu Veri Analizi vs Çok Değişkenli Çoklu veri analizi (multiple) Birden çok bağımsız değişken Çoklu regresyon Cox regresyon Logistik regresyon Çok değişkenli veri analizi (multivariate) Birden çok bağımlı değişken MANOVA MANCOVA Discriminant Çok değişkenli Regresyon

122 Örneklem Genişliği Klinik araştırmalar - Hayvan deneyleri - Saha araştırmaları Yeterli büyüklükteki örneklem genişliğinin araştırmalara başlamadan önce tahmin edilmesi gerekmektedir. NEDEN? Etik kurullar Bilimsel yeterlilik - Geçerlilik Ekonomi Zaman Emek - İşgücü

123 Örneklem Genişliği Belirleme Aşamaları Esas sonuç değişkenin (primary outcome) tipi Oran mı? (% Tedavi başarısı, % Komlikasyon, %Mortalite) Ortalama mı? ( PSA, Kolesterol, Diastololik kan basıncı) I. Tip hata (%5,%1) II. Tip hata (%20-%5) Etki Büyüklüğü

124 Hipotez Bilimsel araştırmalarda araştırmacının araştırmak istediği konuya ilişkin fikirlerinin bilimsel yöntemlerle test edilebilir cümlelere dönüştürülmesine Hipotez denir.

125 Basit Hipotez Takımı Kontrol veya yokluk (Null) hipotezi Alternatif veya karşıt hipotez H 0 : T P H 0 : T P H 1 : T P H 1 : T P Superiority H0 : Ateloskleroz tedavisinde B ilacı A ilacından üstün değildir. H1: Ateloskleroz tedavisinde B ilacı A ilacından daha üstündür.

126 Bileşik Hipotez Takımı Kontrol veya yokluk (Null) hipotezi Alternatif veya karşıt hipotez H 0 : T P H 1 : T P İki ilaçtan herhangi birinin diğerinden daha aşağı olmadığını gösteren bir deney tasarımıdır Non Inferiority H0 : Ateloskleroz tedavisinde B ilacı A ilacından daha kötüdür. H1: Ateloskleroz tedavisinde B ilacı A ilacından daha kötü değildir.

127 Eşdeğerlik Testi Yeni ve standart ilaç arasındaki farkın klinik olarak anlamlı olmadığını göstermek için düzenlenen bir hipotez türüdür. H0 : Ateloskleroz tedavisinde B ilacı ve A ilacı eşdeğer değildir. H1: Ateloskleroz tedavisinde B ilacı ve A ilacı eşdeğerdir.

128

129 BİLİNMİYOR H H 0 1 : : A A B B HİPOTEZ TESTİ SONUCU ARAŞTIRMACININ VERDİĞİ KARAR Gerçekte H0 DOĞRU (A tedavisi B ile aynı) H0 KABUL Doğru Karar (1-α) H0 RED 1. TİP HATA α Gerçekte H0 DOĞRU DEĞİL 2. TİP HATA β Doğru Karar (1-β) (GÜÇ)

130 Testin Gücü (1- ) Bir denemenin aynı koşullar altında tekrarlanması halinde gerçekte fark olan durumlarda reddedilen kontrol hipotezi oranını gösterir. Yani araştırma sonucunun gerçekte var olan bir farkı bulabilme gücüdür. En az %80 olması istenir. Aynı koşullar altında yürütülen 100 denemenin 80 tanesinde gerçekte doğru olmayan Ho hipotezinin red edilmesi beklenir.

131 Etki Büyüklüğü İki grup ortalaması veya oranları arasında klinik olarak önemli kabul edilebilecek minimum fark Buna kim karar verecek? A tedavisi altında olan hastaların 10 gün sonra kolesterol miktarlarındaki değişim 10mg/dl olsun, B tedavisi için bu miktar 8 mg/dl olsun. Burada etki büyüklüğü 2mg/dl Bu fark klinik anlamlı mıdır? Bu farkı en az %80 power ile istatistik anlamlı bulacak bir araştırma planlamaya gerek var mı? A ve B arasında kolesterolü düşürme başarısı bakımından klinik olarak önemli kabul edilecek en düşük fark mesela 10mg/dl dir denilebilir mi?

132 Etki büyüklüğü

133 İstatistik Anlamlılık ve Klinik Anlamlılık İstatistiksel anlamlılık,saptanan farkın şansa bağlı olma ihtimalinin oldukça az olduğu anlamına gelir. Klinik anlamlılık, basitçe istatistiksel olarak anlamlı ya da DEĞİL, fakat ortada klinik olarak önem taşıyan bir farkın olması olarak tanımlanabilir.

134 İstatistiksel olarak anlamlı olduğu saptanan bir etki küçük olabilir ve klinik anlamlılığı olmayabilir. P<0,05 olduğundan istatistiksel olarak anlamlı

135 Klinik olarak anlamlı mı???

136 Bunun tersine düşük örnek genişliğinden dolayı α=0,05 seviyesinde istatistiksel olarak anlamlı olmayan bir etki, önemli bir klinik etki yaratıyor olabilir. Bu noktada anlamlılığın olmaması etkinin olmadığını değil, etki olduğunu söylemeye yetecek kanıt olmadığını gösterir. 136

137 İstatistiksel anlamlılığın klinik noktada yetersiz kalmasından dolayı araştırıcılar klinik olarak önemli olabilecek etkiyi araştırma öncesinde belirlemelidir. Daha sonra güç analizi yapılarak örnek genişliği saptanmalıdır. Böylece araştırmada önceden belirlenmiş klinik ölçüt bakımından istatistiksel anlamlılık saptanırsa bu hem istatistiksel hem de klinik anlamlılığı gösterecektir. 137

138 Gerekenden az sayıda denekle çalışmak güvenilir olmayan sonuçlar ortaya çıkarır, çalışmanın bilimsellik özelliğini bozar ve çalışmada önemli klinik bulguları görmeyi etkiler. P>0,05 olduğundan istatistiksel olarak anlamlı değildir

139 Gerekenden fazla sayıda denekle çalışmak kaynakların gereksiz tüketimine yol açar, çalışmaya ek bir özellik katmaz. P<0,05 olduğundan istatistiksel olarak anlamlı 139

140 I. Tip Hatanın Kontrol Altında Tutulması Anlamlılık seviyesinin belirlenmesi ( I.tip hatanın maksimum değeri) Uygun test istatistiğinin belirlenmesi Çoklu karşılaştırma yöntemleri

141 II. Tip Hatanın Kontrol Altında Tutulması Örneklem genişliğini önceden belirleme aşamasında Testin gücünü belirleyerek Etki büyüklüğünden yararlanarak

142 İki Bağımsız Grup Ortalamasının Karşılaştırılması İçin Örnek Genişliği H 0 : μ A μ B H 1 : μ A μ B İki muamele grubu arasında fark olup olmadığı test ediliyor. Muamele gruplarından biri kontrol grubu olabilir.

143 İki Bağımsız Grup Ortalamasının Karşılaştırılması İçin Örnek Genişliği Grup ortalamaları ve standart sapmaları I. tip hata II. Tip hata BİLİNMELİ

144

145 E-PICOS P : Purpose, Population, Patient, Participants, P Value, Power, Protokol Purpose:Tip-2 diyabet hastalarında hipertansiyon tedavi amaçlı kullanılan Lercanidipine ile Ramipril ilaçlarının albumin atılım hızı (AER) bakımından karşılaştırılması Populasyon : yaş arası kadın-erkek İtalya Patient : Tip-2 Diyabet ve Hipertansiyon hastaları Participants: Hafif ve orta düzey hipertansiyon hastaları(diastolik kan basıçları arası olanlar), son 3 ayda AER mg/min Protokol: Per Protocol Power : %80 P değeri: 0,05 I : Intervention, Interpretation Lercanidipine(91 kişiye) mg/gün, Ramipril (89 kişi) 5-10 mg/gün uygulanıyor, 9-12 ay takip C: Controls, Covariate Control-Aktif, Kovaryant değişken belirtilmemiş O: Outcome, Output AER deki başlangıç ve 52. hafta sonu ortaya çıkan fark. 20 mg /dak klinik anlamlı kabul edilmiştir. Başlangıca göre %50 azalma yada artma önemli kabul ediliyor. İkincil sonuç değişkenleri ise sistolik ve diastolik kan basıncındaki değişimler. S: Study Design, Sample Size, Statistics, Submitting Software, Parallel group, multicenter(19), randomized, double-blind, aktif kontrollü, Non-inferiorty, varyans analizi ve ki-kare testleri yapılmış, yayınlandığı dergi: DNM Vol. 17 N

146 Örnek >Tip-2 diyabet hastalarında tedavi amaçlı kullanılan iki tedavi yöntemi albumin atılım oranları (AER) bakımından karşılaştırılmak isteniyor. Bu iki tedavi yöntemi arasında klinik anlamlı bir fark(21 mg ve üstü) çıkarsa istatistiksel açıdan da anlamlı olması için kaç kişiyle çalışılması gerekmektedir. Tedavi sonunda Lercanidipine tedavisi verilen hastalarda AER ortalaması 69,0±73,9 mg/min ramipril tedavisi uygulananlarda ise 47,2±65,2 mg/min olduğu saptanmıştır. >Bu değerleri elde ederken toplam 180 birey (89+91) ile çalışılmıştır. >Bu farkı gösterebilmek için minimum ihtiyaç duyulan birey sayısı %80 güç ve %5 tip I hata ile kaç olmalıdır?

147

148 İki Bağımsız Grup Oranının Karşılaştırması İçin Örnek Genişliği H H 0 1 : : Bağımsız iki örneklemden hesaplanan oranlar arasında fark olup olmadığı test ediliyor. İki muamele grubu arasında istenen özelliğin oranına etki bakımından farklılık olup olmadığı inceleniyor.

149 İki Bağımsız Grup Oranının Karşılaştırması İçin Örnek Genişliği Birinci ve ikinci örnekleme ait oranlar I. tip hata II. Tip hata BİLİNMELİ

150

151 Power (1-β) %80 α=0,10 α=0,05 α=0,01 0, , , , , , , , , , , * , , , , *A=10mg/dl SA=2mgdl, B=12mg/dl SB=2mgdl, Z=1 olur

152 Power (1-β) %90 α=0,10 α=0,05 α=0,01 0, , , , , , , , , , , , , , , *A=10mg/dl SA=2mgdl, B=12mg/dl SB=2mgdl, Z=1 olur

153 MINI TEST FEEDBACK

154

155 İyi Kardiyoloji Araştırması; Kanıta Dayalı Tıp: Meta Analizinin Yorumlanması

156 MINI TEST

157 Meta Analizi Nedir? Aynı konuda farklı yer, zaman ve merkezlerde yapılmış olan araştırma sonuçlarını niteliksel ve niceliksel olarak birleştirmeye yardımcı olan istatistiksel bir yöntemdir. Meta Analizi, belirli bir konuda araştırma yapmak için yayınlanmış ya da yayınlanmamış çalışmaları araştırıcının önceden tespit ettiği soru ve kriterlere göre bir araya toplayarak tekrar bir analize tabi tutup genel bir yargıya ulaşmaktır.

158 Neden Meta Analizi? Bilimsel literatürde ortaya çıkan tutarsızlıkları değerlendirmek ve nedenlerini incelemek Küçük örneklemlerle yürütülmüş çalışmaları birleştirip toplam örneklem genişliğini arttırarak parametre kestirimlerinin kesinliğini ve gücünü arttırmak Çalışmalar arasında ortaya çıkan heterojenliğin doğru kaynaklarını bulmak

159 Bütün bu makaleleri nasıl okuyacaksınız? Hepsi yansız mıdır? Yayınlanan bütün makaleler okunmaya değer midir? Neden Kanıta Dayalı Tıp?

160 1a: 1b: Therapy/Prevention/Etiology/Har m: Systematic reviews (with homogeneity) of randomized controlled trials Individual randomized controlled trials (with narrow confidence interval) 1c: All or none randomized controlled trials 2a: Systematic reviews (with homogeneity) of cohort studies 2b: Individual cohort study or low quality randomized controlled trials (e.g. <80% follow-up) 2c: "Outcomes" Research; ecological studies 3a: Systematic review (with homogeneity) of case-control studies 3b: Individual case-control study 4: Case-series (and poor quality cohort and case-control studies) 5: Expert opinion without explicit critical appraisal, or based on physiology, bench research or "first principles"

161 Diagnosis: 1a: 1b: 1c: Systematic review (with homogeneity) of Level 1 diagnostic studies; or a clinical decision rule with 1b studies from different clinical centers. Validating cohort study with good reference standards; or clinical decision rule tested within one clinical center Absolute SpPins And SnNouts (An Absolute SpPin is a diagnostic finding whose Specificity is so high that a Positive result rules-in the diagnosis. An Absolute SnNout is a diagnostic finding whose Sensitivity is so high that a Negative result rules-out the diagnosis). 2a: Systematic review (with homogeneity) of Level >2 diagnostic studies 2b: Exploratory cohort study with good reference standards; clinical decision rule after derivation, or validated only on split-sample or databases 3a: Systematic review (with homogeneity) of 3b and better studies 3b: Non-consecutive study; or without consistently applied reference standards 4: Case-control study, poor or non-independent reference standard 5: Expert opinion without explicit critical appraisal, or based on physiology, bench research or "first principles"

162 Prognosis: 1a: 1b: 1c: All or none case-series 2a: Systematic review (with homogeneity) of inception cohort studies; or a clinical decision rule validated in different populations. Individual inception cohort study with > 80% follow-up; or a clinical decision rule validated on a single population Systematic review (with homogeneity) of either retrospective cohort studies or untreated control groups in randomized controlled trials. 2b: Retrospective cohort study or follow-up of untreated control patients in a randomized controlled trial; or derivation of a clinical decision rule or validated on split-sample only 2c: "Outcomes" research 4: Case-series (and poor quality prognostic cohort studies) 5: Expert opinion without explicit critical appraisal, or based on physiology, bench research or "first principles"

163 Hangi Araştırmaların Meta Analizi Yapılabilir? Randomize kontrollü çalışmaların (Tedavi etkinliği) Gözlemsel çalışmaların (Risk faktörlerinin etkisi) Diagnostik çalışmaların (Tanı testlerinin etkinliği)

164 Meta Analizinin Tarihçesi 1904-Karl Pearson Çalışma sonuçlarını birleştiren ilk bilim adamıdır Ronald.A. Fisher Çalışmalardan elde edilen olasılıkları birleştirmiştir Archie Cochrane Farklı zaman, yer ve birimlerde yapılmış çalışma sonuçlarını birleştirmiştir Gene Glass Yapılan analizlere Meta Analizi adını vermiştir. Sosyal bilimlerde meta analizi uygulamıştır.

165 Meta Analizine Güvenebilir miyim? Geçen Yıl Kaç Meta Analizi Çalışması Yapıldı? Yaklaşık 9000 Yayınlanan bütün çalışmalar okumaya değer miydi? Tedaviye karar vermede kullanılabilir miydi? We are the best, we are gold standard Cochrane Cochrane derlemelerinde bazen hatalarla karşılaşılmaktadır. Fakat ikincil yayınlar çok önemli bir avantaja sahiptir. Düzeltildikten sonra defalarca yayınlanabilir. Bazen bir çalışma meta analizinden çıkarılabilir veya yeni bir çalışma analize dahil edilebilir. Bütün sonuçlar değişebilir. Güncellenebilir. Kendi konunuz ile ilgili güçlü kararlar alabilmek için yeni meta analizi çalışmaları takip edilmeli.

166 2014 yılı en çok okunan meta analizi ve sistematik derleme «sigara yoksunluğunda antidepresan tedavisi» olmuş

167 Podcast İskemik kalp hastalığı ve konjestif kalp yetmezliğinde kök hücre tedavisinin etkinliği

168 Meta Analizi Ne Zaman Yanlış Sonuç Verir? Sistematik derleme iyi yapılmadan meta analizi yapılırsa Çalışmaların heterojenliği göz ardı edilirse Çalışmaların seçiminden doğan hatalar Doğru çalışma seçmek(doz, Yaş, Hastalığın Evresi vs)

169 Dikkat! Tüm sistematik derlemeler meta analizi değildir ama her meta analizi bir sistematik derlemedir. Özetlerden meta analizi yapılmaz. Meta analizine ham veriler girmez. Meta analizi ile ilgili en büyük yanlış tüm verilerin bir havuzda biriktirilerek hepsinden genel bir sonuca gidilmesi düşüncesidir.

170 Dahil Edilen Çalışmalarda Yanlılık Riskinin Değerlendirilmesi Her bir randomize denemeye ait kanıtlar geçerli mi? 1. Hastalar tedavilere randomize dağıtıldı mı? 2. Randomizasyon (hangi hastanın hangi tedaviyi aldığı) gizlendi mi? 3. Çalışmanın başında gruplar birbirine benzer mi? 4. Takip edilen hastalar çalışmayı tamamladılar mı? 5. Her hasta çalışmaya başladığı grupta mı analiz edildi? (ITT) 6. Personel, hasta ve klinisyenler körlendi mi? Bütün bu maddeler sağlandıktan sonra diğer önemli bir soru; Geçerli kanıtlar önemli mi? 170

171 Meta analizinde bias tipleri Information bias Selection bias Publication bias Reporting bias Randomizasyon, ITT Körleme İstatistik anlamlı olmadığı için makaleyi yayınlamamak Aynı çalışma içinde beğenilmeyen sonuçları çıkarıp diğerlerini yayınlamak

172

173 Meta Analizi Yorumlarken Çalışma sonuçlarının ne derece tutarlı olduğu önemli bir konudur. Eğer çalışma sonuçlarının güven aralıkları (genellikle yatay çizgi ile gösterilmektedir) birbiriyle çakışmıyorsa, bu istatistiksel heterojenliği göstermektedir. Kesin yargıya varmak için istatistiksel heterojenlik testi (I 2 ) yapılmalıdır. Cochrane derlemelerinde forest grafikleri ki kare testlerini (x 2 ) içermektedir. Heterojenlik testlerinde istatistiksel anlamlılığa karar verirken genellikle anlamlılık düzeyi 0,05 yerine 0,10 olarak alınmaktadır.

174 Meta Analizinde Kullanılan Modeller Sabit /Fixed Etki Modeli Her çalışma aynı etkiye sahiptir. Yani, etki çalışmadan çalışmaya sabit kalmaktadır. Heterojenlik yoksa rasgele etki modeliyle benzer sonuçlar verir. Rasgele /Random Etki Modeli Heterojenlik var olduğunda (I 2 >25) kullanılır. Çalışma içi ve çalışmalar arası varyansı dikkate alır. Ortalama etki büyüklüğü. Sonuç değişken binary/ikili ise dikkatli kullanılmalıdır.

175 Meta Analizi Okurken:PICOS Patients (P) Populasyon seçimi- hasta seçimi- dahil ve hariç tutma kriterleri, Katılımcılar Intervention (I) Tedavi doz, veriliş biçimi ve süre seçimi Comparators (C) Kontrol grubu belirleme Outputs/ Outcomes (O) Birincil ve ikincil sonuç değişkenlerinin saptanması ek olarak (Method/Measure (M) Ölçüm ve yöntemin tanımlanması) Study Design(S) Çalışma düzenine karar verilmesi- gerekli örneklem genişliğinin hesaplanması -randomizasyon-itt-körleme uygulanması.

176 İstatistik Heterojenlik Heterojenlik, random model kullanarak giderilebilir. Heterojenlik için I 2 nin yorumlanmasında kullanılan kesim noktası önemlidir. Eğer I 2 <= 25% ise heterojenlik önemli değildir, çalışmalar homojendir ve sabit etki modeli kullanılabilir. Eğer I 2 >=75% ise heterojenlik çok yüksektir ve alt grup analizi yapılabilir ya da rastgele etki modeli kullanılabilir. Tip 1 Hata seviyesi meta analizi için %10 dur.

177 Standart bir Forest Plot Örneği (Relative Risk, RR, OR)

178 Standart bir Forest Plot Örneği (Mean Difference, MD)

179 Yayın yanlılığı Publication Bias Pozitif sonuçlu çalışmaların daha çok yayınlanması Publication bias refers to the greater likelihood that studies with positive results will be published JAMA 2002;287: Yazarlar? Yayın evleri? Destekleyiciler? Editörler? Hakemler?

180 Yayın yanlılığı Publication Bias

181 P değerlerinin meta analizinde yorumu Tedavi ve kontrol arasında fark var ve tedavi daha başarılı Tedavi ve kontrol arasında fark yok

182

183 PICOS P Populasyon : yaş arası %58 erkek Patient : hipertansiyon Participants: sistolik kan basıncı ortalaması 153 mmhg ( ), takip süresi 1 ile 6 yıl arasında değişmektedir. I : Intervention ( RAAS Bloker; ACE inhibitörleri ve ARB ler) C: Controls RAAS Blokerlar dışında herhangi bir tedavi, plasebo, no treatment dahil O: Outcome Tüm ölümler ve kardiyovasküler sebepli ölümler S: Study Design Randomize Kontrollü Çalışmalar ( RCT)

184 Hazard ratio Oranlarda 1 ayırım değeridir Çalışmanın genel değerlendirmesinde kullanılan anlamlılık değeri Heterojenlik ve p değeri

185 MINI TEST FEEDBACK

186 Receiving Consultation from Medical Statistics and Consultancy Services Biyoistatistik açıdan profesyonel makale değerlendirme sistemi Tezler İÇİN İSTATİSTİK DANIŞMANLIK ve ANALİZ

187 TEŞEKKÜRLER

Klinik Araştırmalara Giriş: Tasarım, Analiz, Yayın

Klinik Araştırmalara Giriş: Tasarım, Analiz, Yayın Klinik Araştırmalara Giriş: Tasarım, Analiz, Yayın MedicReS Accredited Continuous Medical Education Credit - 6 MACMEC Scientific Director: Prof. Dr Arzu KANIK MedicReS Copyright 2015 - All Rights Reserved

Detaylı

Dermatolojide Klinik Araştırmaya Giriş:

Dermatolojide Klinik Araştırmaya Giriş: Dermatolojide Klinik Araştırmaya Giriş: MedicReS Accredited Continuous Medical Education Credit - 6 MACMEC TASARIM ANALİZ YAYIN Scientific Director: Prof. Dr Arzu KANIK MedicReS Copyright 2015 - All Rights

Detaylı

Ortopedi ve Travmatoloji Alanında Bilimsel Yayınlar için MedicReS İyi Hakemlik İyi Editörlük Sertifika Programı

Ortopedi ve Travmatoloji Alanında Bilimsel Yayınlar için MedicReS İyi Hakemlik İyi Editörlük Sertifika Programı Ortopedi ve Travmatoloji Alanında Bilimsel Yayınlar için MedicReS İyi Hakemlik İyi Editörlük Sertifika Programı MedicReS Good Reviewer Certificate Program MedicReS Accredited Continuous Medical Education

Detaylı

KARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005

KARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005 KARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005 1 Karşılaştırma istatistiği Temel kavramlar: Örneklem ve evren:

Detaylı

DENEYSEL ARAŞTIRMALAR MÜDAHALE ARAŞTIRMALARI Dr. Meltem Şengelen HÜTF Halk Sağlığı AD 12 Şubat 2015 Epidemiyoloji Sağlıkla ilgili tüm sorunların ve hastalıkların kişi-yerzaman özelliklerine göre tanımlanması,

Detaylı

Taraf tutma (Bias) önlenmiş

Taraf tutma (Bias) önlenmiş Hamdi Akan Ankara Tıp Fakültesi Hematoloji Bilim Dalı hamdiakan@gmail.com 23 Ocak 2015 Toplumu iyi temsil ediyor = Hasta sayısı Doğru tasarım ve metodoloji Taraf tutma (Bias) önlenmiş Sağlam istatistik

Detaylı

Olgu-kontrol araştırmalarının analizi ve değerlendirilmesi. Raika Durusoy

Olgu-kontrol araştırmalarının analizi ve değerlendirilmesi. Raika Durusoy Olgu-kontrol araştırmalarının analizi ve değerlendirilmesi Raika Durusoy 1 Olgu-kontrol araştırmaları Belli bir hastalığı olan ( olgu ) ve olmayan ( kontrol ) bireyler belirlenir Her iki grubun bir etkene

Detaylı

Kullanılacak İstatistikleri Belirleme Ölçütleri. Değişkenin Ölçek Türü ya da Yapısı

Kullanılacak İstatistikleri Belirleme Ölçütleri. Değişkenin Ölçek Türü ya da Yapısı ARAŞTIRMA MODELLİLERİNDE KULLANILACAK İSTATİSTİKLERİ BELİRLEME ÖLÇÜTLERİ Parametrik mi Parametrik Olmayan mı? Kullanılacak İstatistikleri Belirleme Ölçütleri Değişken Sayısı Tek değişkenli (X) İki değişkenli

Detaylı

LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ

LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ Lojistik Regresyon Analizini daha kolay izleyebilmek için bazı terimleri tanımlayalım: 1. Değişken (incelenen özellik): Bireyden bireye farklı değerler alabilen özellik, fenomen

Detaylı

Sağlık Bakımıyla İlişkili İnfeksiyonların Epidemiyolojisinde Temel Tanımlar

Sağlık Bakımıyla İlişkili İnfeksiyonların Epidemiyolojisinde Temel Tanımlar Sağlık Bakımıyla İlişkili İnfeksiyonların Epidemiyolojisinde Temel Tanımlar Dr. Alpay AZAP Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Enfeksiyon Hastalıkları ve Klinik Mikr. AD. Epidemiyoloji Nedir? Sağlıkla ilgili

Detaylı

Medikal Araştırma Tasarımları. Doç. Dr. Oktay ÖZDEMİR Yorum Danışmanlık Ltd

Medikal Araştırma Tasarımları. Doç. Dr. Oktay ÖZDEMİR Yorum Danışmanlık Ltd Medikal Araştırma Tasarımları Doç. Dr. Oktay ÖZDEMİR Yorum Danışmanlık Ltd 1 Tıpta Araştırma Düzenleri Gözlemsel Çalışmalar Tanımlayıcı çalışmalar Retrospektif (Vaka-kontrol) araştırmalar Kesitsel araştırmalar

Detaylı

Deneysel Araştırmalarda Uygun Örneklem Büyüklüğü Ve İstatistiksel Güç Analizi. Doç Dr. Nurhan DOĞAN AKÜ Tıp Fak. Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD

Deneysel Araştırmalarda Uygun Örneklem Büyüklüğü Ve İstatistiksel Güç Analizi. Doç Dr. Nurhan DOĞAN AKÜ Tıp Fak. Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD Deneysel Araştırmalarda Uygun Örneklem Büyüklüğü Ve İstatistiksel Güç Analizi Doç Dr. Nurhan DOĞAN AKÜ Tıp Fak. Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD Giriş Yeterli Örneklem Büyüklüğü Neden Önemlidir? Özel

Detaylı

Frekans. Hemoglobin Düzeyi

Frekans. Hemoglobin Düzeyi GRUPLARARASI VE GRUPİÇİ KARŞILAŞTIRMA YÖNTEMLERİ Uzm. Derya ÖZTUNA Yrd. Doç. Dr. Atilla Halil ELHAN 1. ÖNEMLİLİK (HİPOTEZ) TESTLERİ Önemlilik testleri, araştırma sonucunda elde edilen değerlerin ya da

Detaylı

I.GİRİŞ. İSTATİSTİK teriminin Latince Durum anlamına gelen STATUS kelimesinden türediği kabul edilir. İlk uygulamalar

I.GİRİŞ. İSTATİSTİK teriminin Latince Durum anlamına gelen STATUS kelimesinden türediği kabul edilir. İlk uygulamalar BİYOİSTATİSTİK I.GİRİŞ İSTATİSTİK teriminin Latince Durum anlamına gelen STATUS kelimesinden türediği kabul edilir. İlk uygulamalar Vergi ödeyeceklerin belirlenmesi Askere alınacakların saptanması I.GİRİŞ

Detaylı

Prof.Dr. Rian Dişçi İ.Ü.Onkoloji Enstitüsü Kanser Epidemiyolojisi ve Biyoistatistik Bilim Dalı

Prof.Dr. Rian Dişçi İ.Ü.Onkoloji Enstitüsü Kanser Epidemiyolojisi ve Biyoistatistik Bilim Dalı SAĞKALIM (SÜRVİ) ANALİZİ Prof.Dr. Rian Dişçi İ.Ü.Onkoloji Enstitüsü Kanser Epidemiyolojisi ve Biyoistatistik Bilim Dalı Amaç Tedaviden sonra hastaların beklenen yaşam sürelerinin tahmin edilmesi, genel

Detaylı

TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER

TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER Tanımlayıcı İstatistikler ve Grafikle Gösterim Grafik ve bir ölçüde tablolar değişkenlerin görsel bir özetini verirler. İdeal olarak burada değişkenlerin merkezi (ortalama) değerlerinin

Detaylı

1. FARKLILIKLARIN TESPİTİNE YÖNELİK HİPOTEZ TESTLERİ

1. FARKLILIKLARIN TESPİTİNE YÖNELİK HİPOTEZ TESTLERİ 1. FARKLILIKLARIN TESPİTİNE YÖNELİK HİPOTEZ TESTLERİ Örneklem verileri kullanılan her çalışmada bir örneklem hatası çıkma riski her zaman söz konusudur. Dolayısıyla istatistikte bu örneklem hatasının meydana

Detaylı

KANITA DAYALI TIP Yrd. Doç. Dr. Yasemin ÇAYIR Atatürk Üniversitesi Tıp Fakültesi Aile Hekimliği AD

KANITA DAYALI TIP Yrd. Doç. Dr. Yasemin ÇAYIR Atatürk Üniversitesi Tıp Fakültesi Aile Hekimliği AD KANITA DAYALI TIP Yrd. Doç. Dr. Yasemin ÇAYIR Atatürk Üniversitesi Tıp Fakültesi Aile Hekimliği AD 1 Soğuk su içmeyi engelleyerek soğuk algınlığını önleyebilir miyiz? Vitamin C vererek gribi önleyebilir

Detaylı

doğrudur? Veya test, sağlıklı dediği zaman hangi olasılıkla doğrudur? Bu soruların yanıtları

doğrudur? Veya test, sağlıklı dediği zaman hangi olasılıkla doğrudur? Bu soruların yanıtları DÖNEM III HALK SAĞLIĞI-ADLİ TIP-BİYOİSTATİSTİK-TIP TARİHİ VE ETİK Ders Kurulu Başkanı : Prof. Dr. Günay SAKA TANI TESTLERİ (30.04.2014 Çrş. Y. ÇELİK) Duyarlılık (Sensitivity) ve Belirleyicilik (Specificity)

Detaylı

SPSS E GİRİŞ SPSS TE TEMEL İŞLEMLER. Abdullah Can

SPSS E GİRİŞ SPSS TE TEMEL İŞLEMLER. Abdullah Can SPSS E GİRİŞ SPSS TE TEMEL İŞLEMLER SPSS in üzerinde işlem yapılabilecek iki ana ekran görünümü vardır. DATA VIEW (VERİ görünümü) VARIABLE VIEW (DEĞİŞKEN görünümü) 1 DATA VIEW (VERİ görünümü) İstatistiksel

Detaylı

Üretim Süreci: Girdi İşlem Ürün (Sonuç) Araştırma Süreci: Hangi alanda olursa olsun araştırma bir BİLGİ ye ulaşma sürecidir.

Üretim Süreci: Girdi İşlem Ürün (Sonuç) Araştırma Süreci: Hangi alanda olursa olsun araştırma bir BİLGİ ye ulaşma sürecidir. BİYOİSTATİSTİK Üretim Süreci: Girdi İşlem Ürün (Sonuç) Araştırma Süreci: Hangi alanda olursa olsun araştırma bir BİLGİ ye ulaşma sürecidir. Veri Analiz Bilgi El ile ya da birtakım bilgisayar programları

Detaylı

Tekrarlı Ölçümler ANOVA

Tekrarlı Ölçümler ANOVA Tekrarlı Ölçümler ANOVA Repeated Measures ANOVA Aynı veya ilişkili örneklemlerin tekrarlı ölçümlerinin ortalamalarının aynı olup olmadığını test eder. Farklı zamanlardaki ölçümlerde aynı (ilişkili) kişiler

Detaylı

NORMAL DAĞILIM VE ÖNEMLİLİK TESTLERİ İLE İLGİLİ PROBLEMLER

NORMAL DAĞILIM VE ÖNEMLİLİK TESTLERİ İLE İLGİLİ PROBLEMLER NORMAL DAĞILIM VE ÖNEMLİLİK TESTLERİ İLE İLGİLİ PROBLEMLER A) Normal Dağılım ile İlgili Sorular Sayfa /4 Hamileler ile ilgili bir araştırmada, bu grubun hemoglobin değerlerinin normal dağılım gösterdiği

Detaylı

BİR MAKALENİN MİMARİSİ. Prof.Dr. Mustafa Asım Şafak

BİR MAKALENİN MİMARİSİ. Prof.Dr. Mustafa Asım Şafak BİR MAKALENİN MİMARİSİ Prof.Dr. Mustafa Asım Şafak Charles Darwin «Sadece gözlem yapsa ve hiç yazmak zorunda olmasa bir doğa bilimcinin yaşamı çok zevkli olurdu» Çin Atasözü «Söz uçar, Yazı kalır» Bilimsel

Detaylı

İÇİNDEKİLER. BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1. BÖLÜM 2 Frekans Dağılımları 37

İÇİNDEKİLER. BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1. BÖLÜM 2 Frekans Dağılımları 37 İÇİNDEKİLER BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1 İstatistik 1 Yığın ve Örnek; Tümevarımcı ve Betimleyici İstatistik 1 Değişkenler: Kesikli ve Sürekli 1 Verilerin Yuvarlanması Bilimsel Gösterim Anlamlı Rakamlar

Detaylı

Parametrik Olmayan Testler. İşaret Testi-The Sign Test Mann-Whiney U Testi Wilcoxon Testi Kruskal-Wallis Testi

Parametrik Olmayan Testler. İşaret Testi-The Sign Test Mann-Whiney U Testi Wilcoxon Testi Kruskal-Wallis Testi Yrd. Doç. Dr. Neşet Demirci, Balıkesir Üniversitesi NEF Fizik Eğitimi Parametrik Olmayan Testler İşaret Testi-The Sign Test Mann-Whiney U Testi Wilcoxon Testi Kruskal-Wallis Testi Rank Korelasyon Parametrik

Detaylı

TAŞINMAZ DEĞERLEMEDE İSTATİSTİKSEL ANALİZ

TAŞINMAZ DEĞERLEMEDE İSTATİSTİKSEL ANALİZ Taşınmaz Değerlemede İstatistiksel Analiz Taşınmaz Değerleme ve Geliştirme Tezsiz Yüksek Lisans Programı TAŞINMAZ DEĞERLEMEDE İSTATİSTİKSEL ANALİZ 1 Taşınmaz Değerlemede İstatistiksel Analiz İçindekiler

Detaylı

3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI

3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI ÖNSÖZ İÇİNDEKİLER III Bölüm 1 İSTATİSTİK ve SAYISAL BİLGİ 11 1.1 İstatistik ve Önemi 12 1.2 İstatistikte Temel Kavramlar 14 1.3 İstatistiğin Amacı 15 1.4 Veri Türleri 15 1.5 Veri Ölçüm Düzeyleri 16 1.6

Detaylı

GİRİŞ. Bilimsel Araştırma: Bilimsel bilgi elde etme süreci olarak tanımlanabilir.

GİRİŞ. Bilimsel Araştırma: Bilimsel bilgi elde etme süreci olarak tanımlanabilir. VERİ ANALİZİ GİRİŞ Bilimsel Araştırma: Bilimsel bilgi elde etme süreci olarak tanımlanabilir. Bilimsel Bilgi: Kaynağı ve elde edilme süreçleri belli olan bilgidir. Sosyal İlişkiler Görgül Bulgular İşlevsel

Detaylı

MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU

MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU Dersin Adı-Kodu: BİS 601 Örnek Genişliği ve Güç Programın Adı: Biyoistatistik Dersin düzeyi Doktora Ders saatleri ve Teori Uyg. Lab. Proje/Alan Çalışması

Detaylı

Tanı Testlerinin Değerlendirilmesi. ROC Analizi. Prof.Dr. Rian DİŞÇİ

Tanı Testlerinin Değerlendirilmesi. ROC Analizi. Prof.Dr. Rian DİŞÇİ Tanı Testlerinin Değerlendirilmesi ROC Analizi Prof.Dr. Rian DİŞÇİ İstanbul Üniversitesi, Onkoloji Enstitüsü Kanser Epidemiyolojisi Ve Biyoistatistik Bilim Dalı Tanı Testleri Klinik çalışmalarda, özellikle

Detaylı

TABLO ve GRAFİKLER. Epidemiyoloji Konferansları Serisi 14.05.2015. Prof. Dr. Bahar GÜÇİZ DOĞAN, HÜTF Halk Sağlığı AD.

TABLO ve GRAFİKLER. Epidemiyoloji Konferansları Serisi 14.05.2015. Prof. Dr. Bahar GÜÇİZ DOĞAN, HÜTF Halk Sağlığı AD. TABLO ve GRAFİKLER Epidemiyoloji Konferansları Serisi 14.05.2015 Prof. Dr. Bahar GÜÇİZ DOĞAN, HÜTF Prof. Dr. Bahar GÜÇİZ DOĞAN, HÜTF Neden gerekli? Tablo ve grafikler araştırma sonucunda elde edilen verilerin

Detaylı

YABANCI DİL EĞİTİMİ VEREN ÖZEL BİR EĞİTİM KURUMUNDAKİ ÖĞRENCİLERİN BEKLENTİLERİNİN ARAŞTIRILMASI. Sibel SELİM 1 Efe SARIBAY 2

YABANCI DİL EĞİTİMİ VEREN ÖZEL BİR EĞİTİM KURUMUNDAKİ ÖĞRENCİLERİN BEKLENTİLERİNİN ARAŞTIRILMASI. Sibel SELİM 1 Efe SARIBAY 2 Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi Cilt 5, Sayı:2, 2003 YABANCI DİL EĞİTİMİ VEREN ÖZEL BİR EĞİTİM KURUMUNDAKİ ÖĞRENCİLERİN BEKLENTİLERİNİN ARAŞTIRILMASI Sibel SELİM 1 Efe SARIBAY

Detaylı

Su Ürünlerinde Temel İstatistik. Ders 2: Tanımlar

Su Ürünlerinde Temel İstatistik. Ders 2: Tanımlar Su Ürünlerinde Temel İstatistik Ders 2: Tanımlar Karakter Araştırma yada istatistiksel analizde ele alınan ünitenin yapısal (morfolojik, fizyolojik, psikolojik, estetik, vb.) özellikleridir. Tüm karakterler

Detaylı

(İnt. Dr. Doğukan Danışman)

(İnt. Dr. Doğukan Danışman) (İnt. Dr. Doğukan Danışman) *Amaç: Sigara ve pankreas kanseri arasında doz-yanıt ilişkisini değerlendirmek ve geçici değişkenlerin etkilerini incelemektir. *Yöntem: * 6507 pankreas olgusu ve 12 890 kontrol

Detaylı

BİLİMSEL BİLGİ BİLİMSEL ARAŞTIRMALARLA ÜRETİLİR. İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLERE BİLİMSEL ARAŞTIRMA TAMAMLANDIĞINDA DEĞİL, DAHA PLANLAMA

BİLİMSEL BİLGİ BİLİMSEL ARAŞTIRMALARLA ÜRETİLİR. İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLERE BİLİMSEL ARAŞTIRMA TAMAMLANDIĞINDA DEĞİL, DAHA PLANLAMA BRADFORD HILL BİLİMSEL BİLGİ BİLİMSEL ARAŞTIRMALARLA ÜRETİLİR. İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLERE BİLİMSEL ARAŞTIRMA TAMAMLANDIĞINDA DEĞİL, DAHA PLANLAMA AŞAMASINDA BAŞVURULMALIDIR. 2 BİLİMSEL MAKALELERDE YAPILAN

Detaylı

PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER

PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER Prof. Dr. Ali ŞEN 1 Tek Örneklem İşaret Testi İşaret Testi parametrik olmayan prosedürler içinde en eski olanıdır. Analiz yapılırken serideki verileri artı ve

Detaylı

İKİ EŞ ARASINDAKİ FARKIN ÖNEMLİLİK TESTİ. Biyoistatistik (Ders 5: Bağımlı Gruplarda İki Örneklem Testleri) İKİ ÖRNEKLEM TESTLERİ

İKİ EŞ ARASINDAKİ FARKIN ÖNEMLİLİK TESTİ. Biyoistatistik (Ders 5: Bağımlı Gruplarda İki Örneklem Testleri) İKİ ÖRNEKLEM TESTLERİ İKİ ÖRNEKLEM TESTLERİ BAĞIMLI GRUPLARDA İKİ ÖRNEKLEM TESTLERİ Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Sakarya Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı uerkorkmaz@sakarya.edu.tr İKİ ÖRNEKLEM TESTLERİ

Detaylı

İSTATİSTİKSEL VERİ ANALİZİ

İSTATİSTİKSEL VERİ ANALİZİ İSTATİSTİKSEL VERİ ANALİZİ Prof. Dr. Gül ERGÜN Hacettepe Üniversitesi Kasım 2013 İstatistik Nedir? İSTATİSTİK Belirli bir konuda toplanan sayısal değerlerdir. Buna göre, 2012 yılında Türkiye de kayıtlı

Detaylı

Evren (Popülasyon) Araştırma kapsamına giren tüm elemanların oluşturduğu grup. Araştırma sonuçlarının genelleneceği grup

Evren (Popülasyon) Araştırma kapsamına giren tüm elemanların oluşturduğu grup. Araştırma sonuçlarının genelleneceği grup Evren (Popülasyon) Araştırma kapsamına giren tüm elemanların oluşturduğu grup Araştırma sonuçlarının genelleneceği grup Evrendeğer (Parametre): Değişkenlerin evrendeki değerleri µ : Evren Ortalaması σ

Detaylı

ŞİMDİ META-ANALİZ ZAMANI

ŞİMDİ META-ANALİZ ZAMANI ŞİMDİ META-ANALİZ ZAMANI Dr. Hakan Bozcuk T. Onkoloji BD. Akdeniz Üniversitesi, Antalya, 2014 + = PLAN Giriş (Metaanaliz nedir? ne değildir?) Bazı örnekler Hadi metaanaliz yapalım. Sonuç PLAN Giriş (Metaanaliz

Detaylı

BÖLÜM-1.BİLİM NEDİR? Tanımı...1 Bilimselliğin Ölçütleri...2 Bilimin İşlevleri...3

BÖLÜM-1.BİLİM NEDİR? Tanımı...1 Bilimselliğin Ölçütleri...2 Bilimin İşlevleri...3 KİTABIN İÇİNDEKİLER BÖLÜM-1.BİLİM NEDİR? Tanımı...1 Bilimselliğin Ölçütleri...2 Bilimin İşlevleri...3 BÖLÜM-2.BİLİMSEL ARAŞTIRMA Belgesel Araştırmalar...7 Görgül Araştırmalar Tarama Tipi Araştırma...8

Detaylı

ĐSTATĐSTĐK. Okan ERYĐĞĐT

ĐSTATĐSTĐK. Okan ERYĐĞĐT ĐSTATĐSTĐK Okan ERYĐĞĐT Araştırmacı, istatistik yöntemlere daha işin başında başvurmalıdır, sonunda değil..! A. Bradford Hill, 1930 ĐSTATĐSTĐĞĐN AMAÇLARI Bilimsel araştırmalarda, araştırmacıya kullanılabilir

Detaylı

MATE 211 BİYOİSTATİSTİK DÖNEM SONU SINAVI

MATE 211 BİYOİSTATİSTİK DÖNEM SONU SINAVI Öğrenci Bilgileri Ad Soyad: İmza: MATE 211 BİYOİSTATİSTİK DÖNEM SONU SINAVI 26 Mayıs, 2014 Numara: Grup: Soru Bölüm 1 10 11 12 TOPLAM Numarası (1-9) Ağırlık 45 15 30 20 110 Alınan Puan Yönerge 1. Bu sınavda

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

Tanımlayıcı İstatistikler. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN Tanımlayıcı İstatistikler Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN 1 Tanımlayıcı İstatistikler Yer Gösteren Ölçüler Yaygınlık Ölçüleri Merkezi Eğilim Ölçüleri Konum Ölçüleri 2 3 Aritmetik Ortalama Aritmetik ortalama,

Detaylı

Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri

Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri Soru Öğrencilerin derse katılım düzeylerini ölçmek amacıyla geliştirilen 16 soruluk bir test için öğrencilerin ilk 8 ve son 8 soruluk yarılardan aldıkları puanlar arasındaki

Detaylı

Bilimsel Araştırma Yöntemleri. Doç. Dr. Recep Kara

Bilimsel Araştırma Yöntemleri. Doç. Dr. Recep Kara Bilimsel Araştırma Yöntemleri Doç. Dr. Recep Kara YÖNTEM BÖLÜMÜ 4. Ders Araştırmanın Modeli Evren ve Örneklem Verilerin Toplanması Verilerin Analiz Edilmesi bölümlerinden oluşur. 1. Araştırmanın Modeli

Detaylı

Epidemiyolojik Çalışma Tipleri. Doç.Dr. Emel ĐRGĐL Halk Sağlığı Anabilim Dalı

Epidemiyolojik Çalışma Tipleri. Doç.Dr. Emel ĐRGĐL Halk Sağlığı Anabilim Dalı Epidemiyolojik Çalışma Tipleri Doç.Dr. Emel ĐRGĐL Halk Sağlığı Anabilim Dalı Epidemiyolojik Çalışma Tipleri Gözlemsel Tanımlayıcı Olgu bildirimleri Analitik Đlişkisel Kesitsel Olgu-kontrol Topluluk Deneysel

Detaylı

AMAÇ: Araştırma planlamasında kullanılan basamakları öğrencilerin tanımlayabilmesini sağlamaktır.

AMAÇ: Araştırma planlamasında kullanılan basamakları öğrencilerin tanımlayabilmesini sağlamaktır. Örnek Hacmi ve Örnekleme Yöntemleri 7.01.014 P.Tesi İstatistik Dergisi; n den N ye Gezinti Yıl:, Sayı:8 Eylül-Ekim 01 deki bir yazıda: Depresyon, dünya çapında milyonlarca insanı etkileyen son derece yaygın

Detaylı

Mühendislikte İstatistik Yöntemler

Mühendislikte İstatistik Yöntemler .0.0 Mühendislikte İstatistik Yöntemler İstatistik Parametreler Tarih Qma.3.98 4..98 0.3.983 45 7..984 37.3.985 48 0.4.986 67.4.987 5 0.3.988 45.5.989 34.3.990 59.4.99 3 4 34 5 37 6 45 7 45 8 48 9 5 0

Detaylı

İLERİ ARAŞTIRMA TEKNİKLERİ ARAŞTIRMA DESENİ RESEARCH DESIGN

İLERİ ARAŞTIRMA TEKNİKLERİ ARAŞTIRMA DESENİ RESEARCH DESIGN İLERİ ARAŞTIRMA TEKNİKLERİ ARAŞTIRMA DESENİ RESEARCH DESIGN 4 Prof. Dr. Mustafa Ergün Araştırma Desenleri (modelleri) Araştırmanın alt problemlerine yanıt aramak veya denenceleri test etmek için yapılan

Detaylı

HEMODİALİZ HASTALARINA VERİLEN DİYET VE SIVI EĞİTİMİNİN BAZI PARAMETRELERE ETKİSİ

HEMODİALİZ HASTALARINA VERİLEN DİYET VE SIVI EĞİTİMİNİN BAZI PARAMETRELERE ETKİSİ HEMODİALİZ HASTALARINA VERİLEN DİYET VE SIVI EĞİTİMİNİN BAZI PARAMETRELERE ETKİSİ SELDA ARSLAN 1,FİGEN BEKAR TUNÇALP 2 1 Selçuk Üniversitesi Sağlık Bilimleri Fakültesi, Hemşirelik Bölümü; 2 Selçuk Üniversitesi

Detaylı

Jeneriklerin kritik dozları ve klinik etkileri

Jeneriklerin kritik dozları ve klinik etkileri Jeneriklerin kritik dozları ve klinik etkileri Dr. Hüseyin Töz Ege Üniversitesi Tıp Fakültesi TİGED 2013, Çeşme, İzmir Dünya nüfusu ve yaşlı nüfus giderek artmakta Sağlık hizmetine gereksinim artmakta

Detaylı

RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN 1 RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI Olasılığa ilişkin olayların çoğunluğunda, deneme sonuçlarının bir veya birkaç yönden incelenmesi

Detaylı

Nicel / Nitel Verilerde Konum ve Değişim Ölçüleri. BBY606 Araştırma Yöntemleri 2013-2014 Bahar Dönemi 13 Mart 2014

Nicel / Nitel Verilerde Konum ve Değişim Ölçüleri. BBY606 Araştırma Yöntemleri 2013-2014 Bahar Dönemi 13 Mart 2014 Nicel / Nitel Verilerde Konum ve Değişim Ölçüleri BBY606 Araştırma Yöntemleri 2013-2014 Bahar Dönemi 13 Mart 2014 1 Konum ölçüleri Merkezi eğilim ölçüleri Verilerin ortalamaya göre olan gruplanması nasıl?

Detaylı

Romatizmal Mitral Darlığında Fetuin-A Düzeyleri Ve Ekokardiyografi Bulguları İle İlişkisi

Romatizmal Mitral Darlığında Fetuin-A Düzeyleri Ve Ekokardiyografi Bulguları İle İlişkisi Kahramanmaraş 1. Biyokimya Günleri Bildiri Konusu: Romatizmal Mitral Darlığında Fetuin-A Düzeyleri Ve Ekokardiyografi Bulguları İle İlişkisi Mehmet Aydın DAĞDEVİREN GİRİŞ Fetuin-A, esas olarak karaciğerde

Detaylı

Student t Testi. Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı

Student t Testi. Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı Student t Testi Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı Konu Başlıkları Tek örnek t testi SPSS de tek örnek t testi uygulaması Bağımsız iki örnek

Detaylı

K-S Testi hipotezde ileri sürülen dağılımla örnek yığılmalı dağılım fonksiyonunun karşılaştırılması ile yapılır.

K-S Testi hipotezde ileri sürülen dağılımla örnek yığılmalı dağılım fonksiyonunun karşılaştırılması ile yapılır. İstatistiksel güven aralıkları uygulamalarında normallik (normal dağılıma uygunluk) oldukça önemlidir. Kullanılan parametrik istatistiksel tekniklerin geçerli olabilmesi için populasyon şans değişkeninin

Detaylı

Klinik Mikrobiyoloji Laboratuarında Validasyon ve Verifikasyon Kursu 12 Kasım 2011 Cumartesi Salon C (BUNIN SALONU) Kursun Amacı:

Klinik Mikrobiyoloji Laboratuarında Validasyon ve Verifikasyon Kursu 12 Kasım 2011 Cumartesi Salon C (BUNIN SALONU) Kursun Amacı: Klinik Mikrobiyoloji Laboratuarında Validasyon ve Verifikasyon Kursu 12 Kasım 2011 Cumartesi Salon C (BUNIN SALONU) Kursun Amacı: Katılımcılara; klinik mikrobiyoloji laboratuarlarında doğru, geçerli ve

Detaylı

Atrial Fibrilasyon dan Gerçek Kesitler: WATER (Warfarin in Therapeutic Range) Registry den İlk Sonuçlar

Atrial Fibrilasyon dan Gerçek Kesitler: WATER (Warfarin in Therapeutic Range) Registry den İlk Sonuçlar Atrial Fibrilasyon dan Gerçek Kesitler: WATER (Warfarin in Therapeutic Range) Registry den İlk Sonuçlar 1. Ege Üniversitesi İlaç Geliştirme Ve Farmakokinetik Araştırma-Uygulama Merkezi (ARGEFAR) 2. Central

Detaylı

0.04.03 Standart Hata İstatistikte hesaplanan her istatistik değerin mutlaka hatası da hesaplanmalıdır. Çünkü hesaplanan istatistikler, tahmini bir değer olduğu için mutlaka hataları da vardır. Standart

Detaylı

TEMEL ARAŞTIRMA TEKNİKLERİ Prof. Dr. Gül Ergör

TEMEL ARAŞTIRMA TEKNİKLERİ Prof. Dr. Gül Ergör TEMEL ARAŞTIRMA TEKNİKLERİ Prof. Dr. Gül Ergör Tıpta araştırmalar günümüzde giderek artan bir hızla gerçekleştirilmektedir. Araştırmalar eğitimin de ayrılmaz bir parçasıdır. Bir hekimin eğitimi ve akademik

Detaylı

1 PAZARLAMA ARAŞTIRMASI

1 PAZARLAMA ARAŞTIRMASI İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ III Bölüm 1 PAZARLAMA ARAŞTIRMASI 11 1.1. Pazarlama Araştırması Kavramı ve Kapsamı 12 1.2. Pazarlama Araştırmasının Tarihçesi 14 1.3. Pazarlama Araştırması Pazarlama Bilgi Sistemi ve

Detaylı

DENEY 0. Bölüm 1 - Ölçme ve Hata Hesabı

DENEY 0. Bölüm 1 - Ölçme ve Hata Hesabı DENEY 0 Bölüm 1 - Ölçme ve Hata Hesabı Amaç: Ölçüm metodu ve cihazına bağlı hata ve belirsizlikleri anlamak, fiziksel bir niceliği ölçüp hata ve belirsizlikleri tespit etmek, nedenlerini açıklamak. Genel

Detaylı

hs-troponin T ve hs-troponin I Değerlerinin Farklı egfr Düzeylerinde Karşılaştırılması

hs-troponin T ve hs-troponin I Değerlerinin Farklı egfr Düzeylerinde Karşılaştırılması hs-troponin T ve hs-troponin I Değerlerinin Farklı egfr Düzeylerinde Karşılaştırılması Tuncay Güçlü S.B. Ankara Eğitim ve Araştırma Hastanesi Tıbbi Biyokimya Bölümü 16-18 Ekim 2014, Malatya GİRİŞ Kronik

Detaylı

26.12.2013. Farklı iki ilaç(a,b) kullanan iki grupta kan pıhtılaşma zamanları farklı mıdır?

26.12.2013. Farklı iki ilaç(a,b) kullanan iki grupta kan pıhtılaşma zamanları farklı mıdır? 26.2.23 Gözlem ya da deneme sonucu elde edilmiş sonuçların, raslantıya bağlı olup olmadığının incelenmesinde kullanılan istatistiksel yöntemlere HĐPOTEZ TESTLERĐ denir. Sonuçların raslantıya bağlı olup

Detaylı

EVREN, ÖRNEK, TEMSİLİYET. Prof. Mustafa Necmi İlhan

EVREN, ÖRNEK, TEMSİLİYET. Prof. Mustafa Necmi İlhan EVREN, ÖRNEK, TEMSİLİYET Prof. Mustafa Necmi İlhan MD, PhD, PhD, MBA Gazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Halk Sağlığı AbD mnilhan@gazi.edu.tr 1 Neden Araştırma Yaparız? Bilimsel gerçeğe ulaşmak Bilinenlerin

Detaylı

İstatistik Yöntemleri ve Hipotez Testleri

İstatistik Yöntemleri ve Hipotez Testleri Sağlık Araştırmalarında Kullanılan Temel İstatistik Yöntemleri ve Hipotez Testleri Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN BİYOİSTATİSTİK İstatistiğin biyoloji, tıp ve diğer sağlık bilimlerinde kullanımı biyoistatistik

Detaylı

Çoğu araştırmada seçilen örnekler araştırmanın yapısı gereği birbirinden bağımsız olmayabilir.

Çoğu araştırmada seçilen örnekler araştırmanın yapısı gereği birbirinden bağımsız olmayabilir. Bağımlı Örneklerde Ki-Kare testi -- Mc Nemar Testi Çoğu araştırmada seçilen örnekler araştırmanın yapısı gereği birbirinden bağımsız olmayabilir. Örnek: Sigara içmeyle ilgili bir çalışmada, kişilere sigarayı

Detaylı

SPSS-Tarihsel Gelişimi

SPSS-Tarihsel Gelişimi SPSS -Giriş SPSS-Tarihsel Gelişimi ilk sürümü Norman H. Nie, C. Hadlai Hull ve Dale H. Bent tarafından geliştirilmiş ve 1968 yılında piyasaya çıkmış istatistiksel analize yönelik bir bilgisayar programıdır.

Detaylı

KLİNİK ARAŞTIRMALAR YÖNETMELİĞİNE TABİ OLMAYAN ARAŞTIRMALARDA ETİK YAKLAŞIM (KAPSAM DIŞI ARAŞTIRMALAR)

KLİNİK ARAŞTIRMALAR YÖNETMELİĞİNE TABİ OLMAYAN ARAŞTIRMALARDA ETİK YAKLAŞIM (KAPSAM DIŞI ARAŞTIRMALAR) KLİNİK ARAŞTIRMALAR YÖNETMELİĞİNE TABİ OLMAYAN ARAŞTIRMALARDA ETİK YAKLAŞIM (KAPSAM DIŞI ARAŞTIRMALAR) PROF.DR. ÜNAL KUZGUN İ.Ü.İSTANBUL TIP FAKÜLTESİ KLİNİK ARAŞTIRMALAR ETİK KURUL ÜYESİ ŞİŞLİ ETFAL EAH

Detaylı

Temel Biyoistatistik Kursu-I

Temel Biyoistatistik Kursu-I Düzenleyen: Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi AD, Sürekli Eğitim Merkezi Temel Biyoistatistik Kursu-I ÇANAKKALE, 17-20 Şubat 2011 Bilgi ve Kayıt : sem.comu.edu.tr

Detaylı

Sosyal Bilimler İçin Veri Analizi El Kitabı

Sosyal Bilimler İçin Veri Analizi El Kitabı 292 Dicle Üniversitesi Ziya Gökalp Eğitim Fakültesi Dergisi, 18 (2012) 292-297 KİTAP İNCELEMESİ Sosyal Bilimler İçin Veri Analizi El Kitabı Editör Doç. Dr. Şener BÜYÜKÖZTÜRK Dilek SEZGİN MEMNUN 1 Bu çalışmada,

Detaylı

İki ortalama arasındaki farkın önemlilik testi

İki ortalama arasındaki farkın önemlilik testi Örnek: Kalple ilgili bir çalışmada 5 yaşındaki 4 erkek ve 40 yaşındaki 30 erkeğin sistolik kan basınçları ölçülmüştür. Elde edilen verilere göre 0.05 anlamlılık düzeyinde yaşlı erkeklerin genç erkeklere

Detaylı

Su/Sıvı Tüketmeli? Dr. Rengin ELSÜRER AFŞARŞ

Su/Sıvı Tüketmeli? Dr. Rengin ELSÜRER AFŞARŞ Kronik Böbrek Hastası Ne Kadar Su/Sıvı Tüketmeli? Dr. Rengin ELSÜRER AFŞARŞ Hipertansiyon i Diyabet Nefrotoksinler Kilo kontrolü Su/sıvı tüketimi Clin J Am Soc Nephrol. 6: 2558-2560, 2011. Doktorum bana

Detaylı

H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS DERS NOTLARI I 5 Nisan 2012

H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS DERS NOTLARI I 5 Nisan 2012 H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS DERS NOTLARI I 5 Nisan 2012 Aşağıdaki analizlerde http://yunus.hacettepe.edu.tr/~tonta/courses/spring2010/bby208/bby208

Detaylı

A t a b e y M e s l e k Y ü k s e k O k u l u İstatistik Sunum 4 Öğr.Gör. Şükrü L/O/G/O KAYA www.sukrukaya.org www.themegallery.com 1 Yer Ölçüleri Yer ölçüleri, verilerin merkezini veya yığılma noktasını

Detaylı

HİPOTEZ TESTLERİ. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

HİPOTEZ TESTLERİ. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN HİPOTEZ TESTLERİ Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN Hipotez Nedir? HİPOTEZ: parametre hakkındaki bir inanıştır. Parametre hakkındaki inanışı test etmek için hipotez testi yapılır. Hipotez testleri sayesinde örneklemden

Detaylı

Bir ARB Olarak Olmesartan. Prof. Dr. Tevfik Ecder İstanbul Bilim Üniversitesi Tıp Fakültesi İç Hastalıkları Anabilim Dalı Nefroloji Bilim Dalı

Bir ARB Olarak Olmesartan. Prof. Dr. Tevfik Ecder İstanbul Bilim Üniversitesi Tıp Fakültesi İç Hastalıkları Anabilim Dalı Nefroloji Bilim Dalı Bir ARB Olarak Olmesartan Prof. Dr. Tevfik Ecder İstanbul Bilim Üniversitesi Tıp Fakültesi İç Hastalıkları Anabilim Dalı Nefroloji Bilim Dalı PatenT (Prevalence, awareness, treatment and control of hypertension

Detaylı

AKSARAYLI TEMEL İSTATİSTİK YÖNTEMLER

AKSARAYLI TEMEL İSTATİSTİK YÖNTEMLER TEMEL İSTATİSTİK YÖNTEMLER DERS I - 1/63 İstatistik nedir? 1. 2. tanımı) 3. (En eski tanımı) (Yöntembilim olarak (Kelime anlamı) DERS I - 2/63 İstatistik nedir? 1. Veri toplama Araştırma 2. Verilerin sınıflandırılması

Detaylı

AraĢtırma Konusunun Seçiminde Nelere Dikkat Edilmelidir? Prof. Dr. Levent Altuntop

AraĢtırma Konusunun Seçiminde Nelere Dikkat Edilmelidir? Prof. Dr. Levent Altuntop AraĢtırma Konusunun Seçiminde Nelere Dikkat Edilmelidir? Prof. Dr. Levent Altuntop TIPTA VE DĠġ HEKĠMLĠĞĠNDE UZMANLIK EĞĠTĠMĠ YÖNETMELĠĞĠ MADDE 28 (1) Uzmanlık öğrencilerinin, uzmanlık sınavına girebilmeleri

Detaylı

Over Kanseri Taraması ve İngiliz Grubu Over Kanseri Tarama Çalışması

Over Kanseri Taraması ve İngiliz Grubu Over Kanseri Tarama Çalışması Over Kanseri Taraması ve İngiliz Grubu Over Kanseri Tarama Çalışması Ovarian cancer screening and mortality in the UK Collaborative Trial of Ovarian Cancer Screening (UKCTOCS): a randomised controlled

Detaylı

Araştırma Yöntemleri. SPSS Uygulamalı. IBU Publications

Araştırma Yöntemleri. SPSS Uygulamalı. IBU Publications Araştırma Yöntemleri SPSS Uygulamalı IBU Publications Araştırma Yöntemleri SPSS Uygulamalı Authors: Prof. Dr. Hüseyin PADEM Yrd. Doç. Dr. Ali GÖKSU Arş. Gör. Zafer KONAKLI hpadem@ibu.edu.ba agoksu@ibu.edu.ba

Detaylı

BİYOİSTATİSTİK Örnekleme ve Örnekleme Yöntemleri Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

BİYOİSTATİSTİK Örnekleme ve Örnekleme Yöntemleri Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH BİYOİSTATİSTİK Örnekleme ve Örnekleme Yöntemleri Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr 1 Araştırmalarda

Detaylı

TASARIM. Uyarlanabilir. Adaptive Design. Betül Erdoğan Schering-Plough Klinik Araştırmalar Müdürü. 26 Yıl 2008 Sayı 19

TASARIM. Uyarlanabilir. Adaptive Design. Betül Erdoğan Schering-Plough Klinik Araştırmalar Müdürü. 26 Yıl 2008 Sayı 19 Uyarlanabilir TASARIM Adaptive Design Betül Erdoğan Schering-Plough Klinik Araştırmalar Müdürü Uyarlanabilir Tasarım erken faz çalışmalarda (özellikle Faz II), çalışma dizaynındaki uygun olmayan varsayımları

Detaylı

KANITA DAYALI LABORATUVAR TIBBI İLE İLİŞKİLİ HESAPLAMALAR. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005

KANITA DAYALI LABORATUVAR TIBBI İLE İLİŞKİLİ HESAPLAMALAR. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005 KANITA DAYALI LABORATUVAR TIBBI İLE İLİŞKİLİ HESAPLAMALAR Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005 1 Kanıta dayalı tıp Kanıta dayalı tıp, hekimlerin günlük kararlarını, mevcut en iyi kanıtın ışığında,

Detaylı

14 Aralık 2012, Antalya

14 Aralık 2012, Antalya Hamilelerde Uyku Bozukluğunun Sorgulanması ve Öyküden Tespit Edilen Huzursuz Bacak Sendromunda Sıklık, Klinik Özellikler ve İlişkili Olabilecek Durumların Araştırılması A Neyal, G Benbir, R Aslan, F Bölükbaşı,

Detaylı

Parametrik Olmayan Testler 2. Wilcoxon ve Kruskal-Wallis Testleri

Parametrik Olmayan Testler 2. Wilcoxon ve Kruskal-Wallis Testleri Parametrik Olmayan Testler 2 Wilcoxon ve Kruskal-Wallis Testleri İki Bağımlı Örneklemin Karşılaştırılması (Wilcoxon Bağımlı Örneklemler İşaretli Sıralamalar Testi) (Wilcoxon Matched-Samples Signed Ranks

Detaylı

Ders 1 Minitab da Grafiksel Analiz-I

Ders 1 Minitab da Grafiksel Analiz-I ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI Ders 1 Minitab da Grafiksel Analiz-I İstatistik Nedir? İstatistik kelimesi ilk olarak Almanyada devlet anlamına gelen status kelimesine dayanılarak kullanılmaya

Detaylı

Prof. Dr. Banu Çakır, HÜTF Halk Sağlığı AD. 5. ULUSAL İLK YARDIM SEMPOZYUMU 18.9.2014, Ankara

Prof. Dr. Banu Çakır, HÜTF Halk Sağlığı AD. 5. ULUSAL İLK YARDIM SEMPOZYUMU 18.9.2014, Ankara Prof. Dr. Banu Çakır, HÜTF Halk Sağlığı AD 5. ULUSAL İLK YARDIM SEMPOZYUMU 18.9.2014, Ankara Prof. Dr. Banu Çakır, 18.9.2014, Ankara 2 } Acil durum ve afetlerde ilk yardımcılardan beklenenler nelerdir?

Detaylı

Bugün Neredeyiz? Dr. Yunus Erdem Hacettepe Üniversitesi Tıp Fakültesi Nefroloji Ünitesi

Bugün Neredeyiz? Dr. Yunus Erdem Hacettepe Üniversitesi Tıp Fakültesi Nefroloji Ünitesi Hipertansiyon Tedavisi: Bugün Neredeyiz? Dr. Yunus Erdem Hacettepe Üniversitesi Tıp Fakültesi Nefroloji Ünitesi Hipertansiyon Sıklık Yolaçtığı sorunlar Nedenler Kan basıncı hedefleri Tedavi Dünyada Mortalite

Detaylı

KLİNİK ARAŞTIRMALARDA İKİ ÖLÇÜM TEKNİĞİNİN UYUMUNU İNCELEMEDE KULLANILAN İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER

KLİNİK ARAŞTIRMALARDA İKİ ÖLÇÜM TEKNİĞİNİN UYUMUNU İNCELEMEDE KULLANILAN İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER ANKARA ÜNİVERSİTESİ TIP FAKÜLTESİ MECMUASI Cilt 56, Sayı 1, 2003 1-6 KLİNİK ARAŞTIRMALARDA İKİ ÖLÇÜM TEKNİĞİNİN UYUMUNU İNCELEMEDE KULLANILAN İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER Yasemin Genç* Durdu Sertkaya** Selda

Detaylı

Kanıta Dayalı Tıp ve Epidemiyoloji

Kanıta Dayalı Tıp ve Epidemiyoloji Kanıta Dayalı Tıp ve Epidemiyoloji Doğan Fidan, MD, MSc, PhD Liverpool University, Public Health Department, Liverpool, UK Sanofi-aventis Global Office, Paris, France Türk Toraks Derneği, 9. Yıllık Kongresi,

Detaylı

Prof. Dr. Azem AKILLI EÜTF Kardiyoloji İzmir

Prof. Dr. Azem AKILLI EÜTF Kardiyoloji İzmir Kalp yetersizliğine ine sahip yaşlılarda larda Nebivolol ü ün KARDİYAK SONUÇLARA (outcomes)) ve rehospitalizasyon üzerindeki etkileri Prof. Dr. Azem AKILLI EÜTF Kardiyoloji İzmir Hipertansiyonla Mücadele

Detaylı

TİP 2 DİYABETLİ BİREYLERDE UYKU KALİTESİ, GÜNDÜZ UYKULULUK HALİ VE İLİŞKİLİ FAKTÖRLER

TİP 2 DİYABETLİ BİREYLERDE UYKU KALİTESİ, GÜNDÜZ UYKULULUK HALİ VE İLİŞKİLİ FAKTÖRLER TİP 2 DİYABETLİ BİREYLERDE UYKU KALİTESİ, GÜNDÜZ UYKULULUK HALİ VE İLİŞKİLİ FAKTÖRLER Doç.Dr. Belgüzar Kara*, Özge KILIÇ** *GATA Hemşirelik Yüksekokulu, **GATA Endokrinoloji ve Metabolizma Hastalıkları

Detaylı

SALTurk Çalışması. Türk Toplumunda Tuz Tüketimi ve Kan Basıncı Çalışması. 22 Mayıs 2008 - Antalya

SALTurk Çalışması. Türk Toplumunda Tuz Tüketimi ve Kan Basıncı Çalışması. 22 Mayıs 2008 - Antalya SALTurk Çalışması Türk Toplumunda Tuz Tüketimi ve Kan Basıncı Çalışması 22 Mayıs 2008 - Antalya Amaç Türkiye de günlük tuz alımını saptamak Sodyum alımı ve hipertansiyon ilişkisini araştırmak Kabul ve

Detaylı

JNC 8; HiPERTANSİF HASTANIN AKILCI YÖNETİMİ

JNC 8; HiPERTANSİF HASTANIN AKILCI YÖNETİMİ JNC 8; HiPERTANSİF HASTANIN AKILCI YÖNETİMİ Hangi antihipertansifler kullanılmalı? Dr. Celalettin USALAN JNC-8 HT KILAVUZU JNC-7; 2003.. And then we wait and wait JNC kılavuzları JNC7 Non-sistematik analiz

Detaylı

Sağlık Hizmetlerinde Araştırma Ve İstatistiksel Yöntemler

Sağlık Hizmetlerinde Araştırma Ve İstatistiksel Yöntemler Sağlık Hizmetlerinde Araştırma Ve İstatistiksel Yöntemler Sağlık Yönetimi Tezsiz Yüksek Lisans Programı Sağlık Hizmetlerinde Araştırma Ve İstatistiksel Yöntemler Prof. Dr. Ahmet Tevfik SUNTER 1 Sağlık

Detaylı

SPSS (Statistical Package for Social Sciences)

SPSS (Statistical Package for Social Sciences) SPSS (Statistical Package for Social Sciences) SPSS Data Editor: Microsoft Excel formatına benzer satır ve sütunlardan oluşan çalışma sayfası (*sav) Data Editör iki arayüzden oluşur. 1. Data View 2. Variable

Detaylı