Dermatolojide Klinik Araştırmaya Giriş:
|
|
- Eser Aysu Kavak
- 8 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 Dermatolojide Klinik Araştırmaya Giriş: MedicReS Accredited Continuous Medical Education Credit - 6 MACMEC TASARIM ANALİZ YAYIN 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 Receiving Consultation from Medical Statistics and Consultancy Services Biyoistatistik açıdan profesyonel makale değerlendirme sistemi Tezler İÇİN İSTATİSTİK DANIŞMANLIK ve ANALİZ
9 Klinik Araştırmalarda Gerekli Minimum Örneklem Genişliğinin Önceden Tahmin Edilmesi En az kaç kişi ile çalışılması gerekmektedir?
10 MINI TEST
11 Değişken Tipleri ve Tek Değişkenli İstatistiksel Analizler
12 İfade Ediliş Şekillerine Göre Değişkenlerin Sınıflandırılması Sayısal (Kantitatif, Nicel) değişkenler Sözel (Kalitatif, Nicel) değişkenler
13 Ölçek Tiplerine Göre Değişkenlerin Sınıflandırılması Nominal (sözlü) Ordinal (sıralı) Interval Eşit Aralıklı Ratio Eşit Orantılı
14 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.
15 Kullanım Amacına Göre Değişkenlerin Sınıflandırılması Bağımlı Değişken Bağımsız Değişken 0-15 yaş arasındaki çocuklarda yaş arttıkça boy uzunluğu artmaktadır.
16 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
17 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
18 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
19 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
20 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
21 Hipotez Bilimsel araştırmalarda araştırmacının araştırmak istediği konuya ilişkin fikirlerinin bilimsel yöntemlerle test edilebilir cümlelere dönüştürülmesine Hipotez denir.
22 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.
23 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.
24 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.
25
26 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)
27 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.
28 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?
29 Etki büyüklüğü
30 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.
31 İstatistiksel olarak anlamlı olduğu saptanan bir etki küçük olabilir ve klinik anlamlılığı olmayabilir. P<0,05 olduğundan istatistiksel olarak anlamlı
32 Klinik olarak anlamlı mı???
33 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. 33
34 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. 34
35 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
36 Gerekenden fazla sayıda denekle çalışmak kaynakların gereksiz tüketimine yol açar, çalışmaya ek bir özellik katmaz. P<0,05 olduğundan istatistiksel olarak anlamlı 36
37 I. Tip Hatanın Kontrol Altında Tutulması Anlamlılık seviyesinin belirlenmesi ( I.tip hatanın maksimum değeri) Uygun test istatistiğinin belirlenmesi Çoklu karşılaştırma yöntemleri
38 II. Tip Hatanın Kontrol Altında Tutulması Örneklem genişliğini önceden belirleme aşamasında Testin gücünü belirleyerek Etki büyüklüğünden yararlanarak
39 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.
40 İki Bağımsız Grup Ortalamasının Karşılaştırılması İçin Örnek Genişliği Grup ortalamaları ve standart sapmaları I. tip hata II. Tip hata BİLİNMELİ
41
42 MedicReS E-PICOS Steps Quick information extracts from the article Purpose: Population: Yetişkinlerde düşük düzeyli aknenin tedavisinde günlük 5 mg Isotretinoin uygulamasının etkinlğinin değerlendirmesi. Yeni Zelanda lı büyük şehirlerden, yaş aralığı olan kadın ve erkekler Patient: Participants: Power: 0.80 P value: Protocol: Acne Vulgaris saptanan olan yetişkinler En az üç aydır düşük düzey aknesi olan yetişkinler(grade 2 ve üstü olanlar,hamileler, emzirenler vs. alınmamış). α=0.05 ITT, PP Intervention: 1. Grup32 hafta boyunca günlük 5 mg Isotretinoin ve 2. Grup ise ilk 16 hafta placebo devamındaki 16 hafta boyunca günlük 5 mg Isotretinoin uygulaması Controls : Covariate : Outcome: Outputs: Study Design: Placebo, placebo+5mg Isotretinoin, 32 hafta ve 16 hafta karşılaştırılması Başlangıç ölçümleri Dermatology Life Quality Index(DLQI), Akne Lezyon Sayıları Isotretinoin, akne lezyonlarında düşüş göstererek minmum yan etkiyle dermatolojik yaşam kalitesini geliştirmiştir. Randomize, 16. Haftaya kadar çift kör, placebo kontrollü, parallel grup Sample Size: 60 hasta, ITT de 58, PP de 46 kişi kalmıştır. Summary Statistics Mean, Std. Dev., Paired T Test, ANCOVA Statistical Software SAS version 9.2 Submitting JEADV 2014, 28,
43 Örnek Çalışma Hipotez ; isotretinoin 5mg vs placebo (16 hafta) sonunda akne lezyon sayılarında klinik anlamı bir azalma olduğunda bu çalışma sonuçlarının %5 1. Tip hata ve en az %80 güç ile istatistik anlamlı olabilmesi için gruplarda en az kaç kişiyle çalışmak gereklidir? Akne lezyon sayılarında klinik anlamlı azalma nedir?
44 Çalışma incelendiğinde Tablo 2. den yola çıkılarak başlangıçta akne lezyon sayısı ortalama 10.6 standart sapması 7.7 olan bir grupta tedavi klinik olarak etkilidir diyebilmek için lezyon sayısı en az ne kadar azalmış olmalıdır? Örneğin 17. hafta sonunda lezyon sayılarında en az %50 azalma olması klinik anlamlı ise örneklem genişliğini hesaplayalım.
45
46 İki Bağımsız Grup Oranının Karşılaştırması İçin Örnek Genişliği H 0 : π 1 π 2 H 1 : π 1 π 2 Bağımsız iki örneklemden hesaplanan oranlar arasında fark olup olmadığı test ediliyor. İki muamele grubu arasında istenen özelliğin oranına etki bakımından farklılık olup olmadığı inceleniyor.
47 İki Bağımsız Grup Oranının Karşılaştırması İçin Örnek Genişliği Birinci ve ikinci örnekleme ait oranlar I. tip hata II. Tip hata BİLİNMELİ
48 Örnek Çalışma Aynı çalışma yan etki bakımından değerlendirelcek olsa örneğin bu çalışmada tedaviye bağlı orta düzey bir yan etki bildiriminde bulunan hasta oranları Tablo 4 de Isotretinoin grubunda % 62.1 plasebo grubunda %36.7 olarak verilmiştir. Bu iki oran arasındaki fark kaç kişinin yer aldığı bir randomize kontrollü çalışmada istatistik anlamlı bulunur?
49 Bu çalışmada gruplarda 58 kişi vardı ITT olarak değerlendirme yapıldığında PP olarak değerlendirme yapıldığında 46 kişi var. Bu iki tip protokole göre sonuçlar değişebilir.
50 Power (1-β) %80 α=0,10 α=0,05 α=0,01 0, , , , , , , , , , , * , , , ,
51 Power (1-β) %90 α=0,10 α=0,05 α=0,01 0, , , , , , , , , , , * , , , ,
52
53 MINI TEST FEEDBACK
54
55 Araştırma Tasarımları
56 MINI TEST
57 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
58 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
59 Standart sapma vs Standart hata
60 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
61 Standart hata X 1 X 2 SE SD n X K
62 Rasgele Hata - Sistematik Hata
63 Rasgele Hata - Sistematik Hata
64
65 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)
66 MedicReS Tanımı En Güçlü Kanıt Nedir? Etik & Yansız ve Güçlü
67 Randomizasyon Her bir deneğin tedavilerden veya muamelelerden herhangi birini alma olasılığı eşittir. İki grup varsa bu olasılık %50, üç grup varsa %33.3,
68
69
70
71
72
73
74
75
76 Körleme Körleme Yok (Open Label) Tek Kör (Single Blind) Çift Kör (Double Blind) Üçlü Kör (Triple Blind)
77 Sağlık Bilimlerinde Bilimsel Araştırma Tasarımları Good Medical Research
78 Araştırmanın Ham Verilerle Yapılıp Yapılmadığına Göre; Birincil Çalışmalar İkincil Çalışmalar Derlemeler Sistematik Derlemeler Sistematik Derleme ve Meta Analizleri
79 Araştırmada Canlı Bedeninin Tamamının Kullanıp Kullanılmadığına Göre; In Vitro In Vivo
80 Araştırmada Verinin Toplandığı Materyale Göre: Hayvan Deneyleri Klinik Denemeler Toplum Araştırmaları
81 İstatistiksel Bir Hipotez İçerip İçermemesine Göre: Tanımlayıcı Analitik Vaka Sunumu Vaka Serisi Vaka Kontrol Kohort Kesitsel Karşılaştırmalı Vaka Serileri Nested Case Control
82 Karşılaştırma/Kontrol Grubu Kullanım Durumuna Göre: Kontrol Yok Plasebo Kontrollü Aktif Kontrollü Kendisi Kontrollü Dış Kontrollü Matched Kontrollü Rasgele Kontrollü
83 Randomizasyon Yapılıp Yapılmadığına Göre : Tam Randomize Yarı Randomize Randomize Olmayan
84 Körleme Yapılıp Yapılmadığına Göre : Open Label Tek Kör Çift Kör Üç Kör Çalışmalar
85 Verilerin Toplandığı Merkez Sayısına Göre Tek Merkezli Çok Merkezli Çalışmalar
86 Çalışmanın Verilerinin Çalışmaya Başlandığında Toplanmış Olup Olmamasına Göre: Arşiv Çalışmaları (Her Retrospektif Çalışma Arşiv Çalışması Değildir) Prospektif Çalışma (Veriler Henüz Toplanmadı)
87 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
88 Araştırmaya Konu Olan Hastalığın ve Maruziyetin Zaman Eksenindeki Durumuna Göre: Araştırma anında hastalık henüz bilinmiyor, maruziyet biliniyor, ancak maruziyet geçmişte başlamış: (retrospektif cohort )
89 Randomize Kontrollü Denemeler Tasarımına Göre: Paralel düzen Crossover düzen Factorial düzen N of 1 Zelen Wennberg's düzeni
90 Örneklem Büyüklüğü ve Belirleme Yöntemine Göre: Mega Trial Sequential Trial Fixed Size Trial
91 Yürütme Kurallarına Göre: Çalışmadan ayrılanlar için Protokol değişikliği için ITT Per Protocol Traditional Design Adaptive Design ITT randomizayon sonrası hasta hangi gruba atanırsa çalışma bitene kadar olan süreçte çalışmadan ya da grubundan ayrılırsa bile ilk atandığı grupta varmış gibi veri analizi yapılır. PP ise ayrılanlar düşüldükten sonra gruplarda kalan hasta sayıları üzerinden veri analizi yapılır.
92 Translational Research
93 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.
94 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.
95 MINI TEST FEEDBACK
96
97 Hastalıklarda Risk Faktörleri ve Tarama Tanı ve Tedavi Etkinliği İstatistikleri
98 İçerik Hastalıklarda Risk Faktörleri Geriye Dönük Case Control Odds Ratio İleriye Dönük Kohort Çalışmalarda Relative Risk Tedavi etkinlik testleri Odds Ratio Relative Risk Absolute Risk Reduction Number Needed to Treat Relative Risk Reduction Tarama ve tanı testi etkinlik istatistikleri Duyarlılık (Sensitivity) Seçicilik (Specificity) Olabilirlik Oranları (Likelihood ratios) Kestirim Değerleri (Predictive Values) Doğruluk (Accuracy) ROC Eğrisi
99 MINI TEST
100 Odds Oranı Etki büyüklüğünün bir ölçüsüdür Bağımsız iki gruptaki olayların oluş olasılıklarının oranıdır Tedavi etkinliğinde ve hastalıklarda risk faktörlerinde (case control study) kullanılır
101 Geriye Dönük Case Control Odds Ratio Riske maruz kalma Hasta Sağlıklı Toplam Var (a) (b) a+b Yok (c) (d) c+d OR Toplam a+c b+d N a a c c a c b b d d b d a c b d a c x d b Hastalığa sahip olanlar sağlıklı bireylere göre OR kadar daha fazla riske maruz kalmışlardır
102 Riske maruz kalma Cilt Kanseri + Cilt Kanseri - Toplam Solaryum Solaryum Toplam
103 Tedavi Etkinliği Odds Ratio Hastalık Tedavi İyileşti İyileşmedi Toplam İlaç aldı (a) (b) a+b İlaç almadı (c) (d) c+d OR Toplam a+c b+d N a a c c a c b b d d b d a c b d a c x d b İyileşenler iyileşmeyenlere göre OR kat daha fazla tedaviden fayda almışlardır
104 Relative Risk Bir risk etkenine sahip olanların, olmayanlara göre hastalık geliştirme (veya bir olayın meydana gelmesi) oranıdır Tedavi etkinliğinde ve hastalıklarda risk faktörü etkinliğinde (cohort study) kullanılır
105 İleriye Dönük Kohort Relative Risk İzlem süresi sonunda Risk Hastalık + Hastalık - Toplam Var (a) (b) a+b Yok (c) (d) c+d Toplam a+c b+d N RR a c ( a b) ( c d) Riske maruz kalanlar kalmayanlara göre RR kat daha fazla hastalığa yakalanma riskine sahiptir
106 Riske maruz kalma Cilt Kanseri + Cilt Kanseri - Toplam Solaryum Solaryum Toplam
107 Tedavi Etkinliği Relative Risk Hastalık Tedavi İyileşti İyileşmedi Toplam İlaç aldı (a) (b) a+b İlaç almadı (c) (d) c+d Toplam a+c b+d N RR a c ( a b) ( c d) İlaç alanlar almayanlara göre RR kat daha fazla iyileşmiştir
108 Absolute Risk Reduction (ARR) Mutlak risk azalması risk farkı veya fazla risk kontrol aktivitesi veya tedavi ile ilgili olarak belirli bir aktivite ya da tedavi riskine değişimdir. Kontrol grubundaki olay hızı ile tedavi grubundaki olay hızı arasındaki farktır. ARR=CER (Control event rate)-eer (Experimental event rate) Control CER Experimental EER ARR , ,60 0,30
109 Relative Risk Reduction(RRR) Uygulamalar arasındaki farkın göreli olarak farkıdır ARR nin olayın oluş oranına bölümünden oluşur Bir yarar ve ya bir zararı ölçmek için kullanılabilir RRR=ARR/CER RRR= CER-EER /CER Control CER Experimental EER RRR ,30 0,60 0,30/0,30=
110 Number Needed to Treat (NNT) Ek bir olumlu sonuç elde etmek için tedavi edilecek, ya da ek bir olumsuz sonucu önlemek için tedavi altına alınmış olması gereken hastaların sayısının bir tahminini sağlar Mutlak risk oranının (ARR) tersidir NNT=1/ARR Control CER Experimental EER ARR NNT , ,60 0,30 1/0,30=3,33
111 Benefit Treatment A Treatment B OR RR CER EER ARR CER-EER RRR CER- EER /CER NNT NNT=1/ARR ,76 2 0,20 0,40 0, ,40 0,80 0, ,5 2,04 2 0,02 0,04 0, ,35 3 0,05 0,15 0,
112 Harm Treatment A Treatment B OR RR CER EER ARR CER-EER RRR CER- EER /CER NNH NNH=1/ARR ,375 0,5 0,40 0,20 0, ,17 0,5 0,80 0,40 0,4 50 2,5 0,49 0,5 0,04 0,02 0, ,3 0,33 0,15 0,05 0,10 66,67 10
113
114 MedicReS E-PICOS Steps P Purpose: Population: Patient: I Intervention: C Controls : Outcome Output: S Study Design: Sample Size: Submitting Quick information extracts from the article Topical imiquimod %5 topikal krem vs placebo çalışmasını örnek olarak kullanmak 18 yaşından büyük Amerika ve Kanadalı kişiler Yüz ve kafa derisinde Actinic Keratosis Imiquimod %5 lik topical krem 16 hafta boyunca haftada iki kez olmak üzere hastalara uygulanmış Placebo Lezyonlarda tamamen iyileşme(temizlenme) var/yok Imiquimod la tedavi edilen gruptaki hastaların %45.1 i tam iyileşmiş, Placebo grubunda ise bu iyileşme %3.2 oranında gerçekleşmiştir. Double blind, Randomize Clinical Trial, Çok merkezli 436 hasta American Academy of Dermatology Doi: /j.jaad
115
116
117
118 Tarama ve tanı testi etkinlik istatistikleri Tanı testleri, hasta ve sağlıklı bireylerin oluşturduğu popülasyondan rasgele alınan bireylerin hasta ya da sağlıklı olup olmadıklarının doğru olarak saptanması amacıyla kullanılan yöntemler dizisidir.
119 Tarama ve tanı testi etkinlik istatistikleri Duyarlılık (Sensitivity) Seçicilik (Specificity) Olabilirlik Oranları (Likelihood ratios) Kestirim Değerleri (Predictive Values) Doğruluk (Accuracy)
120 Sensitivity Gold Standart Test Sonucu Hasta Sağlıklı Toplam Pozitif Negatif (a) Gerçek Pozitif (TP) (c) Yanlış Negatif (FN) (b) Yanlış Pozitif (FP) (d) Gerçek Negatif (TN) Toplam a+c b+d N a+b c+d Gerçekte hasta olanlar arasında testin pozitif sonuç verme oranıdır Sensitivity a a c
121 Specificity Gold Standart Test Sonucu Hasta Sağlıklı Toplam Pozitif Negatif (a) Gerçek Pozitif (TP) (c) Yanlış Negatif (FN) (b) Yanlış Pozitif (FP) (d) Gerçek Negatif (TN) Toplam a+c b+d N a+b c+d Gerçekte hastalığa sahip olmayanlar arasında testin negatif sonuç verme oranıdır Specificit y b d d
122 Positive Predictive Values Gold Standart Test Sonucu Hasta Sağlıklı Toplam Pozitif Negatif (a) Gerçek Pozitif (TP) (c) Yanlış Negatif (FN) (b) Yanlış Pozitif (FP) (d) Gerçek Negatif (TN) Toplam a+c b+d N a+b c+d Tanı testi sonucu pozitif olan bir kişinin hasta olması olasılığını gösterir PV ( ) a a b
123 Negative Predictive Values Gold Standart Test Sonucu Hasta Sağlıklı Toplam Pozitif Negatif (a) Gerçek Pozitif (TP) (c) Yanlış Negatif (FN) (b) Yanlış Pozitif (FP) (d) Gerçek Negatif (TN) Toplam a+c b+d N Tanı testi sonucu negatif olan bir kişinin hasta olmaması olasılığını gösterir a+b c+d PV ( ) c d d
124 Accuracy Doğruluk, tanı testinin değerlendirilmesi sonucunda elde edilen tüm doğru kararların toplam verilen karar sayısına oranıdır. Doğruluk değerinin yüksek olması testin tanı için klinik olarak kullanılabilir olduğunu gösterir. Ancak bu değerin yüksek olması durumunda duyarlılık ve seçiciliğin birlikte yüksek olma alternatifinin yanında birinin diğerine göre daha yüksek olma durumu da söz konusudur. İyi bir tanı testinin yüksek duyarlılık, seçicilik, doğruluk, yüksek pozitif ve negatif kestirim değerlerinin olması istenir.
125 Accuracy Gold Standart Test Sonucu Hasta Sağlıklı Toplam Pozitif Negatif (a) Gerçek Pozitif (TP) (c) Yanlış Negatif (FN) (b) Yanlış Pozitif (FP) (d) Gerçek Negatif (TN) Toplam a+c b+d N a+b c+d a d D a b c d
126 + Likelihood Ratio Bir tanı testinin, her 1 yanlış pozitif sonuca karşılık kaç tane doğru pozitif sonuç verdiğini gösterir. Pozitif Olabilirlik oranının 1 den büyük olması istenir. Bu değer ne derece yüksek olursa pozitif test sonucu ile gerçek hasta, gerçek sağlıklıdan o derecede iyi ayrılır. Pozitif olabilirlik oranı = 8 Her 9 pozitif sonucun 1 i yanlış, 8 i doğrudur. Pozitif olabilirlik oranı 10 ve daha büyük ise iyi bir tanı testi olduğunu gösterir.
127 - Likelihood Ratio Bir tanı testinin, her yanlış negatif sonuca karşılık kaç tane doğru negatif sonuç verdiğini gösterir. Negatif Olabilirlik oranının 1 den küçük olması istenir. Bu değer ne denli küçük olursa negatif bir test sonucu ile gerçek sağlamlar o kadar iyi ayırt edilebilir. Negatif olabilirlik oranı=0.2 Bu test, her 2 yanlış negatif sonuca karşılık 10 doğru negatif sonuç verir. (1 yanlışa karşılık 5 doğru)
128
129 MedicReS E-PICOS Steps P Purpose: Population: Patient: Participants: Quick information extracts from the article Dermatologlar için basitçe sorabileceği 5 sorunun sedef hastalarında sedef artirit taramasını gerçekleştirme performansı (Eklem ağrısı ya da şişliği var mı? Sabahları eklem sertliği/katılığı ar mı? Psoriyatik artiritiniz var mı? Vb) Çoğunluğu Kafkas, az sayıda Amerikalı, Hispanik, Asyalı, ortalama yaş 47, kadın ve erkekler Sedef hastalığı (PsO) ve Pisoriyatik artirit (PsA) Toplam 598 hasta içerisinde 30 hasta takipten çıktı, 51 Hasta CEPPA kliniğine kaydından önce PsA tanısı taşıdığı için çalışmadan çıkartıldı. Kalan 517 hastada 117 Sedef artiritli hasta bulundu P value: 0.05 I Intervention: Anket uygulaması C Comparators : PsA olan ve olmayan Controls : PsA negatif O Outcome: SE, SP, PPV, NPV S Sample Size: PsA(-)=400; PsA(+)=117 Statistical Software STATA version 11.2 Submitting Clinical Rheumatology DOI:
130 PsA lı 117 hasta ve PsA sız 400 hastanın tamamı anket sorularına cevap vermemiştir. İlk soruya cevap veren PsA lı hastalar 113, PsA sı olmayan hastalar 375 kişi olarak bulunmuştur. İkinci soru için PsA(-)=376 PsA(+)=112 Üçüncü soru için PsA(-)=359 PsA(+)=109 Dördüncü soru için PsA(-)=201 PsA(+)=81 Beşinci soru için PsA(-)=348 PsA(+)=103 Altıncı soru için PsA(-)=384 PsA(+)=117
131
132
133
134 ROC Eğrisi (Receive Operating Charesteristic Curve) Tanı koymak amacıyla kullanılan sürekli bir değişkenin değişim genişliği içine aldığı tüm değerlerin sırasıyla kesim noktası (cut-off) kabul edilmesiyle hesaplanacak duyarlılık (sensitivity) değerlerinin Y eksenine, (1- specificity) değerlerinin X eksenine gelecek şekilde işaretlenen noktaların oluşturduğu eğriye ROC eğrisi adı verilir.
135 Bir tanı testinin verdiği sonuçları güvenilir bir biçimde yorumlayabilmek için öncelikle tanı testinin gerçek etkinlik düzeyinin denetlenmesi gerekmektedir. ROC eğrisi de bu amaçla kullanılan en yaygın yöntemlerden biridir
136 ROC Eğrisi (Receive Operating Charesteristic Curve)
137 ROC eğrisi altında kalan alanın üzerinde çalışılan tanı testinin hiç ayırma yeteneği olmadığı durumda beklenen değeri 0.5'dir. Eğri altında kalan alana ait güven aralığının 0.5 değerini içermemesi tanı testinin ayırma yeteneğinin istatistik olarak önemli olduğunu gösterir = Mükemmel = İyi = Orta = Zayıf = Başarısız
138
139 MINI TEST FEEDBACK
140
141 İyi Dermatoloji Araştırması; Kanıta Dayalı Tıp: Meta Analizinin Yorumlanması
142 MINI TEST
143 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.
144 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
145 Bütün bu makaleleri nasıl okuyacaksınız? Hepsi yansız mıdır? Yayınlanan bütün makaleler okunmaya değer midir? Neden Kanıta Dayalı Tıp?
146 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"
147 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"
148 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"
149 Hangi Araştırmaların Meta Analizi Yapılabilir? Randomize kontrollü çalışmaların (Tedavi etkinliği) Gözlemsel çalışmaların (Risk faktörlerinin etkisi) Diagnostik çalışmaların (Tanı testlerinin etkinliği)
150 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.
151 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.
152 2014 yılı en çok okunan meta analizi ve sistematik derleme «sigara yoksunluğunda antidepresan tedavisi» olmuş
153 Podcast Vitiligo tedavileri
154 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)
155 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.
156 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? 156
157 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
158
159 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.
160 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.
161 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.
162 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.
163 Standart bir Forest Plot Örneği (Relative Risk, RR, OR)
164 Standart bir Forest Plot Örneği (Mean Difference, MD)
165 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?
166 Yayın yanlılığı Publication Bias
167 P değerlerinin meta analizinde yorumu Tedavi ve kontrol arasında fark var ve tedavi daha başarılı Tedavi ve kontrol arasında fark yok
168
169 MedicReS E-PICOS Steps P Purpose: Population: Patient: Participants: Quick information extracts from the article Sedef hastalığı olan hastalar arasında sigara kullanım durumu değerlendirmesi üzerine sistematik bir yorum ve meta analizi. Sigara kullanımının sedef hastalığına etkisi üzerine inceleme. Çalışmalar çoğunluğu Avrupa olmak üzere, Amerika ve diğer bölgelerden derlenmiştir. Sedef hastaları Halen sigara içen sedef hastalığı olan hastalar ve sedef hastalığı olmayanlar Sedef hastalığı olan hasta ve Sedef hastalığı olmayan hastanın dahil edildiği toplam 28 çalışma derlenmiştir P value: 0.05 I Intervention: C Controls : Covariate : O Outcome: Outputs: S Sample Size: Yok (Gözlemsel çalışma) Sigara içmeyenler ve Sedef hastası olmayanlar Günlük sigara kullanım sayısı Halen sigara içmekte olan ya da önceden sigara içmiş olanlarda sedef hastalığı olması olasılığı içmeyenlerle kıyaslandığında daha fazladır hasta ve sağlıklı vireyler Statistical Software STATA version 11.2 Submitting British Journal of Dermatology 2014 (170, pp )
170
171
172
173
174 MINI TEST FEEDBACK
175 Receiving Consultation from Medical Statistics and Consultancy Services Biyoistatistik açıdan profesyonel makale değerlendirme sistemi Tezler İÇİN İSTATİSTİK DANIŞMANLIK ve ANALİZ
176 TEŞEKKÜRLER
Hastalıklarda Risk Faktörleri ve Tarama Tanı ve Tedavi Etkinliği İstatistikleri. A.Ayça ÖZDEMİR
Hastalıklarda Risk Faktörleri ve Tarama Tanı ve Tedavi Etkinliği İstatistikleri A.Ayça ÖZDEMİR İçerik Hastalıklarda Risk Faktörleri Geriye Dönük Case Control Odds Ratio İleriye Dönük Kohort Çalışmalarda
DetaylıKlinik Araştırmalarda Gerekli Minimum Örneklem Genişliğinin Önceden Tahmin Edilmesi
Klinik Araştırmalarda Gerekli Minimum Örneklem Genişliğinin Önceden Tahmin Edilmesi Nihan ÖZEL En az kaç kişi ile çalışılması gerekmektedir? http://www.e-picos.com/poll.php MINI TEST Örneklem Genişliği
DetaylıKlinik 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
DetaylıProf. Dr. Arzu Kanık Scientific Director, MedicReS
1968 Ankara Doğumlu Prof. Dr. Arzu Kanık Scientific Director, MedicReS 1985 Ankara Lisesi Mezunu 1985-1989 Lisans Ankara Üniversitesi 1989-1999 Yüksek Lisans + Doktora Araştırma Görevlisi (Biyometri ve
DetaylıRİSK ÖLÇÜLERİ. Yrd.Doç.Dr. Selçuk Korkmaz Trakya Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı. Turcosa Analitik Çözümlemeler
RİSK ÖLÇÜLERİ Yrd.Doç.Dr. Selçuk Korkmaz Trakya Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı Turcosa Analitik Çözümlemeler selcukorkmaz@gmail.com ÇOCUK NEFROLOJİ DERNEĞİ BİYOİSTATİSTİK EĞİTİMİ
DetaylıSık kullanılan istatistiksel yöntemler ve yorumlama. Doç. Dr. Seval KUL Gaziantep Üniversitesi Tıp Fakültesi
Sık kullanılan istatistiksel yöntemler ve yorumlama Doç. Dr. Seval KUL Gaziantep Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik AD Bşk. 1 Hakkımda 2 Hedef: Katılımcılar modülün sonunda temel istatistiksel yöntemler
DetaylıKardiyoloji Araştırmalarında İleri İstatistik Yöntemler: Risk Analizleri, Karar Verme ve Tahmin Yöntemleri
Kardiyoloji Araştırmalarında İleri İstatistik Yöntemler: Risk Analizleri, Karar Verme ve Tahmin Yöntemleri MedicReS Accredited Continuous Medical Education Credit - 6 MACMEC Scientific Director: Prof.
DetaylıOrtopedi 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
DetaylıKestirim (Tahmin) Bilimsel çalışmaların amacı, örneklem değerinden evren değerlerinin kestirilmesidir.
Biyoistatistik 9 Kestirim (Tahmin) Bilimsel çalışmaların amacı, örneklem değerinden evren değerlerinin kestirilmesidir. Evren parametrelerinin kestirilmesi (tahmini) için: 1. Hipotez testleri 2. Güven
DetaylıBİYOİSTATİSTİK DERSLERİ AMAÇ VE HEDEFLERİ
BİYOİSTATİSTİK DERSLERİ AMAÇ VE HEDEFLERİ DÖNEM I-I. DERS KURULU Konu: Bilimsel yöntem ve istatistik Amaç: Biyoistatistiğin tıptaki önemini kavrar ve sonraki dersler için gerekli terminolojiye hakim olur.
DetaylıMedicReS Course. E-PICOS, A Protocol Developing Tool for Interventional Trials Workshop for the Clinical Study on Efficiency of Regenflex Bioplus*
MedicReS Course E-PICOS, A Protocol Developing Tool for Interventional Trials Workshop for the Clinical Study on Efficiency of Regenflex Bioplus* 2 Ekim 2015 Cuma, Hilton Garden Inn, İstanbul Scientific
DetaylıKARŞILAŞTIRMA 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:
DetaylıAkış planı. Kanıt nedir? Meta-analiz Nedir? Neden meta-analiz? Olumlu ve olumsuz yönleri nelerdir? Nasıl hazırlanır?
Akış planı Kanıt nedir? Meta-analiz Nedir? Neden meta-analiz? Olumlu ve olumsuz yönleri nelerdir? Nasıl hazırlanır? Kanıt nedir? Bir şeyin doğruluğu, gerçekliği konusunda kanaat verici belge, delil, iz.
DetaylıTaraf 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
DetaylıDÖNEM III- SEÇMELİ DERS KURULU II KLİNİK DENEMELER. Klinik Deneme Düzenleri Yrd. Doç. Dr. Anıl DOLGUN
DÖNEM III- SEÇMELİ DERS KURULU II KLİNİK DENEMELER Klinik Deneme Düzenleri Yrd. Doç. Dr. Anıl DOLGUN SUNUM PLANI Randomize Klinik Deneme Düzenleri Paralel grup (düzen) çalışmaları Çapraz düzen çalışmaları
DetaylıBKİ farkı Standart Sapması (kg/m 2 ) A B BKİ farkı Ortalaması (kg/m 2 )
4. SUNUM 1 Gözlem ya da deneme sonucu elde edilmiş sonuçların, rastlantıya bağlı olup olmadığının incelenmesinde kullanılan istatistiksel yöntemlere HİPOTEZ TESTLERİ denir. Sonuçların rastlantıya bağlı
DetaylıDENEYSEL 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,
DetaylıToksikolojide rma metodolojileri. Dr. Oktay ERAY Akdeniz Üniversitesi Acil Tıp T Anabilim Dalı
Toksikolojide Araştırma rma metodolojileri Dr. Oktay ERAY Akdeniz Üniversitesi Acil Tıp T Anabilim Dalı İçerik Giriş Toksikoloji araştırmalar rmalarında eğilime Alternatif araştırma rma metodolojileri
DetaylıTANI TESTLERINE GIRIŞ & ROC ANALİZİ
TANI TESTLERINE GIRIŞ & ROC ANALİZİ Yrd.Doç.Dr. Selçuk Korkmaz Trakya Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı Turcosa Analitik Çözümlemeler selcukorkmaz@gmail.com ÇOCUK NEFROLOJİ DERNEĞİ
DetaylıKORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ. Doç. Dr. Bahar TAŞDELEN
KORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ Doç. Dr. Bahar TAŞDELEN Günlük hayattan birkaç örnek Gelişim dönemindeki bir çocuğun boyu ile kilosu arasındaki ilişki Bir ailenin tükettiği günlük ekmek sayısı ile ailenin
DetaylıTanı 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
DetaylıUYGUN HİPOTEZ TESTİNİN SEÇİMİ. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı
UYGUN HİPOTEZ TESTİNİN SEÇİMİ Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı ÖNEMLİLİK (Hipotez) TESTLERİ ü Önemlilik testleri, araştırma sonucunda elde edilen değerlerin ya da varılan
DetaylıARAŞTIRMA TÜRLERİ R. ALPAR
ARAŞTIRMA TÜRLERİ R. ALPAR ARAŞTIRMA TÜRLERİ Araştırmanın yapılacağı yer, amaç, kapsadığı zaman ve veri toplama biçimine göre değişik biçimlerde sınıflandırılabilir. Araştırmanın kapsadığı zamana göre:
DetaylıLOJİSTİK 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
DetaylıToplum ve Örnek. Temel Araştırma Düzenleri. Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı
Toplum ve Örnek Temel Araştırma Düzenleri Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı Toplum ve Örnek İstatistik, toplumdan kurallara uygun olarak,
DetaylıDeğişken Türleri, Tanımlayıcı İstatistikler ve Normal Dağılım. Dr. Deniz Özel Erkan
Değişken Türleri, Tanımlayıcı İstatistikler ve Normal Dağılım Dr. Deniz Özel Erkan Evren Parametre Örneklem Çıkarım Veri İstatistik İstatistik Tanımlayıcı (Descriptive) Çıkarımsal (Inferential) Özetleme
DetaylıDeneysel 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
DetaylıFarklı Araştırma Türleri Ve Farklı Başvuru Dosyaları
Farklı Araştırma Türleri Ve Farklı Başvuru Dosyaları Uzm. Meral Demir İ.Ü.İstanbul Tıp Fakültesi Tıbbi Farmakoloji Anabilim Dalı İ.Ü.İstanbul Tıp Fakültesi Klinik Araştırmalar Etik Kurulu Öğretim Üyesi
DetaylıÖrneklemden elde edilen parametreler üzerinden kitle parametreleri tahmin edilmek istenmektedir.
ÇIKARSAMALI İSTATİSTİKLER Çıkarsamalı istatistikler, örneklemden elde edilen değerler üzerinde kitleyi tanımlamak için uygulanan istatistiksel yöntemlerdir. Çıkarsamalı istatistikler; Tahmin Hipotez Testleri
DetaylıProjede istatistik analiz planı
Projede istatistik analiz planı Prof Dr Belgin Ünal Analiz planı Proje yazımı sırasında oluşturulur Araştırmanın /projenin amaçları doğrultusunda kurgulanmalıdır. Araştırmanın yanıtlamayı planladığı sorular
DetaylıSağlık 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
DetaylıKORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı
KORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı İki ya da daha çok değişken arasında ilişki olup olmadığını, ilişki varsa yönünü ve gücünü inceleyen korelasyon
DetaylıBÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ
1 BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ Gözlenen belli bir özelliği, bu özelliğe ilişkin ölçme sonuçlarını yani verileri kullanarak betimleme, istatistiksel işlemlerin bir boyutunu oluşturmaktadır. Temel
DetaylıMedicReS İyi Biyoistatistik Uygulamaları: kayıtlı hastane verilerinin analizi https://goo.gl/nc2y23 Prof. Dr. Arzu KANIK, SBÜ, Tıp Fakültesi Biyoistatistik AD İstanbul &Bilimsel Direktör &Editor MedicReS,
DetaylıBİYOİSTATİSTİK Sağlık Alanına Özel İstatistiksel Yöntemler Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH
BİYOİSTATİSTİK Sağlık Alanına Özel İstatistiksel Yöntemler Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr
DetaylıİÇİNDEKİLER ÖN SÖZ...
İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ... v GİRİŞ... 1 1. İSTATİSTİK İN TARİHÇESİ... 1 2. İSTATİSTİK NEDİR?... 3 3. SAYISAL BİLGİDEN ANLAM ÇIKARILMASI... 4 4. BELİRSİZLİĞİN ELE ALINMASI... 4 5. ÖRNEKLEME... 5 6. İLİŞKİLERİN
DetaylıTemel İstatistik. Y.Doç.Dr. İbrahim Turan Mart Tanımlayıcı İstatistik. Dağılımları Tanımlayıcı Ölçüler Dağılış Ölçüleri
Temel İstatistik Tanımlayıcı İstatistik Dağılımları Tanımlayıcı Ölçüler Dağılış Ölçüleri Y.Doç.Dr. İbrahim Turan Mart 2011 DAĞILIM / YAYGINLIK ÖLÇÜLERİ Verilerin değişkenlik durumu ve dağılışın şeklini
DetaylıİÇİNDEKİLER BİRİNCİ KISIM: TASARIM PAZARLAMA ARAŞTIRMASINA GİRİŞ
İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ... v TEŞEKKÜR... vi İKİNCİ BASKIYA ÖNSÖZ VE TEŞEKKÜR... vii İÇİNDEKİLER... ix ŞEKİLLER LİSTESİ... xviii TABLOLAR LİSTESİ... xx BİRİNCİ KISIM: TASARIM BİRİNCI BÖLÜM PAZARLAMA ARAŞTIRMASINA
DetaylıÖrnek 4.1: Tablo 2 de verilen ham verilerin aritmetik ortalamasını hesaplayınız.
.4. Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri Merkezi eğilim ölçüleri kitleye ilişkin bir değişkenin bütün farklı değerlerinin çevresinde toplandığı merkezi bir değeri gösterirler. Dağılım ölçüleri ise değişkenin
DetaylıANALİTİK YÖNTEMLERİN DEĞERLENDİRİLMESİ. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2004
ANALİTİK YÖNTEMLERİN DEĞERLENDİRİLMESİ Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2004 1 Laboratuvarlarda yararlanılan analiz yöntemleri performans kalitelerine göre üç sınıfta toplanabilir: -Kesin yöntemler
DetaylıSPSS 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
DetaylıK-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
DetaylıProf. Dr. Nerin Bahçeciler Önder YDÜ Tıp Fakltesi Pediatri Anabilim Dalı
Epidemiyolojik AraştırmaTipleri: örneklerle inceleyelim Prof. Dr. Nerin Bahçeciler Önder YDÜ Tıp Fakltesi Pediatri Anabilim Dalı GÖZLEME DAYALI DENEYSEL TANIMLAYICI ANALİTİK RANDOMİZE KONTROLLU SAHA TOPLUM
DetaylıÖRNEK BULGULAR. Tablo 1: Tanımlayıcı özelliklerin dağılımı
BULGULAR Çalışma tarihleri arasında Hastanesi Kliniği nde toplam 512 olgu ile gerçekleştirilmiştir. Olguların yaşları 18 ile 28 arasında değişmekte olup ortalama 21,10±1,61 yıldır. Olguların %66,4 ü (n=340)
Detaylıİçindekiler. Pazarlama Araştırmalarının Önemi
İçindekiler Birinci Bölüm Pazarlama Araştırmalarının Önemi 1.1. PAZARLAMA ARAŞTIRMALARININ TANIMI VE ÖNEMİ... 1 1.2. PAZARLAMA ARAŞTIRMASI İŞLEVİNİN İŞLETME ORGANİZASYONU İÇİNDEKİ YERİ... 5 1.3. PAZARLAMA
DetaylıKANITA 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,
DetaylıMedikal 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
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık Ders 8: Prof. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım Tahmin (kestirim veya öngörü): Mevcut bilgi ve deneylere dayanarak olayın bütünü hakkında bir yargıya varmaktır. Bu anlamda, anakütleden çekilen
DetaylıBİLİMSEL 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
DetaylıOlgu-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
DetaylıDeneysel Araştırmalarda Biyoistatistik. Prof. Dr. İsmet DOĞAN AFYON KOCATEPE ÜNİVERSİTESİ. Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Anabilim Dalı
Deneysel Araştırmalarda Biyoistatistik Prof. Dr. İsmet DOĞAN AFYON KOCATEPE ÜNİVERSİTESİ Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Anabilim Dalı Genel olarak bilimsel araştırma; problemlere ya da sorunlara güvenilir
DetaylıKullanılacak 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
DetaylıI.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
DetaylıTemel ve Uygulamalı Araştırmalar için Araştırma Süreci
BÖLÜM 8 ÖRNEKLEME Temel ve Uygulamalı Araştırmalar için Araştırma Süreci 1.Gözlem Genel araştırma alanı 3.Sorunun Belirlenmesi Sorun taslağının hazırlanması 4.Kuramsal Çatı Değişkenlerin açıkça saptanması
DetaylıTANI TESTLERİNİN İSTATİSTİKSEL DEĞERLENDİRİLMESİ
TANI TESTLERİNİN İSTATİSTİKSEL DEĞERLENDİRİLMESİ İÇERİK Tanı testi Altın Standart Test Tanı Testi ile Altın Standart Testin Karşılaştırması İstatistiksel Değerlendirme Duyarlık, Seçicilik,Yanlış Negatif
DetaylıParametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler IST
Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler IST-4035-6- EÜ İstatistik Bölümü 08 Güz Non-Parametric Statistics Nominal Ordinal Interval One Sample Tests Binomial test Run test Kolmogrov-Smirnov test X test
DetaylıKlinik Araştırma Nedir? Prof. Dr. Şule OKTAY
Klinik Araştırma Nedir? Prof. Dr. Şule OKTAY KAPPA Eğitim Danışmanlık ve Araştırma Ltd. Şti. İKU Kılavuzunda Klinik Araştırma Tanımı 2 Bir veya birden fazla merkezde, araştırma ürününün/ürünlerinin klinik,
DetaylıTablo ve Grafikler. Dr.Önder Ergönül Koç Üniversitesi Tıp Fakültesi Enfeksiyon Hastalıkları ve Klinik Mikrobiyoloji Bölümü
Tablo ve Grafikler Dr.Önder Ergönül Koç Üniversitesi Tıp Fakültesi Enfeksiyon Hastalıkları ve Klinik Mikrobiyoloji Bölümü 31 Ocak 2015 Tablo ve Grafik Yapmayı Neden İsteriz? 1. Kendimiz için 1. Verilerimizi
DetaylıBÖLÜM 5 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ
1 BÖLÜM 5 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ Gözlenen belli bir özelliği, bu özelliğe ilişkin ölçme sonuçlarını yani verileri kullanarak betimleme, istatistiksel işlemlerin bir boyutunu oluşturmaktadır. Temel sayma
DetaylıParametrik 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
DetaylıYANLILIK. Yanlılık örneklem istatistiği değerlerinin evren parametre değerinden herhangi bir sistematik sapması olarak tanımlanır.
AED 310 İSTATİSTİK YANLILIK Yanlılık örneklem istatistiği değerlerinin evren parametre değerinden herhangi bir sistematik sapması olarak tanımlanır. YANLILIK Yanlı bir araştırma tasarımı uygulandığında,
DetaylıEVREN, 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
DetaylıTANIMLAYICI 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
DetaylıOlasılık ve Normal Dağılım
Olasılık ve Normal Dağılım P = 0 İmkansız P =.5 Yarı yarıya P = 1 Kesin Yazı-Tura 1.5 2 1.5 2.5.5.25 Para atışı 10 kere tekrarlandığında Yazı Sayısı f % 0 3 30 1 6 60 2 1 10 Toplam 10 100 Atış 1000 kere
DetaylıYapılan alan araştırması sonucunda aşağıdaki sonuçlar elde edilmiştir. ( ) ( ) ( ) ( )
İKİ DEĞİŞKENLİ OLASILIK Rassal bir deneme yapılmakta ve farklı iki olay ile ilgilenilmektedir. A 1, A 2,,A i olayları bağdaşmaz ve bütünü kapsayıcıdır. B 1, B 2,,B j olayları bağdaşmaz ve bütünü kapsayıcıdır.
Detaylıİçindekiler vii Yazarların Ön Sözü xiii Çevirenin Ön Sözü xiv Teşekkürler xvi Semboller Listesi xvii. Ölçme, İstatistik ve Araştırma...
İçindekiler İçindekiler vii Yazarların Ön Sözü xiii Çevirenin Ön Sözü xiv Teşekkürler xvi Semboller Listesi xvii BÖLÜM 1 Ölçme, İstatistik ve Araştırma...1 Ölçme Nedir?... 3 Ölçme Süreci... 3 Değişkenler
DetaylıBİYOİSTATİSTİK. Uygulama 4. Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH
BİYOİSTATİSTİK Uygulama 4 Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr 1 Güven Aralıkları 2 Güven Aralıkları
DetaylıOluşturulan evren listesinden örnekleme birimlerinin seçkisiz olarak çekilmesidir
Bilimsel Araştırma Yöntemleri Prof. Dr. Şener Büyüköztürk Doç. Dr. Ebru Kılıç Çakmak Yrd. Doç. Dr. Özcan Erkan Akgün Doç. Dr. Şirin Karadeniz Dr. Funda Demirel Örnekleme Yöntemleri Evren Evren, araştırma
DetaylıFrekans. 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
Detaylıtaşinmaz DEĞERLEME- DE İSTATİKSEL ANALİZ
8 Varyans Analizi (Anova) TAŞINMAZ GELİŞTİRME TEZSİZ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI taşinmaz DEĞERLEME- DE İSTATİKSEL ANALİZ Doç. Dr. Yüksel TERZİ 1 Ünite: 8 VARYANS ANALİZİ (ANOVA) Doç. Dr. Yüksel TERZİ İçindekiler
DetaylıKitle: Belirli bir özelliğe sahip bireylerin veya birimlerin tümünün oluşturduğu topluluğa kitle denir.
BÖLÜM 1: FREKANS DAĞILIMLARI 1.1. Giriş İstatistik, rasgelelik içeren olaylar, süreçler, sistemler hakkında modeller kurmada, gözlemlere dayanarak bu modellerin geçerliliğini sınamada ve bu modellerden
Detaylıİstatistik. Temel Kavramlar Dr. Seher Yalçın 1
İstatistik Temel Kavramlar 26.12.2016 Dr. Seher Yalçın 1 Evren (Kitle/Yığın/Popülasyon) Herhangi bir gözlem ya da inceleme kapsamına giren obje ya da bireylerin oluşturduğu bütüne ya da gruba Evren veya
DetaylıKİMYASAL ANALİZ KALİTATİF ANALİZ (NİTEL) (NİCEL) KANTİTATİF ANALİZ
KİMYASAL ANALİZ KALİTATİF ANALİZ (NİTEL) KANTİTATİF ANALİZ (NİCEL) KANTİTATİF ANALİZ Bir numunedeki element veya bileşiğin bağıl miktarını belirlemek için yapılan analizlere denir. 1 ANALİTİK ANALİTİK
DetaylıTEMEL KAVRAMLAR. BS503 ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ 1. seminer PROF. DR. SALİH OFLUOĞLU MSGSÜ ENFORMATİK BÖLÜMÜ BİLGİSAYAR ORTAMINDA SANAT VE TASARIM 1
TEMEL KAVRAMLAR 1. seminer PROF. DR. SALİH OFLUOĞLU MSGSÜ ENFORMATİK BÖLÜMÜ BİLGİSAYAR ORTAMINDA SANAT VE TASARIM 1 ARAŞTIRMA Neden araştırma yapılır? Araştırma sorularına yanıt bulmak Araştırma problemlerinin
DetaylıİÇİNDEKİLER. Birinci Bölüm UYGULAMA VERİLERİ
İÇİNDEKİLER Birinci Bölüm UYGULAMA VERİLERİ VERİ GRUBU 1. Yüzücü ve Atlet Verileri... 1 VERİ GRUBU 2. Sutopu, Basketbol ve Voleybol Oyuncuları Verileri... 4 VERİ 3. Solunum Yolları Verisi... 7 VERİ 4.
DetaylıHipotez Testlerine Giriş. Hipotez Testlerine Giriş
Hipotez Testlerine Giriş Hipotez Testlerine Giriş Hipotez Testlerine Giriş Gözlem ya da deneme sonucu elde edilmiş sonuçların, raslantıya bağlı olup olmadığının incelenmesinde kullanılan istatistiksel
DetaylıProf. Dr. Özkan ÜNVER Prof. Dr. Hamza GAMGAM Doç. Dr. Bülent ALTUNKAYNAK SPSS UYGULAMALI TEMEL İSTATİSTİK YÖNTEMLER
Prof. Dr. Özkan ÜNVER Prof. Dr. Hamza GAMGAM Doç. Dr. Bülent ALTUNKAYNAK SPSS UYGULAMALI TEMEL İSTATİSTİK YÖNTEMLER Gözden Geçirilmiş ve Genişletilmiş 8. Baskı Frekans Dağılımları Varyans Analizi Merkezsel
DetaylıAnkara Üniversitesi, SBF İstatistik 2 Ders Notları Prof. Dr. Onur Özsoy 1
Ankara Üniversitesi, SBF İstatistik 2 Ders Notları Prof. Dr. Onur Özsoy 1 Population Belirli bir konudaki verilerin tamamıdır. Örnek Populasyonun belirli bir kesitidir. Parametre Populasyonla ilgili tanımsal
DetaylıÜretim 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
DetaylıİSTATİSTİK HAFTA. ÖRNEKLEME METOTLARI ve ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜNÜN TESPİTİ
ÖRNEKLEME METOTLARI ve ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜNÜN TESPİTİ HEDEFLER Bu üniteyi çalıştıktan sonra; Örneklemenin niçin ve nasıl yapılacağını öğreneceksiniz. Temel Örnekleme metotlarını öğreneceksiniz. Örneklem
DetaylıParametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler
Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler IST-4035 1. Ders DEÜ İstatistik Bölümü 2018 Güz 1 Dersin Amacı Yaygın olarak kullanılan parametrik olmayan istatistiksel yöntemleri tanıtmaktır. Temel kavramların
Detaylıİki Ortalama Arasındaki Farkın Önemlilik Testi (Student s t Test) Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı
İki Ortalama Arasındaki Farkın Önemlilik Testi (Student s t Test) Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı İki Ortalama Arasındaki Farkın Önemlilik Testi (Student s t test) Ölçümle
DetaylıBİYOİSTATİSTİK Korelasyon Analizi Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH
BİYOİSTATİSTİK Korelasyon Analizi Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr 1 Bir değişkenin değerinin,
DetaylıGÜVEN ARALIKLARI ve İSTATİSTİKSEL ANLAMLILIK. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı
GÜVEN ARALIKLARI ve İSTATİSTİKSEL ANLAMLILIK Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı Kestirim Pratikte kitle parametrelerinin doğrudan hesaplamak olanaklı değildir. Bunun yerine
DetaylıSu 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
DetaylıMEÜ. 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
DetaylıTAŞINMAZ 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
DetaylıİÇİNDEKİLER ÖNSÖZ... Örneklem Genişliğinin Elde edilmesi... 1
İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ... v 1. BÖLÜM Örneklem Genişliğinin Elde edilmesi... 1 1.1. Kitle ve Parametre... 1 1.2. Örneklem ve Tahmin Edici... 2 1.3. Basit Rastgele Örnekleme... 3 1.4. Tabakalı Rastgele Örnekleme...
DetaylıTEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ
TEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ 1 İstatistik İstatistik, belirsizliğin veya eksik bilginin söz konusu olduğu durumlarda çıkarımlar yapmak ve karar vermek için sayısal verilerin
DetaylıPARAMETRİK 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
DetaylıGirişimsel Makaleler nasıl yazılır? Prof Dr Fatih Ağalar Genel Cerrahi Bölümü Departman Tarih
Girişimsel Makaleler nasıl yazılır? Prof Dr Fatih Ağalar Genel Cerrahi Bölümü Departman Tarih Klinik çalışmalar düzgün yazılmalıdır Hekimler çağdaş literatüre inanmak ve ona göre hasta tedavi etmek durumundadır
DetaylıİSTATİSTİK HAFTA. ARAŞTIRMA İSTATİSTİK ve HİPOTEZ TESTLERİ
ARAŞTIRMA İSTATİSTİK ve HİPOTEZ TESTLERİ HEDEFLER Bu üniteyi çalıştıktan sonra; Araştırma türlerini öğreneceksiniz. Araştırmaları zamana, yere ve veri toplama şekline göre sınıflandırabileceksiniz. Araştırma
DetaylıBİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİNİ TANIYALIM
BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİNİ TANIYALIM TTD XVII. KIŞ OKULU, ŞUBAT 2018, ANTALYA Dr. Canan DEMİR Ege Üniversitesi Tıp Fakültesi Halk Sağlığı AD, İş Sağlığı ve Meslek Hastalıkları BD Çıkar Beyanı: İlaç
DetaylıKANITA 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
DetaylıBİYOİSTATİSTİK Tek Örneklem ve İki Örneklem Hipotez Testleri Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH
BİYOİSTATİSTİK Tek Örneklem ve İki Örneklem Hipotez Testleri Dr. Öğr. Üyesi Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr
DetaylıBİYOİSTATİSTİK 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
DetaylıTürkiye Halk Sağlığı Kurumu Çalışan Sağlığı ve Bilimsel Kapasitenin Güçlendirilmesi Projesi
Türkiye Halk Sağlığı Kurumu Çalışan Sağlığı ve Bilimsel Kapasitenin Güçlendirilmesi Projesi Şu anki sunumun yapılmasına imkan tanıyan bu proje, 692188 sayılı anlaşma kapsamındaki AB Horizon 2020 Araştırma
Detaylı1. 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
DetaylıŞİMDİ 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