Biyoistatistik (Ders 11: Tanı ve Tarama Testleri)

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Biyoistatistik (Ders 11: Tanı ve Tarama Testleri)"

Transkript

1 TANI ve TARAMA TESTLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASINDA KULLANILAN ÖLÇÜTLER Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Sakarya Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı İÇERİK Tarama ve Tanı testi Altın Standart Test Tanı Testi ile Altın Standart Testin Karşılaştırması Geçerlilik ölçütleri Duyarlık, Seçicilik,Yanlış Negatif Oran, Yanlış Pozitif Oran Test Öncesi Olasılık, Test Sonrası Olasılık Tanı Testi için Pozitif/Negatif Kestirim Değerleri Kesim Noktası Test Seçim Prensipleri ROC Eğrisi Yöntemi Risk ve Nedensellik Ölçütleri Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 2 / 82 TARAMA TESTLERİ Tanı testi değerlendirmesinin üzerinde yapılacağı örneklem, ya rastlantısal olarak ele alınmış hasta ve sağlam bireylerden oluşur ya da gerçek bir toplum taraması ile elde edilir. Gerçek taramadan elde edilen veriler aynı zamanda hastalığın sıklığını (prevalans) da yansıtır. Uygulanması hızlı olan testler, incelemeler ve diğer yöntemlerle, hastalık veya normal dışı özellikler taşıdığı o ana dek göze çarpmamış olguların öncül belirlenmesine Tarama Testleri denir. Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 3 / 82 Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ 1

2 Tarama testleri görünürde sağlıklı olan bireylerde, bazı testler, muayeneler ya da diğer yöntemler uygulayarak henüz tanısı konulmamış, bilinmeyen bir hastalık ya da bozuklukların yaklaşık olarak belirlenmesi, başka bir deyişle hasta olma olasılığı bulunanların, olasılık bulunmayanlardan ayrılmasıdır. Amaçları erken tanı koymaktır. Tarama için kullanılan testin mutlaka kesin tanıyı koydurucu olması gerekmez pozitif ya da şüpheli belirti veren bireyler, kesin tanı konulması ve gereken tedavinin uygulanması için ya kendi hekimlerine ya da olanakları daha geniş olan merkezlere gönderilmelidir. Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 4 / 82 TANI TESTLERİ Tıpta tanı koymak üzere kullanılan ya da yararlanılan yöntemlere Tanı Testleri denir. Tanı testlerinde olumlu (pozitif) ya da olumsuz (negatif) kararların doğruluk derecesi önemlidir. Pozitif ya da negatif kararların her biri için doğruluk düzeyini gösteren ölçüler vardır. Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 5 / 82 Klinik, laboratuvar ve sahada hastalık tanı ya da taramasında kullanılan araçların ve testlerin sonuçlarının güvenirliğini değerlendirmek için bir çok oran kullanılmaktadır. Medikal tanı testleri ya da araçları, bir hastalık ya da hastalıkların nedenlerinden bir ya da bir kaçının tanınması, değerinin saptanması, etkene karşı bir sonucun varlığı ya da yokluğunun ortaya konması biçiminde sonuçlar veren ve hekimin tanı koymasında yararlandığı yardımcı araçlardır. Bu testler; biyolojik, fizyolojik, hematolojik, histo-patolojik doku ya da vücut sıvılarının (kan, idrar, bos, bun vb.) tepkimelerini dijital, kimyasal ya da fiziksel olarak algılayıp ortaya koymaya çalışırlar. Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 6 / 82 Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ 2

3 Tanı ve Tarama testlerinin karşılaştırılması Tarama Testi Görünürde sağlıklı (hastalığı nedeni ile tedavi başvurusunda bulunmamış) kişilere uygulanır. Topluluklarda uygulanır. Az kesindir. Daha ucuzdur. Genelde tedavi için temel oluşturmaz. Tanı Testi Özgün kuşkulu belirtiler gösteren kişilere uygulanır. Genelde kişisel uygulama şeklindedir. Daha kesindir. Genelde daha pahalıdır. Tedavi için temel oluşturur. Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 7 / 82 TANI TESTLERİNİN TİPLERİ Kalitatif Tanı Testleri Hastaları klinik bulgu, semptomların varlığı ya da yokluğuna göre hastalıklı ya da hastalıksız olarak sınıflandırır. Kantitatif Tanı Testleri Hastaları pozitif kriter olarak bilinen, önceden belirlenmiş sınır değerlerinin üzerinde ya da altında olması temelinde hastalıklı ya da hastalıksız şeklinde sınıflandırır (Pozitiflik kriteri). Bu sınır değeri aynı zamanda kritik değer ya da referans değer olarak bilinir. Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 8 / 82 GEÇERLİLİK Testin bir hastalığın varlığı veya yokluğunda uygun sonuç vermesine ilişkin doğruluğunu yansıtır. Tanı testinin denetimi ya gerçek hasta ve sağlamlar üzerinde ya da gerçeği yansıttığından kuşku bulunmayan bir Ana Tanı Testi (Referans Yöntem, Altın standart, Gold Standard) sonucuna göre yapılır. Geçerlilik ölçümü için en doğru yaklaşım dört gözlü düzenek oluşturmaktır. Dört gözlü düzenek veriyi en basit konuma indirgediği ve karıştırıcı etmenlerden arındıracak yalınlıkta olduğu için en güvenilir yapıdır. Düzenekte ilke olarak geçerliliğin ölçüleceği kaynak test kolonlara, onunla kıyaslanacak diğer yöntem ya da test satırlara yerleştirilir. Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 9 / 82 Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ 3

4 Tanı Testi ile Altın Standart Testin Karşılaştırması Test Sonucu (T) Pozitif (H+) Hastalık (H) Negatif (H-) Pozitif (T+) Doğru Pozitif Yanlış Pozitif Negatif (T-) Yanlış Negatif Doğru Negatif Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 10 / 82 Test Sonucu (T) Pozitif (T+) Negatif (T-) Pozitif (H+) Doğru Pozitif (A) Yanlış Negatif (C) Hastalık (H) Negatif (H-) Yanlış Pozitif (B) Doğru Negatif (D) Toplam A+B C+D Toplam A+C B+D A+B+C+D Duyarlılık (Doğru Pozitif Oran) (Hassasiyet, Sensitivity) Geçerliliği belirlenecek olan ölçüm yönteminin gerçekten hasta olanlardan ne kadarının hasta olarak saptayabildiğini gösterir.pozitif kararın doğru olması olasılığını gösterir. DP A DUYARLILIK DP YN A C Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 11 / 82 Test Sonucu (T) Pozitif (T+) Negatif (T-) Pozitif (H+) Doğru Pozitif (A) Yanlış Negatif (C) Hastalık (H) Negatif (H-) Yanlış Pozitif (B) Doğru Negatif (D) Toplam A+B C+D Toplam A+C B+D A+B+C+D Özgüllük (Doğru Negatif Oran) (Seçicilik, Specificity): Geçerliliği saptanacak olan yeni ölçüm yönteminin, sağlam olanlardan ne kadarının doğru olarak (sağlam) saptayabildiğini gösterir. Negatif kararın doğru olması olasılığını gösterir. DN D ÖZGÜLLÜK DN YP B D Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 12 / 82 Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ 4

5 Herhangi bir testin kullanılabilir sayılması için katı eşik değerleri verilemez ancak duyarlılığının veya özgüllüğünün (hangisi önem taşıyorsa) %80 in altında bulunmaması beklenir. Bir testin kullanılabilirlik kararı incelenen hastalığın özelliklerine, çevre ve toplumdaki gerçek duruma göre değişir. Duyarlılık ve seçiciliğin her ikisi de yükseldikçe, geçerliliğin arttığı kabul edilir. Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 13 / 82 Test Sonucu (T) Pozitif (H+) Hastalık (H) Negatif (H-) Toplam Pozitif (T+) Doğru Pozitif (A) Yanlış Pozitif (B) A+B Negatif (T-) Yanlış Negatif (C) Doğru Negatif (D) C+D Toplam A+C B+D A+B+C+D Yanlış pozitif oran (1-duyarlılık)(False pozitif rate): Gerçek sağlamlar içinden testin hatalı olarak hasta dediği gruptur. Pozitif kararın yanlış olması olasılığını gösterir. B YP YPO B D DN YP Yanlış negatif oran (1-özgüllük) (False negatif rate): Gerçek hastalar içinden testin hatalı olarak sağlam dediği gruptur. Negatif kararın yanlış olması olasılığını gösterir. C YN YNO A C DP YN Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 14 / 82 Test Sonucu (T) Pozitif (H+) Hastalık (H) Negatif (H-) Toplam Pozitif (T+) Doğru Pozitif (A) Yanlış Pozitif (B) A+B Negatif (T-) Yanlış Negatif (C) Doğru Negatif (D) C+D Toplam A+C B+D A+B+C+D Test Öncesi Olasılık önsel olasılık ile aynı anlama gelen, test yapılmadan önce kişinin tahmin edilen hasta olma olasılığıdır. Bir toplumdaki hastaların değerlendirilmesinde, test öncesi olasılık, hastalığın toplumdaki prevalansına eşittir. A C DP YN TOO A B C D DP YP DN YN Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 15 / 82 Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ 5

6 Test Sonucu (T) Pozitif (H+) Hastalık (H) Negatif (H-) Toplam Pozitif (T+) Doğru Pozitif (A) Yanlış Pozitif (B) A+B Negatif (T-) Yanlış Negatif (C) Doğru Negatif (D) C+D Toplam A+C B+D A+B+C+D Doğruluk (Diagnostik olasılığı, accuracy): Gerçekte testin hasta ve sağlam olarak toplam doğru oranına doğruluk denir. Bir testin tanı koymaya yardımcılığı, doğruluğu olarak belirlenir. Duyarlılık ve özgüllük hastalığın toplumsal sıklığından (veya prevalansından) bağımsızdırlar. Buna karşın doğruluk (özgüllük ve duyarlılık değişmez kalsa bile) bu sıklıktan etkilenir. Dogruluk A D DP GN A B C D DP YP DN YN Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 16 / 82 Duyarlık ve seçicilik, testin ilgilenilen hastalığı olanlarla olmayanları birbirinden ne kadar iyi ayırt edip etmediğini tanımlar. Ancak test sonucu bilindiğinde hasta olma/olmama olasılığı testin kestirim değerleri hesaplanarak bulunabilir. Test Sonucu (T) Pozitif (H+) Hastalık (H) Negatif (H-) Toplam Pozitif (T+) Doğru Pozitif (A) Yanlış Pozitif (B) A+B Negatif (T-) Yanlış Negatif (C) Doğru Negatif (D) C+D Toplam A+C B+D A+B+C+D Testin Pozitif Kestirim Değeri (Positive Predictive Value): test sonucu pozitif olanların içinde ne kadarının gerçekte hasta olduğunu gösterir. Bu değer aynı zamanda test sonucu pozitif çıkanların gerçekte hasta olma olasılığı verir. A DP PKD A B DP YP Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 18 / 82 Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ 6

7 Test Sonucu (T) Pozitif (H+) Hastalık (H) Negatif (H-) Toplam Pozitif (T+) Doğru Pozitif (A) Yanlış Pozitif (B) A+B Negatif (T-) Yanlış Negatif (C) Doğru Negatif (D) C+D Toplam A+C B+D A+B+C+D Testin Negatif Kestirim Değeri (Negative Predictive Value): test sonucu negatif olanların içinde ne kadarının gerçekte hasta olmadığını gösterir. Bu değer aynı zamanda test sonrası sonucu negatif çıkanların gerçekte hasta olmama olasılığını verir. D DN NKD C D DN YN Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 19 / 82 Test Sonucu (T) Pozitif (H+) Hastalık (H) Negatif (H-) Toplam Pozitif (T+) Doğru Pozitif (A) Yanlış Pozitif (B) Toplam Pozitif A+B Negatif (T-) Yanlış Negatif (C) Doğru Negatif (D) Toplam Negatif C+D Toplam Toplam Hasta A+C Toplam Sağlam B+D Genel Toplam A+B+C+D Örnek: Majör Depresyon Tanısı koymak amacı ile kullanılmak istenen DST (dexamethasone suppression test) nin performansını belirlemek için, 368 psikiyatri hastasına altın standart test olarak standart yöntemlerin uygulanması sonucunda majör depresyon tanısı konulmuştur. 1. Bu çalışmadaki majör depresyon prevalansı 2. DST için Duyarlık Seçicilik, Yanlış Negatif Oran, Yanlış Pozitif Oran Pozitif Kestirim Değeri Negatif Kestirim Değerleri kaçtır? Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ 7

8 DST sonucu Depresyon Toplam Toplam A C DP YN 215 TOO A B C D DP YP DN YN 368 DP A 84 DUYARLILIK DP YN A C 215 DN D 148 ÖZGÜLLÜK DN YP B D 153 C YN 131 B YP 5 YNO YPO A C DP YN 215 B D DN YP 153 A DP 84 D DN 148 PKD NKD A B DP YP 89 C D DN YN 279 A D DP GN 232 Dogruluk A B C D DP YP DN YN 368 Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 22 / 82 Kesim noktası (Cut-off point): Medikal testlerde sonuçlar her zaman, hastalık var, hastalık yok ya da etken var veya yok şeklinde ortaya konmamaktadır. Biyolojik ve sağlık değişkenlerinin değerleri normal sınırlarda seyrederken değerlerde düşme ya da yükselme nedeniyle hastalık yavaş yavaş ortaya çıkmaktadır. Biyolojik tabloda X değişkeninin değerlerinin; 12, 13, gibi küçük aralıklarla artan değerler alarak hastalığın ortaya çıkmasının gözlenebildiği bilinmektedir. X değişkeni sağlıklı ve hastalıklılarda gözlenebilen bir değişkendir. Fakat sağlamlarda belirli bir değeri aştıktan sonra patolojiler ortaya çıkmaktadır. Acaba patoloji başlangıç sınırı (hastalık başlangıç sınırı) nedir? Hangi değeri, hasta ya da sağlam diye ayırmada kullanmalıyız? Bu amaçla kesim noktaları (cut point, cut off) oluşturulması ve hasta ve sağlam bireyleri doğru olarak ayıran belirli bir kesim noktasını alarak tanıda kullanmak gerekir. Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 23 / 82 A hattı kesim noktasını belirler. Üzerindeki sonuçlar %100 duyarlı, altındaki sonuçlar ise %100 özgüldür. Yanlış negatif ya da yanlış pozitif test sonuçları yoktur. Hasta ve sağlamların birbirinden ayırt edilmesinde sınır noktanın (cut-off ) belirlenmesi testin duyarlılığı ve seçiciliğini yakından etkiler. Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 24 / 82 Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ 8

9 Test Seçim ve Kullanım Prensipleri Testin Amaçları Hastalık tanısında; tanı işlemi iki esas basamak gerektirir. Birincisi tanı hipotezlerinin ortaya konup bunların sayısının progresif olarak spesifik hastalıkların ekarte edilmesiyle azaltılmasıdır. Bu aşama duyarlı testler gerektirir. İkinci basamak, kuvvetli klinik şüphenin takip edilmesidir. Bu işlem ise özgül teste ihtiyaç duyar. Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 25 / 82 Görüntülemede; birincil amaç morbidite ve mortalitenin erken belirlenmesi ve tedaviyle azaltılabilecek hastalıkların belirlenmesidir. Tedavide; testler şu amaçlara yönelir: Test komplikasyonlarının belirlenmesi, ilaçların terapotik düzeylerinin belirlenmesi, prognozdaki katkı, beklenmedik sonuçların kontrolüdür. Tüm bu amaçlar için testin üretkenliği en önemli karakteristiğidir. Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 26 / 82 Test seçimine ilişkin 4 kural: Testlerin seçimine ilişkin 4 (postülat) ön kural önerilmiştir (Galen ve Gambino), bunların duyarlılık ve özgüllük oranları şöyledir: Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 27 / 82 Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ 9

10 I. Duyarlı test seçimi: Duyarlılığın önemli olduğu, yüksek olması istenen durumlar şunlardır: Toplumda taranan hastalık erken teşhis edildiğinde yeterli tedavisi varsa veya ilerlemesi durdurulabiliyor, komplikasyonları önlenebiliyorsa, Yanlış olarak hasta tanısı konulanların (yalancı pozitifler) kesin tanıları için gerekli ileri tetkikleri sağlık kuruluşları için bir yük değilse, onların işlerini aksatmıyorsa ve tetkikler çok pahalı değilse, Toplumda sık sık tarama yapma olanakları yok veya çok sınırlı ise taramada kullanılacak tanı testinin duyarlılığının yüksek olması istenir. Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 28 / 82 II. Özgül test seçimi Özgüllüğünün önemli olduğu, yüksek olması istenen durumlar şunlardır Taranan hastalığın tedavi olanakları sınırlı ise veya tedavisi yoksa, Şüpheli vakaların ileri tetkikleri için uygun yöntemler yok ve ayrıntılı tetkikleri sağlık kuruluşları için büyük yük olacak, onların işlerini aksatacaksa veya bu testler çok pahalı ise, Yanlış olarak hasta tanısı konulması (yalancı pozitif) kişiyi ve çevresini sosyal yönden rahatsız, huzursuz edecekse (Örneğin sifilis, tüberküloz, lepra, AIDS gibi sosyal hastalıklarda bu nokta çok önemlidir.) Hastalığa erken tanı konulmasının, tedavi ve prognoz üzerinde önemli bir etkisi yoksa, Tanı ve tedavi izlemelerini yapacak yeterli sayıda/nitelikli personel ve kuruluşlar yoksa taramada kullanılacak testin seçiciliğinin yüksek olması istenir. Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 29 / 82 III. Yüksek doğruluklu test seçimi: Hastalık ciddi ancak tedavi edilebilir özellikte ise fakat yanlış pozitif ve yanlış negatifler ağır sonuçlara katlanmak durumunda iseler (örnek: MI, şekerli diabet). Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 30 / 82 Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ 10

11 IV. Yüksek pozitif kestirim değerine sahip test seçimi: Yalancı pozitif olguların tedavisinin ağır olumsuz sonuçları olduğunda (örnek: yanlış tanı ile ağır kanser tedavileri). Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 31 / 82 Duyarlılık ve seçiciliğin stabilitesi Bir tanı testinin duyarlılık ve seçiciliği hasta ve sağlam kişilerden ölçümle elde edilen değerlerin dağılımların bir fonksiyonudur. Buna göre testlerin duyarlılığının ve seçiciliğinin aynı kalması, bölgeden bölgeye ve incelemenin yapıldığı zamana göre ölçülen değerlerin dağılımının da aynı kalmasına bağlıdır. Dağılımların şeklinde veya çakışan değerlerin kapladığı alanda meydana gelebilecek bir değişiklik tarama testinin seçiciliğini ve duyarlılığını da etkileyecektir. Hasta ve sağlam toplumların diğer özelliklerindeki (yaş, ırk, cins, antijenlerle karşılaşma ve diğer epidemiyolojik özellikler gibi) değişiklikler, eğer bu değişiklik ölçülen özellikle ilişkili ise dağılım eğrilerinden birisini veya ikisini birden etkileyebilir. Bu etki değişen özellik ve ölçülen özellik arasındaki ilişkinin derecesine göre az veya çok olabilir. Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 32 / 82 Genel Kurallar: Bir test ne kadar duyarlıysa Belirleyici Negatif Değeri o kadar iyidir. Bir test ne kadar özgülse Belirleyici Pozitif Değeri o kadar iyidir. Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 33 / 82 Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ 11

12 Test Yorum Prensipleri Test karakteristiklerinin bilgisi test sonucunun doğru yorumlanmasına izin vermez. Böyle bir bilgi bize yalnızca söz konusu hastalıklı ya da hastalıksız bireylerin sırasıyla pozitif ve negatif sonuç sahibi olacaklarıyla ilgili oranı söyler. Klinisyenin görevi hastalığın varlığı ya da yokluğunu ortaya koymak olduğundan işaret edilmesi gereken sonuçlar şöyle olmalıdır: Pozitif bir test verildiğinde hastalığın mevcudiyetiyle ilgili olasılık nedir? Negatif bir test verildiğinde hastalığın mevcut olmadığıyla ilgili olasılık nedir? İlk bahsedilen olasılık pozitifliğin belirleyici değerini yansıtırken ikincisi negatif test sonucunun belirleyici değerini yansıtır. Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 34 / 82 Belirleyici değer yöntemi bazen tanı yöntemi olarak ileri sürülür. Direk olarak hastalık olasılığı temeline dayanır. Normali tanımlama için en geçerli klinik teknik olarak değerlendirilir. Bu yöntem ile pozitiflik kriterinin konumu tanı testi verilmiş duyarlı, özgül ve belirleyici değere sahipmiş gibi seçilir. Faydaları; test değişken değerleri tüm dağılımı tahmin edebilir. Hastalığın frekansı gerçek klinik veri tabanına dayanır. Böylelikle gerçekçi tahmin sunar. Yöntem, hastalıklı ve hastalıksız toplumun her ikisinde tanı test değişkenlerinin dağılımını hesaba katar ve hekim, hastanın her ikisinin ihtiyaçlarını klinik maliyete karşı (atlanmış tanı ya da yanlış etiketleme) tanı testinin potansiyel kazanımlarını dengeleyerek dikkate alır. Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 35 / 82 Sakıncası; hekimin, hastalığın prevalansını belirleyici pozitif değeri ve belirleyici negatif değeri test performans karakteristikleri için değerleri duyarlılık ve özgüllük tanımlarken olduğu gibi kendi pratiğine göre moniterize etmesini gerektirir. Belirleyici değer yöntemiyle normal tanımlarken v,w,x ve y pozitiflik kriteri için potansiyel seçenekleri sunar. Aşağıdaki ilk grafikte pozitiflik kriteri x de yerleşmiş olup bu hipotetik tanı testinin duyarlılığı ve özgüllüğü eşittir. Bu noktada testin ortaya çıkardığı doğru sonuçlar maksimumdur. İkincisinde pozitiflik kriterinin sola (w) ye kayması ile yalancı negatiflik oranı azalmıştır. Üçüncüsünde pozitiflik kriterinin sağa (y) ye kayması ile yalancı pozitiflik oranı azalmıştır. Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 36 / 82 Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ 12

13 Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 37 / 82 Bir test ya da prosedür sonucu elde edilen önce hastalığın olasılığının ön tahmini dikkate alınmaksızın uygun bir şekilde yorumlanamaz. Hastalığın test öncesi olasılığı yüksek olduğunda pozitif sonuç onaylama eğilimindedir. Fakat beklenmeyen negatif sonuç özellikle hastalığı ekarte etmeye yardımcı değildir. Hastalığın test öncesi olasılığı düşük olduğunda negatif sonuç ekarte etme eğilimindedir. Fakat beklenmeyen pozitif sonuç özellikle hastalığı onaylamaya yardımcı değildir. Tanı testlerinin belirleyici değerini hesaplamak için kullanılan 2 ek model vardır: Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 38 / 82 Test Sonuçlarını Etkileyen Söz Konusu Hastalıktan Farklı Faktörler Test değerlerini etkileyebilecek hastalık dışında faktörlerin aralığının standardizasyonundaki hatalar, birçok değerin yanlış olarak anormal etkilenmesinde neden olur. Bunlar aşağıdaki gibi sınıflanabilir: Şans fenomeni Vücut postürü Yaş ve cinsiyet Umulmadık düzeyde anormal test sonuçları Laboratuvar hatası Diğer faktörler (günün saati, uygulamanın uzaması, fiziksel aktivite, örneğin işlemindeki gecikmeler) Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 39 / 82 Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ 13

14 Çoğu yanlış pozitif değerler normal değişim aralığının yalnızca çok hafif dışındadır. Bu tür anomalilerden sorumlu faktörlerin değerlendirilmesindeki eksiklik mevcut olmayan hastalık için sonuçsuz kalır. Özetle; çoğu beklenmeyen test sonuçları hafif ya da orta düzeyde değişim aralığının dışında dağılırlar. Bu test anomalileri için en yaygın açıklama belirttiğimiz hastalıkla ilgisi olmayan bir ya da birden fazla faktör nedeniyledir. Yanlış faktörler ya da insan ve makine hataları şüphelenilmeyen hastalıklardan çok bu tür sonuçlardan sorumludurlar. Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 40 / 82 Mc Nemar testi Tanı testlerinin yargılama yetenekleri yani performanslarının denetlenmesi gerektiğinde, sonuçların geçerliliğinden emin olmak amacı ile öncelikle tanı testinin gerçek sonuçlarla "FARKSIZ" olup olmadığının denetlenmesi gerekir. Bu denetim Mc Nemar testi ile gerçekleştirilir ve tanı testi sonuçlarının, gerçek tanı sonuçlarından farksız olduğu sonucuna erişilirse o zaman tanı testinin geçerliliği kabul edilir. Mc Nemar testi gerçekte iki ayrı yöntemin aynı özelliği saptama gücünün birbiri içindeki dağılımını yargılar. Test aslında değişimlenmiş bir ki-kare testidir ve aynı alt başlıkları taşıyan iki ana özellik (tanı testi) için 2x2 tablolarında ana özelliklerin birbirlerine ters konumlarda bulunan değerlerine göre yargıya varır ve Mc Nemar c² = [( B-C -1)²] / [B+C] ile hesaplanır. Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 41 / 82 Cerrahpaşa Tıp Fakültesi KBB Ana bilim Dalı'nda tanı tedavi ve izlemeleri yapılan Akustik Nörinom şüpheli 58 olgunun BERA testi ve CT (Computerize Tomografi) sonuçları ve bazı özel hipotetik sayılar kullanılmıştır, Uygulama örneğimizde; Mc Nemar c² =[( B-C -1)²]/[B+C] = [( )²]/[7+0] = 5,14 bulunur. Bir serbestlik dereceli ki-kare tablo değerine göre p<0,05 olduğundan iki tanı testi arasında anlamlı fark bulunmuştur. Bu durumda; Mc Nemar testi BERA ve CT tanı sonuçlarının uyumsuzolduklarını saptamıştır. Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 42 / 82 Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ 14

15 Youden İndeksi Sıklıkla karşılaşılan diğer bir kıyaslama yöntemi de " YOUDEN İNDEKSİ (J)"'dir. Bu indeks; J=1-(YN+YP)ilehesaplanır. Jdeğeri; a) -1 ile +1 arasında değişir. b) Sıfırdan küçük ise, testin tanısal gücü olmadığının göstergesi olacaktır. c) İki ayrı tanı testinin güçleri kıyaslanırken ise, J değeri daha büyük olan tanı testinin kabaca daha etkin olduğu söylenebilir. Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 43 / 82 Kappa Katsayısı Tanı uyumlarını denetleyen diğer bir yöntem ise "KAPPA KATSAYISI(Cohen KAPPA katsayısı)"'dir. Bu denetleme tipinde şansa dayalı olarak beklenen uyum ile gözlenen uyum değerleri arasında bir bağıntı irdelemesi yapılmaktadır. Kappa katsayısı 1 ile +1 arasında değişim gösterir. 1, negatif tam uyumu, +1, pozitif tam uyumu ve 0, uyumsuzluğu gösterir. k U G Uyumlu öğelerin toplamı U G f ii ve PGU ile elde edilir. i 1 N K T1i x T2 i gözlenen uyum oranı PBU 2 ; i 1 N Elde edilen bu iki orana dayalı olarak "kappa değerlendirme katsayısı" ( PGU PBU ) (1 P ) ile hesaplanabilir. BU Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 44 / 82 ROC EĞRİSİ (Receiver Operating Characteristic Curve) ROC eğrisi bir tanı testine ilişkin duyarlık ve özgüllük değerleri arasındaki ilişkiyi grafiksel olarak gösterir. ROC eğrisi doğru pozitif orana (duyarlık) karşın yanlış pozitif oranların (1-özgüllük) noktalanarak çizilmesiyle elde edilir. Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 45 / 82 Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ 15

16 1,00 ROC Curve,75,50 Sensitivity,25 0,00 0,00,25,50,75 1, Specificity Diagonal segments are produced by ties. Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 46 / 82 Pozitiflik kriteri Hastalıksız Hastalıklı DP YP 1 2 Test negatif Test pozitif YN x i DN z z 1 2 x i x i Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 47 / 82 Örnek: KKH tanısı koymada kullanılan değişkenlerden birisi HDL/Toplam Kolesterol değeridir. 67 KKH olan, 93 KKH olmayan hastalardan oluşan bir toplumdan elde edilmiş veriler tabloda verilmiştir. KKH+ HDL/Toplam Kolesterol 0,29 0,26 0,39 0,16... KKH HDL/Toplam Kolesterol 0,25 0,36 0,30 0,20... Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 48 / 82 Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ 16

17 HDL/Total Cholestrol Tanımlayıcı İstatistikler GRUP KKH- KKH+ Ortalama s Min Max 0,2926 0,066 0,16 0,52 0,2301 0,048 0,06 0,34 ROC eğrisini oluşturmak için her bir kesim noktası için duyarlık ve seçicilik değerlerini bulmak gerekir. Bunun için iki seçenek vardır: Çapraz tablo NormalDağılım Eğrisi Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 49 / 82 Eğer HDL/Toplam Kolesterol değerleri 0,26 dan küçük ya da eşitse, bu gruba düşen kişileri hasta olarak sınıflayalım. RATIO Total 0,26> 0,26<= Count Count Count CHD - + Total ,8% 22,4% 49,4% ,2% 77,6% 50,6% ,0% 100,0% 100,0% Seçicilik Duyarlık Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 50 / 82 En iyi kesim noktası KESİM NOK. DPO YPO 0,000 0,000 0,000 0,093 0,015 0,000 0,129 0,030 0,000 0,142 0,045 0,000 0,156 0,060 0,000 0,158 0,075 0,000 0,162 0,075 0,011 0,168 0,104 0,011 0,171 0,119 0,011 0,173 0,119 0,022 0,175 0,119 0, ,393 1,000 0,935 0,402 1,000 0,946 0,407 1,000 0,957 0,420 1,000 0,968 0,446 1,000 0,978 0,493 1,000 0,989 1,000 1,000 1,000 KN(kesim noktası)=0,171 olsun RATIO Total 0,171< 0,171>= CHD - + Total ,9% 88% 94% ,1% 12% 5,6% % 100% 100% Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 51 / 82 Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ 17

18 ROC Eğrisi 1,0,9,8 Kesim Noktası=0.26 Duyarlık,7,6,5,4,3,2 DPO=0.78 YPO=0.31 DNO=0.69 YNO=0.22,1 0,0 1 - Seçicilik 0,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9 1,0 1-Özgüllük Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 52 / 82 Eğri Altında Kalan Alan Area Under the Curve Test Result Variable(s): ORAN Asymptotic 95% Confidence Asymptotic Interval Area Std. Error a Sig. b Lower Bound Upper Bound,778,036,000,708,849 The test result variable(s): ORAN has at least one tie between the positive actual state group and the negative actual state group. Statistics may be biased. a. Under the nonparametric assumption b. Null hypothesis: true area = 0.5 Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 53 / 82 KKH olan ve olmayan hastalara ait dağılımın normaldağılım gösterdiği biliniyorsa, bu eğrinin altında kalan alanların bulunmasıyla DP, DN, YP, YN değerleri elde edilebilir. Her farklı kesim noktası için farklı değerler elde edilir. CHD+ CHD- TP FP FN TN 0,23 0,29 KN=0,28 Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 54 / 82 Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ 18

19 Kesim Noktası =0.28 alınırsa, testin karakteristikleri: Z KKH+ =( )/0.048=1.04 KKH+ KKH- DPO= = YNO=1-TPR= Z KKH- =(0.28-0,29)/0.066=-0.15 DNO= = YPO=1-DNO= ,23 0,29 KN=0,28 Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 55 / 82 DPO KESİM NOK.I DPO YNO DNO YPO 0,10 0,00 1,00 1,00 0,00 0,15 0,05 0,95 0,98 0,02 0,20 0,27 0,73 0,91 0,09 0,25 0,66 0,34 0,73 0,27 0,28 0,85 0,15 0,56 0,44 0,30 0,93 0,07 0,44 0,56 0,35 0,99 0,01 0,18 0,82 1,00 0,45 1,00 0,00 0,00 1,00 0,90 0,80 0,70 0,60 0,50 0,40 0,30 0,20 0,10 0,00 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 YPO Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 56 / 82 Risk ve Nedensellik Klinik tıptaki ilişkiler: Hastalığın ortaya çıkış frekansını tanımlamaya ilave olarak klinik hastalık ve predispozan ya da nedensel faktörler arasındaki ilişkiyi tanımlar. Özel bir hastalık gelişimindeki riski artıran koşul ve tavırları tanımlamaya yönelik şüpheli ilişkiler üzerindeki çalışmalar, sonuçta etkin tedavi ve önleme stratejileriyle sonuçlanacak olan sebep ve etki ilişkisini keşfetmeye yönelik çalışmalardır. Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 57 / 82 Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ 19

20 Riski Değerlendirmeleri Şu anda sağlıklı olan bir insanda belirli bir hastalığın oluşması olasılığını artıran şartlar, fiziksel özellikler ya da davranışlar o hastalık için risk faktörleri olarak adlandırılırlar. Maruziyet (exposure) ise hasta olmadan önce risk faktörü ile karşılaşma ya da risk olan duruma sahip olmaktır. Riskin ölçülmesi şu şekilde tasarlanmış araştırmalar ile yapılır. Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 58 / 82 Risk ölçülmesinde kullanılan araştırma tasarımları A. Deneysel araştırmalar Araştırmacı olguların deney grubunda mı yoksa kontrol grubunda mı olacaklarını saptar ve bir değişkeni aktif olarak değiştirirken (bağımsız değişken denir) diğer değişkende bu müdahalenin yol açtığı değişiklikleri (bağımlı değişken) gözler. Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 59 / 82 Örnek: Kafeinin sistemik kan basıncına etkisinin incelenmesi için kobaylardan oluşan iki grup oluşturmak ve bir gruba her gün kafein (deney grubu) diğer gruba ise plasebo (kontrol grubu) vermek ve her gün kobayların kan basınçlarını ölçmek. Kafeinin verilip verilmediği bağımsız değişken, kan basıncı değerleri ise bağımlı değişkendir. Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 60 / 82 Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ 20

21 B. Gözlemsel çalışmalar Olguların hangi grupta yer alacakları kendiliğinden bellidir (biz seçemeyiz). Risk faktörlerine değişik düzeyde maruz kalan bu grupların bu maruziyete karşı yanıtları gözlemlenir (bu sürece araştırmacının aktif müdahalesi söz konusu değildir). Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 61 / Tanımlayıcı (descriptive) çalışmalar Hastalığın görülme sıklığını verirler. Daha ziyade potansiyel risk faktörü-hastalık ilişkilerine dikkat çekerler. Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 62 / Çözümleyici (analytic) çalışmalar Risk faktörlerini tanımlayarak hastalığın görülme sıklığı ve dağılım paternleri açıklamaya çalışırlar. Neden ve sonuç ilişkisini gösterirler. Tedavi etkinliği ve koruyucu tedavi girişimlerini araştırmakta kullanılabilirler. Gözlemsel çalışmalar bias e (hata ya da bilerek veya bilmeden taraf tutma) daha açıktır. Örneğin, yaş ve cinsiyet yönünden benzer iki grup oluşturduğumuzu, ancak daha sonra bir grupta siyah ırktan olanların daha fazla ve bu grupta ayrıca hastalık şiddetlerinin daha ağır olduğunu fark ettiğimizi varsayalım. Buradaki ırk ve hastalık şiddeti değişkenleri, bizim izlemediğimiz değişkenlerdir. Ancak sonuçta gözlenen etkinin nedenleri arasında bu iki değişkenin de rolü olabilir. Bunlara confounding (etki değiştirici) değişkenler denir. Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 63 / 82 Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ 21

22 Gözlemsel çalışma tasarımları: 1. Prospektif kohort çalışması (ileriye yönelik çalışma, prospektif çalışma, kohort çalışması, insidans çalışması, follow-up çalışma, longitudinal çalışma): Başlangıçta sağlıklı olan ve şüphelenilen risk faktörlerine farklı düzeylerde maruz kalmış bireylerden oluşan kohort (incelediğimiz özelliğin dışındaki belirli bir ortak noktaya sahip bireyler topluluğu) zamanda ileri doğru takip edilir. Bir süre sonra her bir grupta araştırılan hastalığın insidansı saptanır Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 64 / 82 Yanıt (response) ya da sonuç değişkeni (outcome variable) insidans dışında her hangi bir sağlık durumu da (remisyon oranı, ölüm hızı, sağkalım vb.) olabilir. Grupların risk faktörüne maruziyetin dışında diğer bütün özellikler açısından benzer olması gerekir. Sonuçların değerlendirilmesi (dikotom değişkenlerde), tanı testlerinde olduğu gibi 2 x 2 tablo yardımıyla yapılır. Burada sütün kısmında yine hastalık yer alır ama satır bölümünde maruz kalma durumu belirtilir Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 65 / 82 Maruz kalan ve kalmayanlardan oluşan grupların büyüklüğü baştan bellidir. Ancak her iki grupta ne kadar hasta ortaya çıkacağını zaman belirler. Her iki gruptaki hastalık insidansları karşılaştırıldığında istatistiksel olarak anlamlı ölçüde fazla (yani farklılık şansa bağlı olamayacak kadar büyük) insidans eğer etkene maruz kalan grupta görüldüyse bu durum risk faktör ile hastalık arasındaki ilişkinin kanıtı kabul edilir. Tersine eğer M+ grubunda hastalık insidansı daha düşük ise etken (risk faktörü) hastalıktan koruyor demektir. Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 66 / 82 Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ 22

23 Eğer veri sayımla elde edildiyse (sayımla elde edilen veriler hasta sayısı, ölenlerin sayısı gibi 3, 5, 70 şeklindeki tam sayılardır. Süreklilik gösteren 3.5, ya da 2.75 gibi sayılar bu amaçla kullanılamaz) risk faktörü ile hastalık arasındaki ilişkinin gücü relatif risk ya da odds ratio ile gösterilebilir. Ancak eğer veri sürekli sayısal değişkenlerden oluşuyorsa (mg/dl, boy, ağırlıkta olduğu gibi 2,376 şeklinde bütün ara değerleri alabiliyorsa) ilişkinin gücü korelasyon regresyon analizleri ile belirlenir. Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 67 / Olgu kontrol çalışması (Case control study) (geriye yönelik çalışma, retrospektif çalışma, case-referent study) Olgular, hastalar ve hasta olmayanlar (kontrol) olarak ikiye ayrılır ve zamanda geriye doğru gidilerek şüphelenilen risk faktörü ile maruz kalıp kalmadıkları araştırılır. Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 68 / 82 Olgu-kontrol çalışmalarında ilişkinin ölçülmesi: I. Bu tasarımlarda RR hesaplanamaz. Belirli durumlarda odds ratio RR nin kabul edilebilir bir tahmini verir. II. Değişkenler kategorikse (dikotom ya da politom) Kikare (Chi-square) testi ile de ilişki olup olmadığı saptanabilir. III. Sürekli değişkenler söz konusu ise korelasyon, regresyon testleri yapılmalıdır. Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 69 / 82 Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ 23

24 Risk Faktörleri Özel bir hastalık geliştirebilecek bir koşul, fiziksel karakteristik ya da sağlıklı bireyde olasılığı artırabilecek davranış, hastalık için risk faktörü olarak tanımlanır. Veriler rakamsal formda ise risk faktörü ve hastalık arasındaki ilişkinin kuvveti Relatif Risk ya da Odds Ratio şeklinde verilebilir. Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 70 / 82 Relatif Risk (Oransal Risk, RR, Risk Ratio, Bağlı risk): Relatif Risk, risk faktörüne maruz kalma ve risk faktörü yokluğunda hastalık gelişim riskini karşılaştırır. Risk faktörüne maruz kalındığında ve kalınmadığında ki hastalık geliştirme risklerini (insidanslarını) karşılaştırır. RR sadece kohort tipi gözlemsel çalışmalarından ve deneysel çalışmalardan hesaplanabilir. Asla retrospektif çalışmalardan bulunamaz. Prospektif çalışmalar riskin doğrudan tahminin sağlayan tek gözlemsel çalışma tasarımıdır. Bu bakımdan deneysel çalışmalara en yakın olandır. Ancak yürütülmesi bir çok zorluk içerir. Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 71 / 82 Hastalık (H) Maruziyet (E) Pozitif (H+) Negatif (H-) Toplam Maruz Kalmış (E+) Doğru Pozitif (A) Yanlış Pozitif (B) A+B Maruz Kalmış (E-) Yanlış Negatif (C) Doğru Negatif (D) C+D Toplam A+C B+D A+B+C+D Risk FaktörüneMaruz Kalıalındıginda Hastalıa Riski Relatif Risk Risk FaktörüneMaruz Kalıalınma iginda Hastalıa Riski A P H / E A B P H / E C C D Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 72 / 82 Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ 24

25 Yorum: Hastalık Relatif Risk kadar daha fazla oranda maruz kalmamış bireylere oranla şüpheli risk faktörüne maruz kalmış kişilerde muhtemelen ortaya çıkar. Relatif Risk in büyüklüğü söz konusu hastalık ve risk faktörüne maruz kalma arasındaki ilişkinin gücünü ifade eder. Relatif Risk değerinin 1 e yakınlığı hastalık ve risk faktörüne maruz kalmanın ilişkisiz olduğunu belirler. 1 den düşük Relatif Risk değerleri risk faktörü ve hastalık arasındaki negatif ilişkiyi gösterir. Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 73 / 82 Odds ratio Odds Ratio, hastalığa maruz kalmış ve kalmamış bireylerdeki hastalığın gelişebilirliğini karşılaştırır. Hastalar arasında pozitif test sonucu elde etme odds unun, hastalığa sahip olmayanlar (sağlamlar) arasında pozitif test sonucu elde etme odds una oranıdır. Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 74 / 82 Bağımsız örnekler için Odds Ratio nun hesaplanması: Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 75 / 82 Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ 25

26 Olgu-kontrol çalışmaları için geçerli şartlı olasılıklar, prospektif ya da deneysel çalışmalar için geçerli olanlardan farklı olsa da basitleştirilmiş hesaplama şekli olan a.d / b.c her ikisi için de doğrudur. Eğer bağımlı gruplar söz konusu ise OR= b / c olur. Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 76 / 82 Odds ratio değeri: Etken ile hastalık arasındaki nedensel bir bağıntı bulunmuyorsa, her iki toplulukta da etkide kalmışların oranları yaklaşık 1 bulunacaktır, OR 1. Hastalar ve sağlamlar arasında pozitif test sonucu eşit miktarda olasıdır. Böyle bir durumda: Duyarlılık (Doğru Pozitif Oran) = Yanlış Pozitif Oran Etken ile hastalık arasındaki pozitif bir bağıntı bulunmakta ise OR>1 bulunacaktır. Pozitif test sonucu hastalar arasında, sağlamlara göre daha olasıdır. Etkenin koruyucu olduğu durumlarda ise OR<1 bulunacaktır. Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 77 / 82 RR ve OR yi yorumlama: Nadir görülen hastalıklarda (prevelansı %10 dan az) OR =RR dir. Dolayısıyla 1. Şüphelenilen risk faktörüne maruz kalanlarda hastalık oluşma riski, o risk faktörüne maruz kalmayanlara göre OR kat daha fazladır. 2. OR büyüdükçe risk faktörü ile hastalık arasındaki ilişki güçlenir. 3. OR=1 ya da 1 e çok yakınsa şüphelenilen risk faktörü o hastalıkla ilişkili değildir. 4. OR<1 ise ilişki ters yöndedir. Yani o etken hastalık görülme riskini azaltıyor (koruyucu etki) demektir. Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 78 / 82 Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ 26

27 Potansiyel Etkinin (Impact) Ölçülmesi Bunun için öncelikle risk faktörü ile hastalık arasında neden sonuç ilişkisinin kurulmuş olması gereklidir. Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 79 / 82 Atfedilen Risk (attributable risk, risk difference, excess risk, rate difference): Atfedilen Risk (AR) o etkene maruz kalmakla açıklanabilen, fazladan (etkene maruz kalmayanlara göre) hastalık riskini ifade eder. Başka bir deyişle eğer o risk faktörüne maruziyet engellenebilseydi tahminen kaç kişinin hastalanması önlenebilirdi? sorusunu karşılar. Bu yüzden, o etkeninin ne kadar önemli olduğunun göstergelerindendir. Etkene maruz kalan ve kalmayanlardaki hastalık insidanslarının bilinmesi gerektiğinden AR sadece kohort ya da deneysel çalışmalarda hesaplanabilir. Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 80 / 82 Kısaca AR, etkene maruz kalanlardaki insidans değerinden, kalmayanlardaki insidans değerinin çıkarılması ile (Etkene maruz kalanlardaki hastalık insidansı etkene maruz kalmayanlardaki hastalık insidansı) hesaplanır. Etkene maruz kalanlarda hastalık gelişmesi riski AR kadar artmıştır. Örneğin pestisitlere maruz kalma ile düşük yapma arasındaki ilişki gösterilmiş ve AR=0.2 bulunmuş olsun. Bu durum, hamile bir kadın pestisitlere maruz kalırsa düşük yapma riski 0.2 kat artacaktır şeklinde yorumlanır. Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 81 / 82 Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ 27

28 Toplumda atfedilen risk (Population attributable risk - PAR): Bir toplumda belirli bir hastalığa yakalanma riskindeki o yalnızca etkene maruziyetle açıklanabilecek fazladan risk miktarıdır. PAR= AR x maruziyet prevalansı dır. Maruz kalanlarda atfedilebilen kısım, AFE (Attributable fraction in exposed, simple etiologic fraction: AR nin maruz kalanların oranına bölünmesidir. Eğer RR 1 ise AFE = RR-1/RR olur. Örneğin önceki örnekte düşük yapma riski için pestisit maruziyetinin AFE = 0.33 bulunmuşsa pestisite maruz kalanlarda görülen düşüklerin %33 ünün nedeni bu maruziyettir denebilir. Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Slayt 82 / 82 Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ 28

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

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

GEÇERLİLİK & GÜVENİLİRLİK ARAŞTIRMALARI. Dr. Meltem Şengelen HÜTF Halk Sağlığı AD 19 Şubat 2015

GEÇERLİLİK & GÜVENİLİRLİK ARAŞTIRMALARI. Dr. Meltem Şengelen HÜTF Halk Sağlığı AD 19 Şubat 2015 GEÇERLİLİK & GÜVENİLİRLİK ARAŞTIRMALARI Dr. Meltem Şengelen HÜTF Halk Sağlığı AD 19 Şubat 2015 Epidemiyolojik Araştırmalar I. GÖZLEMSEL 1. TANIMLAYICI 1.1. Toplumsal Populations (ekolojik çalışmalar, vb.)

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

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 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

Detaylı

METODOLOJİK TİPTE (YÖNTEMSEL) EPİDEMİYOLOJİK ARAŞTIRMALAR:

METODOLOJİK TİPTE (YÖNTEMSEL) EPİDEMİYOLOJİK ARAŞTIRMALAR: METODOLOJİK TİPTE (YÖNTEMSEL) EPİDEMİYOLOJİK ARAŞTIRMALAR: GENEL ÖZELLİKLERİ ve KULLANIM ALANLARI DÜTF HSAD Nisan 2010 1 Dersin Amacı: Bu dersin sonunda öğrencileri metodolojik tipte (yöntemsel) epidemiyolojik

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

SAĞLIĞI KORUMANIN VE DAHA ĐYĐYE GÖTÜRMENĐN ĐLKELERĐ. DOÇ.DR. EMEL ĐRGĐL Halk Sağlığı Anabilim Dalı

SAĞLIĞI KORUMANIN VE DAHA ĐYĐYE GÖTÜRMENĐN ĐLKELERĐ. DOÇ.DR. EMEL ĐRGĐL Halk Sağlığı Anabilim Dalı SAĞLIĞI KORUMANIN VE DAHA ĐYĐYE GÖTÜRMENĐN ĐLKELERĐ DOÇ.DR. EMEL ĐRGĐL Halk Sağlığı Anabilim Dalı Çevre Kişi Etken Olumlu Olumsuz Sağlık sürer Hastalık Đyileşir Kronikleşir Sakat bırakır Öldürür Hastalığın

Detaylı

Toplum 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 Temel Araştırma Düzenleri Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı Toplum ve Örnek İstatistik, toplumdan kurallara uygun olarak,

Detaylı

30- İŞ SAĞLIĞI VE GÜVENLİĞİNDE ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ. Dr. VOLKAN DÜNDAR

30- İŞ SAĞLIĞI VE GÜVENLİĞİNDE ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ. Dr. VOLKAN DÜNDAR 30- İŞ SAĞLIĞI VE GÜVENLİĞİNDE ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ Dr. VOLKAN DÜNDAR 1 Epidemiyoloji 1 Toplumlarda sağlıkla ilgili olayların dağılım ve nedenlerini inceleyen bilim dalıdır. İnsan toplulukları üzerine

Detaylı

Prof. Dr. Nerin Bahçeciler Önder YDÜ Tıp Fakltesi Pediatri Anabilim Dalı

Prof. 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

Detaylı

ROC (RECEIVER OPERATING CHARACTERISTIC) EĞRĠSĠ YÖNTEMĠ ĠLE TANI TESTLERĠNĠN PERFORMANSLARININ DEĞERLENDĠRĠLMESĠ

ROC (RECEIVER OPERATING CHARACTERISTIC) EĞRĠSĠ YÖNTEMĠ ĠLE TANI TESTLERĠNĠN PERFORMANSLARININ DEĞERLENDĠRĠLMESĠ ROC (RECEIVER OPERATING CHARACTERISTIC EĞRĠSĠ YÖNTEMĠ ĠLE TANI TESTLERĠNĠN PERFORMANSLARININ DEĞERLENDĠRĠLMESĠ Ayça Deniz Ertorsun, Burak Bağ, Güldeniz Uzar, Mehmet Ali Turanoğlu Danışman: Dr. A. Canan

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

Aytaç AKÇAY*, İ.Safa GÜRCAN**

Aytaç AKÇAY*, İ.Safa GÜRCAN** Epidemiyolojik Araştırma Yöntemleri ve Hastalık Nedenlerine İlişkin İstatistiksel Oranlar Aytaç AKÇAY*, İ.Safa GÜRCAN** Özet Epidemiyolojik araştırmalar temel olarak gözlemsel, deneysel ve metodolojik

Detaylı

LABORATUVARDA TANISAL YETERLİLİK

LABORATUVARDA TANISAL YETERLİLİK LABORATUVARDA TANISAL YETERLİLİK Dr. MEHMET H. KÖSEOĞLU İZMİR ATATÜRK EĞİTİM VE ARAŞTIRMA HASTANESİ Laboratuvar tanı testlerinin hastalık tanısı koymada önemli bir yeri vardır. Laboratuvar testleri tıbbi

Detaylı

Hipotez Testlerine Giriş. Hipotez Testlerine Giriş

Hipotez 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

Detaylı

10 soruda makalelerde sık karşılaştığımız epidemiyolojik terimler Uzm. Dr. Tolga Binbay

10 soruda makalelerde sık karşılaştığımız epidemiyolojik terimler Uzm. Dr. Tolga Binbay 10 soruda makalelerde sık karşılaştığımız epidemiyolojik terimler Uzm. Dr. Tolga Binbay Dokuz Eylül Üniversitesi Tıp Fakültesi Ruh Sağlığı ve Hastalıkları Anabilim Dalı Açıklama (2009-2012) Danışman: (-)

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

Bilimsel araştırmanın amaçları

Bilimsel araştırmanın amaçları Prof.Dr.Besti Üstün Bilimsel araştırmanın amaçları Olayların tanımlanması Olaylar arasındaki ilişkileri bulmak Olayları anlamak ve açıklamak Olayların önceden tahmin edilmesi Olayların kontrolü İlişkilerin

Detaylı

Türkiye Halk Sağlığı Kurumu Çalışan Sağlığı ve Bilimsel Kapasitenin Güçlendirilmesi Projesi

Türkiye 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

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

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

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

KANSER İSTATİSTİKLERİ

KANSER İSTATİSTİKLERİ 1 KANSER İSTATİSTİKLERİ Kanser, günümüzün en önemli sağlık sorunlarından biridir. Sık görülmesi ve öldürücülüğünün yüksek olması nedeniyle de bir halk sağlığı sorunudur. Tanı olanaklarının gelişmesi ve

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

Bir Normal Dağılım Ortalaması İçin Testler

Bir Normal Dağılım Ortalaması İçin Testler Bir Normal Dağılım Ortalaması İçin Testler İÇERİK o Giriş ovaryansı Bilinen Bir Normal Dağılım Ortalaması İçin Hipotez Testler P-değerleri: II. Çeşit hata ve Örnekleme Büyüklüğü Seçimi Örnekleme Büyüklüğü

Detaylı

Projede istatistik analiz planı

Projede 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

Detaylı

Araştırma Yöntem ve Teknikleri

Araştırma Yöntem ve Teknikleri Araştırma Yöntem ve Teknikleri Araştırma Sürecinde Kullanılan Terimler Araştırma Sürecinde Kullanılan Terimler Değişken (Variable) Hipotez veya Denence (Hypothesis) Sayıltı veya Faraziye (Assumption) Sınırlılık

Detaylı

Anti-HIV Pozitif Bulunan Hastada Kesin Tanı Algoritması. Doç. Dr. Kenan Midilli İ.Ü. Cerrahpaşa Tıp Fakültesi Tıbbi Mikrobiyoloji Anabilim Dalı

Anti-HIV Pozitif Bulunan Hastada Kesin Tanı Algoritması. Doç. Dr. Kenan Midilli İ.Ü. Cerrahpaşa Tıp Fakültesi Tıbbi Mikrobiyoloji Anabilim Dalı Anti-HIV Pozitif Bulunan Hastada Kesin Tanı Algoritması Doç. Dr. Kenan Midilli İ.Ü. Cerrahpaşa Tıp Fakültesi Tıbbi Mikrobiyoloji Anabilim Dalı Testler farklı amaçlarla uygulanabilir: - Tanı, tarama, doğrulama,

Detaylı

Çalışma Dizaynları ve Kullanım Alanları

Çalışma Dizaynları ve Kullanım Alanları TTD Akademik Kurs, 11 Ekim 2015 Çalışma Dizaynları ve Kullanım Alanları Doç.Dr. Özge YILMAZ oyilmaz76@hotmail.com Celal Bayar Üniversitesi Tıp Fakültesi Pediatrik Solunum Alerji Bilim Dalı Çalışma Dizaynları:

Detaylı

2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI Tanım

2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI Tanım 2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI 2.1. Tanım Regresyon analizi, bir değişkenin başka bir veya daha fazla değişkene olan bağımlılığını inceler. Amaç, bağımlı değişkenin kitle ortalamasını, açıklayıcı

Detaylı

VERİLERİN SINIFLANDIRILMASI

VERİLERİN SINIFLANDIRILMASI VERİLERİN SINIFLANDIRILMASI Yrd. Doç. Dr. Ünal ERKORKMAZ Sakarya Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı uerkorkmaz@sakarya.edu.tr NİTEL VE NİCEL VERİLERİN SINIFLANDIRMASI Sınıflandırma

Detaylı

SÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI

SÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI SÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI Sayı ekseni üzerindeki tüm noktalarda değer alabilen değişkenler, sürekli değişkenler olarak tanımlanmaktadır. Bu bölümde, sürekli değişkenlere uygun olasılık dağılımları üzerinde

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

NAT Yöntem onayı. Dr. A. Arzu Sayıner Dokuz Eylül Üniversitesi Tıp Fakültesi Tıbbi Mikrobiyoloji AD

NAT Yöntem onayı. Dr. A. Arzu Sayıner Dokuz Eylül Üniversitesi Tıp Fakültesi Tıbbi Mikrobiyoloji AD NAT Yöntem onayı Dr. A. Arzu Sayıner Dokuz Eylül Üniversitesi Tıp Fakültesi Tıbbi Mikrobiyoloji AD Yöntem onayı (minimum) Doğruluk Ticari test (Verifikasyon) Tekrarlanabilirlik (intra-,inter-assay) Doğrusallık

Detaylı

Klinik Araştırma Nedir? Prof. Dr. Şule OKTAY

Klinik 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,

Detaylı

ANALİTİK YÖNTEMLERİN DEĞERLENDİRİLMESİ. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2004

ANALİTİK 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

Detaylı

İSTATİSTİK. Zehra DAĞLI

İSTATİSTİK. Zehra DAĞLI İSTATİSTİK Zehra DAĞLI NEDIR? NEREDE KULLANıLıR? CANLILARIN ÖZELLİKLERİ VE BUNLARI ETKİLEYEN ÖGELER ARASINDAKİ NEDENSELLİK BAĞLARINI, YÖNTEMBİLİMSEL DEĞERLENDİRME KURGULARI VE OLASILIK KURAMI ÇERÇEVESİNDE

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

Halk Sağlığı-Ders 8 Sağlık Düzeyinin Ölçülmesi ve Epidemiyoloji

Halk Sağlığı-Ders 8 Sağlık Düzeyinin Ölçülmesi ve Epidemiyoloji Halk Sağlığı-Ders 8 Sağlık Düzeyinin Ölçülmesi ve Epidemiyoloji Öğr. Gör. Hüseyin ARI 1 İstanbul Arel Üniversitesi M.Y.O Sağlık Kurumları İşletmeciliği Epidemiyoloji; hastalık ve sağlıkla ilgili olayların

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

Tıp Literatürünü Sorgulamak Makale değerlendirme-meta analiz

Tıp Literatürünü Sorgulamak Makale değerlendirme-meta analiz Tıp Literatürünü Sorgulamak Makale değerlendirme-meta analiz Dr. Hakan S. Orer Hacettepe Üniversitesi Tıp Fakültesi Farmakoloji Anabilim Dalı Tıp bilgisi geniş, sürekli artan ve entegre edilmemiş haldedir

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

BİYOİSTATİSTİK DERSLERİ AMAÇ VE HEDEFLERİ

BİYOİSTATİSTİK 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.

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

BÖLÜM 5 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ

BÖLÜM 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

Detaylı

Deneysel Araştırma Modelleri. Dr. Şebnem Bozkurt Bartın Devlet Hastanesi

Deneysel Araştırma Modelleri. Dr. Şebnem Bozkurt Bartın Devlet Hastanesi Deneysel Araştırma Modelleri Dr. Şebnem Bozkurt Bartın Devlet Hastanesi Deney Nedir? Deney yapan kişi tarafından bir yada daha çok değişkene müdahale edilerek bu müdahalenin başka bir değişkene etkisini

Detaylı

KESİTSEL ARAŞTIRMALAR

KESİTSEL ARAŞTIRMALAR KESİTSEL RŞTIRMLR KESİTSEL RŞTIRMLR PREVLNS RŞTIRMSI DURUM SPTM RŞTIRMSI ROSSSETIONL STUDY ROSSSETIONL SURVEY PREVLNE STUDY BSELINE SURVEY 1 2 Kesitsel çalışmalar, belirli bir populasyonda, belirli bir

Detaylı

Epidemiyolojide Nedensellik. Doç Dr. Ali CEYLAN

Epidemiyolojide Nedensellik. Doç Dr. Ali CEYLAN Epidemiyolojide Nedensellik Doç Dr. Ali CEYLAN Amaç Bu dersin sonunda Dönem III öğrencileri epidemiyolojik araştırmalarda etken ile sonuç arasında bir ilişkinin varlığının nasıl araştırılabileceği ve değerlendirebileceği

Detaylı

I. Analitik duyarlılık ve özgüllük II. Klinik duyarlılık ve özgüllük III. Kesinlik tekrarlanabilirlik IV. Doğruluk V. Doğrusallık (lineerite)

I. Analitik duyarlılık ve özgüllük II. Klinik duyarlılık ve özgüllük III. Kesinlik tekrarlanabilirlik IV. Doğruluk V. Doğrusallık (lineerite) SORU 1 IVD/CE belgesi olan kantitatif HBV DNA PCR testi satın alma aşamasında yöntem doğrulama (verifikasyon) yapmak istiyorsunuz. Hangi parametreleri mutlaka kontrol etmek isterseniz? I. Analitik duyarlılık

Detaylı

BÖLÜM 13 HİPOTEZ TESTİ

BÖLÜM 13 HİPOTEZ TESTİ 1 BÖLÜM 13 HİPOTEZ TESTİ Bilimsel yöntem aşamalarıyla tanımlanmış sistematik bir bilgi üretme biçimidir. Bilimsel yöntemin aşamaları aşağıdaki gibi sıralanabilmektedir (Karasar, 2012): 1. Bir problemin

Detaylı

Nokta ve Aralık Tahmini Merkezi Limit Teoremi Örneklem Dağılımı Hipotez Testlerine Giriş

Nokta ve Aralık Tahmini Merkezi Limit Teoremi Örneklem Dağılımı Hipotez Testlerine Giriş Nokta ve Aralık Tahmini Merkezi Limit Teoremi Örneklem Dağılımı Hipotez Testlerine Giriş Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı Nokta Tahmini

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

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

İSTATİSTİK HAFTA. ÖRNEKLEME METOTLARI ve ÖRNEKLEM BÜYÜKLÜĞÜNÜN TESPİTİ

İSTATİSTİK 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

Detaylı

TANIMLAR. Dr. Neriman AYDIN. Adnan Menderes Üniversitesi Tıp Fakültesi Tıbbi Mikrobiyoloji Anabilim Dalı

TANIMLAR. Dr. Neriman AYDIN. Adnan Menderes Üniversitesi Tıp Fakültesi Tıbbi Mikrobiyoloji Anabilim Dalı TANIMLAR Dr. Neriman AYDIN Adnan Menderes Üniversitesi Tıp Fakültesi Tıbbi Mikrobiyoloji Anabilim Dalı In-vitro tanı Sürekli doğru sonuç Amaca uygun Zamanında Uygun maliyet In-vitro tanı elemanları Kitler

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

Binom Dağılımı Özellikleri ve Olasılıkların Hesaplanması

Binom Dağılımı Özellikleri ve Olasılıkların Hesaplanması Özellikleri ve Olasılıkların Hesaplanması Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı Sonucu ikili olarak gözlenebilen örneğin erkek-kız, hasta-sağlam,

Detaylı

BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ

BÖLÜM 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

Detaylı

KİMYASAL ANALİZ KALİTATİF ANALİZ (NİTEL) (NİCEL) KANTİTATİF ANALİZ

KİMYASAL 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

Detaylı

Modeli - Tarama Modelleri

Modeli - Tarama Modelleri Modeli - Tarama Modelleri Geçmişte varolmuş veya hala varolan bir durumu olduğu şekliyle betimlemeye çalışan yaklaşımdır. Araştırmacı olay, nesne, bireyleri değiştirmeden, onlara deneysel bir müdahalede

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

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

Eşitsizliğe Uyarlanmış İnsani Gelişme Endeksi (EUİGE)

Eşitsizliğe Uyarlanmış İnsani Gelişme Endeksi (EUİGE) 2015 İGR Eşitsizliğe Uyarlanmış İnsani Gelişme Endeksi (EUİGE) Sıkça Sorulan Sorular Eşitsizliğe Uyarlanmış İnsani Gelişme Endeksinin amacı nedir? İGE üç temel boyutta insani gelişmeye ilişkin kazanımların

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık İstatistik ve Olasılık KORELASYON ve REGRESYON ANALİZİ Doç. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım Bir değişkenin değerinin diğer değişkendeki veya değişkenlerdeki değişimlere bağlı olarak nasıl etkilendiğinin istatistiksel

Detaylı

VERİFİKASYON (SEROLOJİ, MOLEKÜLER TESTLER)

VERİFİKASYON (SEROLOJİ, MOLEKÜLER TESTLER) VERİFİKASYON (SEROLOJİ, MOLEKÜLER TESTLER) Dr. Tijen ÖZACAR Ege Üniversitesi Tıp Fakültesi Tıbbi Mikrobiyoloji AD - İZMİR TANIM Ticari veya laboratuvarda geliştirilmiş bir testin, laboratuvardaki performansının

Detaylı

BİYOİSTATİSTİK Uygulama 4 Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

BİYOİSTATİSTİK 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 Örnek Senaryo İmplant üreten İMPLANTDENT

Detaylı

EPİDEMİYOLOJİK ARAŞTIRMA TİPLERİNE GİRİŞ

EPİDEMİYOLOJİK ARAŞTIRMA TİPLERİNE GİRİŞ EPİDEMİYOLOJİK ARAŞTIRMA TİPLERİNE GİRİŞ Prof.Dr.Şanda Çalı Yakın Doğu Üniversitesi Tıp Fakültesi Halk Sağlığı Anabilim Dalı BÖLÜMÜN AMACI Oturumun sonunda katılımcılar epidemiyolojik araştırma tipleri

Detaylı

Üniversite Hastanesi mi; Bölge Ruh Sağlığı Hastanesi mi? Ayaktan Başvuran Psikiyatri Hastalarını Hangisi Daha Fazla Memnun Ediyor?

Üniversite Hastanesi mi; Bölge Ruh Sağlığı Hastanesi mi? Ayaktan Başvuran Psikiyatri Hastalarını Hangisi Daha Fazla Memnun Ediyor? Üniversite Hastanesi mi; Bölge Ruh Sağlığı Hastanesi mi? Ayaktan Başvuran Psikiyatri Hastalarını Hangisi Daha Fazla Memnun Ediyor? Ebru Turgut 1, Yunus Emre Sönmez 2, Şeref Can Gürel 1, Sertaç Ak 1 1 Hacettepe

Detaylı

Nedenselliğin Doğası. Yaşar Tonta. H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü tonta@hacettepe.edu.tr http://yunus.hacettepe.edu.tr/~tonta/tonta.

Nedenselliğin Doğası. Yaşar Tonta. H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü tonta@hacettepe.edu.tr http://yunus.hacettepe.edu.tr/~tonta/tonta. Nedenselliğin Doğası Yaşar Tonta H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü tonta@hacettepe.edu.tr http://yunus.hacettepe.edu.tr/~tonta/tonta.html Not Bu slaytlarda yer alan bilgiler BBY 207 Sosyal Bilimlerde

Detaylı

Yaş Doğrulama Metotları

Yaş Doğrulama Metotları Yaş Doğrulama Metotları Yrd. Doç. Dr. Aysun GÜMÜŞ Ondokuzmayıs Üniversitesi, Fen Edebiyat Fakültesi, Biyoloji Bölümü, Samsun Birçok kemikleşmiş yapı günlük ve yıllık periyodik birikimler oluşturmak suretiyle

Detaylı

KANSER KAYITÇILIĞI: AMAÇ VE KULLANIM ALANI. Prof Dr Gül Ergör DEÜTF Halk Sağlığı AD

KANSER KAYITÇILIĞI: AMAÇ VE KULLANIM ALANI. Prof Dr Gül Ergör DEÜTF Halk Sağlığı AD KANSER KAYITÇILIĞI: AMAÇ VE KULLANIM ALANI Prof Dr Gül Ergör DEÜTF Halk Sağlığı AD Kanser Kayıtçılığı Amaç, kanserin boyutunu belirlemek ve gelecekteki durumu hakkında öngörüde bulunmak Tanımlanmış bir

Detaylı

MAK 210 SAYISAL ANALİZ

MAK 210 SAYISAL ANALİZ MAK 210 SAYISAL ANALİZ BÖLÜM 6- İSTATİSTİK VE REGRESYON ANALİZİ Doç. Dr. Ali Rıza YILDIZ 1 İSTATİSTİK VE REGRESYON ANALİZİ Bütün noktalardan geçen bir denklem bulmak yerine noktaları temsil eden, yani

Detaylı

Akış 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? 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.

Detaylı

Doç.Dr.Berrin Karadağ Acıbadem Üniversitesi Tıp Fakültesi İç Hastalıkları ve Geriatri

Doç.Dr.Berrin Karadağ Acıbadem Üniversitesi Tıp Fakültesi İç Hastalıkları ve Geriatri Doç.Dr.Berrin Karadağ Acıbadem Üniversitesi Tıp Fakültesi İç Hastalıkları ve Geriatri Hastalıkların tedavisinde kat edilen yol, bulaşıcı hastalıklarla başarılı mücadele, yaşam koşullarında düzelme gibi

Detaylı

CMV lab.tanı Hangi test, ne zaman, laboratuvar sonucunun klinik anlamı?

CMV lab.tanı Hangi test, ne zaman, laboratuvar sonucunun klinik anlamı? CMV lab.tanı Hangi test, ne zaman, laboratuvar sonucunun klinik anlamı? Maternal inf.tanısı Fetal inf.tanısı Yenidoğan inf.tanısı Bir test sonucunun doğru yorumlanabilmesi, testin tanı doğruluğunun bilinmesi

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

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

ARAġTIRMALARDA ÖLÇME VE ÖLÇEKLER. Kezban SEÇKİN Vildan GÜNEŞ

ARAġTIRMALARDA ÖLÇME VE ÖLÇEKLER. Kezban SEÇKİN Vildan GÜNEŞ ARAġTIRMALARDA ÖLÇME VE ÖLÇEKLER Kezban SEÇKİN Vildan GÜNEŞ Konu Başlıkları ÖLÇME ve ÖLÇEK ÖLÇEK TÜRLERĠ ÖLÇEKLERLE ĠLGĠLĠ ÖNEMLĠ NOKTALAR ÖLÇEĞĠN TAġIMASI GEREKEN ÖZELLĠKLER ÖLÇME HATALARI ÖLÇME VE ÖLÇEK

Detaylı

Moleküler Testlerde Yöntem Geçerliliğinin Sınanması. Dr. Arzu Sayıner Dokuz Eylül Üniversitesi Tıp Fakültesi Tıbbi Mikrobiyoloji AD

Moleküler Testlerde Yöntem Geçerliliğinin Sınanması. Dr. Arzu Sayıner Dokuz Eylül Üniversitesi Tıp Fakültesi Tıbbi Mikrobiyoloji AD Moleküler Testlerde Yöntem Geçerliliğinin Sınanması Dr. Arzu Sayıner Dokuz Eylül Üniversitesi Tıp Fakültesi Tıbbi Mikrobiyoloji AD 8. Ulusal Moleküler ve Tanısal Mikrobiyoloji Kongresi 2014 Laboratuvarda

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

BÖLÜM 9 NORMAL DAĞILIM

BÖLÜM 9 NORMAL DAĞILIM 1 BÖLÜM 9 NORMAL DAĞILIM Normal dağılım; 'normal dağılım eğrisi (normaly distribution curve)' ile kavramlaştırılan hipotetik bir evren dağılımıdır. 'Gauss dağılımı' ya da 'Gauss eğrisi' olarak da bilinen

Detaylı

PAZARLAMA ARAŞTIRMA SÜRECİ

PAZARLAMA ARAŞTIRMA SÜRECİ PAZARLAMA ARAŞTIRMA SÜRECİ Pazarlama araştırması yapılırken belirli bir sıra izlenir. Araştırmada her aşama, birbirinden bağımsız olmayıp biri diğeri ile ilişkilidir. Araştırma sürecinde başlıca aşağıdaki

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

BÖLÜM 12 STUDENT T DAĞILIMI

BÖLÜM 12 STUDENT T DAĞILIMI 1 BÖLÜM 12 STUDENT T DAĞILIMI 'Student t dağılımı' ya da kısaca 't dağılımı'; normal dağılım ve Z dağılımının da içerisinde bulunduğu 'sürekli olasılık dağılımları' ailesinde yer alan dağılımlardan bir

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

Kazanımlar. Z puanları yerine T istatistiğini ne. zaman kullanacağını bilmek. t istatistiği ile hipotez test etmek

Kazanımlar. Z puanları yerine T istatistiğini ne. zaman kullanacağını bilmek. t istatistiği ile hipotez test etmek T testi Kazanımlar Z puanları yerine T istatistiğini ne 1 zaman kullanacağını bilmek 2 t istatistiği ile hipotez test etmek 3 Cohen ind sini ve etki büyüklüğünü hesaplamak 1 9.1 T İstatistiği: zalternatifi

Detaylı

TEMEL KAVRAMLAR. BS503 ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ 1. seminer PROF. DR. SALİH OFLUOĞLU MSGSÜ ENFORMATİK BÖLÜMÜ BİLGİSAYAR ORTAMINDA SANAT VE TASARIM 1

TEMEL 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

Detaylı

BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ

BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ Yöntem Dr. Seher Yalçın 3.2.2017 Dr. Seher Yalçın 1 YÖNTEM Araştırmanın Modeli Evren ve Örneklem Veriler ve Toplanması Verilerin Çözümü ve Yorumu 3.2.2017 Dr. Seher Yalçın

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

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

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

Web Madenciliği (Web Mining)

Web Madenciliği (Web Mining) Web Madenciliği (Web Mining) Hazırlayan: M. Ali Akcayol Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Konular Sınıflandırıcıların Değerlendirilmesi Skorlar Karışıklık matrisi Accuracy Precision Recall

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

2x2 ve rxc Boyutlu Tablolarla Hipotez Testleri

2x2 ve rxc Boyutlu Tablolarla Hipotez Testleri x ve rxc Boyutlu Tablolarla Hipotez Testleri İki tür spesifik uygulamada kullanılır: 1. Bağımsızlık Testi (Test of Independency): Sayım verilerinden oluşan iki değişken arasında bağımsızlık (veya ilişki)

Detaylı

BİYOİSTATİSTİK TABLO VE FRAFİK YAPIMI

BİYOİSTATİSTİK TABLO VE FRAFİK YAPIMI BİYOİSTATİSTİK TABLO VE FRAFİK YAPIMI B Doç. Dr. Mahmut AKBOLAT *Tablo, araştırma sonucunda elde edilen bilgilerin sayısal olarak *anlaşılabilir bir nitelikte sunulmasını sağlayan bir araçtır. *Tabloda

Detaylı

İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ AÇIK VE UZAKTAN EĞİTİM FAKÜLTESİ MESLEK HASTALIKLARI-3 PROF.DR.SARPER ERDOĞAN

İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ AÇIK VE UZAKTAN EĞİTİM FAKÜLTESİ MESLEK HASTALIKLARI-3 PROF.DR.SARPER ERDOĞAN İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ AÇIK VE UZAKTAN EĞİTİM FAKÜLTESİ MESLEK HASTALIKLARI-3 PROF.DR.SARPER ERDOĞAN Meslek Hastalıkları-3 Meslek Hastalıkları Listesi Meslek Hastalıklarının Tıbbi ve Yasal Tanı Koyma Süreci

Detaylı

BÖLÜM 5 DENEYSEL TASARIMLAR

BÖLÜM 5 DENEYSEL TASARIMLAR BÖLÜM 5 DENEYSEL TASARIMLAR Temel ve Uygulamalı Araştırmalar için Araştırma Süreci 1.Gözlem Genel araştırma alanı 3.Sorunun Belirlenmesi Sorun taslağının hazırlanması 4.Kuramsal Çatı Değişkenlerin açıkça

Detaylı