Ortopedi ve Travmatoloji Alanında Bilimsel Yayınlar için MedicReS İyi Hakemlik İyi Editörlük Sertifika Programı
|
|
- Engin Denktaş
- 8 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 Ortopedi ve Travmatoloji Alanında Bilimsel Yayınlar için MedicReS İyi Hakemlik İyi Editörlük Sertifika Programı MedicReS Good Reviewer Certificate Program MedicReS Accredited Continuous Medical Education Credit - 6 MACMEC Scientific Director: Prof. Dr Arzu KANIK MedicReS Copyright All Rights Reserved
2 Kurs Akışı 09:00-10:30 Bilimsel Yayınlarda Hata Kaynakları: Bilimsel Hatalar, Güven Aralığı Kullanımı, Yanlılıklar, Maddi Hatalar, Özensiz Bilimsel Yazı, Etik Dışı Davranışlar Ortopedi Alanında Deneysel Araştırma Tasarımları Kahve molası 11:00-12:30 Ortopedi Örnekleriyle Güç Analizi, P Değeri Yorumu Öğle yemeği 14:00-16:00 Uluslararası Good Reporting Guidelines :ARRIVE, STROBE, The CONSORT, STARD, CASE, SPIRIT MedicReS GBRS (Good Biostatistical Review Standards) (WORKSHOP) Kahve molası 16:30-17:30 Meta Analizi Okuma, Yorumlama ve Eleştirme Uygulamaları: MedicReS, E-PICOS, ForestPlot, FunnelPlot, BiasPlot, Publication Bias, PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses), Meta Regresyon Kapanış
3
4 1968 Ankara Doğumlu Prof. Dr. Arzu Kanık Scientific Director, MedicReS 1985 Ankara Lisesi Mezunu Lisans Ankara Üniversitesi Yüksek Lisans + Doktora Araştırma Görevlisi (Biyometri ve Genetik) 2000 Şubat, Mersin Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik AD kurucu öğretim üyesi 2000 den beri Biyoistatistik Anabilim Dalı Başkanlığı Hastane Yönetim Kurulu Üyeliği Baş Koordinatör, Tıp Fakültesi ME. Ü. Öğrenci İşleri Daire Başkanlığı, Mersin Üniversitesi 2006 MedicReS Austria, Kurucu Üyeliği MedicReS Austria, Scientific Coordinator 2011 Ağustos 2011 Aralık Harvard School Public Health, Boston 2012 den beri MedicReS Scientific Director, New York, USA 2014 den beri AEK Araştırma Geliştirme Eğitim Ltd. Şti Kurucusu, Mersin Teknopark 2014 MeStACon Türkiye Temsilcisi 2000 den fazla Tıp, Eczacılık ve Diş Hekimliği alanında bilimsel araştırmada istatistik danışmanlık yaptı 200 den fazla araştırma makalesi Sağlık Hizmetleri Meslek Yüksekokulu Müdürlüğü, Mersin Üniversitesi 100 den fazla SCI kapsamında yayın 2012 den beri Chief Editor, MedicReS Publications
5 The Lancet says that MedicReS aims to educate researchers and provoke discussion about good scientific methods
6
7
8
9
10 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.
11 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 MedicReS Good Reviewer Certificate kursu tamamlayan tüm katılımcılara verilecektir. MedicReS Copyright All Rights Reserved
12 Eğitim Materyalleri Kurslarda kullanılan eğitim materyallerinin içerikleri MedicReS in GBP standartlarına ve GMR Çekirdek eğitim müfredatına uygun olarak hazırlanmıştır. Tüm materyaller kurs katılımcıları ile paylaşılmaktadır. MedicReS Copyright All Rights Reserved
13 Gerekli Linkler Kurs notları Kurs öncesi ve sonrası sorular Kurs sonrası geri bildirim formu
14 MedicReS Eğitimleri Türkiye Temsilciliği Profesyonel Eğitim ve Yönetim Ekibi AEK Araştırma Eğitim Kuruluşu, Technoscope, Turkey 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
15 İletişim Danışmanlık
16 MINI TEST
17 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
18 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
19 Klinik Araştırma Kayıt Sayfaları Which trials registries are acceptable to the ICMJE? The ICMJE accepts registration in the following registries: (new registrations after June 20, 2011)
20 Bazı doğru bilinen yanlışlar Rasgele hata 1. tip hatadır ( yanlış) Sağlık Araştırmalarında "Bias, Turkiye Klinikleri J Med Sci 2005;25(1): Deneysel çalışmalarda tanımlayıcı istatistik olarak ortalamayla beraber standart hata vermek daha doğrudur. (yanlış) ( Veriler normal dağılmıyorsa non parametrik analizler tercih edilir. (yanlış) (
21 Standart sapma vs Standart hata
22 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
23 Standart hata X 1 X 2 SE SD n X K GBRS SORU 16,21
24 Rasgele Hata - Sistematik Hata
25 Rasgele Hata - Sistematik Hata
26
27 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)
28 MedicReS Tanımı Good Medical Reserach 1 Etik & Yansız ve Güçlü 1 World Medical Journal, E. A. KANIK,
29 Randomizasyon Her bir deneğin tedavilerden veya muamelelerden herhangi birini alma olasılığı eşittir. İki grup varsa bu olasılık %50, üç grup varsa %33.3, Klinik Denemelerde Randomizasyon
30 E-PICOS Randomizer
31 Körleme Körleme Yok (Open Label) Tek Kör (Single Blind) Çift Kör (Double Blind) Üçlü Kör (Triple Blind) GBRS SORU 5
32 Sağlık Bilimlerinde Bilimsel Araştırma Tasarımları Good Medical Research GBRS SORU 1,2
33 Araştırmanın Ham Verilerle Yapılıp Yapılmadığına Göre; Birincil Çalışmalar İkincil Çalışmalar Toplanmış verilerde analizler (aggregate data) Derlemeler Sistematik Derlemeler Sistematik Derleme ve Meta Analizleri
34 Araştırmada Verinin Toplandığı Materyale Göre: Biyomedikal Deneyler (cansız malzeme) İnvitro Denemeler (canlıdan alınan materyal) Hayvan Deneyleri Klinik Denemeler (hastalar üzerinde, demeysel, gözlemsel) Toplum Araştırmaları
35
36 İstatistiksel Bir Hipotez İçerip İçermemesine Göre: Tanımlayıcı Analitik Vaka Sunumu Vaka Serisi Gözlemsel Deneysel
37 Gözlemsel çalışmalar: Kohort Case Kontrol Kesitsel Karşılatırmalı Vaka Serisi (retrospektif) İleriye dönük Geriye dönük Nested case control Matched Case Control
38 Karşılaştırma/Kontrol Grubu Kullanım Durumuna Göre: Kontrol Yok Plasebo Kontrollü Aktif Kontrollü Kendisi Kontrollü Dış Kontrollü Matched Kontrollü Rasgele Kontrollü
39 Randomizasyon Yapılıp Yapılmadığına Göre : Tam Randomize Yarı Randomize Randomize Olmayan
40 Körleme Yapılıp Yapılmadığına Göre : Open Label Tek Kör Çift Kör Üç Kör Çalışmalar
41 Verilerin Toplandığı Merkez Sayısına Göre Tek Merkezli Çok Merkezli Çalışmalar
42 Çalışmanın Verilerinin Çalışmaya Başlandığında Toplanmış Olup Olmamasına Göre: Arşiv Çalışmaları (Her Retrospektif Çalışma Arşiv Çalışması Değildir) Prospektif Çalışma (Veriler Henüz Toplanmadı)
43 Klinik araştırma Clinical Research: NIH defines human clinical research as research with human subjects that is: (1) Patient-oriented research. Research conducted with human subjects (or on material of human origin such as tissues, specimens and cognitive phenomena) for which an investigator (or colleague) directly interacts with human subjects. Excluded from this definition are in vitro studies that utilize human tissues that cannot be linked to a living individual. Patient-oriented research includes: (a) mechanisms of human disease, (b) therapeutic interventions, (c) clinical trials, or (d) development of new technologies. (2) Epidemiologic and behavioral studies. (3) Outcomes research and health services research.
44 Research that meets the criteria for Exemption 4 is not considered clinical research as defined by NIH. Do not apply to research projects covered by Exemption 4. Exemption 4: Research involving the collection or study of existing data, documents, records, pathological specimens, or diagnostic specimens, if these sources are publicly available or if the information is recorded by the investigator in such a manner that subjects cannot be identified, directly or through identifiers linked to the subjects
45 Araştırmanın veya hastalığın başlangıcının Zaman Eksenindeki Durumuna Göre: Şimdi Başlayıp Gelecekte Devam Eden Çalışmalar ( İleriye Dönük) Kısa Süreli Takip Uzunlamasına Takip Belirli Bir Zaman Dilimini Kapsayan (Kesitsel saha araştırması) Curent ongoing clinical study Araştırma şimdi başlıyor, veriler geçmişte toplanmış, (Geriye Dönük arşiv) Hastalık için risk geçmişte başlamış (retrospektif cohort )
46 Randomize Kontrollü Denemeler Tasarımına Göre: Paralel düzen Crossover düzen Factorial düzen N of 1 Zelen Wennberg's düzeni
47 Örneklem Büyüklüğü ve Belirleme Yöntemine Göre: Mega Trial Sequential Trial Fixed Size Trial
48 Yürütme Kurallarına Göre: Çalışmadan ayrılanlar için Protokol değişikliği için ITT Per Protocol Traditional Design Adaptive Design GBRS SORU 11
49
50 Ortopedi Örnekleriyle Güç Analizi En az kaç kişi ile çalışılması gerekmektedir?
51 Değişken Tipleri ve Tek Değişkenli İstatistiksel Analizler Mini hatırlatma
52 İfade Ediliş Şekillerine Göre Değişkenlerin Sınıflandırılması Sayısal (Kantitatif, Nicel) değişkenler Sözel (Kalitatif, Nicel) değişkenler
53 Ölçek Tiplerine Göre Değişkenlerin Sınıflandırılması Nominal Ordinal Interval Ratio (sözlü) (sıralı) Eşit Aralıklı Eşit Orantılı
54 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.
55 Kullanım Amacına Göre Değişkenlerin Sınıflandırılması Bağımlı Değişken Bağımsız Değişken 0-15 yaş arasındaki çocuklarda yaş arttıkça boy uzunluğu artmaktadır.
56 Birinci değişken İkinci değişken Konu İlgili test Sürekli (kalça aks uzunluğu) Sürekli(boy) Doğrusal ilişki var mı? Korelasyon ve regresyon katsayısı (r) Sürekli (el bileği kas kuvveti) Kategorik(cinsiyet) Grup ortalamaları arası fark mı? Student t testi Sürekli (tedavi öncesi radial tilt açısı) Sürekli (tedavi sonrası radial tilt açısı) Farkların ortalaması sıfır mı? Paired t testi Sürekli (kalça aks uzunluğu) Kategorik (Yöntem1- Yöntem2-Yöntem3) Grup ortalamaları arası fark var mı? ANOVA Kategorik (osteoporoz var/yok) Kategorik(40 yaş altı/40 yaş üstü) Osteoporoz 40 yaş altı ve üstünden bağımsız mı? Ki-kare / Fisher Exact Testi Kategorik (Aksama var/yok) Aksama tedavi öncesi Kategorik (Aksama var/yok) Aksama tedavisi sonrası Tedavi öncesi sonrası aksama oranları değişti mi? Mc Nemar testi Sürekli (Hastanede yatış süresi(kırık sebebiyle)) Kategorik(65yaş altı/65yaş üstü) N<25-30 Yatış süresi rank ortalamaları (medyan) farklı mı? Mann Whitney U testi *Bağımlı ve bağımsız değişkeni birer tane olan GBRS SORU 19,20
57 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 Sayısal Sayısal İki Doktor arası uyum 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 GBRS SORU 12
58 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 GBRS SORU 25
59 Test Adı n=70 makale içinde Yüzdelik T test Ki Kare 19 13,3 Mann Whitney 17 11,9 Pearson Korelasyon 16 11,2 Wilcoxon 11 7,7 Paired t test 10 7 Regresyon 9 6,3 ANOVA 8 5,6 Fisher Exact 7 4,9 Intra class corelation 5 3,5 Kaplan Meier 5 3,5 Kruskal Wallis 3 2,1 Lojistik Regresyon 1 0,7 ANCOVA 1 0,7 Repeated Measurements ANOVA 1 0,7 Cohran Mantel Haenzel 1 0,7 Cohen's Kappa 1 0,7 Friedman 1 0,7 Çoklu Regresyon 1 0,7
60 Generalized Estimating Equations (GEE) GEE, değişkenlerin birbirlerine bağımlı olduğu durumlardaki ilişkisel yapının aydınlatılmasını sağlar. Özellikle uzunlamasına (longidutinal) olarak planlanmış çalışmalarda, her bir bireyden elde edilen birçok özellik (tekrarlı ölçümün) arasındaki korelasyonu göz önünde bulundurarak birbirinden bağımsız bir durum gibi incelenmesinin önlenmesi sağlayan bir yöntem olması tercih edilmesi için önemli bir özelliktir.
61 GEE, aynı anda her iki kol, bacak, göz vb. de değerlendirebilen ileri istatistiksel bir yöntemdir. Sağ ve sol kol, bacak, göz arasındaki korelasyonun regresyon analiziyle açıklanması için kullanılır. Her bir denek bir küme olarak düşünülür. Bu sebeple her bir küme içindeki veriler birbirleriyle ilişkilidir. GEE avantajları; Çok sıkı varsayımlar olmayışı Eksik/ölçülemeyen gözlem durumundan etkilenmeyişi GEE dezavantajı; Küçük örneklem durumunda sağlıklı sonuçlar vermeyişi
62 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 GBRS SORU 6
63 Örneklem Genişliği Belirleme Aşamaları Esas sonuç değişkenin (primary outcome) tipi Oran mı? (% Tedavi başarısı, % Komplikasyon, %Mortalite) Ortalama mı? ( PSA, Kolesterol, Diastololik kan basıncı) I. Tip hata (%5,%1) II. Tip hata (%20-%5) Etki Büyüklüğü
64 Hipotez Bilimsel araştırmalarda araştırmacının araştırmak istediği konuya ilişkin fikirlerinin bilimsel yöntemlerle test edilebilir cümlelere dönüştürülmesine Hipotez denir.
65 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 : B ilacı A ilacından üstün değildir. H1: B ilacı A ilacından daha üstündür.
66 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 : B ilacı A ilacından daha kötüdür. H1: B ilacı A ilacından daha kötü değildir.
67 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.
68
69 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) Okuma önerisi;
70 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.
71 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?
72 Etki büyüklüğü
73 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.
74 İstatistiksel olarak anlamlı olduğu saptanan bir etki küçük olabilir ve klinik anlamlılığı olmayabilir. GBRS SORU 32 P<0,05 olduğundan istatistiksel olarak anlamlı
75 Klinik olarak anlamlı mı???
76 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. 76
77 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. 77
78 Gerekenden az sayıda denekle çalışmak güvenilir olmayan sonuçlar ortaya çıkarır, çalışmanın bilimsellik özelliğini bozar ve çalışmada önemli klinik bulguları görmeyi etkiler. GBRS SORU 33 P>0,05 olduğundan istatistiksel olarak anlamlı değildir
79 Gerekenden fazla sayıda denekle çalışmak kaynakların gereksiz tüketimine yol açar, çalışmaya ek bir özellik katmaz. P<0,05 olduğundan istatistiksel olarak anlamlı 79
80 I. Tip Hatanın Kontrol Altında Tutulması Anlamlılık seviyesinin belirlenmesi ( I.tip hatanın maksimum değeri) Uygun test istatistiğinin belirlenmesi Çoklu karşılaştırma yöntemleri
81 II. Tip Hatanın Kontrol Altında Tutulması Örneklem genişliğini önceden belirleme aşamasında Testin gücünü belirleyerek Etki büyüklüğünden yararlanarak
82 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.
83 İki Bağımsız Grup Ortalamasının Karşılaştırılması İçin Örnek Genişliği Grup ortalamaları ve standart sapmaları I. tip hata II. Tip hata BİLİNMELİ
84 Makale 6
85
86
87
88 İki Bağımsız Grup Oranının Karşılaştırması İçin Örnek Genişliği H H 0 1 : : Bağımsız iki örneklemden hesaplanan oranlar arasında fark olup olmadığı test ediliyor. İki muamele grubu arasında istenen özelliğin oranına etki bakımından farklılık olup olmadığı inceleniyor.
89 İki Bağımsız Grup Oranının Karşılaştırması İçin Örnek Genişliği Birinci ve ikinci örnekleme ait oranlar I. tip hata II. Tip hata BİLİNMELİ
90 Makale 1
91 %80 ağrıya tolere ve %50 ağrıya tolere arasındaki %30 luk farktan yararlanılmıştır
92 Power (1-β) %80 α=0,10 α=0,05 α=0,01 0, , , , , , , , , , , * , , , , *A=10mg/dl SA=2mgdl, B=12mg/dl SB=2mgdl, Z=1 olur
93 Power (1-β) %90 α=0,10 α=0,05 α=0,01 0, , , , , , , , , , , , , , , *A=10mg/dl SA=2mgdl, B=12mg/dl SB=2mgdl, Z=1 olur
94
95 Uluslararası Good Reporting Guidelines : ARRIVE, STROBE, The CONSORT, STARD, CASE, SPIRIT MedicReS GBRS (Good Biostatistical Review Standards)
96 Her yıl on binlerce makale ve tez tıp literatürüne eklenmekte ve literatür hızlı ve kontrol edilemeyen şekilde büyümektedir.
97 Bu çalışmalar ne kadar kaliteli? Çalışmaların kalitesini arttırmak için neler yapılmalı?
98 ÇALIŞMANIN TASARIMI Çalışmanın hipotezi açık ve net bir şekilde belirtilmelidir. Hipoteze uygun olarak çalışmanın tipinin ne olduğundan açıkça bahsedilmelidir. Her çalışmanın kendine uygun standartlara uyması gerekmektedir. GBRS SORU 3
99 CONSORT STROBE STARD PRISMA ARRIVE CARE SPIRIT RANDOMİZE KONTROLLÜ ÇALIŞMALAR GÖZLEMSEL ÇALIŞMALAR TANISAL DOĞRULUK ÇALIŞMALARI META ANALİZLERİ HAYVAN DENEYLERİ OLGU SUNUMLARI KLİNİK ÇALIŞMALARDA PROTOKOLLER
100 CONSORT Consolidated Standarts of Reporting Trials
101 Randomize kontrollü çalışmaların yürülmesinde ve raporlanmasında kullanılan, hakemlere ve editörlere randomize kontrollü çalışmaları nasıl değerlendirecekleri konusunda yardımcı olan, 22 maddeden oluşan bir kontrol listesidir.
102
103 STROBE The Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology
104 Birçok araştırma genellikle gözlemsel niteliktedir ve bu tür çalışmalarda raporların yazımı genellikle yetersizdir. STROBE gözlemsel araştırmaların daha iyi yorumlanabilmesi için oluşturulmuş 22 maddelik bir kontrol listesidir. Gözlemsel araştırmaların kalitesini ölçmez
105 STARD The Standards for Reporting of Diagnostic Accuracy
106 Tanıların doğruluğu konusunda her geçen gün artan testlerle birlikte, çalışmanın doğruluğu da tartışılması gereken başka bir sorundur. STARD tanı doğruluğu çalışmaları için geliştirilen ve 25 maddeden oluşan bir kontrol listesidir.
107 ARRIVE Animals in Research: Reporting In Vivo Experiments
108 Hayvan deneylerinin daha iyi değerlendirilebilmesi için CONSORT bildirimi kullanılarak geliştirilmiş 20 maddeden oluşan bir kontrol listesidir. Kaynak: Cemil Çolak, Hakan Parlakpınar; Hayvan Deneyleri: In Vivo Denemelerin Bildirimi: ARRIVE Kılavuzu-Derleme; İnönü Üniversitesi Tıp Fakültesi Dergisi; 2012;19(2):
109 CARE Consensus-based Clinical Case Reporting Guideline Development Olgu Sunumu çalışmalarında kullanılan 30 maddeden oluşan kontrol listesidir.
110 SPIRIT Defining standard protocol items for clinical trials Klinik çalışmalarda standart protokol öğeleri tanımlanmasında kullanılan 51 maddeden oluşan bir kontrol listesidir.
111 MedicReS GBRS ONLINE
112 Çalışma Tasarımı Çalışmanın tasarımı özette ya da başlıkta açıkça belirtilmelidir. Tasarıma uygun bir guideline kullanılarak çalışmanın eksikleri, yanlılıkları, değerlendirilebilir. Çalışmada kontrol grubu gerekiyorsa yine açıkça belirtilmelidir. Kontrol grubunun bulunması tasarımı değiştirmektedir.
113 Örnek Genişliği Çalışmanın örnek genişliği en önemli kriterlerden biridir. Hesaplanmamış örnek genişlikleri için çalışmanın gücünden bahsetmek mümkün olmayacağından ve çalışmanın sonuçları yanlış, yanlı yorumlanabileceğinden, bu tip çalışmaların yayınlanmaması önerilir.
114 Katılımcılar Çalışmaya katılanların ne tür özellikler taşıdıkları çalışmanın yönünü etkileyebilir (yaş, cinsiyet, eğitim durumu). Sonuçları etkileyebilecek sosyodemografik özellikler açıkça belirtilmelidir. Ayrıca çalışmaya katılmayanlarında (çıkmak isteyenler, hariç tutma kriterleri) bu özellikleri bilinmelidir. Bu kişiler araştırmaya katılsalardı araştırma sonucunun değişip değişmeyeceği tartışılmalıdır.
115 ITT ve PP iki ayrı protokol tipi olup, katılımcıların gruplarında değişiklik olsa dahi sonuçları analiz ederken hangisinin kullanıldığı önemli bir faktördür. Biri diğerinden üstün olmayıp sadece sonuçları yorumlarken yardımcı olabilmesi amacıyla çalışmanın içinde belirtilmesi gerekir.
116 Özet İstatistikler Yapılan ölçümlerin bir kişi ya da birden fazla kişinin uygulaması arasında farklar vardır. Kişilerin ölçümlerinin birbiriyle uyumlu olması gerekir. Veri setinde yanlış yazımdan, yanlış hesaplamadan yada setin ortalamasını aşırı etkileyen değerler çıkabilir ve sonuçların yanlış bulunmasını sağlayabilir. Bu tarz sorunlarla karşılaşmamak için aykırı gözlem analizi uygulanmalıdır.
117 Veri setine uygun ortalama/medyan değerleri verilmelidir. Medyanı tek başına vermek gibi bir zorunluluk yoktur. Yanlarında ortalama ve standart sapma değerleri ile birlikte verilebilirler. Özellikle ortalama değerleri verilirken yapılan en büyük yanlılıklardan birisi daha küçük olması nedeniyle standart sapma yerine standart hatanın yazılmasıdır.
118 Fark (Difference)? İlişki (correlation, relationship)? Cinsiyet ile yaşlılıkta kalça kırığı arasında bir korelasyon var mıdır? Cinsiyet ile el bileği gücü arasında ilişki var mıdır? İki sürekli değişken arasındaki ilişkinin derecesi korelasyon (correlation) katsayısı ile gösterilir ve there is a statistically significant correlation between age and cholesterol ifadesinde olduğu gibi kullanılır. Bununla birlikte bir kategorik değişken ile bir sürekli değişken arasında veya iki kategorik değişken arasındaki ilişki için korelasyon terimi kullanılmaz. Örneğin, there is no correlation between education and gender ifadesi yanlıştır. Bunun yerine the education is independent from gender variable, there is no relationship between education and gender ifadesi kullanılmalıdır. İki grup karşılaştırılırken Gruplar arasında istatistiksel olarak anlamlı farklılık bulunmuştur the mean cholesterol of control group is higher than the mean cholesterol of treatment group ifadesi kullanılabilir.
119 Saçılım Grafiği KORELASYON KULLANILDIYSA MUTLAKA SAÇILIM GRAFİĞİ İSTENMELİDİR.
120 İstatistiksel Analiz Her araştırmanın materyal metot bölümünde istatistik analiz kısmı prjinal olmalıdır. Standart kitabi bilgilerle her çalışmaya uyabilecek genel ifadelerden kaçınılmalıdır. ÖRNEĞİN; Sürekli değişkenler için iki grup karşılaştırmasında T test, kategorik verilerin analizi içi Ki-Kare testi kullanılmıştır.
121 Çalışmada kullanılan bütün istatistiksel metotlar açıkça belirtilmesi hem veriler hakkında bilgi sahibi olmamızı hem de sonuçların neden verilen şekilde çıktığı konusunda bilgi sahibi olmamızı sağlar. Alt grup analizi her çalışma için uygun olmasa da gerekli olan çalışmalarda nasıl seçildiği, seçilenler içinde örnek genişliğinin yeterli olup olmadığı tartışılmalıdır.
122 Tablo ve Grafikler Yapılan istatistikler sonucunda elde edilen merkezi eğilim ölçüleri ve dağılım ölçülerinin basamak sayısı, ölçüm değerinden bir birim fazla verilmelidir. Kullanılan ölçüme uygun grafikler (hata çubuk, box and whisker, scatter plot) verilmelidir.
123 Anlamlı bulunan ve bulunmayan p değerleri tüm sonuçlar verilmelidir. Bazen değerler anlamsız olsa dahi 0,05 e çok yakın olabilmektedir. Bunun sebebini anlamamız açısından da bu madde oldukça önemlidir. Ayrıca verilmeyen p değerleri çalışmada karşılaştırılmamış gibi gözüküp yanlış sonuçlar elde etmemize sebep olabilmektedir.
124 Yorumlama Elde edilen p değerleri için gösterim bir standarta tabi tutulmalıdır. Eğer p değeri 0,01 den büyükse iki basamaklı rapor edilmelidir. 0,01-0,001 arasında ise üç basamaklı olarak ifade edilmelidir. Daha küçük ise p<0,001 şeklinde verilmelidir.
125 Çalışmada elde edilen etki büyüklüğü klinik anlamlı olmadığı halde veri analizinde istatistiksel olarak anlamlı bir fark/ilişki bulunmuş ise gereksiz örnek genişliği durumu vardır. Etki büyüklüğü klinik anlamlı iken istatistiksel olarak anlamlı bir fark/ilişki bulunmadıysa eğer yetersiz örnek genişliği durumu vardır.
126 Çalışmanın hangi paket programda yapıldığı elde edilen sonuçlar için önemlidir. Bazen programlar birbirine yakın fakat birbirinden farklı sonuçlar verebilmektedir. Kullanılan programın lisanslı ya da demo sürüm olduğu belirtilmelidir. Eğer bir biyoistatistikçiden yardım alındıysa, yardımın alınışı ve kişinin adı belirtilerek çalışmanın analizi ile ilgili herhangi bir konuda sorulacak sorular biyoistatistikçiye yöneltilmelidir.
127
128 Meta Analizi Okuma, Yorumlama ve Eleştirme Uygulamaları: MedicReS, E-PICOS, ForestPlot, FunnelPlot, BiasPlot, Publication Bias, PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses), Meta Regresyon
129 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.
130 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
131 Bütün bu makaleleri nasıl okuyacaksınız? Hepsi yansız mıdır? Yayınlanan bütün makaleler okunmaya değer midir? Neden Kanıta Dayalı Tıp?
132 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"
133 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"
134 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"
135 Hangi Araştırmaların Meta Analizi Yapılabilir? Randomize kontrollü çalışmaların (Tedavi etkinliği) Gözlemsel çalışmaların (Risk faktörlerinin etkisi) Diagnostik çalışmaların (Tanı testlerinin etkinliği)
136 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.
137 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.
138 2014 yılı en çok okunan meta analizi ve sistematik derleme «sigara yoksunluğunda antidepresan tedavisi» olmuş
139 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)
140 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.
141 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? 141
142 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
143
144 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.
145 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. Heterojenlik testlerinde istatistiksel anlamlılığa karar verirken genellikle anlamlılık düzeyi 0,05 yerine 0,10 olarak alınmaktadır.
146 Standart bir Forest Plot Örneği (Relative Risk, RR, OR)
147 Standart bir Forest Plot Örneği (Mean Difference, MD)
148 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?
149 Yayın yanlılığı Publication Bias
150 P değerlerinin meta analizinde yorumu Tedavi ve kontrol arasında fark var ve tedavi daha başarılı Tedavi ve kontrol arasında fark yok
151 PRISMA Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta- Analyses
152 Sistematik derlemeler ve meta analizleri kanıt değeri en yüksek olan çalışmalardır. PRISMA yöntemi sistematik derleme ve meta analizlerinin araştırmacılar tarafından sunumlarının nasıl olması gerektiği konusunda ve editörler için de nasıl değerlendirileceği konusunda yardımcı olan, 27 maddeden oluşan bir kontrol listesidir. Zekiye KARAÇAM; Sistematik Derleme Metodolojisi: Sistematik Derleme Hazırlamak İçin Bir Rehber; DEUHYO ED 2013,6 (1), 26-33
153 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.
154 Podcast
155
156 MedicReS E-PICOS Steps Purpose: Interventions For Preventing Falls İn Older People Living İn The Community Toplumdaki yaşlı bireylerin ani düşmelerini azaltmak için tasarlanan girişimlerin(müdahalelerin) etki değerlendirmesi. Population: Patient: Participants: Intervention: Controls : Outcome: Study Design: Bangkok, Thailand (seçilen 11 şehir) Ani düşüşler En az 60 yaşında (yaş ortalamaları 67.6 olan) ve seçilen şehirlerden birinde yaşayan bireyler. Düşmeye sebep olan her türlü risk faktörlerünü minimize etmeye dayalı girişimler. (egzersiz programları, eğitim programları, çevresel değişiklik vb ) Placebo, usual care Primary outcome; düşme oranları ve düşenlerin sayısı Secondary outcome; müdahalelerin yan etkileri, ekonomik sonuçlar Randomize kontrollü ve yarı randomize kontrollü denemeler Sample Size: Medyan katılımcı sayısı 230 birey Statistical Software Stata 11.2 Submitting The Cochrane Library 2012 Issue 9
157
158
159
160
161 Meta Regresyon Bazı hastalıkların görülme sıklıkları ülkeden ülkeye hatta ülke içerisindeki farklı bölgeler arasında bile değişmektedir. Bu sebeple meta analizine alınacak çalışmaların heterojenlik durumu söz konusu olmaktadır. Meta analizine dahil edilecek çalışmaların kalite değerlendirmesi için bazı skalalar kullanılır. (Newcastle Ottawa Quality Assessment Scale, Jadad vb.) Sırasıyla her bir çalışma dışlanarak geri kalan çalışmalarla yeniden meta analizi yapılarak sonuçlar arasında fark olup olmadığına bakılır. (Sensitivite Analizi) Meta regresyon yapılabilmesi için kovaryant olarak tüm çalışmalarda yer almış bir değişken (ilaç dozu, yaş, takip süre gibi) seçilmesi gerekmektedir.
162
163 MedicReS E-PICOS Steps Purpose: Participants: Intervention: Interpretation: Comparators : Outcome: Structured exercise improves mobility after hip fracture: a meta-analysis with meta-regression Kalça kırığı sonrasındaki yapılandırılmış egzersiz hareketlerinin değerlendirilmesi Kalça kırığı operasyonu geçiren 1903 yetişkin birey Yüksek-yoğunluklu aşamalı dayanım Yüksek-yoğunluklu fizyoterapi Ev tabanlı alıştırma Direnç veya aerobik egzersiz Sadece direnç veya direnç ve beslenme Yüksek-yoğunluklu ağırlık kaldırma Erken ağırlık taşıma (48 saat içinde) Ağırlık kaldırma Uzun süreli direnç Etki büyüklüğü 0,2 ise küçük, 0,5 orta ve 0,8 büyük Düşük yoğunluklu aşamalı olmayan, Standart fizyoterapi, Plasebo motor aktivite,eğitim,genel bakım,gecikmeli ağırlık taşıma,hiçbir müdahale yapılmayan,başucu egzersizi Birincil sonuç; genel hareketlilik üzerine yapılandırılmış egzersizin etkisi ikincil sonuç; kalça kırığı sonrası kişilerde hareketliliğin belirli yönleri Study Design: Sistematik derleme, meta analizi ve meta regresyon Submitting Bjsm online first, published on june 2, 2015 as /bjsports
164
165
166
167
168
169
170
171 MINI TEST FEEDBACK
172 TEŞEKKÜRLER
Prof. 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
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
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
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
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.
DetaylıDermatolojide Klinik Araştırmaya Giriş:
Dermatolojide Klinik Araştırmaya Giriş: MedicReS Accredited Continuous Medical Education Credit - 6 MACMEC TASARIM ANALİZ YAYIN Scientific Director: Prof. Dr Arzu KANIK MedicReS Copyright 2015 - All Rights
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,
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
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
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.
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
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.
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
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
DetaylıHastalıklarda 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
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:
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
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
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
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
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
DetaylıÇND BİYOİSTATİSTİK EĞİTİMİ
ÇND BİYOİSTATİSTİK EĞİTİMİ Yrd.Doç.Dr.Gökmen ZARARSIZ Erciyes Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik Anabilim Dalı, Kayseri Turcosa Analitik Çözümlemeler Ltd Şti, Kayseri gokmenzararsiz@hotmail.com
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
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,
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
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
DetaylıBİR MAKALENİN MİMARİSİ. Prof.Dr. Mustafa Asım Şafak
BİR MAKALENİN MİMARİSİ Prof.Dr. Mustafa Asım Şafak Charles Darwin «Sadece gözlem yapsa ve hiç yazmak zorunda olmasa bir doğa bilimcinin yaşamı çok zevkli olurdu» Çin Atasözü «Söz uçar, Yazı kalır» Bilimsel
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
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:
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
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
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
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
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
DetaylıBİRİNCİ BÖLÜM ÇALIŞMA KONULARI (BÖLÜM ADI ALFABETİK) (8 OCAK-8 MART 2018) Biyoistatistik. Bulaşıcı Hastalıklar. Eğitim Becerileri Eğitimi
BİRİNCİ BÖLÜM ÇALIŞMA KONULARI (BÖLÜM ADI ALFABETİK) (8 OCAK-8 MART 2018) Biyoistatistik Bulaşıcı Hastalıklar Eğitim Becerileri Eğitimi (Kursun 8-12 Ocak 2018 tarihlerinde yapılmış olan başlangıç paketidir)
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
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 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
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
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
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
DetaylıK BAĞIMSIZ ÖRNEKLEM HİPOTEZ TESTLERİ
K BAĞIMSIZ ÖRNEKLEM HİPOTEZ TESTLERİ Yrd.Doç.Dr. Selçuk Korkmaz Trakya Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı Turcosa Analitik Çözümlemeler selcukorkmaz@gmail.com TÜRKİYE EKMUD BİYOİSTATİSTİK
DetaylıBilimsel yazı formülü IMRAD. Bilimsel Makale. Bilimsel makale. Çalışmayı yaparken taslak yazmaya başla
Bilimsel yazı formülü IMRAD Dr. Nevzat KARABULUT Baş Editör Diagnostic and Interventional Radiology nkarabulut@yahoo.com Bilimsel Makale Fazla miktardaki karmaşık olabilecek veriyi okuyucuya kolayca okunur
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...
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
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
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
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
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)
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
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
DetaylıÖzgün Problem Çözme Becerileri
Özgün Problem Çözme Becerileri Research Agenda for General Practice / Family Medicine and Primary Health Care in Europe; Specific Problem Solving Skills ANKARA ÜNİVERSİTESİ TIP FAKÜLTESİ AİLE HEKİMLİĞİ
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
DetaylıBÖLÜM 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
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
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
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
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
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
DetaylıParametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler
Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler IST-4035 2. Ders DEÜ İstatistik Bölümü 208 Güz One Sample Tests İçerik Non-Parametric Statistics Nominal Ordinal Interval Binomial test Kolmogrov-Smirnov test
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,
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
Detaylı"Hekimler ve Kütüphaneler - Kanıta Dayalı Tıp İşbirliği" Prof. Dr. H. Mehmet TÜRK Bezmialem Vakıf Üniversitesi İç Hastalıkları Anabilim Dalı
"Hekimler ve Kütüphaneler - Kanıta Dayalı Tıp İşbirliği" Prof. Dr. H. Mehmet TÜRK Bezmialem Vakıf Üniversitesi İç Hastalıkları Anabilim Dalı Geçmiş bilgi ve uygulama güncel olmayabilir veya yetersiz olabilir
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.
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,
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
DetaylıTekrarlı Ölçümler ANOVA
Tekrarlı Ölçümler ANOVA Repeated Measures ANOVA Aynı veya ilişkili örneklemlerin tekrarlı ölçümlerinin ortalamalarının aynı olup olmadığını test eder. Farklı zamanlardaki ölçümlerde aynı (ilişkili) kişiler
Detaylı3 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
Detaylı26.12.2013. 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
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
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
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
DetaylıTemel Biyoistatistik Kursu-I
Düzenleyen: Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi AD, Sürekli Eğitim Merkezi Temel Biyoistatistik Kursu-I ÇANAKKALE, 17-20 Şubat 2011 Bilgi ve Kayıt : sem.comu.edu.tr
DetaylıHastane Yönetimi-Ders 8 Hastanelerde İstatistiksel Karar Verme
Hastane Yönetimi-Ders 8 Hastanelerde İstatistiksel Karar Verme Öğr. Gör. Hüseyin ARI 1 İstanbul Arel Üniversitesi M.Y.O Sağlık Kurumları İşletmeciliği Hastane Yönetiminde İstatistiksel Karar Vermenin Önemi
DetaylıBÖLÜM-1.BİLİM NEDİR? Tanımı...1 Bilimselliğin Ölçütleri...2 Bilimin İşlevleri...3
KİTABIN İÇİNDEKİLER BÖLÜM-1.BİLİM NEDİR? Tanımı...1 Bilimselliğin Ölçütleri...2 Bilimin İşlevleri...3 BÖLÜM-2.BİLİMSEL ARAŞTIRMA Belgesel Araştırmalar...7 Görgül Araştırmalar Tarama Tipi Araştırma...8
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
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
DetaylıKRUSKAL WALLIS VARYANS ANALİZİ. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı
KRUSKAL WALLIS VARYANS ANALİZİ Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı ükruskal Wallis varyans analizi, tek yönlü varyans analizinin parametrik olmayan karşılığıdır. üveriler ölçümle
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
DetaylıDeneysel 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
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
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
DetaylıHİPOTEZ TESTLERİ. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN
HİPOTEZ TESTLERİ Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN Hipotez Nedir? HİPOTEZ: parametre hakkındaki bir inanıştır. Parametre hakkındaki inanışı test etmek için hipotez testi yapılır. Hipotez testleri sayesinde örneklemden
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
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
DetaylıBİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ. Bazı Temel Kavramlar
BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ Bazı Temel Kavramlar TEMEL ARAŞTIRMA KAVRAMLARI Bilimsel çalışmaların amacı, örneklem değerinden evren değerlerinin kestirilmesidir. Araştırma evreni (population) Evren, bütündeki
DetaylıDERS BİLGİLERİ Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS Deneysel Tasarım EKO60 Bahar Ön Koşul Dersin Dili. Zorunlu
DERS BİLGİLERİ Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS Deneysel Tasarım EKO60 Bahar 3+0 3 5 Ön Koşul Dersin Dili Türkçe Dersin Seviyesi Lisans Dersin Türü Dersi Veren Öğretim Elemanı Dersin Yardımcıları
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
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
DetaylıBİYOİSTATİSTİK PARAMETRİK TESTLER
BİYOİSTATİSTİK PARAMETRİK TESTLER Doç. Dr. Mahmut AKBOLAT *Bir testin kullanılabilmesi için belirli şartların sağlanması gerekir. *Bir testin, uygulanabilmesi için gerekli şartlar; ne kadar çok veya güçlü
DetaylıTÜRKiYE'DEKi ÖZEL SAGLIK VE SPOR MERKEZLERiNDE ÇALIŞAN PERSONELiN
Spor Bilimleri Dergisi Hacettepe]. ofsport Sciences 2004 1 15 (3J 125-136 TÜRKiYE'DEKi ÖZEL SAGLIK VE SPOR MERKEZLERiNDE ÇALIŞAN PERSONELiN ış TATMiN SEViYELERi Ünal KARlı, Settar KOÇAK Ortadoğu Teknik
DetaylıPARAMETRİK ve PARAMETRİK OLMAYAN (NON PARAMETRİK) ANALİZ YÖNTEMLERİ.
AED 310 İSTATİSTİK PARAMETRİK ve PARAMETRİK OLMAYAN (NON PARAMETRİK) ANALİZ YÖNTEMLERİ. Standart Sapma S = 2 ( X X ) (n -1) =square root =sum (sigma) X=score for each point in data _ X=mean of scores
DetaylıİLERİ BİYOİSTATİSTİK KURSU
1.GÜN (14 Eylül 2017) 08:30-09:00 Kurs Kayıt Açılış Konuşması 09:00-10:00 Tanışma -Katılımcıların Temel İstatistik Bilgisinin Değerlendirilmesio Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemlere Giriş o Basit Doğrusal
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
DetaylıBÖLÜM I ARAŞTIRMANIN DOĞASI
İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ...... V BÖLÜM I ARAŞTIRMANIN DOĞASI... 1 1.1. GERÇEĞİ ARAMA YOLLARI..... 1 1.1.1.Deneyim..... 2 1.1.2. Mantık... 2 1.1.3. Bilimsel Araştırma... 3 1.1.4. Yansıtma... 4 1.2. BİLGİ EDİNME
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
DetaylıAraştırma Yöntemleri. Araştırma Tasarımı ve İstatistik Test Seçimi
Araştırma Yöntemleri Araştırma Tasarımı ve İstatistik Test Seçimi Araştırma Süreci İLGİ? Y Y? FİKİR?? X Y, A B KURAM A B E F C D X Y KAVRAMSALLAŞTIRMA Kavramların ve araştırılacak değişkenlerin anlamlarını
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
Detaylı