Temel Biyoistatistik Kavramlar ve Araçlar

Bu ünitede temel biyoistatistik, kavramlar, araçlar konusu anlatılmıştır.

Biyoistatistik

Biyoistatistik, istatistiğin biyoloji, tıp ve diğer sağlık bilimlerindeki kullanım şeklidir. Sağlık personelinin görevlerini başarılı bir şekilde yürütebilmesi, verdiği kararlarda isabetli olabilmesi, yaptığı işlemlerin doğruluğunu savunabilmesi ve kanıt gösterebilmesi için elinde güvenilir verilerin olması gerekir. Biyoistatistik kendi içinde iki ana gruba ayrılır, bunlar tanımlayıcı ve çözümleyici biyoistatistik/istatistiktir.

I. Tanımlayıcı İstatistik

1. Aritmetik ortalama: İlköğretim matematik derslerinden beri sık yapılan bir işlemdir. Elde olan rakamların toplanarak rakam sayısına bölünmesi işlemidir.

2. Standart sapma: Standart sapma verilerin aritmetik ortalamaya göre nasıl bir yayılım gösterdiğini anlatır. Standart sapmanın küçük olması bir veri grubundaki değerlerin birbirine yakın olduğunu gösterir.

3. Ortanca (Medyan): Bir dizideki sayılar, küçükten büyüğe doğru sıralandığında ortadaki sayı bu dizinin ortancasıdır. 3, 5, 7, 8, 9, 10, 12, 18. veri dizisinde grubunun tam ortasında iki tane sayı olduğu için bu sayıların ortalaması olan 8,5 medyandır.

4. Tepe değeri (Mod): Bir dizideki en çok tekrar eden sayı o dizinin tepe değeridir. Veri grubunda her veri sadece bir kez verilmişse tepe değeri hesaplanamaz. Tepe değeri birden fazla olabilir. Örnek: 3, 5, 5, 6, 7, 7, 7, 8, 10. Dizisinde en çok tekrar eden veri 7 olduğu için tepe değer 7'dir.

5. Frekans (Sıklık): Kısacası eldeki verinin sayısı demektir. Bazen İngilizce “no” veya “number”in kısaltması olan küçük “n” harfi ile bazen de Türkçe “sayı” anlamına gelen büyük “S” ile gösterilir.

6. Yüzdelikler: Yüzde, herhangi bir sayı ile kullanıldığında yüze bölünen bir şeyin o kadarlık parçasını belirten bir sözdür. Örneğin 12 kişinin 6’sı %50’si, yani yarısı eder.

Çözümleyici İstatistik: Biyoistatistiğin diğer bir alanı olan çözümleyici istatistik yaparken, tanımlayıcı istatistiklerde kullanılan aritmetik ortalama veya ortanca gibi matematiksel işlemlerin yanı sıra daha karmaşık olan testler vasıtası ile işlemler yapılır ve karar verilir. Örneğin tanımlayıcı istatistikle erkeklerin boy ortalamasının 178 cm, kadınların 174 cm olduğu hesaplanabilir, ama aradaki 4 cm’lik farkın bilimsel olarak bir anlam ifade edip etmeyeceğine karar vermede tanımlayıcı istatistik yetersiz kalır. İşte çözümleyici istatistikte çeşitli testler vasıtası ile bu ortalamalar karşılaştırılır ve farkın önemli olup olmadığına karar verilir. Bu nedenle daha çok bilgi ve deneyim gerektirirler.

Önemlilik Testleri Hakkında Genel Bilgiler: Önemlilik testleri parametrik ve non-parametrik olmak üzere iki gruba ayrılırlar. Bunlardan parametrik olanlar verilerin normal dağılıma uyduğu ve sürekli olduğu durumlarda kullanılırlar. Non -parametrik olanlar ise verilerin normal dağılıma uymadığı veya kesikli olduğu durumlarda kullanırlar. Veri ölçümle belirtilmişse ve parametrik test varsayımlarını verine getirebiliyorsa parametrik testleri uygulamak daha doğru olur.

Normal dağılım: İstatistikteki en önemli konulardan biridir. Yalnızca sürekli veriler için değerlendirilir. Normal dağılımı bir örnekle açıklamak gerekirse, Türkiye’de erkeklerin çoğu ortalama bir boya sahiptir. Geneli 1.70 -1.75 cm arasındadır ve çok az kısmı da 1.65 den kısadır. Burada 1,62 cm boya sahip birisi normal sınırlar içinde yer alamaz. Normal dağılımda bu gibi durumları tarif etmek için kullanılır. Örneğin bir kliniğe gelen hastaların hemoglobin değeri genelde 10 -18 gr/dL arasında değiştiği bir durumda hemoglobini 2 gr/dL gelen bir hasta normal dağılımı bozmaktadır. Boy veya hemoglobin değerleri herkes tarafından yorumlanabilmektedir fakat bazı laboratuvar çalışmalarında her maddenin normal dağılıp dağılmadığını kestirmek mümkün değildir.

Hipotez: Hipotez, epidemiyolojik bir çalışmaya başlarken ortaya attığımız teoridir. Örneğin, yapılacak bir girişimin bireylerde kilo kaybına neden olacağını öne sürmek bir hipotezdir ve yapılan çalışmayla bu hipotezin doğru veya yanlış olduğuna karar verilecektir. Hipotez kurarken, mantıksal, ölçülebilir ve yanlış anlamaya sebep olmayacak kadar açık ve net olmasına dikkat edilmelidir.

Yanılma düzeyi: Bir hipotez kabul ya da reddedildiğinde her zaman doğru sonuca varıldığı ya da varılan kararın doğru olduğu söylenemez. Hipotezlerin test edilmesinde, iki tip hata söz konusudur. Bunlara Tip I ve Tip II hata adı verilir. Tip I Hata (α); Gerçekte doğru olan H0 hipotezinin yanlışlıkla reddedilmesi olasılığıdır. Tip II hata (β) ise gerçekte yanlış olan H0 hipotezini kabul etmektir.

İncelenen grupların bağımlı ya da bağımsız olması

İki farklı okulda öğrenim gören öğrenciler herhangi bir özellik yönünden karşılaştırılacaksa bu öğrenciler bağımsız gruplar olarak değerlendirilir. Fakat iki doktorun teşhis tutarlılığını ölçmek için aynı hastanın her iki doktor tarafından muayene edilmesi durumunda gruplar birbirine bağımlı olur. Başka bir deyişle aynı bireylerin değişik iki zaman ya da durumdaki ölçümleri arasında fark olup olmadığı test edilmesidir.

SPSS paket programı: SPSS isimli bilgisayar yazılımı bu amaçla kullanılan popüler bir programdır. SPSS analiz çıktı sayfasında karşılaştırılan gruplar arasında fark olup olmadığına p değerine bakılarak karar verilir.