İSTATİSTİK HAKKINDA GERÇEKTEN NELERİ BİLMEM GEREKİYOR?
İSTATİSTİK HAKKINDA GERÇEKTEN NELERİ BİLMEM GEREKİYOR?
1-VERİ TOPLAMANIN ÖNEMİ
biyoistatistiks.com
12.09.2021
#SPSS, #istatistik, #terminoloji, #veri toplamanın önemi
İlk yazımıza Maurice Kendall’in “İstatistik, verilerden öğrenme sanatıdır” şeklindeki harika tanımlaması ile başlıyoruz. Gerçekten de çok güzel bir tanımlama değil mi?
Maurice Kendall’ın enfes tanımıyla giriş yaptıktan sonra, neden blog yazısı serilerine başlamak istediğimizi sizlere kısaca anlatarak yazımıza devam edelim.
İstatistik eğitim hayatı boyunca herkesin mutlaka yolunun kesiştiği bir alandır. Günümüzde istatistik denilince hakkında birçok kaynağa ulaşmak mümkündür. İlginçtir ki Türkiye’de Akademi ve Tıp alanında bulunan popülasyonunun çok az bir kısmı istatistikle ilgili kendini geliştirebilmiştir. İstatistik yolu kesişenlere öğrenmesi çok karmaşık gelmiş ve bu yüzdende hep bilen birisinden destek alınarak halledilmeye çalışılmıştır. Bilgi kirliliğinin en yüksek olduğu dönemlerde yaşadığımızı düşünürsek, istatistik konusunda da kimin neyi ne kadar doğru bildiğini maalesef öngöremiyoruz.
Biyoistatistiks.com ailesi olarak bu bilgi kirliliğini düşünerek ihtiyacı olan herkese yardımcı olması açısından blog sayfamızda “istatistik hakkında gerçekten neleri bilmemiz gerekiyor? ” başlığı altında yazı serilerine başlamak istedik.
Bu günkü yazımızda istatistiğin en başı olan veri toplama konusunun önemini anlatmaya çalışacağız.
Herkese keyifli ve öğretici bir okuma diliyoruz.
1.Veri Toplamanın Önemi
Günümüz dünyasında bir şey hakkında bilgi edinmek için önce veri toplamanız gerektiği bir gerçek haline geldi.
Örneğin, bu tür şeyleri öğrenmenin ilk adımı
1. Ekonominin mevcut durumu
2. Belirli bir önermeyi destekleyen halkın oy oranı
3. Yeni geliştirilen bir otomobilin galon başına ortalama mili
4. Yeni bir ilacın etkinliği
5. İlkokuldaki çocuklara okuma öğretiminin yeni bir yolunun faydası,
ilgili verileri toplamaktır.
Verileri doğru toplamak istatistikte en önemli adımlardan biridir. Yanlış ya da eksik toplanan bir veride istatistiksel yöntemler doğru kullanılsa bile sonuçlar yanlış olacaktır.
Bu açıdan bazen bir istatistiksel analiz, belirli bir veri seti ile başlar; örneğin hükümet, işsizlik oranı ve gayri safi yurtiçi hasıla gibi miktarlarla ilgili verileri düzenli olarak toplar ve yayınlar. İstatistikler daha sonra bu verileri tanımlamak, özetlemek ve analiz etmek için kullanılacaktır.
Verilerin mevcut olmadığı diğer durumlarda ise, veri üretmek için uygun bir deney tasarlamada istatistikler yine kullanılmaktadır. Seçilen deney, araştırmacının araştırmak istediği hipotezlerine uygun olmalıdır. Örneğin, kolesterol düşürücü bir ilaç henüz geliştirilmişse ve etkinliğinin belirlenmesi gerekiyorsa, gönüllüler deneye alınacak ve kolesterol düzeyleri not edilecektir. Onlara daha sonra belirli bir süre ilaç verilecek ve seviyeleri tekrar ölçülecektir. Ancak tüm gönüllülere ilaç verilirse bu etkisiz bir deney olur. Çünkü tüm gönüllülerin kolesterol seviyeleri önemli ölçüde azaltılmış olsa bile, iyileştirmenin kullanılan ilaca mı bağlı olduğu yoksa başka bir ihtimale mi bağlı olduğu anlaşılmayacaktır. Örneğin, kolesterol seviyelerinin düşmesinde rol oynayan, genellikle bilinmeyen başka faktörler de olabilir. Belki de hava alışılmadık şekilde sıcaktı (veya soğuktu), bu da gönüllülerin normalden daha fazla veya daha az dışarıda zaman geçirmesine neden oldu ve bu bir faktördü. Bu nedenle, ilacı tüm gönüllülere vermeyi gerektiren deneyin, o ilacın etkinliği hakkında bilgi edinebileceğimiz verileri üretmek için iyi tasarlanmadığını görüyoruz.
Daha doğru bir deney, ilaç dışındaki kolesterol seviyesindeki değişikliğin diğer tüm olası nedenlerini etkisiz hale getirmeye çalışan deneydir. Bunu başarmanın kabul edilen yolu, gönüllüleri iki gruba ayırmaktır; daha sonra bir grup ilacı alır ve diğer grup ise ilaç gibi görünen, tadı olan ancak fizyolojik etkisi olmayan bir tablet (plasebo olarak bilinir) alır.
Gönüllüler, gerçek ilacı mı yoksa plaseboyu mu aldıklarını bilmemelidir. Hatta bu tarz deney tasarımlarında deneyi denetleyen tıp çalışanlarının da bilmemesi en iyisidir, bu sayede kendi önyargıları araştırmada bir rol oynamamış olur. Ek olarak, gönüllülerin iki gruba bölünmesinin, her iki grubun da “daha iyi” hastalara sahip olma eğiliminde olmayacak şekilde yapılmasını isteriz. Bunu düzenlemek için kabul edilen en iyi yaklaşım, gönüllüleri “rastgele” olarak ayırmaktır. Herhangi bir tedavi almayan grup (yani plasebo alan gönüllüler) ise kontrol grubu olarak adlandırılır.
Yukarıda bahsettiğimiz örnek çalışmada sizlere veri toplamak için nasıl bir deney tasarlanmalı, deney tasarımında nelere dikkat edilmeli kısaca anlatmaya çalıştık. Şimdi gelelim deney sonunda verileri toplama kısmına.
Bu örnekte her gönüllünün öncesi ve sonrası kolesterol düzeyleri ile gönüllünün ilacı mı yoksa plaseboyu mu aldığı not edimelidir. Ayrıca kontrol grubu deneklerinin ve ilaç grubu deneklerinin kolesteroldeki ortalama, azalma gibi özet ölçümleri de belirlenmelidir. Toplanan bu verilerin akabinde artık hipotezleri test etmek için istatistiksel analizlere geçilebilir. Çünkü veri setimizi doğru bir şekilde hazırlamış olduğumuza eminiz.
1.1.Veri toplamada dikkat edilmesi gereken bazı konular
1.1.1. Ölçek çalışmalarında veri toplarken nelere dikkat edilmeli?
Ölçek kullanılarak araştırma yapılan çalışmalarda dikkat edilmesi gerek konular:
Seçeceğiniz ölçekler araştırma konunuza uygun olmalıdır
Ölçekler değerlendirilirken sadece ölçeğin toplam puanın değil, alt boyut puanlarının da değerlendirilebildiğinin unutulmaması gerekmektedir.
Ölçekler geçerlilik ve güvenirlilik çalışması yapılmış olduğundan bir anket değildirler.
Ölçeklerin puanlamasında mutlaka geçerlilik ve güvenirlilik çalışmaları titizlikle okunmalıdır. Aksi takdirde yanlış puanlama yaptığınız için sonuçlarınız da yanlış çıkacaktır.
Katılımcılara ister online isterse elden ölçekleri doldurtun, mutlaka verileri toplarken eksik ya da hatalı doldurma olmamasına dikkat edin.
Ölçekler ile birlikte mutlaka sosyodemografik verileri de toplamaya dikkat edin.
1.1.2. Kinik çalışmalarında veri toplarken nelere dikkat edilmeli?
Klinik çalışmalarda veri toplanırken araştırma konusuna uygun gönüllüler seçilmelidir
Gönüllülerin klinik açıdan önemli olan bilgileri titzlikle kaydedilmelidir
Gönüllüler araştırma konusuna uygun olacak şekilde gruplandırılmalıdır.
Gönüllüler üzerinde yapılacak ölçüm vb işlemlerden alınacak veriler hipotezlere uygun şekilde ayıklanmalı ve kaydedilmelidir.
1.1.3. Deneysel çalışmalarında veri toplarken nelere dikkat edilmeli?
Deneysel çalışmalarda veri toplarken araştırma tasarımı baştan doğru dizayn edilmelidir.
İster invivo ister invitro çalışmalar olsun kullanılacak veriler araştırma başında belirlenmiş olmalıdır.
Laboratuvardan toplanan veriler mutlaka istatistik bilen biri ile tartışılarak hipoteze uygun şekilde ayıklanmalıdır.
Kaynak
Maurice Kendall (2010). “Introductory Statistics”. Elsevier Inc. All rights reserved
İSTATİSTİK HAKKINDA GERÇEKTEN NELERİ BİLMEM GEREKİYOR?
İSTATİSTİK HAKKINDA GERÇEKTEN NELERİ BİLMEM GEREKİYOR?
1-VERİ TOPLAMANIN ÖNEMİ
biyoistatistiks.com
12.09.2021
#SPSS, #istatistik, #terminoloji, #veri toplamanın önemi
İlk yazımıza Maurice Kendall’in “İstatistik, verilerden öğrenme sanatıdır” şeklindeki harika tanımlaması ile başlıyoruz. Gerçekten de çok güzel bir tanımlama değil mi?
Maurice Kendall’ın enfes tanımıyla giriş yaptıktan sonra, neden blog yazısı serilerine başlamak istediğimizi sizlere kısaca anlatarak yazımıza devam edelim.
İstatistik eğitim hayatı boyunca herkesin mutlaka yolunun kesiştiği bir alandır. Günümüzde istatistik denilince hakkında birçok kaynağa ulaşmak mümkündür. İlginçtir ki Türkiye’de Akademi ve Tıp alanında bulunan popülasyonunun çok az bir kısmı istatistikle ilgili kendini geliştirebilmiştir. İstatistik yolu kesişenlere öğrenmesi çok karmaşık gelmiş ve bu yüzdende hep bilen birisinden destek alınarak halledilmeye çalışılmıştır. Bilgi kirliliğinin en yüksek olduğu dönemlerde yaşadığımızı düşünürsek, istatistik konusunda da kimin neyi ne kadar doğru bildiğini maalesef öngöremiyoruz.
Biyoistatistiks.com ailesi olarak bu bilgi kirliliğini düşünerek ihtiyacı olan herkese yardımcı olması açısından blog sayfamızda “istatistik hakkında gerçekten neleri bilmemiz gerekiyor? ” başlığı altında yazı serilerine başlamak istedik.
Bu günkü yazımızda istatistiğin en başı olan veri toplama konusunun önemini anlatmaya çalışacağız.
Herkese keyifli ve öğretici bir okuma diliyoruz.
1.Veri Toplamanın Önemi
Günümüz dünyasında bir şey hakkında bilgi edinmek için önce veri toplamanız gerektiği bir gerçek haline geldi.
Örneğin, bu tür şeyleri öğrenmenin ilk adımı
1. Ekonominin mevcut durumu
2. Belirli bir önermeyi destekleyen halkın oy oranı
3. Yeni geliştirilen bir otomobilin galon başına ortalama mili
4. Yeni bir ilacın etkinliği
5. İlkokuldaki çocuklara okuma öğretiminin yeni bir yolunun faydası,
ilgili verileri toplamaktır.
Verileri doğru toplamak istatistikte en önemli adımlardan biridir. Yanlış ya da eksik toplanan bir veride istatistiksel yöntemler doğru kullanılsa bile sonuçlar yanlış olacaktır.
Bu açıdan bazen bir istatistiksel analiz, belirli bir veri seti ile başlar; örneğin hükümet, işsizlik oranı ve gayri safi yurtiçi hasıla gibi miktarlarla ilgili verileri düzenli olarak toplar ve yayınlar. İstatistikler daha sonra bu verileri tanımlamak, özetlemek ve analiz etmek için kullanılacaktır.
Verilerin mevcut olmadığı diğer durumlarda ise, veri üretmek için uygun bir deney tasarlamada istatistikler yine kullanılmaktadır. Seçilen deney, araştırmacının araştırmak istediği hipotezlerine uygun olmalıdır. Örneğin, kolesterol düşürücü bir ilaç henüz geliştirilmişse ve etkinliğinin belirlenmesi gerekiyorsa, gönüllüler deneye alınacak ve kolesterol düzeyleri not edilecektir. Onlara daha sonra belirli bir süre ilaç verilecek ve seviyeleri tekrar ölçülecektir. Ancak tüm gönüllülere ilaç verilirse bu etkisiz bir deney olur. Çünkü tüm gönüllülerin kolesterol seviyeleri önemli ölçüde azaltılmış olsa bile, iyileştirmenin kullanılan ilaca mı bağlı olduğu yoksa başka bir ihtimale mi bağlı olduğu anlaşılmayacaktır. Örneğin, kolesterol seviyelerinin düşmesinde rol oynayan, genellikle bilinmeyen başka faktörler de olabilir. Belki de hava alışılmadık şekilde sıcaktı (veya soğuktu), bu da gönüllülerin normalden daha fazla veya daha az dışarıda zaman geçirmesine neden oldu ve bu bir faktördü. Bu nedenle, ilacı tüm gönüllülere vermeyi gerektiren deneyin, o ilacın etkinliği hakkında bilgi edinebileceğimiz verileri üretmek için iyi tasarlanmadığını görüyoruz.
Daha doğru bir deney, ilaç dışındaki kolesterol seviyesindeki değişikliğin diğer tüm olası nedenlerini etkisiz hale getirmeye çalışan deneydir. Bunu başarmanın kabul edilen yolu, gönüllüleri iki gruba ayırmaktır; daha sonra bir grup ilacı alır ve diğer grup ise ilaç gibi görünen, tadı olan ancak fizyolojik etkisi olmayan bir tablet (plasebo olarak bilinir) alır.
Gönüllüler, gerçek ilacı mı yoksa plaseboyu mu aldıklarını bilmemelidir. Hatta bu tarz deney tasarımlarında deneyi denetleyen tıp çalışanlarının da bilmemesi en iyisidir, bu sayede kendi önyargıları araştırmada bir rol oynamamış olur. Ek olarak, gönüllülerin iki gruba bölünmesinin, her iki grubun da “daha iyi” hastalara sahip olma eğiliminde olmayacak şekilde yapılmasını isteriz. Bunu düzenlemek için kabul edilen en iyi yaklaşım, gönüllüleri “rastgele” olarak ayırmaktır. Herhangi bir tedavi almayan grup (yani plasebo alan gönüllüler) ise kontrol grubu olarak adlandırılır.
Yukarıda bahsettiğimiz örnek çalışmada sizlere veri toplamak için nasıl bir deney tasarlanmalı, deney tasarımında nelere dikkat edilmeli kısaca anlatmaya çalıştık. Şimdi gelelim deney sonunda verileri toplama kısmına.
Bu örnekte her gönüllünün öncesi ve sonrası kolesterol düzeyleri ile gönüllünün ilacı mı yoksa plaseboyu mu aldığı not edimelidir. Ayrıca kontrol grubu deneklerinin ve ilaç grubu deneklerinin kolesteroldeki ortalama, azalma gibi özet ölçümleri de belirlenmelidir. Toplanan bu verilerin akabinde artık hipotezleri test etmek için istatistiksel analizlere geçilebilir. Çünkü veri setimizi doğru bir şekilde hazırlamış olduğumuza eminiz.
1.1.Veri toplamada dikkat edilmesi gereken bazı konular
1.1.1. Ölçek çalışmalarında veri toplarken nelere dikkat edilmeli?
Ölçek kullanılarak araştırma yapılan çalışmalarda dikkat edilmesi gerek konular:
Seçeceğiniz ölçekler araştırma konunuza uygun olmalıdır
Ölçekler değerlendirilirken sadece ölçeğin toplam puanın değil, alt boyut puanlarının da değerlendirilebildiğinin unutulmaması gerekmektedir.
Ölçekler geçerlilik ve güvenirlilik çalışması yapılmış olduğundan bir anket değildirler.
Ölçeklerin puanlamasında mutlaka geçerlilik ve güvenirlilik çalışmaları titizlikle okunmalıdır. Aksi takdirde yanlış puanlama yaptığınız için sonuçlarınız da yanlış çıkacaktır.
Katılımcılara ister online isterse elden ölçekleri doldurtun, mutlaka verileri toplarken eksik ya da hatalı doldurma olmamasına dikkat edin.
Ölçekler ile birlikte mutlaka sosyodemografik verileri de toplamaya dikkat edin.
1.1.2. Kinik çalışmalarında veri toplarken nelere dikkat edilmeli?
Klinik çalışmalarda veri toplanırken araştırma konusuna uygun gönüllüler seçilmelidir
Gönüllülerin klinik açıdan önemli olan bilgileri titzlikle kaydedilmelidir
Gönüllüler araştırma konusuna uygun olacak şekilde gruplandırılmalıdır.
Gönüllüler üzerinde yapılacak ölçüm vb işlemlerden alınacak veriler hipotezlere uygun şekilde ayıklanmalı ve kaydedilmelidir.
1.1.3. Deneysel çalışmalarında veri toplarken nelere dikkat edilmeli?
Deneysel çalışmalarda veri toplarken araştırma tasarımı baştan doğru dizayn edilmelidir.
İster invivo ister invitro çalışmalar olsun kullanılacak veriler araştırma başında belirlenmiş olmalıdır.
Laboratuvardan toplanan veriler mutlaka istatistik bilen biri ile tartışılarak hipoteze uygun şekilde ayıklanmalıdır.
Kaynak
Maurice Kendall (2010). “Introductory Statistics”. Elsevier Inc. All rights reserved