Biyoistatistik Analiz

By istatistikavm.com
In İstatistik Analiz
0
Share

İstatistik (biyoistatistik), hayatımızın her alanında kullanılan bir kavramdır. Günlük hayatımıza ilişkin her olayda verilerin bilimsel bir şekilde işlenmesini sağlayan bir yöntemdir. İstatistik analiz sadece verilerin değerlendirilmesi demek değildir. Aynı zamanda bu verilerin toplanması, çözümlenmesi, sonuçların tablolar ve grafikler yardımıyla yorumlanmasını da içeren bir bilim dalıdır.

Biyoistatistik Analiz

Biyoistatistiğin temelini elbette matematik bilimi oluşturmaktadır. Matematik hiçbir zaman doğru verilerden yanlış sonuçlar yada yanlış verilerden doğru sonuçlar üretmez. İstatistiksel analiz yaptırmak demek toplanmış verilerin biyoistatistik uzmanına teslim edilmesi ve spss analiz yapılması anlamına gelmez. Bu nedenle istatistiğin en önemli kısmı belkide daha çalışmanın başında çalışma amacının net bir şekilde ortaya konması, araştırılacak parametrelerin belirlenmesi ve verilerin daha en baştan daha düzenli bir şekilde toplanmasıdır.

Başından itibaren doğru planlanan bir çalışmanın sonucunda biyoistatistik sizin doğru sonuçlara ulaşmanızı sağlayacaktır. Ancak eğer baştan çalışma düzenini net bir şekilde ortaya koyup verileri buna göre toplamazsanız daha sonra geriye dönük olarak bunları düzeltme imkanınız olmayacaktır. Bu nedenle çalışma planlanırken daha en başta bir biyoistatistik uzmanına başvurmak daha sonra karşılaşabileceğiniz olumsuzlukların önüne geçmeye yardımcı olacaktır.

“İstatistiksel (biyoistatistik) analiz sistemli bir şekilde sayısal veriler toplamaktır. Belirli bir amaç için çeşitli veriler toplanır. Bu veriler tablo ve grafik haline getirilir. Sonuçlar sınıflandırılır ve çözümlenir. Son olarak ortaya çıkan bu sonuçlar yorumlanarak veriler arası ilişkilere ve genellemelere ulaşılır. Elde edilen sonuçlar gözlem yapmaya ve geleceğe yönelik varsayımlarda bulunmaya yardımcı olur.

Biyoistatistik analiz başta tıp fakülteleri çalışmalar olmak üzere veterinerlik fakülteleri, diğer sağlık fakülteleri, ziraat fakülteleri (deney tasarımları) gibi uygulamalı bilimlerde yaygın olarak kullanılmaktadır.

İstatistiksel analiz yöntemleri, toplanan verilerin anlamlandırılmasına ve açıklanmasına yardımcı olur. Bunun için genel olarak 5 temel istatistiksel analiz yöntemi kullanılır...”

İstatistiksel Analiz hakkında daha detaylı bilgiler için lütfen tıklayınız!

Related Posts
tez istatistik yaptırma

Tez İstatistik Yaptırma

By istatistikavm.com
In İstatistik Analiz
0

Tez istatistik yaptırma profesyonel deneyim gerektirir. Ayrıca bu süreç titiz bir çalışma ve yoğun emek gerektirmektedir. Bilimsel standarlardan, testlerden ve çeşitli hipotezlerden faydalanılır. Hipotez testleri herhangi bir hipotezin doğruluğunun istatistiksel olarak saptanabilmesi için kullanılan bir istatistiksel çıkarım yöntemleridir. Bu metotta temel olarak önce test edilecek hipoteze karşı alternatif bir hipotez belirtilir. Daha sonra hipotezin sınanmasında kullanılacak verilerin, tayin edilen bir güvenlilirlik aralığında alternatif hipotezi doğrulayıp doğrulamadığına bakılır. Eğer alternatif hipotez doğrulanırsa, belirli bir güvenilirlik aralığında, hipotez reddedilir. Aksi halde, hipotezin reddedilmesine dair hiç bir kanıt bulunamadığı belirlenir.

Tez İstatistik Yaptırma ve Hipotez Testleri

1. Esas (Null) Hipotez ve Alternatif Hipotez Belirlenir.
2. Kullanılacak testin ve bu testte değerlendirilecek verinin teste uygunluğunun belirlenmesi
3. Test istatistiğinin ve test istatistiğinin takip edeceği istatistiksel dağılımların belirlenmesi
4. Güvenilirlik aralığının belirlenmesi
5. Güvenilirlik aralığının dışındaki olasıkları sağlayan kritik test statistiklerinin belirlenmesi
6. Testin yapılarak elde edilen test istatistiğinin kritik bölge veya dışındaki test istatistikleri ile karşılaştırılması.

Tez İstatistik Doğru Analiz ve Hatalar

Bu analizde Tablo 1’de de gösterildiği üzere Tip 1 ve Tip 2 hataları oluşmaktadır. Testin güvenilirlik aralıkları bahsedilen hatalar dikkate alınarak hesaplanır. Ancak Tip 1 hatasını belirlemek mümkün iken, Tip 2 hatasını belirleyebilmek mümkün olmayabilir. Bu yüzden, hipotez testlerinde güvenilirlik aralıkları kullanılarak alternatif hipotezin doğruluğu test edilir. Ancak, testlerde alternatif hipotezin yanlış olduğu kanıtlansa bile, Tip 2 hatası belirlenemediği için, esas hipotezin doğruluğu kesin olarak kanıtlanamamaktadır.

Tablo 1. Hipotez testlerinde ortaya çıkan senaryolar

Hipotez Doğru ise Alternatif Hipotez Doğru ise
Hipotez Doğru Kabul Edilir. Doğru Analiz Tip 2 Hata
Hipotez Yanlış Kabul Edilir. Tip 1 Hata Doğru Analiz

 

Tez istatistik için oldukça farklı yöntemler bulunmaktadır. Tez İstatistik Analizi çalışmasına başlamadan önce bilimsel çalışmanın konusu , veri toplama teknikleri tam olarak netleştirilmelidir. Çalışma konusu ve veri toplama yönteminin tespit edilmesinden sonra tez istatistik analizi aşaması sürdürülebilir. Bu aşamadan sonra;

1 – Literatür taraması yani araştırma için gerekli ve ilgili tüm verilerin taramasının yapılması,
2 – Bilimsel çalışmanın Amacının netleştirilmesi yani ilgili araştırmanın niçin yapılacağına ilişkin hedeflerin belirlenmesi,
3 – Araştırma sorularının tespit edilmesi yani araştırmacıya yöneltilecek soruların neler olduğu, hangi soruların ne amaçla sorulacağı ve tüm bu sorular tespit edilirken tez analiz kriterlerine uygunluğu  sağlanır.

Tek örnekli t testi bir nümerik veri setinin ortalamasının herhangi bir değere eşit olup olmadığını belirlemek için kullanılan istatistiksel bir hipotez testidir. Bu hipotez testinde esas (H0) ve alternatif (H1) hipotez aşağıdaki şekilde kurulur:

Tek Örnekli T Testi

H0: µ1 = µ0

H1: µ1 ≠ µ0 veya µ1 > µ0  veya µ1 < µ0

µ1 veri setinin ortalaması, µ0 ise bu ortalamanın karşılaştırılacağı değeri göstermektedir. Elde edilen test istatistiği, t dağılımına göre bakılarak elde edilen t’nin kritik t değerleri bölgesinin içinde olup olmadığına bakılır. Elde edilen t, kritik t bölgesinin içindeyse, esas hipotez belirlenen güven aralığında reddedilir. Aksi halde esas hipotezi reddedecek bir kanıt bulunamadığı sonucuna bakılır. Testin özgürlük derecesi, (toplam numune boyutu)-1 olur. Test istatistiği, ‘(veri seti boyutu)-1’ özgürlük derecesine karşı gelen t-dağılımındaki kritik bölge ile karşılaştırılır. Tek örnekli t-testi istatistiği aşağıdaki formülle elde edilmektedir:

Eşit boyutlu veri setleri için, t= (X– µ0)/(s/(n)0.5), Özgürlük derecesi = (n-1)

Farklı boyutlu veri setleri için, t= (X1– X2)/(Sp/((1/n1)+ (1/n2))0.5), Özgürlük derecesi = n1 + n2 – 2

X veri setinin ortalamasını, µ0 ortalamanın test edildiği değeri, s verinin standart sapmasını, n veri setinin boyutunu göstermektedir. Denklemden elde edilen test istatistiği, ilgili özgürlük derecesine karşı gelen t-dağılımındaki kritik bölge ile karşılaştırılır. SPSS’de ilgili komutları kullanarak (Şekil 1) tek örnekli t-testi yapabilmek mümkündür.

tek örnekli t testi
Şekil 1. SPSS’de tek örnekli t-testi sekmesi

istatistik analiz yaptırma

İstatistik Analiz Yaptırma

By istatistikavm.com
In İstatistik Analiz
0

İstatistik analiz yaptırma bir çok bilimsel çalışmada, araştırmanın en önemli basamağıdır. Bilimsel araştırmalarda çok sık rastlanan bir hata vardır: Araştırmacılar yanlış analiz yöntemi seçimi nedeniyle sonuçlarını hatalı hesaplar ya da herhangi bir sonuca ulaşamazlar. Verilerin sağlıklı bir şekilde analiz edilebilmesi için hangi şartlarda hangi analiz yöntemlerinin kullanılıyor olduğunu bilmek çok önemlidir.  Uygun olmayan bir yöntem seçimi verilerin hatalı yorumlanmasına neden olacaktır.

İstatistiksel analiz sistemli bir şekilde sayısal veriler toplamaktır. Belirli bir amaç için çeşitli veriler toplanır. Bu veriler tablo ve grafik haline getirilir. Sonuçlar sınıflandırılır ve çözümlenir. Son olarak ortaya çıkan bu sonuçlar yorumlanarak veriler arası ilişkilere ve genellemelere ulaşılır. Elde edilen sonuçlar gözlem yapmaya ve geleceğe yönelik varsayımlarda bulunmaya yardımcı olur.

İstatistik Analiz Yaptırma

İstatistiksel çalışmaların ortak noktalarından biri nedenselliği bulmak ve bağımsız değişkenlerdeki bir değişimin bağımlı değişken üzerindeki etkilerini incelemektir. Nedenselliği ele alan temelde iki tür ana istatistiksel yöntem bulunur. Bunlar deneysel çalışmalar ve gözleme dayalı çalışmalardır.

Bilimsel çalışmalar sırasında araştırmaya konu sisteme dışarıdan müdahele edilebilir. Sistemde yapılacak bilinçli değişikliklerle bağımsız değişkenlerden kaynaklanan farklılıkların, bağımlı değişken üzerindeki etkiler incelenebilir. Gözleme dayalı çalışmalarda durum tam tersidir. Araştırma konusu sisteme kesinlikle müdahale edilmez. İstatistiksel yöntemler kullanılarak veriler toplanır. Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiler çözümlenir.

Regresyon Analizi ve İstatistiksel Metotlar

Regresyon analizi, bir bağımlı değişken (dependent variable) ve bir veya birden fazla bağımsız değişken (independent variables) arasındaki ilişkiyi anlamak için kullanılan istatistiksel metotlar bütünüdür. Çeşitli ekonomik ve mühendislik analizlerinde, ayrıca fen ve sosyal bilimlerde bağımlı ve bağımsız veri setlerinin arasında ilişkinin sebebi bilinmediği zaman, regresyon analizleri öncül olarak veri setlerinin arasındaki korelasyonu belirlemek için kullanılır. Genel olarak iki alt türe ayrılır:

1. Lineer regresyon
2. Non-lineer regresyon

regresyon analizi

Regresyon Analizi ve Lineer Regresyon

Lineer regresyon’da bağımlı değişken ile bağımsız değişkenler arasındaki ilişki lineer parametrelerin birbirine eklenmesiyle incelenir. Şu formülle ifade edilir:

yi = ß0 + ß1x1 + ß2x2 + … + ßixi          (1)

Denklem 1’de ßi  bağımsız xi değişkenlerin parametreleri, ß0 regresyon sabitini (ya da  = 0 değişkeninin parametresini) ve yi bağımsız xi’ye bağlı olan değişkeni göstermektedir. Lineer regresyon’da bağımsız değişkenlerin lineer olmasına gerek yoktur. Örneğin;

yi = ß0 + ß1x + ß2x2          (2)

Denkleminde x2 non-lineer bağımsız değişkeni x2 = z yapılarak, Denklem 2’nin bütün değişkenleri lineer yapılabilir. Ancak non-lineer regresyonda parametrelerin non-lineer olması durumda, regresyon lineere çevrilmeyebilir. Örneğin;

yi = ß0 + x1ß1 + ß1e-ß2x2          (3)

Denkleminde parametreler lineer olmadığı veya Denklem 3 parametreleri lineer olacak şekilde dönüştürülemediği için Denklem 3 non-lineer regresyon ile analiz edilmek zorundadır.

Bütün regresyonlarda amaç bağımlı değişkenin gerçek değeriyle, regresyonla tahmin edilen değeri arasındaki farkı 0’a yakın tutmaktır. Ancak, bu genelde elde edilemediği için, tahmin edilen ve gerçek bağımsız değişken arasında her zaman bir kalıntı (residual) oluşabilir:

yi – yı = ei          (4)

 

Call Now Button