Spss Uygulamalı Temel Biyoistatistik Eğitimi

Eğitim Tarihi

14 / 15 Nisan 2012

Eğitim Saati

14 saat

Eğitim Ücreti

500 TL

Eğitim Yeri

İstatistik Çözümleri Eğitim Salonu

Eğitim Şartları

Kayıt yaptırabilmek için eğitim başlamadan bir hafta önce kayıt ücretinin %20’si yatırılmadır.
Eğitime katılanlar, kişisel bilgisayarlarını getirmeleri gerekmektedir.
Eğitim ücretine cafe/break dahildir.
Eğitim sonunda Eğitim Katılım Sertifikası verilecektir.
Eğitim sonunda eğitim dokümanları verilecektir.
İstatistik Çözümleri eğitimi erteleme ve iptal etme hakkını saklı tutar.

Buna benzer çalışmaların sonuçları verilirken istatistik analizin hangi yöntemle yapıldığı belirtilmelidir. CONSORT bildirisine göre denek alım kriterinin çalışma başında tanımlanmış olması, bu kritere uymayan tüm deneklerin çalışma dışı bırakılmış olması ve bu kritere uyumsuzluğu gösterecek somut ölçüm yöntemlerinin belirli olması gerekmektedir.

CONSORT bildirisi, bilimsel çalışmaların tasarım, yürütme, analiz ve yorum aşamalarının okur tarafından tümü ile anlaşılabilmesi için gerekli olan yöntemlerini içerir.

2.      İstatistiksel Anlamlılık Düzeyi ve 1. Tip Hata (α): İstatistiksel anlamlılık düzeyi, gerçekte var olmayan bir farklılığın ya da ilişkinin yapılan istatistiksel analizlerle de aynı şekilde farksız ya da ilişkisiz bulunması olasılığıdır. Eğer gerçekte farksız iki grup arasında, yapılan analizler sonucunda şansa bağlı olarak bir fark bulmuşsak o zaman 1. tip hata yapmışız demektir. Yapılan çalışmalarda genellikle en az %95 güven düzeyi (ya da %5 yanılma payı da denebilir) kullanılır. Örneklem büyüklümüz sabitken eğer anlamlılık düzeyini arttırırsak (örneğin %95 güven düzeyinden %99 güven düzeyine çıkarsak) istatistiksel güç azalır. Çünkü var olan bir farklılığı daha katı bir anlamlılık düzeyinde bulmamız zorlaşır. Daha yüksek bir anlamlılık düzeyi için yeterli istatistiksel gücü sağlayabilmek için örneklem büyüklüğünü arttırmalıyız.

3.      İstatistiksel Anlamlılık Düzeyinin Tek veya Çift Yönlü Olması: İstatistiksel olarak bir ilişki ya da farklılığın incelendiği durumlarda kurulan hipotezler tek ya da çift yönlü olabilmektedir. Örneğin iki grup arasında belli bir değer açısından karşılaştırma yapıyor olalım. Seçenek hipotezimizde birinci grubun incelenen değer açısından ikinci gruptan farklı olduğunu söylüyorsak hipotezimizi iki yönlü kurmuş oluruz. Çünkü birinci grubun mu ikinci gruptan büyük olduğunu, yoksa ikincinin mi birinciden büyük olduğunu belirtmemişiz. Bu durumda olasılıksal olarak her iki durumu da göz önüne almalıyız. Her iki durumu da göz önüne aldığımız için hipotezimizi iki yönlü kurmuş oluyoruz. Eğer seçenek hipotezimizde birinci grubun incelenen değer açısından ikinci gruptan büyük olduğunu söylüyorsak hipotezimizi tek yönlü kurmuş oluruz. Çünkü sadece büyük olduğu durumdan bahsediyoruz.

Genellikle çalışmalarda iki yönlü hipotez testleri kullanılmaktadır. Ancak tek yönlü hipotez testlerinin de kullanıldığı çalışmalar vardır. Aynı koşullar altında tek yönlü yapılan bir istatistiksel analizin gücü, çift yönlü yapılana göre daha fazladır.

4.      Etki Büyüklüğü: Etki büyüklüğü, istatistiksel olarak bir farklılığın ya da ilişkinin incelendiği durumda, bu farkın ya da ilişkinin en az hangi değeri aldığı durumda  teorik ya da istatistiksel olarak anlamlı olduğudur. Çalışmalarda etki büyüklüğü yükseldikçe uygulanan istatistiksel analizin bu etkiyi bulması olasılığı daha yüksek olacağından istatistiksel güç de artar. Aksine etki büyüklüğü düşük olan bir çalışmada yapılan analizin bu etkiyi ortaya çıkarma olasılığı daha düşük olduğundan gücü de daha düşüktür. Düşük etki büyüklüğünü ortaya çıkarabilme olasılığını (istatistiksel gücü) artırmak için aynı koşullarda örneklem büyüklüğü arttırılmalıdır.

5.      Bağımlı Değişkenin Değişkenliği: Bağımlı değişkenin değişkenliğinin ya da varyansının daha yüksek olduğu çalışmalarda tip 2 hata yapma olasılığı artar ve istatistiksel güç azalır.

6.      Örneklem Büyüklüğü: Güç analizinin temel amacı yukarıda bahsedilen 5 faktörün gerekliliklerine cevap verebilecek en küçük örneklem büyüklüğünün hesaplanmasıdır. Örneklem büyüklüğü arttıkça tüm kitleye ilişkin parametre tahminleri de daha kesin olmaya başlar, standart hata azalır ve yapılan istatistiksel analizlerin de gücü artar.

Tüm bu açıklanan faktörler değerlendirildiğinde unutulmamalıdır ki uygulanan her analiz farklı bir güç hesabı gerektirmektedir.