EVREN, ÖRNEK, TEMSİLİYET. Prof. Mustafa Necmi İlhan

Ebat: px

Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "EVREN, ÖRNEK, TEMSİLİYET. Prof. Mustafa Necmi İlhan"

Murat Dinç
8 yıl önce
İzleme sayısı:

1 EVREN, ÖRNEK, TEMSİLİYET Prof. Mustafa Necmi İlhan MD, PhD, PhD, MBA Gazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Halk Sağlığı AbD 1

2 Neden Araştırma Yaparız? Bilimsel gerçeğe ulaşmak Bilinenlerin doğruluğunu ölçmek Yeni bir yöntem geliştirmek Müdahalelerin etkinliğini ölçmek 2

3 Bilimsel Yöntem Gözlem Hipotez Gerçekleme Genelleme 3

4 Veri Kaynakları Rutin kayıtlar Standart formlar Laboratuvar kayıtları Poliklinik kayıtları Taramalar Dolaylı kaynaklar Epidemiyolojik araştırmalar 4

5 Sorular.. Sorular Kaç ameliyat yapayım? Hangi dosyaları seçeyim? Kaç fare kesmeliyim? Kontrol grubumda sayı ne olmalı? Kimleri kapsam dışı bırakayım? Hepsine USG yapmalımıyım?.. 5

6 Veri Toplama Doğruluk Zaman Maliyet İş Gücü 6

7 Veri Toplama Yöntemleri Tam Sayım Örnekleme 7

8 Tam sayım Kitledeki deneklerin tümünden veri toplama yöntemi Yararları Verinin tam doğru olması Zorlukları Maliyet fazlalığı Süre uzunluğu İşgücü bulma zorluğu Derleme, değerlendirme zorluğu ve uzunluğu 8

9 Örnekleme ve Örneklem Örnekleme; Örneklem almak için yapılan işlemler Evrende bulunabileceği düşünülen bazı özellikleri incelemek için evrenden alınan az sayıda kişi, madde, materyal v.b. topluluğu örneklem Bir tüp kan almak Çorbadan bir kaşık almak 9

10 Örnekleme Kitleden seçilmiş bir gruptan veri toplama yöntemi Zorlukları Tam ve doğru bilgiye ulaşma zorluğu Yararları Maliyeti azaltması Süre kısalığı Fazla işgücü gerektirmemesi Derleme, değerlendirme kolaylığı 10

11 Örneklemenin önemi Örneklemin temsil yeteneği örneklem büyüklüğü örneklem evrendeki dağılıma çeşit ve oran yönünden benzerliği olasılıklı örnekleme yöntemi taraf tutmama Örneklem hatası örneklem büyüklüğü arttıkça uygun örnekleme yöntemi ile 11

12 Örneklemden Yararlanma Koşulları Uygun Örneklem Büyüklüğü Uygun Örnekleme Yöntemi 12

13 Örneklem büyüklüğü Örneklem birim sayısı arttıkça örneklemin evreni temsil gücü artar İncelenecek olayın toplumda görülme sıklığı, ortalaması, sapma ve yanılma düzeyi ile formülle hesaplanır Her zaman en çok birey/denek mi alınmalı??? 13

14 Uygun Örnekleme Yöntemi Örneklemede temel amaç seçilen örneklemin kitleyi temsil edebilecek özellikte olması Örneklemin kitleyi tümüyle temsil etmesi beklenir! Ancak bu gerekli değildir. Örneklemin, kitleyi ulaşmak istediğimiz bilgide farklılık yaratabilecek etkenler yönünden temsil edebilecek özellikte olması yeterlidir! 14

15 Uygun Örnekleme Yöntemi Örneklemede Rasgelelik Örneklemede Rasgelelik, kitledeki her deneğe örnekleme seçilme yönünden eşit şans verilmesidir. Bu şansın eşitlenememesi durumunda; örneklemeden elde edilecek sonuçlardaki hatalar rasgele olmayacağı için sonuçlar yanlı olur. 15

16 Nasıl seçmeli? Sabah gelenler-----öğleden sonra gelenler Pazartesi gelenler-----salı gelenler A kliniğine başvuranlar-----b kliniğine başvuranlar Yazı/tura.. 16

17 Randomize Çalışma Tasarımı Ulaşılabilecek hasta sayısı Gerçekte incelenen hasta sayısı Dahil edilen hasta sayısı Randomize edilen hasta sayısı Tedavi Bulgu İstatistik analiz Sonuç Kontrol Bulgu 17

18 Örnekleme Yöntemleri Olasılıksız Örnekleme Olasılıklı Örnekeleme Kota Örneklemesi Kartopu Örneklemesi B. Rasgele Örnekleme Tabakalı Örnekleme Küme Örneklemesi 18

19 Olasılıklı Örnekleme Yöntemleri Olasılıklı örnekleme yöntemlerinde örnekleme seçilecek örnek birimlerine eşit şans verilir Örnek birimlerine eşit şans verilerek kitledeki değişkenliğin örneklemde korunması sağlanır Böylece örneklemin kitleyi temsil yeteneği artırılmış olur Kitledeki her örnek birimine örnekleme seçilme yönünden eşit şans verebilmek için kitledeki birimler arasından rasgele seçim yapılır Rasgeleliği sağlayabilmek için rasgele sayılar tablosu yada rasgele sayı üreten bilgisayar yazılımlarından yararlanılır 19

20 Basit rasgele örnekleme yöntemi Evrendeki birimler listelenir, numaralanır, rasgele sayılar tablosu kullanılarak seçilir Bireylerin eşit olasılıkla seçilme şansı vardır Evren çok büyük değilse kolay olur, evren büyükse listeleme ve seçim zordur İncelenen özellik evrendeki bireylerin kimi özelliklerine göre farklılık gösteriyorsa kullanılmamalı Bireyler geniş alanda dağılmış oturuyorlarsa, tek tek bulmak zordur 20

21 Tabakalı rasgele örnekleme yöntemi İncelenen özellik deneklerin herhangi bir özelliğine göre değişiklik gösteriyorsa kullanılır Tabakalardaki birimler kendi içinde homojen olmalı, kendi aralarında heterojen olmalıdır Tabakalardan orantılı seçim yapılması analizleri kolaylaştırır 21

22 Tabakalı rasgele örnekleme Yararları Eğer tabakalama iyi yapılmış ise daha doğru bilgi elde etme olanağı sağlar Her tabakadan alınan örneklemin kendi tabakasını temsil yeteneği olduğundan her tabaka için ayrı sonuç elde etme olanağı sağlar Eksikleri Eğer tabaka örneklem büyüklükleri küçük ise bilginin doğruluğu azalır. 22

23 Tabakalı rasgele örnekleme Örneklem Büyüklüğü Tabakalı örneklemede örneklem büyüklüğü, her tabaka için ayrı değil, tüm kitle için bilinen yöntemlerle hesaplanır Hesaplanan örneklem büyüklüğü, tabaka büyüklüklerine göre orantılı olarak dağıtılır Her tabaka için hesaplanan sayıda örnek, bilinen örnek seçim yöntemlerinden yararlanarak seçilir 23

24 Tabakalı örnekleme Tabaka Ağırlığı ve Orantılı Dağıtım Tabaka Denek Sayısı Tabaka Ağırlığı Tabaka Örneklem Büyüklüğü 1 N 1 2 N 2 w 1 N 1 / N w 2 N 2 / N n 1 w1n w N n k Toplam N k N w k N k / N n k w k N 24

Küme örnekleme yöntemi Küme örneklemesi özellikle saha araştırmalarında deneklere (kişilere) ulaşmanın zor olduğu durumlarda kullanılır Bu durumda sınıflar, köyler, sokaklar gibi

25 Küme örnekleme yöntemi Küme örneklemesi özellikle saha araştırmalarında deneklere (kişilere) ulaşmanın zor olduğu durumlarda kullanılır Bu durumda sınıflar, köyler, sokaklar gibi deneklerin bir arada bulunduğu birimler küme olarak belirlenir Kümeler küçük küme sayısı fazla olursa daha iyi Küme büyüklükleri aynı olmadığında ağırlıklandırılarak istatistik yapılmalıdır 25

26 Sistematik örnekleme yöntemi Evren büyükse Çok sayıda birim içeren kayıt sistemi incelenecekse Birim sayısı fazla olduğunda 26

27 Hipotez ve Güç Farksızlık hipotezi =Sıfır hipotezi=geçersizlik hipotezi: Asıl test edilmek istenen hipotezdir Sıfır hipotezi olumsuz olarak kurulur Örn: Fark yoktur Alternatif hipotez: Sıfır hipotezinin tersidir Hipotezin tek yönlü ya da çift yönlü olduğunu belirlenir Örn: Fark vardır 27 27

28 Yanılma Düzeyi Tip I hata: Doğru bir sıfır hipotezinin yanlışlıkla reddedilme olasılığı (yanılma olasılığı: alfa, ) Tip I hatayı azaltmak için alfayı küçük seçeriz Alfayı araştırıcı seçer; 0.05, 0.01 olabilir Tip II hata: Yanlış bir sıfır hipotezinin reddedilmemesi (beta, ) 0.05, 0.10, 0.20 olabilir 28 28

29 İki tür yanlış karar vardır: Test sonucu verilen karar (Örnekten) Gerçek durum Ho Ha Ho + (1-α) - (β) Ha - (α) + (1-β) Tip I Hata (α)= Doğru olan Ho hipotezini yanlışlıkla reddetme olasılığı (Yanlış pozitif karar) Tip II Hata (β) = Yanlış olan Ho hipotezini yanlışlıkla reddetmeme olasılığı (Yanlış negatif karar) Güç (1-β)= Yanlış olan Ho hipotezini doğru olarak reddetme olasılığı (Doğru pozitif karar) 29 29

30 Örnek Büyüklüğü ve Güç hesaplamak için web siteleri ze+calculator tcalculators/statisticalpowercalculators.aspx

31 Temsiliyeti sağla(ya)mazsak neler olur? İsteyerek / İstemeyerek taraf tutmuş oluruz (BİAS) Çalışmamız doğru / güvenilir olmaz Çalışmamız yayınlanmaz Çalışmamız yayınlansa da atıf almaz Çabalarımız boşa gider! 31 31

32 EVREN, ÖRNEK, TEMSİLİYET Teşekkürler Prof. Dr Mustafa Necmi İlhan 32

Benzer belgeler

BİYOİSTATİSTİK Örnekleme ve Örnekleme Yöntemleri Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

BİYOİSTATİSTİK Örnekleme ve Örnekleme Yöntemleri Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr 1 Araştırmalarda