PSİKİYATRİ VE BİYOİSTATİSTİK

1. PSİKİYATRİ VE BİYOİSTATİSTİK Gülşah Seydaoğlu Güz okulu, Ankara Eylül 2010

2. Bilim • Anlar Bebeklik • Açıklar Çocukluk • Kestirir Gençlik • Kontrol eder Olgunluk

3. Nedir? Nerede kullanılır? • CANLILARIN ÖZELLİKLERİ VE BUNLARI ETKİLEYEN ÖGELER ARASINDAKİ NEDENSELLİK BAĞLARINI, YÖNTEMBİLİMSEL DEĞERLENDİRME KURGULARI VE OLASILIK KURAMI ÇERÇEVESİNDEAÇIKLAMAYA ÇALIŞAN BİLİM DALIDIR.... • Hekim, deneyimlerini ve bilimsel tıbbi gerçekleri istatistik bilimi yardımıyla daha belirgin ve güvenilir aktarır. • Makale – yayın – araştırma – tez hazırlar

4. Herkes hata yapar • Dünyanın en saygın ve en çok okunan yayınlarında da dahi kötü tasarlanmış, yanlış analizler uygulanmış makale oranı yüksektir. • Bir araştırma sonucuna göre; BMJ, The NEJ of Medicine, TheLancet gibi dergilerinde bulunduğu 30 dergide yayınlanan 4200 makalenin, yalnızca %20’sinin çalışma düzeni ve istatistik analiz olarak geçerli olduğu, • Kötü deney düzeni ve istatistik analizli çalışmaların %80’inde pozitif bulgu varken iyi çalışmaların yalnızca %25’i pozitif (ilaç etkili, tanı geçerli) bulgu verir.

5. Normallik sınırı ve p değeri • Toplum normlarına göre, denetlenen farkın normal yada anormal (anlamlı farklı) olduğu, başlangıçta kabul edilen güven düzeyi (%95) temelinde yargılanır. • Bahsedilen güven düzeyinin dışında kalan olasılık yanılgı payı ( =%5) olarak değerlendirilir ve uygulanan tüm istatistiksel testlerin sonucu bu p olasılığına kadar indirgenerek yorumlanır.

6. Bilimsel araştırma basamakları • Gözlem-Sezgi • Hipotez-Varsayım • Gerçekleme A priori Ön bilgi • Genelleme

7. Hipotez- varsayımın kurgulanması • Hipotez, araştırmacının kendi bilgi birikiminden veya daha önce yapılmış gözlemlerden faydalanarak önerilir. Örneğin tedavi grupları arasında fark vardır. • H1(alternatif varsayım); araştırmacının geçerliliğini denetleyeceği başlangıçta doğru olarak kabul ettiği varsayım. • H0 (Sıfır Varsayımı); H1 Varsayımının doğru olmadığını önesüren doğal varsayım

8. Varsayım Varsayım • Para ile mutluluk arasında ilişki vardır • Para arttıkça mutluluk artar • Para arttıkça mutluluk azalır • Para ile mutluluk arasında ilişki yoktur. Varsayım • Kadınlarla erkekler arasında dedikodu yapma oranları farklıdır • Kadınlar erkeklerden daha çok dedikodu yapar • Erkekler kadınlardan daha çok dedikodu yapar • Kadınlar ve erkekler arasında fark yoktur

9. Varsayım Varsayım • Para ile mutluluk arasında ilişki vardır (r ≠ 0) • Para arttıkça mutluluk artar (r > 0) + • Para arttıkça mutluluk azalır (r < 0) - • Para ile mutluluk arasında ilişki yoktur. (r = 0) Varsayım • Kadınlarla erkekler arasında dedikodu yapma oranları farklıdır (m1 ≠ m2) • Kadınlar erkeklerden daha çok dedikodu yapar (m1 < m2) • Erkekler kadınlardan daha çok dedikodu yapar (m1 > m2) • Kadınlar ve erkekler arasında fark yoktur (m1 = m2)

10. %95 RED RED KABUL %2,5 %2,5 İstatistiksel değerlendirme • Hangi varsayım doğru? karar verilecek • İstatistik analiz sonunda: • p< 0.05 ÇIKARSA , H1 DOĞRU KABUL EDİLİR • Yani hipotezimiz varsayımımız (çok düşük bir yanılma payı ile) genel geçerliliği olan yeni bir sonuç olarak kabul edilir. • p> 0.05 çıkarsa: H0 KABUL EDİLİR (varsayımımız kabul edilemeyecek kadar çok yanılmaktadır)

11. EVRENSEL GERÇEK Ho DOĞRU Ho Yanlış H1DOĞRU DOĞRU KARAR 2.Tip HATA () HoDOĞRU Kabul ARAŞTIRMA SONUCU KARAR DOĞRU KARAR 1.Tip HATA () H1DOĞRU HoRed (1- =Power) Karar Hataları 1.TİP HATA() Gerçekte FARKSIZLARA yanlış olarak FARKLI denmesi. 2.TİP HATA() Gerçekte FARKLILARA yanlış olarak FARKSIZ denmesi.

12. Gerçekleme • Uygun kurgunun tasarlanması • Değişkenlerin Saptanması -Değişken sayısının belirlenmesi • Verilerin doğru ve güvenilir toplanması (Veri girişi) • Verilerin uygun analizi • Verilerin doğru sunumu

13. 1-Araştırma Tasarımları A- Gözlemsel Araştırmalar 1-Tanımlayıcı • Korelasyon çalışmaları • Vaka raporları, • Vaka serileri, • Kesitsel (Cross-sectional ) taramalar 2-Analitik • Kohort • Vaka kontrol • B-Deneysel Araştırmalar • 1-Kontrollü çalışmalar • randomize • nonrandomize • 2-Kontrolsüz Çalışmalar

14. OLGU - KONTROL ÇALIŞMASI Çalışmanın başlangıcı Etken + Olgu Etken - Etken + Kontrol Etken-

15. KOHORT ÇALIŞMASI Çalışmanın başlangıcı Hasta Etken + Sağlam İzlenen Grup Hasta Etken - Sağlam Çalışmanın yönü

16. Rasgele Yerleştirilmiş Kontrollü Çalışma - RCT Hastalık Deneysel tedavi İyileşme Uygun hastalar Randomizasyon Hastalık Standart tedavi İyileşme Araştırmanın yönü

17. SİSTEMATİK DERLEME META-ANALİZ A çalışması B çalışması C çalışması D çalışması Meta-analiz

18. Soru, araştırma türünü belirler SORU TİPİÇALIŞMA TİPİ Prevelans, insidans Tanımlayıcı -Kesitsel Tanı Tanı testleri Tedavi RCT PrognozKohort, olgu-kontrol, RCT Zarar/EtioKohort, olgu-kontrol, RCT Sistematik Derleme Meta Analiz

19. KANIT PİRAMİDİ SİSTEMİK DEĞERLEND. ve META ANALİZLER RANDOMİZE KONTROLÜ ÇİFT KÖR Ç. KOHORT Ç. OLGU-KONTROL Ç. OLGU SERİLERİ OLGU SUNUMLARI UZMAN GÖRÜŞÜ HAYVAN DENEYLERİ İNVİTRO DENEYLER

20. 1 2 a 2 b 3 a 3 b 4 5 Sistematik derleme – RKÇ Sistematik derleme – kohort Kohort çalışmalar veya düşük kalite RKÇ lar (izlemde kalan % 80) Sistematik derleme – olgu-kontrol çalışmalar Olgu-kontrol çalışmalar Olgu serileri veya düşük kalitede olgu-kontrol ve kohort çalışmalar Uzman görüşü (eleştirel değerbiçmeye dayalı olmayan) Kanıt düzeyleri ve önem dereceleri

21. İstatistikçiye " Eşiniz Nasıl ? " Diye Sormuşlar .. "Kime Kıyasla !!!" Diye Yanıtlamış ... Kontrol grubu var mı? İstatistikçinin İkiz Oğulları Olmuş. Birini Sünnet Ettirmiş , Diğerini Ettirmemiş; Kontrol Kümesi Olarak Saklamış...

22. Kontrol ve deney grubu benzer mi?

23. Kontrol • Kontrollü çalışmalarda sıklıkla kullanılan yöntem, bağımsız eşzamanlı kontrol grubu oluşturmaktır. • İki grup denek vardır. Deney grubuna (experimentalgroup) araştırma konusu olan tanı ya da tedavi yöntemi uygulanırken, kontrol grubuna plasebo ya da diğer yöntem uygulanır. • Kontrol grubunun uygulanan yöntemdeki farklılık dışında deney grubuna benzer olması gerekir.

24. Körleme?

25. Körleme • Tek kör • Hasta bilmiyor • Çift kör • Hasta • Hekim bilmiyor • Üçlü kör • Hasta • Hekim • İstatistikçi bilmiyor

26. Randomizasyon

27. Randomizasyon • Tüm elemanların her iki gruba girmesi için eşit şansa sahip olması • Her grubun tedavi veya kontrol grubu olma konusunda eşit şansa sahip olması • Taraf tutmanın önlenmesi amaçlanır. Bunun için: Kurra çekmek, yazı tura atmak, rasgele sayılar tablosu, bilgisayarda hazırlanmış rasgele sayılar tablosu vb. kullanılır.

28. KAÇ ÖRNEK ALALIM? Önbilgiler, Öngörüler, Kısıtlar • ÖrnekToplumutemsiletmeli ve yeterlisayıdaolmalıdır. • Örnekbirimlerrasgeleseçilmelidir. • Toplumdaki her birimin örneğe seçilme şansları eşit olmalıdır. • Sosyo-kültürel farklılıklar örneğe yansımalıdır. • Toplumun alt kesimlerinin değişken yoğunluklarına göre örnekte temsilleri yoğunluklar ile orantılı olmalıdır. • Prevalans/İnsidansaraştırmalarındaAzgörülenhastalıkiçin ÇOK, sıkgörülenhastalıkiçin AZ örnek. • SahadaHomojendağılanhastalıkiçin AZ, Heterojendağılanhastalık için ÇOK örnek.

29. KAÇ ÖRNEK ALALIM? Önbilgiler, Öngörüler, Kısıtlar • Toplumoranınıtahminetmekiçin ne kadarkesinlikgerekiyor? Çokyakın (kesin) tahminiçin ÇOK, Yaklaşıktahminiçin AZ örnek; • Tahminleriçingüvenaralığı (olasılık) yüzdekaçalınmalıdır? %95 güvenlideğerleriçin AZ, %99.9 güvenlideğerleriçin ÇOK örnek; • Araştırma PAHALI biruygulamaise AZ, UCUZ ise ÇOK örnek; • Araştırmayenibirteori, teknik, yöntemgeliştirmeise AZ örnek, Tekrardeneyleriise ÇOK örnek;

30. ÖrneklemBüyüklüğününhesaplanması • Olaylarıngörülüşsıklığınıyadaolaylarınortalamasınıincelemekiçinörneklemealınacakbireysayısı; evrendekikişisayısınınbilinipbilinmemesinegöredeğişikformüllerlehesaplanır. Bu n sayısı ile elde edilecek sonuçların ne kadar güvenilir olduğu güç analizi ile denetlenir. • Genelolarakörneklembüyüklükleri; • N büyüdükce; • Yapılacaksapmadaraldıkcave • Yapılmasıistenenhataküçüldükce ARTAR.

31. Formüller • Örneklem büyüklüğünü belirlemek için; - Hedef kitledeki birey sayısı bilinmiyorsa n = t2pq / d2 - Hedef kitledeki birey sayısı biliniyorsa n= N t2pq / d2 (N-1) + t2pq formülleri kullanılır. Formüllerde; N : Hedef kitledeki birey sayısı n : Örnekleme alınacak birey sayısı p : İncelenen olayın görülüş sıklığı (gerçekleşme olasılığı) q : İncelenen olayın görülmeyiş sıklığı (gerçekleşmeme olasılığı) t : Belirli bir anlamlılık düzeyinde, t tablosuna göre bulunan teorik değer d : Olayın görülüş sıklığına göre kabul edilen ? örnekleme hatasıdır.

32. ÖRNEKLEMDEN ELDE EDİLEN VE TOPLUM BİLGİSİ OLARAK KULLANILACAK OLAN “ BİLİMSEL SONUCUN ” AŞAĞIDAKİKOŞULLARISAĞLAMASI BEKLENİR. • KESİNLİK-güvenilirlik • ÖLÇÜM VARYASYONUNUN ÇOK GENİŞ OLMAMASI. • BU RASSAL HATANIN DÜŞÜK OLMASI DEMEKTİR. • GEÇERLİLİK • ELDE EDİLEN SONUÇ DEĞERİN GERÇEK TOPLUM • DEĞERİ YERİNE OTURACAK YAKINLIKTA OLMASI.

33. KESİNLİK VE GEÇERLİLİK EN KÖTÜ SONUÇ KESİN DEĞİL GEÇERLİ DEĞİL (Rassal ve Sistematik Hata) KESİN GEÇERLİ DEĞİL (Sistematik Hata); KESİN DEĞİL GEÇERLİ (Rassal Hata) İDEAL SONUÇ KESİN GEÇERLİ Rassal Hata ;ölçüm kesin değil (Varyasyon geniş) Sistematik Hata ; Ölçüm geçerli değil

34. 2- değişkenlerin saptanması • Analize girecek değişkenleri kim belirleyecektir? • Karıştırıcı- Yan değişkenler ile nasıl baş edilecektir? (Covariateadjustment) • Eşik Değerlerin (Cut-off) Saptanması:

35. Değişken(variable) • Deneklere ait özellikler • Yaş • Cinsiyet • Diastolik kan basıncı • Eğitim Düzeyi • Ağrı skoru • Hastanın tanısı • İlaç grubu

36. İstatistik analiz için ilk yapılacak şey, değişkenlerin nasıl ölçüldüğünün belirlenmesidir.

37. Değişkenlerin ölçüm biçimi • SAYISAL ÖLÇÜM • ORDİNAL ÖLÇÜM • NOMİNAL ÖLÇÜM

38. Sayısal Değişken • Kesikli -intervalvariable:Sayımla belirtilen değerleri alabilen değişkenler kesiklidir. Ör. Kardeş, Gebelik sayısı • Sürekli-continuousvariable:Her türlü değeri alabilen değişkenler. Ör. Hg, Htc değeri, Yaş, Boy, Kilo

39. Sayısal Değişken • Sayısal değişkenleri, sınıflayarak ordinal değişkenlere dönüştürebiliriz. • Örneğin BMI sürekli değişkendir. BMI yeniden sınıflayarak 18,6’dan düşük değer alanları zayıf, 18.6-25,0 arasında değer alanları normal, 25.1-30.0 değer alanları şişman ve 30.1 den fazla değer alanları obez olarak 4 grupta sınıflandırabiliriz. • Hastaların yaşlarını da "20’den küçük", "20-34", "35-50", "50’den büyük" gibi sınıflandırarak, ordinal değişkene dönüştürebiliriz.

40. Önemli Not • Veri toplarken sayısal değişkenleri, ordinal değişkenlere dönüştürmeyin, gerçek değerleri ile kaydedin. • Hataya yol açmaz, ama daha az bilgi veren yöntemler kullanılmasını gerekli kılabilir. • Veri toplandıktan sonra bilgisayarda “recode” komut ile sürekli değişkeni, orijinal veriyi koruyarak dönüştürebiliriz.

41. Ordinal- Sıralı Değişken • Değişkenin ölçüm düzeyleri arasında bir sıralama vardır, ama düzeyler arasındaki mesafeler belirli değildir. • Örneğin tümörlü hastaların EVRE’si. Bu değişkene evre 1’den 4’e karşılık gelmek üzere, 1, 2, 3 ve 4 değerleri girilebilir. Bu değerler belirli bir sıra ifade etmektedir. Örneğin "evre 3, evre 2’den daha ileri evredir", "evre 1 en iyi, evre 4 en kötü evredir" vb. Ama değişkenin düzeyleri arasındaki mesafeler belirli değildir. Örneğin matematik işlem yapıldığında 2 - 1 = 4 - 3 = 1 doğrudur, ama "evre 2, evre1’den ne kadar ileriyse, evre 4 de evre 3’den o kadar ileridir" denemez.

42. Nominal-isimsel Değişken • İsimsel değişkenlerdir. Matematiksel bir değer almazlar. Ör. Cinsiyet, ek hastalık (DM, HT, MI…), Sonuç (stable, nüks, şifa), vs. Bilgisayara genellikle kodlayarak girilir. Nominal değişkenlerin düzeyleri arasında sıralama söz konusu değildir.

43. VERİ TOPLAMA ARAÇLARI • Anket • Dosya Tarama • Bilgi Formu Yasa dışı dinleme

44. ANKET • Anket, sistematik veri toplama yöntemlerinden biridir. • En popüler veri toplama yöntemi olması basit ve kolay uygulanabilen bir yöntem olduğu kanısı uyandırmaktadır. • Oysa bilimsel nitelikli anket hazırlanması uzmanlık gerektiren bir alandır. • Geçerlilik Güvenilirlik ?

45. Anket nasıl uygulanacak? • Yüz yüze • Posta (self report) • Telefon. • Hangi anket yöntemini seçeceğinize karar vermek araştırmanın bütçesine bağlı olduğu kadar konunun içeriği ile de çok ilgilidir. Örneğin cinsellik, inanç gibi konularda yüz yüze anket yönteminde deneklerin utanma nedeniyle güvenilir yanıtlar vermeyebileceği göz önünde bulundurulmalıdır.

46. Cevap formatına karar vermek • Kapalı uçlu • Açık uçlu • Yarı Açık uçlu

47. Cevap formatına karar vermek • Açık uçlu • Kaç yaşındasınız? ............ • Yaşayan kaç çocuğunuz var? ....... • İhtiyaç duyduğunuz eğitimler nelerdir? …….

48. Cevap formatına karar vermek • Kapalı uçlu • Eğitim durumunuz? • Okur yazar değil • Okur yazar • İlk okul mezunu • Ortaokul mezunu • Lise mezunu • Üniversite mezunu • Aldığınız hizmetten ne kadar tatmin oldunuz? • Hiç tatmin olmadım • Tatmin olmadım • Kararsızım • Tatmin oldum • Çok tatmin oldum

49. Cevap formatına karar vermek • Kapalı uçlu • Bu eğitimden ne kadar yararlandınız? • Hiç yararlanmadım • Yararlanmadım • Kararsızım • Yararlandım • Çok yararlandım 5’li Likert yöntemi

50. Cevap formatına karar vermek • Bu tür derecelendirme ölçeklerini hazırlarken uç noktaların zıt anlamda olduğundan emin olun. • Bu yapılmazsa yanıtların taraflı olma riski ortaya çıkar. Örneğin aşağıdaki derecelendirme ölçekleri sizin hoşunuza gidecek cevaplar sağlayabilir ama gerçek ve ihtiyacınız olan bilgiyi vermez. • Genelde tatminkar • Tamamiyle tatminkar • Son derece tatminkar • Mükemmel