SAĞLIK ALANINDA İSTATİSTİK

İlgilenilen iki değişken arasındaki ilişkinin derecesi için korelasyon analizi kullanılır. Burada dikkat edilmesi gereken nokta, korelasyon analizinin değişkenler arasındaki ilişkinin yanlızca derecesini göstermesidir. İki değişken arasında yüksek korelasyon olması
bu iki değişkenden birinin diğerinin nedeni olabileceğini göstermez. Korelasyon analizi iki değişken arasındaki nedensellik için kullanılmaz. Nedensellik araştırması için farklı istatistik tekniklerinin kullanılması gerekir.

Değişkenler arasındaki ilişkinin derecesinin tespiti işlemine korelasyon analizi adı verilir. Doğru cevap E'dir.

Bağımlı değişken araştırmacının üzerinde çalıştığı değişken olup bu değişken üzerinde meydana gelen değişimler ya da bu değişkenin toplam değişkenliğinin açıklanılmasına çalışılan değişkendir. Kolestrol düzeyi yaşa bağlı olarak değişmektedir. Doğru cevap C'dir.

İki değişken arasındaki ilişki, bu değişkenlerin saçılım grafikleri ile gözlemlenir.

r. İki değişken arasında bir ilişkinin varlığının gösterilmesi ile beraber ilgili
değişkenler arasında matematiksel bir model kurulması istenebilir.Bu modele regresyon analizi adı verilir.

Pearson r korelasyon katsayısı -1 ile +1 arasında değişen değerler almaktadır. Doğru cevap E'dir.

Korelasyon katsayısının - değer alması değişkenler arasındaki ters yönlü ilişkiyi gösterir. + değerler değişkenlerin aynı yönde olduğunun göstergesidir. Doğru cevap A'dır.

Y=a+bx regresyon modeli olmak üzere;

Y=3.42+0.326*(50)

Y=19.72 Doğru cevap A'dır.

Doğru cevap D'dir.

Korelasyon katsayısı -1 ile +1 arasında değerler alır. 1'e eşit olduğunda mükemmel ilişki söz konusudur. Negatif olması ters yönlü pozitif olması ise aynı yönlü ilişki olduğunu göstermektedir. Doğru cevap B'dir.

r=0,75

R= 0.75*0.75= 0,5625

Doğrfu cevap A'dır.

Korelasyon analizi en genel tanımı ile değişkenler arasındaki ilişkinin incelenmesidir. Değişkenler arasında var olabilecek ilişkinin derecesinin tespit edilebilmesi amacı ile çeşitli teknikler kullanılabilir.

Korelasyon katsayısı yardımıyla değişkenler arasındaki ilişki ifade edilirken zayıf, orta ilişki gibi nitelemelerin gerçekleştirilmesi söz konusudur. Araştırmacılar, herhangi bir değişkende meydana gelen değişimin, bu değişkenle ilişkili olduğunu düşündükleri değişken tarafından ne kadarının açıklandığını tespit etmeleri gerektiğinde belirlilik katsayısı hesaplanır.

Korelasyon katsayısı yardımıyla iki değişken arasındaki doğrusal ilişkinin derecesi tespit
edilebilmektedir. İki değişken arasında bir ilişkinin varlığının gösterilmesi ile beraber ilgili değişkenler arasında matematiksel bir model kurulması istenebilir.

Basit doğrusal regresyon modeli,
yi= α + βxi+ εi

Bağımlı değişkenin daha iyi tahmin edilmesi ya da açıklanabilmesi için birden daha fazla
bağımsız değişken tanımlanabilir. Bir bağımlı ve birden daha fazla bağımsız değişkenin
bulunduğu regresyon analizi problemlerine çoklu regresyon analizi adı verilir. Bu ünite de çoklu doğrusal regresyon analizi detaya inilmeden genel hatları ile incelenecektir

Yapılan hesaplamaların doğru ve uygun olması için regresyon analizinde uyulması gereken 5 adet varsayım bulunmaktadır. Bu varsayımlar
• ε rassal değişkeni x’in değerlerinden istatistiksel olarak bağımsızdır,
• ε rassal değişkeni Normal dağılıma sahiptir,
• εi rassal değişkeni 0 aritmetik ortalamaya sahiptir,
• εi ve εj
gibi birbirinden farklı iki hata istatistiksel olarak bağımsız olmalıdır,
• εi rassal değişkenleri xi ’lerin tüm değerleri için sabit bir varyansa sahiptir,
olarak sıralanırlar.

ε rassal değişkeni x’in değerlerinden istatistiksel olarak bağımsızdır.

Model’de
yi; bağımlı değişken y’nin i’inci gözlem değerini,
xi; bağımsız değişken x’in i’inci gözlem değerini,
εi; i’inci gözlem için ortalaması 0 ve tüm gözlemler için sabit σ standart sapmalı normal
dağılıma sahip olduğu varsayılan rassal hatayı,
α ve β ; veri yardımıyla tahmin edilecek, x=0 olduğunda y’nin değeri α ve x’te meydana gelecek birim değişikliğin y’deki oransal etkisi de β olmak üzere, ana kütle parametrelerini göstermektedir.

Pearson korelasyon katsayısının anlamlılık testinde "H1: ρ ≠ 0" denklemi Ana kütle Pearson korelasyon katsayısının 0 olmadığını ifade eder.

Regresyon analizi çalışmalarında iki farklı değişken tanımlamasına ihtiyaç duyulmaktadır. Bunlar sırasıyla bağımlı ve bağımsız değişken kavramlarıdır. Bağımlı değişken araştırmacının üzerinde çalıştığı değişken olup bu değişken üzerinde meydana gelen değişimler ya da bu değişkenin toplam değişkenliğinin açıklanılmasına çalışılmaktadır. Örneğin öğrencilerin final sınav sonucu bağımlı değişken olarak ele alınabilir. Öğrencinin final sınav sonucunu etkileyen birçok faktörün bulunması doğaldır. Bağımsız değişken ya da değişkenler ise ilgilenilen bağımlı değişkende meydana gelen değişim ya da toplam değişkenliğinin üzerinde etkisi olabileceği düşünülen değişken ya da değişkenlerdir.