TIBBİ İSTATİSTİK - Deneme Sınavı - 7

ikiden çok grubun incelenen değişken bakımından karşılaştırılması söz konusu olabilir. Özellikle deneysel araştırmalarda grup değişkeni olarak tanımlanan bağımsız değişkenin incelenen bağımlı değişken üzerindeki etkisi, grup ortalamaları
arasındaki farklılığın belirlenmesiyle ortaya konabilir. Bu amaçla kullanılan çözümleme yaklaşımı Varyans Analizi olarak adlandırılmaktadır. Çözümleme bağımlı değişkendeki toplam değişimi unsurlarına ayrıştırmayı amaçlamaktadır. Böylece bağımsız değişkenin bağımlı değişken üzerindeki salt etkileri ortaya çıkarılabilmektedir. Araştırmanın amacına uygun olarak çeşitli varyans analizi yaklaşımları söz konusudur.

Tek-Yönlü Varyans Analizi, bağımlı değişken üzerinde sadece bir bağımsız değişkenin etkisinin araştırıldığı, dolayısıyla bağımsız değişkenin düzeyleri olarak ortaya çıkan gruplar arasındaki farkların istatistiksel olarak anlamlılığının araştırıldığı bir yaklaşımdır. Çözümlemede F-Testinden yararlanılır. Bu amaçla test istatistiği olarak F istatistiği kullanılır. F istatistiği, aynı varyansın bağımsız iki tahmincisinin birbirine oranıdır.

Ki-Kare Uygunluk Testi, n birimlik bir örneklemin belirli bir teorik dağılıma uyan bir ana kütleden gelip gelmediğinin belirlenmesinde kullanılır. Ki-Kare Bağımsızlık Testi, sınıflayıcı ya da sıralayıcı ölçekle ölçülmüş iki veya daha fazla düzeye sahip iki sayısal olmayan değişken arasında ilişki olup olmadığının belirlenmesinde kullanılır. Ki- Kare Homojenlik testi ise, birbirinden bağımsız olarak seçilen iki veya daha fazla örneklemin aynı ana kütleden gelip gelmediği konusunda karar verilmeye çalışılır.

Ki kare testinde serbestlik derecesi, R satır sayısı, C sütun sayısı olmak üzere (R-1)(C-1) çarpımıdır.

Değişkenler arasında var olan ilişkileri ölçmek için çeşitli teknikler kullanılabilir. Bunlardan en basiti ise “korelasyon analizi” dir. Korelasyon iki ya da daha çok değişken arasındaki ilişkinin derecesi olarak tanımlanabilir. İki değişken arasındaki ilişkinin derecesine ise ”basit korelasyon” denir. Bir serpilme çiziminde (diyagramında), bütün (xi,yi) noktaları bir doğruya yakın yerlerde toplanıyorlarsa
korelasyon “doğrusaldır”. Anlaşılacağı gibi eğer değişkenler arasında bir ilişki varsa, bu ilişki pozitif (aynı yönlü) veya negatif (ters yönlü) olabilir.

İki değişken ters yönlerde değişme eğilimi gösteriyorlarsa, negatif korelasyonlu oldukları ifade edilir.Örneğin özel bir hastanenin hastalara sunduğu hizmet bedeli arttığında hasta sayısında bir azalma oluyorsa, bu durumda bu değişkenler arasında negatif yönlü bir ilişkiden söz edilir Sayısal değişkenler arasındaki ilişkinin analizi iki şekilde yapılabilir. Bunlar korelasyon ve regresyon analizidir.

Korelasyon katsayısı x ve y değişkenlerinin ne derece birlikte değiştiklerinin bir ölçüsüdür ve alabileceği değerler –1 ve 1 arasında değişir. Korelasyon katsayısı pozitif ise, x ve y birlikte artar ya da azalırlar. Korelasyon katsayısının negatif olması ise x ve y arasında ters yönlü bir ilişki olduğunu ifade eder. Korelasyon katsayısının +1 ya da –1 değerlerine yakın olması değişkenler arasında çok kuvvetli bir ilişki olduğunu, sıfıra yakın olması ise değişkenler arasında hiç bir ilişki olmadığını ifade eder.

Birçok durumda değişkenler sayısal olarak ölçülemez. Örneğin meslek, hastanın sosyal güvence durumu, çeşitli marka tercihleri v.b değişkenler sözel değişkenlerdir. Diğer taraftan, bazı durumlarda gözlem değerlerine “sıra numarası“ verilmesi daha uygun olabilir veya gözlem değerleri herhangi bir ölçüte göre zaten sıralanmış olabilir. Değişkenlerin değerleri yerine sıralarının önem kazandığı böyle durumlarda doğrusal korelasyon katsayısı yerine, “sıra korelasyon katsayısı“ (Spearman korelasyon katsayısı) kullanılır.

Korelasyon katsayısı, değişkenlerin birlikte değişiminin bir ölçüsü olmakla birlikte, ilgili değişkenler arasında fonksiyonel bir ilişki kurmaz. Yani hangi değişkenin bağımlı, hangi değişkenin bağımsız değişken olduğunu göstermez. Sadece değişkenler arasındaki ilişkinin yönünü ve derecesini vermektedir.
Ayrıca korelasyon analizi ilişkinin katsayıları hakkında sayısal değerler vermez. Yani fonksiyonun eğimi ve sabit terimi için tahminler yapmaz. Bundan dolayı, sayısal iki değişken arasındaki ilişkinin matematiksel bir fonksiyonla ifade edilmesini sağlayacak olan, regresyon analiziyle çözümleme yapılır.

Bağımsız değişkendeki bir birimlik değişimin, bağımlı değişken
üzerindeki artış veya azalış olarak yaptığı etkiyi gösteren katsayıya eğim katsayısı aynı zamanda regresyon katsayısı” olarak da isimlendirilir

Sonuç niteliğindeki değişkene “bağımlı (açıklanan) değişken”, “neden” niteliğindeki değişkene ise “bağımsız (açıklayan) değişken” adı verilir. Örneğin, özel bir hastaneye gelen hasta sayısı arttıkça, hastanenin geliri de artacaktır. O halde hasta sayısı “neden” durumunda olduğu için “bağımsız değişken”, hastane geliri de “sonuç” niteliğinde olduğu için “bağımlı değişken” konumunda olacaktır.

Regresyon doğrusu belirlendikten sonra bağımsız değişkenin, bağımlı değişkeni hangi oranda açıkladığının da bilinmesi gerekir. Eğer bağımsız değişkenin, bağımlı değişkeni açıklama oranı yüksek ise, bağımsız değişken önemli bir değişken demektir ve denklemde yer almalıdır. Bağımsız değişkenin,
bağımlı değişkeni açıklama oranı ise, korelasyon katsayısının karesi olan ve “Belirlilik Katsayısı” olarak isimlendirilir.

H0:b1=0 (katsayı anlamsız)
H1:b1 ≠ 0 (katsayı anlamlı) 

Eğim katsayısının anlamlılık sınamaların da sıfır hipotezi katsayı alamsız olarak kurulur

Eğim katsayısının anlamlılık sınamaları da iki şekilde yapılır. Bunlar z ve t sınamaları dır. Ancak ana kütle varyansı genellikle bilinmediğinden ve n<30 olduğundan, t testi uygulanır.

İnsanların belirli bir konudaki tavırlarını ölçmek için kullanılan ölçeğe likert ölçeği denir.

Eğitimde uygulanan testlerde "0" puan alan bir bireye "bu konuyu hiç bilmiyor" diyemeyiz. Bir başka ifadeyle gerçek bir sıfır noktası yoktur. Puanlar arasındaki aralıklar ise birbirine eşittir. Yani; 78 ile 77 arasındaki bir birimlik fark, örneğin 63 ile 62 arasındaki fark ile aynıdır. Yani aralıklar eşittir.

İlk üç sırada bulunan sporcular sıralanmışlardır. Ancak bitirme süresi, bir başka ifadeyle zaman oran ölçeğindedir. Gerçek bir "0" noktası vardır. Bu nedenle de bu ölçek ile elde edilen değerler üzerinde çarpma ve bölme işlemleri yapmak mümkün olur.

Verilerin güncel olması gereklidir.

Tabloda yer alan hastalar, hastanede yer alan hastalardan sadece 0-30 yaş arasında olanlarıdır. dolayısıyla bu tablodaki toplam frekans, hastanedeki toplam hasta sayısını vermez. 20 ve üzerindeki hasta sayısının ise 54 olduğu görülmektedir.

Kardeş sayısı, sürekli değildir.. Kimsenin 1,2 kardeşi olamaz bu nedenle kesikli yani tam sayı değerler alır.