Temel Biyoistatistik Yöntemleri

Güncelleme tarihi: 9 May 2021

Biyoistatistikte Temel Kavramlar


Epidemiyoloji: Toplumdaki hasta ve sağlıklı kişilerin dağılımını, bunların görülmek sıklıklarını ve etkileyen faktörlerini araştıran bilim dalıdır. Amacı sağlıklı birey sayısını arttırırken hastalı sayısını azaltmaktır.

Kitle: Araştırma çerçevesine giren aynı özellikleri gösteren birimlere denir. Araştırmanın türüne göre kitlenin genişliği değişir.

Örneklem: Kitlenin genişliğine göre bireylerin hepsine ulaşmak her zaman mümkün olmaz. Bundan dolayı yapılacak araştırma çeşitli örnekleme yöntemleri ile örneklem çekilerek yapılır. Örneklem, kitleyi temsil eden alt grup olarak da ifade edilir.

Denek: Kitlede ve örneklemde yer alan her bir birime denek denir. Araştırmanın türüne göre birimler insan, hayvan, doğum sayısı, ölüm sayısı, aile, şirket veya hane olabilir. Birimlerin sayılabilir veya ölçülebilir bir şekilde homojen olması gerekmektedir.

Biyoistatistikte Sık Kullanılan Yöntemler

Biyoistatistikte kuşkusuz birçok yöntem kullanılabilir fakat akla ilk gelen yöntemlerden bazıları tanı testleri ve meta analizidir. Bu yöntemleri detaylı açıklaması aşağıdaki gibidir.

Tanı Testleri

Biyoistatistiksel araştırmalarda, deneklerden alınan ölçümler esas alınarak değişkenler arası farklılıklar veya benzerlikleri araştırılır. Tıpta veya klinik çalışmalarda bireylerin hasta mı yoksa sağlam mı olduklarını belirlemek amacı ile yapılan laboratuvar tekniklerine veya klinik gözlemlere bağlı olarak verilen kararlara “Tanı Testleri" denir. Tanı testlerinde gerçek sonuç ile tanı testinin sonucu karşılaştırılır. Tanı testi aşağıdaki 2x2 tablo çerçevesinde değerlendirilir.

A hücresi, gerçek hasta olup tanı testinin de hasta olarak belirlediği gerçek pozitiflerdir. B hücresi ise gerçekte sağlam olduğu halde tanı testinin hasta olarak belirlediği yanlış pozitiflerdir. C hücresi gerçekte hasta olduğu halde tanı testi sonucunda hasta olmadığı sonucuna ulaşılmış yanlış negatiflerdir. Son olarak D hücresi gerçek sağlam olup tanı testi sonucu hasta olmayan gerçek negatiflerdir. Bu tablodan yararlanılarak aşağıdaki hesaplamalar yapılabilir.

Duyarlılık: Testin, gerçek hastalar içinden hastaları ayırma yeteneğidir. Testin gerçek hastaları belirlemesinde ne kadar duyarlı olduğunu gösterir. Şu şekilde hesaplanır.

Duyarlılık = A/(A+C) = GP/(GP+YN) = Hastalıklı kişi sayısı/Toplam hastalıklı kişi sayısı

Özgüllük / Seçicilik: Testin, gerçek sağlamlar içinden sağlamları ayırma yeteneğidir. Yani bir testin gerçekten hasta olmayanları ayırt edebilme yeteneğini veren bir orandır. Aşağıdaki gibi hesaplanır.

Özgüllük = D/ (D+B) = GN / (GN + YP) = Sağlıklı kişi sayısı / Toplam sağlıklı kişi sayısı

Yanlış Negatif Oranı: Testin gerçekte hasta olan kişileri sağlam olarak gösterme oranıdır. Hastalıkların erken teşhisi için bu oranının düşük olması gerekir. Şu şekilde hesaplanır

YNO = (1-Duyarlılık) = C /(A + C) = YN/ (YN + GP)

Yanlış Pozitif Oranı: Testin gerçekte sağlam olan kişileri hasta olarak gösterme oranıdır. Maddi bakımdan fazladan yük getireceği için (hasta başka hastanelere giderek fazladan masraf yapıp zaman kaybedecek) bu oranında düşük çıkması beklenir. Aşağıdaki gibi hesaplanır.

YPO = (1-Özgüllük) = B /(B+D) = YP / (YP+GN)

Pozitif Test Sonucu Olasılık Oranı (L+): Testin, hastalığa var dediği zaman doğruyu bildirmesinin yanılmasına oranıdır. Kısaca, hastalık tanısı koymanın doğruluk oranı olarak ta bilinir. Bu oran ne kadar yüksek olursa, gerçek hastalar o derecede iyi ayrımlaşmaktadır.

L+ = Duyarlılık / (1-Özgüllük) = A (B+D) / B (A+C) = GP (YP+GN) / YP (GP+YN)

Negatif Test Sonucu Olasılık Oranı (L -): Sağlam tanısının doğruluk oranıdır. Bu oran ne kadar küçük olursa, gerçek sağlamlar o kadar iyi ayrımlaşabilmektedir.

L - = (1-Duyarlılık)/(Özgüllük) = C(B+D) / D (A+C) = YN (YP+GN) / GN (GP+YN)

Doğruluk Oranı: Gerçekte testin hasta ve sağlam olarak toplam doğru tanı oranına doğruluk oranı denir.

Doğruluk = (A+D)/(A+B+C+D) = (GP+GN) / (GP+YP+YN+GN)

Prevalans: Bir hastalığın görülme sıklığıdır. Araştırma anında hataların sayısının toplam incelenen kişi sayısına bölümü ile elde edilir. Daha kısa bir formül ile Prevalans = (A+C)/N şeklinde hesaplanabilir.

Konuyu daha iyi kavramak adına şöyle bir örnek inceleyelim.

Majör depresyon tanısı koymak için kullanılmak istenen DST (dexamethasone suppression test) performansını belirlemek için 368 psikiyatri hastasına altın standart test yöntemi ile depresyon var ya da yok olarak tanı konulmuştur.



Yapılan DST testine göre;

Gerçekte majör depresyon tanısı konulan 215 hastanın 84’ünü belirleyerek duyarlılığı %39.1, gerçekte majör depresyon tanısı konulmayan 153 hastanın 148’ini belirleyerek özgüllük %96.7 olarak hesaplanmıştır. Bu durumda DST testinin depresyonu olmayan hastaları belirlemede daha başarılı olduğu söylenebilir.

Gerçekte majör depresyon hastası olan 215 kişinin test sonucuna göre 131’i yanlış belirlenerek yanlış negatif oranı %60.9, gerçekte tanı konulmayan 153 kişiden 5’ine ise test sonucuna göre depresyon tanısı konularak yanlış pozitif oranı %3.3 olarak hesaplanmıştır.

Testin hasta tanısını koymasının doğruluk oranı %11.9 iken konulan sağlam tanısının doğruluk oranı ise %0.6’dır. DST testi gerçek sağlamları oldukça iyi belirleyebilirken gerçek hastaları iyi ayrıştıramamaktadır.

Testin doğru sonuç verme olasılığı %63 ve bu teste göre hastalığı görülme sıklığı yani prevalansı %58.4 olarak hesaplanmıştır.

203 görüntüleme0 yorum

Son Paylaşımlar

Hepsini Gör

Parametrik testler, dağılım varsayımlarına dayalı istatistiksel testler arasında yer almaktadır. Bilimsel analizlerde temel olarak demografik faktörlerin ve değişkenler arasındaki ilişkilerin istatist

Yüksek lisans tezleri ve doktora tezlerinde özellikle son yıllarda bir ampirik uygulama ve bunun analizinin yapıldığı bir analiz kısmı neredeyse tüm tezlerde olmaktadır. Bu durum tez analizi ihtiyacın

Yüksek lisans tezleri ve doktora tezlerinde özellikle son yıllarda bir ampirik uygulama ve bunun analizinin yapıldığı bir analiz kısmı neredeyse tüm tezlerde olmaktadır. Bu durum tez analizi ihtiyacın