Epidemiyolojide Ölçüm Sorunları – Epidemiyolojide Biyoistatistiksel Yöntemler – Biyoistatistikler – Epidemiyoloji – Biyoistatistikler Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik

Ayrıca, daha ayrıntılı örnekleme stratejileri üretmek için çeşitli yöntemler birleştirilebilir. Örnekleme yöntemi daha karmaşık hale geldikçe, karşılık gelen veri analizi de şaşırtıcı olmayacaktır. Uygulamada, epidemiyolojik çalışmaların çoğu göreceli olarak basit örnekleme prosedürleri kullanır. Karmaşık örnekleme gerektirebilecek yaygınlık çalışmalarının yanı sıra, tipik epidemiyolojik çalışma genellikle basit rastgele örneklemeye veya belki de tabakalı rastgele örneklemeye dayanır, ancak genellikle daha ayrıntılı hiçbir şey yoktur.

SAS (1987) ve SPSS (1993) gibi standart istatistiksel paketlerdeki prosedürlerin çoğu, verilerin basit rastgele örnekleme veya tabakalı rastgele örnekleme kullanılarak toplandığını varsayar. Daha karmaşık örnekleme tasarımları için, karmaşık anket verilerini analiz etmek için özel olarak tasarlanmış SUDAAN gibi istatistiksel bir paket kullanmak gerekir. STATA (1999), SAS ve SPSS’ye benzer yeteneklere sahip, ancak karmaşık örnekleme kullanılarak toplanan verileri analiz edebilme özelliği eklenmiş bir istatistiksel pakettir. Yazı dizisinin geri kalanı için, aksi belirtilmedikçe verilerin basit rastgele örnekleme kullanılarak toplandığı varsayılacaktır.

Epidemiyolojide Ölçüm Sorunları

Deneysel koşulların genellikle dikkatli bir şekilde kontrol edilebildiği laboratuvar araştırmalarının aksine, epidemiyolojik çalışmalar genellikle araştırmacının çok az etkisinin olabileceği koşullarla mücadele etmelidir. Bu gerçekliğin, epidemiyolojik verilerin toplanma, analiz edilme ve yorumlanma biçimi için önemli çıkarımları vardır.

Bu bölüm, epidemiyolojik araştırmada önemli olan bazı ölçüm konularına genel bir bakış sağlar ve bu konuların değerlendirilmesi sonraki bölümlerde tartışılacak olan istatistiksel yöntemlere faydalı bir bakış açısı sağlar. Epidemiyolojide ölçüm konuları ve çalışma tasarımı ile ilgili ek materyaller için başvurulabilecek birçok referans vardır; özellikle okuyucu, Rothman ve Greenland’a (1998) atıfta bulunulmaktadır.

SİSTEMATİK VE RASGELE HATA

Veri toplamayı içeren hemen hemen her çalışma hataya tabidir ve epidemiyolojik çalışmalar da istisna değildir. Epidemiyolojik çalışmalarda ortaya çıkan hata genel olarak iki türdür: rastgele ve sistematik.

Rastgele Hata

Rastgele hatanın tanımlayıcı özelliği, “şansa” bağlı olması ve dolayısıyla öngörülemez olmasıdır. Bir çalışmanın aynı yöntemler kullanılarak iki durumda yapıldığını varsayalım. İlk tekrarın çalışma hipotezi hakkında doğru bir çıkarıma yol açması ve ikinci kopyanın rastgele hata sonucu yanlış bir çıkarıma yol açması mümkündür. Örneğin, amacın madalyonun “adil” olduğu hipotezini test etmek olduğu, yani yazı tura veya tura gelme şansının eşit olduğu bir yazı tura atmayı içeren bir çalışmayı düşünün. Araştırmacı tarafından bilinmeyen madalyonun gerçekten adil olduğunu varsayalım.

İlk kopyada, madalyonun adil olduğu konusunda doğru çıkarıma yol açan 50 tura ve 50 kuyruk olduğunu hayal edin. Şimdi, ikinci kopyada 99 kafa ve 1 kuyruk olduğunu ve bu da madalyonun adaletsiz olduğuna dair yanlış çıkarıma yol açtığını varsayalım. İkinci kopyadaki hatalı sonuç, rastgele hatadan kaynaklanmaktadır ve bu, her iki seferde de tam olarak aynı çalışma yöntemlerinin kullanılmasına rağmen gerçekleşir.

Madeni para adil olduğundan, iki terimli modele göre, ikinci kopyadaki verileri gözlemleme olasılığı son derece küçük bir sayı olan 􏰛100􏰜 (1/2) 99 (1/2) 1 = 7,89 × 10−29’dur. Muhtemel olmasa da, bu sonuç mümkündür.

Çalışmadaki rastgele hatayı tamamen ortadan kaldırmanın tek yolu, madeni parayı “sonsuz” sayıda kez atmaktır, bu bariz bir imkansızlıktır. Bununla birlikte, sezginin önerdiği gibi, bozuk parayı “çok” sayıda atmak rastgele hata olasılığını azaltabilir. Epidemiyolojik çalışmalar genellikle bir “popülasyondan” rastgele örneklenen denekler üzerinde gerçekleştirilen ölçümlere dayanır.

Bir popülasyon, bir şehrin sakinleri, bir hastanenin hizmet alanlarında yaşayan bireyler, bir üretim fabrikasında çalışanlar veya bir tıbbi kliniğe giden hastalar gibi iyi tanımlanmış herhangi bir birey grubu olabilir, sadece birkaçını vermek için örnekler.

Bir popülasyondan rastgele örnekleme süreci rastgele hataya neden olur. Teorik olarak, bu tür rastgele hata tüm popülasyonu çalışmaya dahil ederek ortadan kaldırılabilir. Çoğunlukla ilgili popülasyonlar, bu seçeneği pratik bir imkansız kılacak kadar büyüktür veya erişilemez. Sonuç olarak, hemen hemen tüm epidemiyolojik çalışmalarda rastgele hata ele alınmalıdır. Bu kitabın geri kalanının çoğu, rastgele hataların varlığında verileri analiz etme yöntemlerine ayrılmıştır.

Epidemiyoloji ders notları
Epidemiyolojinin kullanım ALANLARI
Sağlık Bilimlerinde epidemiyoloji kitabı pdf
Epidemiyolojik çalışma yöntemleri
Epidemiyoloji kitabı
Klinik epidemiyoloji
Prevalans= İnsidans SORU ÖRNEKLERİ
Temel Epidemiyoloji PDF

Epidemiyolojik bir çalışma genellikle belirli bir hipotez göz önünde bulundurularak tasarlanır, tipik olarak bir yordayıcı değişken ile ilgili bir sonuç arasında sözde bir ilişkiyle ilgilidir. Örneğin, mesleki bir epidemiyolojik çalışmada, belirli bir kimyasala maruz kalmanın kanser riskini artırdığı varsayılabilir.

Böyle bir hipotezin doğruluğunu incelemeye yönelik klasik yaklaşım, hiçbir ilişkinin bulunmadığına dair karşılık gelen “boş” hipotezi tanımlamaktır. Boş hipotez daha sonra çıkarımsal istatistiksel yöntemler kullanılarak test edilir ve reddedilir veya reddedilir. Mevcut örnekte, boş hipotez, kimyasalın kanser riski ile ilişkili olmadığı şeklindedir. Boş hipotezin reddedilmesi, kimyasalın aslında bu riskle ilişkili olduğu sonucuna varılmasına yol açacaktır.

Boş hipotez ya doğrudur ya da değildir, ancak rastgele hata nedeniyle, konunun doğruluğu, istatistiksel yöntemlere dayalı olarak asla kesin olarak bilinemez. Bir hipotez testinden çıkarılan sonuç iki yönden yanlış olabilir. Boş hipotez doğru olduğunda reddedilirse, tip I hatası oluşmuştur; ve eğer boş hipotez yanlış olduğunda reddedilmezse, tip II hata olmuştur.

Tip I hata olasılığı α ile gösterilecek ve tip II hata olasılığı β ile gösterilecektir. Belirli bir uygulamada, α ve β değerleri çalışmanın doğası tarafından belirlenir ve bu nedenle araştırmacının kontrolü altındadır.

Α ve β’nın minimumda tutulması arzu edilir, ancak ikisinin de 0’a indirilmesi mümkün değildir. Verilen bir örneklem büyüklüğü için, tip I hata ile tip II hata arasında, α’nın olabileceği anlamında bir ödünleşim vardır. β artırılarak azaltılır ve tersine yapılır.

Sistematik Hata

Sistematik hatanın temel özelliği ve onu rastgele hatadan ayıran özelliği, tekrarlanabilir olmasıdır. Çoğunlukla, çalışma metodolojisi ile ilgili sorunların bir sonucu olarak sistematik hata oluşur.

Bu problemler gözetimsiz bırakılırsa ve çalışmayı çoğaltmak için aynı yöntemler kullanılırsa, aynı sistematik hatalar ortaya çıkacaktır. Tahmin edilebileceği gibi, epidemiyolojik bir çalışmada sistematik hata için neredeyse sonsuz sayıda olasılık vardır.