Sağlık Hizmetlerinde Araştırma Ve Değerlendirme Dersi 6. Ünite Sorularla Öğrenelim

İstatistik nedir?

Olguların ortaya çıkış sıklığı veya ölçülerine
dayanarak bilinmeyen durumlara ilişkin daha isabetli
tahminlerde bulunma yaklaşımından doğan bilim dalına
istatistik denmiştir. Ayrıca bu yöntemle çalışacak kişilerin
ele alabileceği rakamsal verilere de istatistik denir.
Böylece istatistik, bir emek ve yöntem ile elde edilen
sayısal verilerle uğrasan bir bilim dalı olmaktadır.

Sağlık hizmetlerinde araştırma birimleri nelerdir?

Sağlık hizmetlerinde birçok zaman araştırma
birimi bir insandır. Ama bu her zaman olmayabilir. Söz
gelişi, araştırma birimi, alyuvar hücresi, idrar numunesi,
fare veya hastane olabilir. Bu birimlerin belirli bir grup
oluşturacak sayıda bir araya getirilmiş hali araştırmanın
örneklemini oluşturabilir.

Araştırmada örneklem büyüklüğü nedir?

Araştırmada ele alınan toplam birim sayısına
örneklem büyüklüğü denilmektedir.

Araştırmada değişken nedir?

Araştırmada ölçüm ile ya da sayım ile verisi elde
edilen bu özelliklerin her birine değişken denir.

İstatistiksel olarak veri türleri kaç çeşide ayrılır?

Verileri en kaba şekliyle nicel (kantitatif) ve nitel
(kalitatif) olarak ikiye ayırabiliriz

Nitel veri nedir?

Nitel veriler sayısal değildir. Nitel veriler sayısal
değildir. Örneğin, araştırmaya alınan hastaların doğum
yeri nitel bir değişkendir ve bu değişkene ilişkin veriler
yani şehir, köy, kasaba adlarının hepsi birer veridir. Ancak
bu şehir isimleri 1,5; 5; 1500 gibi sayısal olmayan
karakterdedir.

Nitel verilerin kategori ve değişkenlere göre
adlandırılması nasıl yapılmaktadır?

Nitel verilerin kaç tür kategorisi olduğuna göre
değişik adlandırması yapılmaktadır. Sadece iki seçenekten
oluşan veriler vardır. İki seçenekli değişkenlere cinsiyet
(erkek ve kadın seçenekleri), sağ kalım (sağ kaldı, öldü
seçenekleri) gibi örnekler verilebilir. İkiden çok sırasız
seçenekli nitel değişkenlere araştırma birimlerinin kan
grupları (A, B, AB, 0 olmak üzere dört kategorili) örnek
gösterilebilir. Burada kan gruplarını mesela 0, AB, A, B
seklinde yazsak da okuyanda bir rahatsızlık
oluşmayacaktı. Ancak çok seçenekli sıralı nitel
değişkenlerde durum böyle değildir. Nitel özellikte olsa
bile değişkenin kategorilerinin sırası ya en azdan en
fazlaya ya da en fazladan en aza gibi bir
miktar/mertebe/apolet sırası gözeterek dizilir.

Nicel veri nedir?

Nicel değişkenler ölçüm yapılarak incelenir. Bir
alet yardımıyla ölçüm gerçekleştirilir (örneğin terazi) ve
bir birim cinsinden veri ifade edilir (kg, g vb.). Boy
uzunluğu, yas, vücut ağırlığı, sistolik ve diyastolik kan
basıncı gibi veriler ölçümle elde edilir ve birimleri ile
ifade edilir.

İki seçenekli nitel değişken özetlenmesine örnek
veriniz

Yoğun bakım ünitesinde bir ay içinde
yatırdığımız hastaların cinsiyet dağılımı belirlenmiş ve
aşağıdaki veriler elde edilmiş olsun. E, K, E, E, K, K, E,
K, K, K, E, K, K, K, E, E, E, K, E, K, E, E, K, E, E, K, K,
E, K, K, K, E, K. Bu çalışmaya alınan toplam 33 hastanın
18’i kadın, 15’i erkektir. İkinci bir çalışmada da örneğin
80 hasta ele alınmış olsun ve bunların da 55’i kadın, 25’i
erkek olarak belirlenmiş olsun. Çalışmalara alınan toplam
hasta sayıları aynı olmayıp birincisinde 33, ikincisinde 80
olduğundan cinsiyetlerin karşılaştırılması yalın sayı
ifadeleri üzerinden yapılamaz. Çünkü aslında toplam
içinde erkeklerin sayılarına bakılırsa ikincide 25 tane daha
fazlaymış gibi gelebilir. Oysa toplam 80 hasta içinde
erkeklerin oranı % 31,5’tir ve ilk çalışmadaki % 45,5 oranı
daha büyüktür. Bu nedenle araştırmalarda nitel
değişkenlerin sayılarına değil oranlarına bakılması ama bu
oranın elde edildiği toplam araştırma grubu sayısının
belirtilmesi yanılgıyı ortadan kaldırmaktadır.

Çok seçenekli nitel değişkenin özetlenmesine örnek
veriniz

Bir araştırmada 5 ayrı hastaneden katılan
hastalarla araştırma yürütülmüş olsun. Bu hastaların hangi
hastanelerden araştırmaya alındığı değişkenine ait veriler
aşağıda özetlenmektedir. Bu değişkenin nitel ve çok
seçenekli sırasız bir değişken olduğuna dikkat ediniz.
Hastaneler arasında bir mertebe farkı olmadığından
hastaneler kendilerine göre değil, araştırmaya verdikleri
hasta sayılarına göre sıraya dizilmiştir.
Hastaneler Sıklık %
Haydarpaşa Numune 48 19,0
Şişli Etfal 52 20,6
Haseki 56 22,1
Kartal Lütfi Kırdar 50 19,8
Bakırköy Sadi Konuk 47 18,6
Toplam 253 100,0

Tablo hazırlarken dikkat edilmesi gerekenler nelerdir?

Metni okumaya fırsatı olmayan ve araştırmanın
ayrıntılarını bilmeyen bir okuyucu bu tabloya bakarak
kapsamdaki bilgileri elde edebilmelidir. Bunu
sağlayabilmek için bazı genel kuralları hatırlamakta fayda
vardır.
1. Tablolar tek bir değişkenin verilerini veya birden
fazla değişkenin verilerini bir arada özetlemek
üzere hazırlanabilir.
2. Tablonun hangi değişkenin ne verisini içerdiği
baslıkta belirtilmelidir. Her tablonun bir baslığı
olmalı ve bu baslık sade bir dille ifade edilmelidir.
3. Tablolarda kurgulanmış olan satır ve sütunların da
baslıkları mutlaka belirtilmelidir.
4. Değişken isimleri ana baslıkta yer alırken
değişkenin kategorilerinin isimleri de satırlarda
ve/veya sütunlardaki ilk kutular içinde yer
almalıdır.
5. Sıklık sütununun toplamı o değişken için toplam
katılımcı, gözlem veya cevap sayısını göstermeli,
yüzde sütununun toplamı da 100 rakamını
göstermelidir.
6. Tablolarda mümkün olduğunca kısaltmalar veya
simgeler kullanılmamalıdır. Kullanılacaksa bu
kısaltma veya simgelerin ne anlama geldiği
mutlaka tablo altında dipnot olarak ifade
edilmelidir.
7. Tablo gözlerindeki sayıların çok haneli veya
virgülden sonra birkaç ondalık basamağında olması
sayının diğer sayılar karsısında değerini tam
kavramamıza engel olabilir. Bunu önlemek için
sağa yaslı yazılması ve ondalık sayılarda her sayı
için virgülden sonra aynı sayıda ondalık basamağı
kullanılması gerekir. Örneğin hücrelerin birinin
yüzdesini 34,87 yazıp diğerini 25,2 diye yazmamalı
ve bunu da örneğin 25,28 gibi aynı basamak sayısı
ile ifade etmelidir. Bu durum tam sayılar için bile
böyledir. Örneğin yüzdelerin toplamı 100 değil
100,00 olarak yazılmalıdır. Her bir hücrede
virgülden sonra gidilen hane sayısı aynı olmalıdır.
8. Çok satır ve çok sütun taşıyan tablolar çok hücreli
tablolar olarak anılır. Bu tablolar ele alınan
değişkenin kategori sayısının çok olduğu anlamına
gelir. Hem satır hem de sütunda çok kategori
olunca tabloyu takip etmek zorlaşır. Bunu önlemek
için birer sütun veya birer satır atlayarak
gölgelendirme ise yarayabilir.
9. Tabloların hücreleri içine veya hücre aralarına
yatay ve dikey çizgiler doldurmak tabloyu okumayı
zorlaştırır. Sade ve gereksiz çizgilerden arındırılmış
tablolar önerilir.
10. Uzun tablolarda tablo bir sayfaya sığmazsa tabloyu
bölmek gerekecektir. Bu durumda her sayfada satır
ve sütun baslıkları tekrar gösterilmelidir. En iyisi
bu kadar uzun tabloları yapmamak veya uzunları
sadeleştirmektir.
11. Metinde ifade edilmemiş hiçbir bilgi doğrudan
tablo ile verilip geçilmemelidir. Tablosunu görüp
daha fazla bilgi edinmek istediğimizde metinlerden
bu ayrıntıları bulabileceğimiz şekilde metin-tablo
ilişkisi ve dengesi kurulmalıdır.

Grafik nedir?

Sayıların veya modellerin daha iyi
anlaşılabilmesi için görsel olarak okuyucuya destek
vermek üzere hazırlanan şekillere grafik denir

Grafik hazırlarken dikkat edilmesi gerekenler
nelerdir?

Şekillerde yer alan bütün bilgiler metinlerde ve
tablolarda yer almalıdır. Metinlerin en önemli kısımları
tablo hâline getirilerek, tabloların en önemli kısımları da
grafik seklinde sunularak bilginin iyice aktarılması
sağlanır. Ancak son yıllarda bilimsel dergilerde ayrılan
sayfa sayısı çok kısıtlı ve sunulması gereken bulgular fazla
olduğu için ya metin+tablo ya da metin+grafik ikilisi ile
sunulması gerekebilmektedir. Böylece tablo ve grafik
birbirinin tamamlayıcısı rolünden alternatifi rolüne
değiştirilmiş olmaktadır.

Grafiklerin taşıması gereken özellikler nelerdir?

1. Grafikler tek bir değişkenin verilerini veya birden
fazla değişkenin verilerini bir arada özetlemek
üzere hazırlanabilir.
2. Grafiğin hangi değişkenin ne verisini içerdiği
baslıkta belirtilmelidir. Her grafiğin bir başlığı
olmalı ve bu baslık sade bir dille ifade edilmelidir.
3. Grafiklerde çubuklar kullanılmışsa her çubuğun,
pasta dilimi kullanılmışsa her dilimin neyi
gösterdiği mutlaka belirtilmelidir. Nicel veri
kullanılıyorsa ölçümün birimleri mutlaka
eksenlerde ifade edilmelidir. (Örneğin y ekseni
hane halkı gelir düzeyi ise eksende 100, 500 gibi
sayılar gösterip geçilemez, bunun TL mi dolar mı
ne olduğu belirtilmelidir).
4. Nicel bir verinin grafiği çiziliyorsa x ve/veya y
eksenleri uygun şekilde ölçüme ayrılmalıdır. Her
bir cetvel aşaması 1,5,10,50,100…. Seklinde veya
0,1; 0,05,.. vb. şekilde çizilmelidir. Bu durumda
eksen boyunca birim değişikliği yapmadan eşit
birime eşit mesafe tanınarak çizim yapılmalıdır.
Grafikte birden çok eksen kullanılarak (örneğin sol
basta dikey bir y ekseni ve sağ basta dikey bir y
ekseni ile) iki ayrı birimin aynı grafikte
gösterilmesi mümkündür.
5. Aynı grafikte birden çok değişkenin verisi
sunulacaksa değişik renkler veya tarama stilleri
kullanmalıdır.
6. Grafiğin bilimsel olarak verileri doğru yansıtması
kadar estetik özelliklerine de özen göstermelidir.

Az sayıda gözlem verisi varsa Nicel verilerin
özetlenmesinde neye dikkat edilir?

Elimizde az sayıda gözlemin verisi varsa her bir
bireyin nicel değeri yalnız bir eksen etrafında
işaretlenebilir. Bunun gibi iki grup da iki değişik işaretle
aynı eksen etrafında işaretlenebilir. Bu tür işaretler
genellikle çizgisel işaretlerdir.

Fazla miktar verinin bulunması durumunda nicel
verilerin özetlenmesinde nelere dikkat edilir?

Fazla miktar verinin bulunduğu durumlarda
sıklık dağılımı ve histogram, değişkenin değerleri için
grup aralıkları kullanarak bir değişkenin değerlerinin
denekler arasında nasıl dağıldığına ilişkin temel bilgileri
içerir. Ancak gerekirse kullanacağımız diğer bilgiler de
mevcut bulunur. 10 grubu karşılaştırmak için 10 tane
histogram gerekecektir ve ayrıntılar karşılaştırmayı
karmaşıklaştıracaktır.

Nicel değişkenlerin gruplanmış hale getirilmesi nedir?

Araştırma birimi olarak örneklemde 20’yi asan
sayıya ulaşmışsak ölçümle belirlenen değişkenlerin
verilerini önce dağılımı özetlemek işlemine tabi tutarız.
Ölçümle elde edilen verileri iki türlü özetlemek
mümkündür. Birincisi, bu ölçümleri kategorilere ayırarak
yine oran cinsinden ifade etmek üzere tablolaştırmak ve
çubuk veya pasta grafiği çizerek grafik elde etmektir. Bu
uygulamaya nicel değişkenlerin gruplanmış hâle
getirilmesi (sınıflanması) denir.

Nicel verilerin özetlenmesinde kaç tane yaklaşım türü
vardır?

2 türlü yaklaşım türü vardır. Özetleme
yapabilmek için iki yoldan birini seçmek gerekecektir.
1. Aritmetik Ortalama ±Standart Sapma ile ifade
edilerek,
2. Ortanca (Median) ile birlikte 1. ve 3. Çeyrek
(Quartile) ile ifade edilerek

Nicel değişkenlerin ortalama ve standart sapma ile
özetlenmesinde bir dağılımın normal dağılıma uyduğu
kanaatine varmak için hangi koşullar sağlanmış
olmalıdır?

Gözlem sayısı 20’nin üzerine çıkan bir çoğunluğa
ulaşmışsa, 2. Standart sapma aritmetik ortalamadan daha
küçük bir matematiksel değerde kalmamışsa, 3. Aritmetik
ortalama, ortanca ve tepe değeri birbirine eşit veya çok
yakın değerlerde ise dağılımın normal dağılım özellikleri
gösterdiği düşünülerek aritmetik ortalama ve standart
sapma ile özetleme yolu seçilir. Aslında daha ince
ayrıntıları gözeterek analizler yapılacaksa normal dağılıma
uygunluk testleri ile dağılımın sınanması yoluna
gidilebilir. Bu sınamalarda Tek Örnekte KolmogorovSmirnov
Testi ve Lill iefors Testi olarak iki test yaygın
kullanılmaktadır

Nicel değişkenleri ortanca ve çeyrekler ile özetleme
durumunu açıklayınız

Dağılım normal dağılım özelliği göstermiyorsa
ortada incelenen özellik açısından araştırmaya alınan
birimlerin başka bir etki altında kaldığı (örneğin sağlıklı
bireyleri incelediğimizi sanırken araya hasta 3-5 vakanın
karışmış olabileceği, ölçümleri hep düzgün aletlerle
yaptığımızı sanırken aletlerden birinin bozuk olduğu vb.)
bir durumla karşılaşmış olabiliriz. Ya da zaten vakaların
hepsi aynı ölçümü verecek kadar dağılım göstermeyen bir
tablo altına girmiş olabilir. Normal dağılımdan
bahsedeceğimiz dağılım durumlarında dağılımı artık
ortanca ve çeyrekler ile özetleme yoluna gideriz.

Aritmetik ortalama nedir?

Aritmetik ortalama, dağılımın merkezî yani en
fazla kişinin boy uzunluğunun hangi değerler civarında
yığıldığı hakkında bize bilgi verir. Elde edilen bütün
ölçüm sonuçları toplanarak kişi sayısına bölünürse
aritmetik ortalama bulunmuş olur. Örneğin: 179 kişinin
bütün boy uzunluklarının toplamı alınıp (29475) bu sayı
toplam kişi sayısına (179) bölünürse 164,4 sayı (aritmetik
ortalama) elde edilir.

Aritmetik ortalama formülü nedir?

Aritmetik ortalama=Tüm Verilerin Toplamı /
Veri Sayısı

Ortanca nedir?

Örnekle açıklamak gerekirse: Öreğin örneklemin
en küçük boylusu 148 cm, en uzun boylusu 185 cm,
örneğimizde 179 kişi var ise;
Elde edilen bütün ölçüm değerleri en küçükten en
büyüğe doğru sıralanırsa (örneğimizde 148’den
185’e doğru sıralanmış hâlde) toplam kişi
sayısının (örneğimizde 179) tam yarısına gelen
(179/2= 139,5 yani 140) kişinin boy uzunluğu bu
dağılımın ortancasını verir. Toplam sayı eğer
180 gibi çift sayı olsaydı o zaman en ortaya gelen
iki ölçümün ortalaması (buna averaj denir)
alınarak averaj ortanca verilecekti. Örneğimizde
140. kişinin boy uzunluğu 165 cm’dir.

Nicel veride toplam sayı (n) tek sayı ise kullanılacak
ortanca formülü nedir?

Ort = n +1 / 2

Nicel veride toplam sayı (n) çift sayı ise kullanılacak
ortanca formülü nedir?

Ort = n / 2

Merkezi değer ölçütü Tepe Değer Nedir?

Tepe değeri dağılımında en çok kişinin aldığı
değerdir. Sıklık inceleyen grafik (histogram) çizildiğinde
grafiğin en tepe noktaya eriştiği yer olarak görünecektir.

Temel istatistikte en sık görülen uygulamalar nelerdir?

En sık olarak Dağılım aralığı (range), varyans,
standart sapma, standart hata ve çeyreklikler karşımıza
çıkanlardır.

İstatistikte dağılım aralığı nasıl bulunur?

En büyük değerden en küçük değerin çıkarılması
ile bulunur. (Örneğin; örneklemimizde en büyük değer
185 cm boyunda birey ve en küçük değer 148 cm boyunda
birey olsun: Dağılım aralığı= 185 – 148 = 37’dir.)

Çan eğrisi nedir?

İstatistikte y ekseninde kişi sayısı (frekans, sıklık)
x ekseninde de incelenmekte olan nicel değişkenin
ölçülerine göre oluşturulmuş bir cetvel konularak çizilen
grafikte, grafiğin en yüksek değerine aritmetik ortalamada
ve ona eşit/ yaklaşık eşit olan ortancada ulaşarak açıklığı
aşağıya doğru bakan bir çan görüntüsü veren çizgisine
Çan Eğrisi denir.

Nicel verilerin dağılım özetlemesinde bir dağılım aşağı yukarı eşitse veriler nasıl yorumlanır?

• Ortalama merkezi değerdir
• Gözlemlerin kabaca % 70’i ortalamanın bir
standart sapma mesafesi içinde sağ ve solunda
kalacak sınırların içine düşer.
• Gözlemlerin kabaca % 95’i ortalamanın iki
standart sapma mesafesi içinde sağ ve solunda
kalacak sınırların içine düşer.

Nicel verilerin özetleri yayımlanırken dikkat edilmesen
gerekenler nelerdir?

Özetin dayandığı gözlem sayısını (n) her zaman
belirtiniz.
• İkili seçeneklerde (ya A şıkkı ya B şıkkı
şeklindeki durumlarda) A’nın veya B’nin
yüzdesini yayımlayınız ama ikisini birden
yayımlamayınız. Çünkü okuyucu kalan kısmın
diğer seçeneğe ait kısım olduğunu kolayca
düşünebilir ve bos yere yazı fazlalığı ile
uğraşmaya gerek yoktur.
• Eğer merkezi değeri vermede ortancayı
kullanıyorsanız, aynı zamanda alt ve üst
çeyrekleri de vermeyi ihmal etmeyiniz.
• Eğer merkezi değeri vermede ortalamayı
kullanıyorsanız, aynı zamanda standart sapmayı
da vermeyi ihmal etmeyiniz.
• Her zaman dağılımın en küçük ve en büyük
değerlerini de yayımlayınız.

İki değişkenin ele alınıp incelenmesindeki amaç nedir?

Bunda amaç bir değişkenin değerleri su veya bu
şekilde değiştikçe diğer değişkende ne gibi değişimlerin
olduğunu anlamaya çalışmaktır. Başka bir deyişle bir
değişken diğer değişkeni nasıl etkilemektedir sorusuna
cevap aranmaktadır. Bazı değişkenler diğerleri ne
durumda olursa olsun kendi dinamikleri içinde oluşmakta
ve başka değişkenlerin bunları etkilemeleri söz konusu
olmamaktadır. Örneğin, hastaların cinsiyeti diğer
değişkenler ne olursa olsun değişmez. Hastanın sigara içip
içmemesi, hastanın boyu, hastanın eğitim durumu,
hastanın mesleği vb. değişkenler cinsiyetin belirlenmesine
etki edemezler. Çünkü hasta ya kadın ya da erkek olarak
dünyaya zaten gelmiş bulunmaktadır. Ancak cinsiyetin
kadın veya erkek oluşu sayılan diğer değişkenleri
etkileyebilir. Toplumda erkeklere sigara içince daha
toleranslı davranmak ve kahvehane vb. yerlerde erkeklerin
birbirine sigara içmek hususunda ısrar edip sigaraya
başlatması gibi durumlar var olduğundan genellikle
erkekler arasında sigara içme oranı kadınlardan fazladır.
Boy uzunluğu da böyledir. Erkek fizyolojisi ve hormonları
erkeğin boyunun uzamasına kadınların fizyoloji ve
hormonlarından daha fazla katkı sağladığından genellikle
erkeklerin boy ortalaması kadınlardan yüksek çıkar.

İstatistiksel anlamlılık nedir?

İstatistiksel anlamlılık bir araştırmada elde
edilen sonucun belirli bazı etkenlerin birbiriyle ilişkisi
olduğundan mı, yoksa yalnızca şans eseri mi ortaya
çıktığını anlamaya yarayan bir matematiksel araçtır.
Sağlık alanında da diğer bütün alanlarda olduğu gibi bu
yaklaşım çok sıklıkla kullanılmaktadır.

Sağlık bilimlerindeki araştırmalarda iki oranın
karşılaştırılması ile ilgili genel yaklaşımları açıklayınız.

1. İki oranın karşılaştırılmasında önemlilik testleri
2. 2. İki oranın farklılığı için % 95 güven aralıkları.
Bu tür hesaplamaları yapabilmek ve aynı zamanda sağlık
alanındaki yayınlarda geçen bu gibi kavramları
yorumlayabilmek için önemlilik testlerini ve güvenilirlik
aralıklarının çok iyi anladığınızdan emin olmalısınız.

İki değişken arasındaki ilişkiyi incelerken nelere dikkat
etmeliyiz?

İki değişken arasındaki ilişkiyi incelerken bu iki
değişkenin birleşik dağılımını ele almalıyız. Bunun için
de bir 2-yönlü tablo (başka bir deyişle 2 değişkenin
tablosu) oluşturmamız gerekir.

Nitel veri grafiklerinin taşıması gereken özellikler nelerdir? 

Grafiklerin taşıması gereken özellikler şu şekilde özetlenebilir:

1. Grafikler tek bir değişkenin verilerini veya birden fazla değişkenin verilerini bir
arada özetlemek üzere hazırlanabilir.
2. Grafiğin hangi değişkenin ne verisini içerdiği başlıkta belirtilmelidir. Her grafiğin
bir başlığı olmalı ve bu başlık sade bir dille ifade edilmelidir.
3. Grafiklerde çubuklar kullanılmışsa her çubuğun, pasta dilimi kullanılmışsa her
dilimin neyi gösterdiği mutlaka belirtilmelidir. Nicel veri kullanılıyorsa ölçümün
birimleri mutlaka eksenlerde ifade edilmelidir. (Örneğin y ekseni hanehalkı gelir
düzeyi ise eksende 100, 500 gibi sayılar gösterip geçilemez, bunun TL mi dolar mı
ne olduğu belirtilmelidir).
4. Nicel bir verinin grafiği çiziliyorsa x ve/veya y eksenleri uygun şekilde ölçüme
ayrılmalıdır. Her bir cetvel aşaması 1,5,10,50,100…. Şeklinde veya 0,1; 0,05,.. vb.
şekilde çizilmelidir. Bu durumda eksen boyunca birim değişikliği yapmadan eşit
birime eşit mesafe tanınarak çizim yapılmalıdır. Grafikte birden çok eksen kullanılarak
(örneğin sol başta dikey bir y ekseni ve sağ başta dikey bir y ekseni ile) iki
ayrı birimin aynı grafikte gösterilmesi mümkündür.
5. Aynı grafikte birden çok değişkenin verisi sunulacaksa değişik renkler veya tarama
stilleri kullanmalıdır.
6. Grafiğin bilimsel olarak verileri doğru yansıtması kadar estetik özelliklerine de
özen göstermelidir.

Veri dağılımının normal dağılıma uyup uymadığına hangi koşullara bakılarak karar verilir? 

Genel olarak aşağıdaki üç koşulu yerine getiriyorsa bir dağılımın
normal dağılıma uyduğu kanaatine varılır.
1. Gözlem sayısı 20’nin üzerine çıkan bir çoğunluğa ulaşmışsa,
2. Standart sapma aritmetik ortalamadan daha küçük bir matematiksel değerde kalmamışsa,
3. Aritmetik ortalama, ortanca ve tepe değeri birbirine eşit veya çok yakın değerlerde
ise dağılımın normal dağılım özellikleri gösterdiği düşünülerek aritmetik ortalama
ve standart sapma ile özetleme yolu seçilir. Aslında daha ince ayrıntıları gözeterek
analizler yapılacaksa normal dağılıma uygunluk testleri ile dağılımın sınanması
yoluna gidilebilir. Bu sınamalarda Tek Örnekte Kolmogorov-Smirnov Testi ve Lilliefors
Testi olarak iki test yaygın kullanılmaktadır.

Verilerin dağılımının normal dağılıma uymadığı, histogramda simetrik değil sağa veya sola yatık bir eğri elde edildiği durumlar nasıl yorumlanır? 

Dağılımın histogramına Normal Dağılım eğrisinin bozulup bozulmadığı açısından bakıldıktan sonra, yukarıdaki üç özellik ile karara ulaşılabilir. Anlatılan üç özellikten herhangi biri bozulmuş olursa veya histogramda simetrik değil sağa veya sola yatık bir eğri elde edilirse dağılımın normal dağılıma uymadığını söylemek için yeterli olur. Eğrinin sağa doğru uzaması ve sol tarafının sıkışık olması aritmetik ortalamadan daha büyükler arasında beklenmedik büyüklükte (marjinal) değer alan birimlerin olması anlamına gelir.
Eğrinin sol taraf doğru uzaması ve sağ tarafın sıkışık olması aritmetik ortalamadan daha küçükler arasında beklenmedik küçüklükte (marjinal) değer alan birimlerin olması anlamına gelir.

Aritmetik ortalama nasıl hesaplanmaktadır? 

Aritmetik Ortalama = Tüm Verilerin Toplamı / Veri Sayısı

Bir dağılımda tepe değeri nasıl bulunur? 

Tanımlanması gereken üçüncü bir merkezî değer ölçütü de tepe değeridir. Tepe değeri dağılımda en çok kişinin aldığı değerdir. Sıklık inceleyen grafik (histogram) çizildiğinde grafiğin en tepe noktaya eriştiği yer olarak görünecektir. Yaygınlığı gösteren değişik ölçütler istatistikte karşımıza çıkar.

Varyans nasıl hesaplanır? 

Varyansın hesaplanması da kolaydır. Aritmetik ortalama bulununca her bir kişinin değeri ile ortalama arasındaki fark alınıp bu farklar toplanır ve serbestlik derecesine (kişi sayısının bir eksiği) bölünür, yani varyans ortalamadan farkların averajıdır. 

Standart sapma nasıl hesaplanır ve dağılımın aralığından nasıl etkilenir?

Standart sapma varyansın kare köküdür. Bir dağılımın dağılım aralığı ne kadar küçükse standart sapma da o kadar küçük olur.

Dağılımda çeyrekler nasıl hesaplanmaktadır?

Ortanca dağılımı ikiye bölmüş gibi düşünülünce her iki dağılım parçasının ayrı ayrı ortancalarını bulmak çeyrekleri bulmak demektir.

Bir dağılım yaklaşık olarak simetrikse hangi özellikleri taşımaktadır? 

Bir dağılım aşağı yukarı simetrikse
• Ortalama merkezî değerdir
• Gözlemlerin kabaca % 70’i ortalamanın bir standart sapma mesafesi içinde sağ ve
solunda kalacak sınırların içine düşer.
• Gözlemlerin kabaca % 95’i ortalamanın iki standart sapma mesafesi içinde sağ ve
solunda kalacak sınırların içine düşer.

Çan eğrisi nedir? 

İstatistikte y ekseninde kişi sayısı (frekans, sıklık) x ekseninde de incelenmekte olan nicel değişkenin ölçülerine göre oluşturulmuş bir cetvel konularak çizilen grafikte, grafiğin en yüksek değerine aritmetik ortalamada ve ona eşit/
yaklaşık eşit olan ortancada ulaşarak açıklığı aşağıya doğru bakan bir çan görüntüsü veren çizgisine Çan Eğrisi denir.

Veri özetlerini yayınlarken dikkat edilmesi gereken özellikler nelerdir? 

Özetleri Yayımlarken Dikkat Edilmesi Gerekenler:
• Özetin dayandığı gözlem sayısını (n) her zaman belirtiniz.
• İkili seçeneklerde (ya A şıkkı ya B şıkkı şeklindeki durumlarda) A’nın veya B’nin
yüzdesini yayımlayınız ama ikisini birden yayımlamayınız. Çünkü okuyucu kalan
kısmın diğer seçeneğe ait kısım olduğunu kolayca düşünebilir ve boş yere yazı fazlalığı
ile uğraşmaya gerek yoktur.
• Eğer merkezî değeri vermede ortancayı kullanıyorsanız, aynı zamanda alt ve üst
çeyrekleri de vermeyi ihmal etmeyiniz.
• Eğer merkezî değeri vermede ortalamayı kullanıyorsanız, aynı zamanda standart
sapmayı da vermeyi ihmal etmeyiniz.
• Her zaman dağılımın en küçük ve en büyük değerlerini de yayımlayınız.

Örneklem neden oluşturulur? 

Çalışmalarda ideal olanı inceleme konusunu taşıyan bütün birimleri (örneğin, diyabet hastalığını inceliyorsak bütün diyabet hastalarını) ele almaktır. Ancak evrendeki milyonlarca bazen milyarlarca birimi ele almaya zaman, emek ve finansal kaynak yetmez. Bu nedenle incelenmek istenen durumu taşıyan bir grup oluşturulur ve bu gruba örneklem denir. Yapılan işleme de örnekleme denir. Örneklemin incelenmek istenen evreni (o özelliği taşıyan bütün birimlerin toplamından oluşan büyük kütle) iyice temsil edebilmesi ve bizi yanıltmaması için iki özellik taşıması gerekir: Yeterli sayıda birimden oluşmak ve bu
birimlerin evreni iyi temsil edecek dağılımla seçilmiş olması.

Bilimsel bir araştırmada gruplar arasındaki farkın istatiksel olarak anlamlı olup olmadığı nasıl bulunmaktadır? 

Bilimsel bir çalışmada, bir hipotez oluşturulur sonra veri toplanarak analiz edilir. Belirli
bir güven aralığı (genellikle % 95) hesaplanır, bu güven aralığında kalınması olasılığı
bulunur. Eğer bu olasılık kırmızıçizginin (genellikle 0,05 yani % 5)’in altına inmişse
gruplar arasında görülen fark anlamlıdır denir. İstatistiksel olarak anlamlı demek ortaya
çıkan farkın şans eseri olması olasılığının % 5’ten az olması demektir. Bu kadar küçük bir
olasılığa inanmayıp şans eseri ortaya çıkmama olasılığı olan % 95 veya daha üzeri olasılığa
inanırız. Bu durumda araştırma gruplarını temsil eden örneklemden elde edilen gruplara
göre farklar anlamlı bulundu demektir.

İki oranın (yüzdenin) karşılaştırılmasında sağlık bilimlerindeki araştırmalar kullanılan  iki genel yaklaşım hangileridir? 

İki oranın (yüzdenin) karşılaştırılması sağlık bilimlerindeki araştırmalarda çok yaygın ve
esas sorunlardan birisidir. Bugün için iki genel yaklaşım vardır:
1. İki oranın karşılaştırılmasında önemlilik testleri
2. İki oranın farklılığı için % 95 güven aralıkları

Ho hipotezi nasıl oluşturulur? 

Herhangi bir istatistiksel önemlilik testinde, Ho hipotezini ortaya koymak, yani gruplar
arasında anlamlı bir farklılık olmadığını iddia etmek testin başlangıcıdır. Bu sebeple iki
oran (veya yüzde) karşılaştırılırken testi yapan önce olumsuz bir tavır alarak işe başlar ve
arada anlamlı bir fark olmadığını iddia eder.

"p" değeri nasıl yorumlanmaktdır? 

"p” Değerlerinin Yorumlanması: Yerleşik uygulamaya göre, p<0,05 değeri hipotezin yanlış olduğunu söylemeye yeter. Yüzdeler arasındaki fark 0,05 düzeyinde istatistiksel olarak anlamlıdır. Birçok kişi Ho hipotezini reddederken veya kabul ederken p’nin 0,05’ten büyük veya küçük olduğunu temel alır. Aslında p<0,05 çizgisine bu kadar kesin bir rol yüklemek doğru olmayabilir. Ayrıca bunun bilimsel bir gelenek olma dışında matematiksel bir dayanağı yoktur. Sadece yayılmış olan genel bir tutum ve moda ile karşı karşıyayız.

Verilerin analizinde parametrik olmayan yöntemler ne zaman kullanılır? 

Parametrik Olmayan Yöntemler: Nicel ve nitel değerlerin ölçümsel, sayısal yargılamalarında kullanılan, parametrik testlerden
yararlanılamayan veya bir parametrik değer göz önüne alınmaksızın varsayımların kurularak test edilmek istenmesinde yararlanılan testler. 

Ki-Kare Testlerinin Geçerliliği olması için gereken şartlar nelerdir? 

2x2 tabloları için geçerli şartlar:
• Eğer N > 40 ise, X² kullanılabilir.
• Eğer N 20 ile 40 arasında ise, beklenen değerlerden en küçük olanı bile 5’ten büyük
ise, X² kullanılabilir.
• Diğer durumlarda Fisher’in Kesin Ki-kare testi kullanılmalıdır.

Daha büyük tablolar için:
• Tüm beklenen değerlerin %20’den fazlası 5’ten küçük değilse X² kullanılabilir.
• Beklenen değerlerin hiçbiri 1’den küçük değilse X² kullanılabilir.

Korelasyon sonuçlarını yorumlamada p değerinin önemi nedir? 

Korelasyon katsayısı analizden pozitif veya negatif güçlü veya zayıf bulunsa da dikkat edilmesi gereken bir husus örneklemde elde edilen bu korelasyon katsayılarını anlamlılık düzeyidir. Ne bulursak bulalım eğer p değeri 0,05’ten büyük çıkmışsa onu kullanmamalıyız. Çünkü bu bulunanın şans eseri öylece ortaya çıktığını iddia eden H0 hipotezinin doğru olma olasılığı % 5’ten fazla hâle gelmiştir. Böylelikle şans eseri elde edilmiş bir şeyi bilimsel maksatla kullanmak ve yayımlamak doğru olmaz. Demek ki
korelasyon analizlerinde elde edilen bulguları ancak p<0,05 şartı sağlandığında kullanmak doğru olacaktır.

Pozitif korelasyon nedir? 

İki değişkenin özelliklerden birinin değeri arttıkça diğeri de artıyorsa azaldıkça da azalıyorsa bu iki değişken arasında pozitif korelasyon vardır denilir.