İstatistik Test Seçim Yardımcısı
Örneklem Büyüklüğü Hesaplayıcısı
Tanısal Test Değerlendirme Hesaplayıcısı
Test Öncesi Olasılıktan Test Sonrası Olasılık Hesaplama Aracı
Rölatif Risk ve Odds Oranı Hesaplayıcısı
İstatistik Test Seçim Yardımcısı

DEĞİŞKEN TİPLERİ

1-Sayısal (numerik) değişken:

Sayısal değişken: Her değeri alabilir. “Daha fazla” ifadesinin kullanılabildiği, sayısal kıyaslamanın yapılabildiği verilerdir. Örnek: Yaş, boy, ağırlık, laktat düzeyi.

2-Kategorik değişken:

2.1- Nominal değişken: Sırlama yoksa nominal kategorik değişkenden bahsedilir, “daha fazla” ifadesi kullanılmaz. 2 değişken varsa dikotom olarak adlandırılır.

Örnek: Dikotom değişken örneği: kadın/erkek, Hasta/sağlıklı, ölenler/sağ kalanlar. Nominal çoklu değişken (ikiden fazla) örneği: kahverengi/mavi/yeşil gözlüler.

2.2- Ordinal değişken de bir kategorik veri türü olup farklı olarak sıralama söz konusudur. 

Örnek: Ordinal veri örneği: tümör evreleri (evre 1/2/3), klinik evre: hafif/orta/ağır, Glasgow koma sakalası.

GRUP TİPLERİ

1- Bağımsız gruplar: Gruplardaki veriler farklı hastalardan elde edilmişse yani hiçbir hasta birden çok grupta yer almıyorsa gruplar birbirinden bağımsızdır. Örnek: Vinsiyet grubu (grup 1: kadın, grup 2: erkek) buna iyi bir örnektir. Her bir hasta sadece bir grupta yer alabilir.

2- Bağımlı gruplar: Gruplardaki veriler aynı hastalardan elde edilmişse yani aynı hastalar birden çok grupta yer alıyorsa gruplar birbiriyle bağımlıdır. Genellikle öncesi ve sonrası tarzı çalışmalardaki gruplardır. Örnek: Bir grup hastaya A ilacı vermeden önce (grup 1) ve verildikten sonraki (grup 2) ağrı skorlarının karşılaştırılması. Aslında her iki gruptaki hastalar aynı bireylerdir.

VERİLERİN DAĞILIMI

Sayısal veriler için geçerli olup kategorik verilerde normal dağılıma bakılmaz. Kolmogorov Smirnov veya Shapiro Wilk testleriyle değerlendirilir.

Örneklem Büyüklüğü Hesaplayıcısı
Tanısal Test Değerlendirme Hesaplayıcısı

 

 

Sensitivite (duyarlılık): Hastalık mevcutken (doğru pozitiflik oranı) test sonucunun da pozitif olma olasılığı. = a / (a+b)

Spesifisite (özgüllük): Hastalık mevcut değilken (doğru negatiflik oranı) testin de negatif olma olasılığı. = d / (c+d)

Pozifif likelihood (olabilirlik) oranı: Bir testin hasta kişide pozitif çıkma olasılığının, sağlam kişide pozitif çıkma olasılığına oranı: = Gerçek pozitiflik oranı / yanlış pozitiflik oranı = Sensitivite/ (1-Spesifisite)

Negatif likelihood (olabilirlik) oranı: Bir testin hasta kişide negatif çıkma olasılığının, sağlam kişide negatif çıkma olasılığına oranı: = Yanlış negatiflik oranı / doğru negatiflik oranı = (1-Sensitivite) / Spesifisite

Pozitif prediktif değer (Pozitif tahmini değer): Test pozitif iken hastalığın da var olma olasılığı. = a / (a+c)

Negatif prediktif değer (Negatif tahmini değer): Test negatif iken hastalığın da olmama olasılığı. = d / (b+d)

Doğruluk (accuracy): Gerçekte testin hasta ve sağlam olarak toplam doğru tanı oranına "doğruluk" denir. = (a+d) / (a+b+d+c)

Sensitivite, specifisite, pozitif ve negatif prediktif değerler ile hastalık prevalansı yüzdeler halinde ifade edilmiştir. Sensitivite, spesifisite ve doğruluk için güven aralıkları hesaplanırken Clopper-Pearson güven aralıkları kullanılmıştır. Likelihood (olabilirlik) oranlarının güven aralıkları hesaplanırken Altman ve et al. 2000, yayınlarında 109. sayfada belirtilen "log method" yöntemi kullanılmıştır. Prediktif değerlerin güven aralıkları hesaplanırken Mercaldo et al. 2007, yayınlarında belirtilen standart logit güven aralıkları esas alınmıştır.

Test Öncesi Olasılıktan Test Sonrası Olasılık Hesaplama Aracı
Test öncesi olasılık (Pre-test probability) %
Pozitif Olabilirlik Oranı (LR)
Negatif Olabilirlik Oranı (LR)

 

Tanısal Test Pozitif Olduğunda %
Tanısal Test Negatif Olduğunda %
Rölatif Risk ve Odds Oranı Hesaplayıcısı

Etkilenen Grup

Pozitif (kötü) sonuçlu hasta sayısı a
Negatif (iyi) sonuçlu hasta sayısı b

Kontrol Grubu

Pozitif (kötü) sonuçlu hasta sayısı c
Negatif (iyi) sonuçlu hasta sayısı d

 

Sonuçlar

Rölatif Risk
Rölatif Risk
%95 GA
z istatistiği
p Değeri
ARR
RRR
NNT
%95 GA

 

Odds Oranı
Odds Oranı
%95 GA
z istatistiği
p Değeri

 

Risk: Zarara uğrama tehlikesi, hastalığa yakalanma tehlikesi, olasılığı
EER (Experimental Event Rate) = a / (a+b)
CER (Control Event Rate) = c / (c+d)

Rölatif Risk (Risk Oranı): Risk etkeni olan (veya ilaç alan) grupta hastalığın ortaya çıkma riskinin/ risk etkeni olmayan (veya ilaç almayan) grupta hastalığın ortaya çıkma riskine oranı
RR = EER/CER

ARR (Mutlak Risk Azalması): Kontrol grubu riski ile etkilenen grup riski arasındaki net fark
ARR = CER - EER

RRR (Rölatif Risk Azalması): Mutlak risk azalması miktarının kontrol grup riskine oranı
RRR = ARR / CER

NNT (Number Needed to Treat): Bir ek kişide iyileşme olması için tedavi edilmesi gereken kişi sayısı
NNT = 1 / ARR

Odds: Etkene maruz olma ve olmama oranı
Odds (pozitif) = a/c
Odds (negatif) = b/d

Odds Oranı (OR): Pozitif hasta odds değeri ile negatif hasta odds değeri arasındaki oran
OR = (a/b)/(c/d) = a*d/c*b

Rölatif risk güven aralıkları Altman, 1991 referans alınarak hesaplanmıştır. Rölatif risk veya standart hatası hesaplamalarında olası hatalara yol açan sıfır değerleri varlığında tüm değerlere 0.5 eklenmiştir.

Pozitif NNT değerleri “Fayda”, negatif NNT değerleri “Zarar” olarak isimlendirilmiştir.

NNT değeri için güven aralıkları Daly, 1998 referans alınarak hesaplanmıştır.

Odds oranı güven aralıkları Altman, 1991 referans alınarak hesaplanmıştır. Odds oranı veya standart hatası hesaplamalarında olası hatalara yol açan sıfır değerleri varlığında tüm değerlere 0.5 eklenmiştir.

Ayrıntılı anlatım için Odds Oranı, Rölatif Risk, NNT ve NNH başlıklı yazımızı okuyabilirsiniz.

Bu sayfa İbrahim Altunok tarafından düzenlenmiştir.

%d blogcu bunu beğendi: