Onkoloji Workshop
Bütün klinik çalışmalarda bir kompozisyon gibi bütünlük bulunmaktadır. Bu work shop bir örnek veri üzerinden yapılacak.
İlk aşamada araştırmak istediğimiz hedef olaya etki eden faktörler önce temel istatistik analizi ile değerlendirilecek. İkinci aşamada etki eden faktörler tek değişkenli ve çok değişkenli lojistik regresyon ile incelenecek. ROC eğrisi ile etki eden faktörlerin öngörü düzeyi değerlendirilecek. Üçüncü aşamada olaya etki eden faktörler için farklı bir bakış açısı geliştireceğiz ve olay süresine etki eden faktörleri sağkalım analizi ile araştıracağız. Bütün analizleri farklı grafik türleri ile analiz kuvvetlendirilmeye çalışılacak. .
Eğitim modülleri bölümünden daha detaylı bilgi edinebilirsiniz.
Bu modülün amacı temel istatistikte kullanılan testleri nasıl seçeceğimizi öğrenmektir. Medikal istatistik te kullanılan temel tanımlamalar incelenecektir. Değişken türleri, veri türleri, bağımlı bağımsız değişken kavramları, normal dağılım başlıkları incelenecek ve bu tanımlamalara göre uygun testler seçilecektir.
1-Değişken/veri ayrımı
2-Nicel veri/nitel veri ayrımı
3-Bağımsız veri/Bağımlı veri ayrımı
4-Normal dağılımın incelenmesi
5-Temel istatistik kılavuz mantığı
6-Temel istatistik örnekleri
1-Değişken/veri ayrımı
2-Nicel veri/nitel veri ayrımı
3-Bağımsız veri/Bağımlı veri ayrımı
4-Normal dağılımın incelenmesi
5-Temel istatistik kılavuz mantığı
6-Temel istatistik örnekleri
Modül 2- İki Grupta Nicel Verilerin Analizi
Bu modülde iki farklı grupta nicel verilere yönelik uygulama yapılacaktır. Uygun testler belirlenecek, test edilecek, sunum haline getirilecektir.
1-Tanımlayıcı istatistiklerin hazırlanması
2-Temel istatistik kılavuzu ile uygun testlerin belirlenmesi
3-Değişkenlerin dağılımının test edilmesi (Kolmogorov Simirnov, Shapiro Wilk)
4-Normal dağılmayan verilerde Mann-whitney u test ile analiz
5-Normal dağılan verilerde bağımsız örneklem t test ile analiz
6-SPSS de yapılan analizlerin tablo haline getirilmesi
Bu modülde iki farklı grupta nicel verilere yönelik uygulama yapılacaktır. Uygun testler belirlenecek, test edilecek, sunum haline getirilecektir.
1-Tanımlayıcı istatistiklerin hazırlanması
2-Temel istatistik kılavuzu ile uygun testlerin belirlenmesi
3-Değişkenlerin dağılımının test edilmesi (Kolmogorov Simirnov, Shapiro Wilk)
4-Normal dağılmayan verilerde Mann-whitney u test ile analiz
5-Normal dağılan verilerde bağımsız örneklem t test ile analiz
6-SPSS de yapılan analizlerin tablo haline getirilmesi
Bu modülde iki farklı grupta nitel verilere yönelik uygulama yapılacaktır. Uygun testler belirlenecek, test edilecek, sunum haline getirilecektir.
1-Temel istatistik kılavuzu ile uygun testlerin belirlenmesi
2-Tanımlayıcı istatistiklerin hazırlanması (Çapraz tablo- Cross-tabs)
3-Ki-kare test koşullarının aktarılması
4-Ki-kare test veya Fischer exact test ile sonuca ulaşılması
5-SPSS de yapılan analizlerin tablo haline getirilmesi
1-Temel istatistik kılavuzu ile uygun testlerin belirlenmesi
2-Tanımlayıcı istatistiklerin hazırlanması (Çapraz tablo- Cross-tabs)
3-Ki-kare test koşullarının aktarılması
4-Ki-kare test veya Fischer exact test ile sonuca ulaşılması
5-SPSS de yapılan analizlerin tablo haline getirilmesi
Bu bölümde temel istatistik ile anlamlı etkisini bulduğumuz değişkenleri tek değişkenli lojistik regresyon ile detay olarak inceleyeceğiz
1-Event-olay kavramının incelenmesi
2-Tek değişkenli regresyona analiz sonucunun incelenmesi
3-OR-Odds Ratio kavramı
4-Güven aralığı kavramı p değeri arasında ilişki
5-Tek tek değişkenlerin olayı-event ı öngörü düzeyi
1-Event-olay kavramının incelenmesi
2-Tek değişkenli regresyona analiz sonucunun incelenmesi
3-OR-Odds Ratio kavramı
4-Güven aralığı kavramı p değeri arasında ilişki
5-Tek tek değişkenlerin olayı-event ı öngörü düzeyi
Bu bölümde tek değişkenli modelde anlamlı çıkan değişkenleri, çok değişkenli lojistik regresyon ile detay olarak inceleyeceğiz
1-Tek değişkenli ile çok değişkenli regresyon arasındaki farkın incelenmesi
2-Enter modeli
3-Backward modeli
4-Forward modeli
5-Çok değişkenli modelde her bir aşamanın öngörüye katkısı
1-Tek değişkenli ile çok değişkenli regresyon arasındaki farkın incelenmesi
2-Enter modeli
3-Backward modeli
4-Forward modeli
5-Çok değişkenli modelde her bir aşamanın öngörüye katkısı
a
