Romatoloji Workshop
Bütün klinik çalışmalarda bir kompozisyon gibi bütünlük bulunmaktadır. Bu work shop iki örnek veri üzerinden yapılacak.
İlk örnekte bir hastalığı bir marker ile öngörmeye çalışacağız ve ROC eğrisi ile analiz yapacağız. Bir ve birden fazla cut off değeri ile öngörü düzeylerimizi tartışacağız.
İkinci örnekte araştırmak istediğimiz
hedef olaya etki eden faktörler önce temel istatistik analizi değerlendirilecek. İkinci aşamada etki eden faktörler tek
değişkenli ve çok değişkenli lojistik regresyon ile incelenecek. Üçüncü aşamada
olaya etki eden faktörlere farklı bir bakış açısı geliştireceğiz ve olay
süresine etki eden faktörleri sağkalım analizi ile araştıracağız.
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
Bu modül içerisinde bir hastalığı bir marker ile öngörmeye çalışacağız ve ROC eğrisi öncesi temel istatistik analizlerini yapacağız.
1-Verilerin SPSS e aktarımı
2-Verilerin SPSS de düzenlenmesi
3-Verinin dağılımı
4-Temel istatistik kılavuzu
5-Hipotez testleri
6-Tanımlayıcı bilgilerin hazırlanması
7-Tablo ve sunum
1-Verilerin SPSS e aktarımı
2-Verilerin SPSS de düzenlenmesi
3-Verinin dağılımı
4-Temel istatistik kılavuzu
5-Hipotez testleri
6-Tanımlayıcı bilgilerin hazırlanması
7-Tablo ve sunum
Bu modülün amacı bir hastalığı bir marker ile öngörmeye çalışacağız ve ROC eğrisi ile analiz yapacağız. Bir ve birden fazla değişken ile öngörü düzeylerimizi tartışacağız.
1-ROC Eğrisi analizi
2-ROC grafiğinin düzenlenmesi
3-Eğri altı alan
4-Youden indeksi
5-Uyum analizi
6-Birden fazla değişken ile hastalığı öngörme
1-ROC Eğrisi analizi
2-ROC grafiğinin düzenlenmesi
3-Eğri altı alan
4-Youden indeksi
5-Uyum analizi
6-Birden fazla değişken ile hastalığı öngörme
Bu modül içerisinde araştırmak istediğimiz hedef olaya etki eden faktörler önce temel istatistik analizi ile değerlendirilecek.
1-Tanımlayıcı istatistiklerin hazırlanması
2-Değişkenlerin dağılımının test edilmesi (Kolmogorov Simirnov, Shapiro Wilk)
3-Normal dağılmayan verilerde Mann-whitney u test ile analiz
4-SPSS de yapılan analizlerin tablo haline getirilmesi
5-Ki-kare test veya Fischer exact test ile sonuca ulaşılması
6-Tanımlayıcı istatistiklerin hazırlanması (Çapraz tablo- Cross-tabs)
7-SPSS de yapılan analizlerin tablo haline getirilmesi
1-Tanımlayıcı istatistiklerin hazırlanması
2-Değişkenlerin dağılımının test edilmesi (Kolmogorov Simirnov, Shapiro Wilk)
3-Normal dağılmayan verilerde Mann-whitney u test ile analiz
4-SPSS de yapılan analizlerin tablo haline getirilmesi
5-Ki-kare test veya Fischer exact test ile sonuca ulaşılması
6-Tanımlayıcı istatistiklerin hazırlanması (Çapraz tablo- Cross-tabs)
7-SPSS de yapılan analizlerin tablo haline getirilmesi
Bu bölümde temel istatistik ile anlamlı etkisini bulduğumuz değişkenleri tek değişkenli ve çok 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
6-Tek değişkenli ile çok değişkenli regresyon arasındaki farkın incelenmesi
7-Enter modeli, backward modeli, forward modeli arasındaki farkın incelenmesi
8-Çok değişkenli modelde her bir aşamanın öngörüye katkısı
9-OR Grafiğinin incelenmesi
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
6-Tek değişkenli ile çok değişkenli regresyon arasındaki farkın incelenmesi
7-Enter modeli, backward modeli, forward modeli arasındaki farkın incelenmesi
8-Çok değişkenli modelde her bir aşamanın öngörüye katkısı
9-OR Grafiğinin incelenmesi
Bu modülde olayın oluşma zamanına etki eden faktörleri inceleyeceğiz
1-Sağkalım kavramı
2-Tek değişkenli Cox regresyon analizi ile olayın oluşma zamanına etkiden faktörler
3-Çok değişkenli Cox regresyon analizi ile olayın oluşma zamanına etkiden faktörler
4-Kaplan Meier (Log-Rank)
5-Sağkalım grafiği
6-Sağkalım Oranı
7-Hazard ratio grafiği
1-Sağkalım kavramı
2-Tek değişkenli Cox regresyon analizi ile olayın oluşma zamanına etkiden faktörler
3-Çok değişkenli Cox regresyon analizi ile olayın oluşma zamanına etkiden faktörler
4-Kaplan Meier (Log-Rank)
5-Sağkalım grafiği
6-Sağkalım Oranı
7-Hazard ratio grafiği
Bu modülde tedavi öncesi sonrası değişimleri inceleyeceğiz.
1-Tanımlayıcı istatistiklerin hazırlanması
2-Değişkenlerin dağılımının test edilmesi (Kolmogorov Simirnov, Shapiro Wilk)
3-Normal dağılmayan nicel bağımsız verilerde Mann-whitney u test ile analiz
4-Normal dağılmayan nicel bağımlı verilerde Wilcoxon test ile analiz
5-SPSS de yapılan analizlerin tablo haline getirilmesi
6-Grafik ile sonucun vurgulanması
1-Tanımlayıcı istatistiklerin hazırlanması
2-Değişkenlerin dağılımının test edilmesi (Kolmogorov Simirnov, Shapiro Wilk)
3-Normal dağılmayan nicel bağımsız verilerde Mann-whitney u test ile analiz
4-Normal dağılmayan nicel bağımlı verilerde Wilcoxon test ile analiz
5-SPSS de yapılan analizlerin tablo haline getirilmesi
6-Grafik ile sonucun vurgulanması
Workshop a bütün uzmanlıklar katılabilir. Diğer uzmanlıklar aynı faydayı görecektir.
Temel istatistik, ileri istatistik, sağkalım eğitimlerimiz daha detay bir eğitimdir. Bizim önerimiz o eğitimler sonrasında workshop a geçmeniz olacaktır. Bunula beraber sadece workshop da detaylı ve teorik eğitim içermektedir.
