Rneklem b y kl n n hesaplanmas
This presentation is the property of its rightful owner.
Sponsored Links
1 / 24

Örneklem büyüklüğünün hesaplanması PowerPoint PPT Presentation


  • 201 Views
  • Uploaded on
  • Presentation posted in: General

Örneklem büyüklüğünün hesaplanması. Dr. Ahmet Uğur Demir Türk Toraks Derneği 16. Yıllık Kongresi Araştırma Projesi Yazma ve Temel İstatistik Kursu 2 Nisan 2013. Örneklem büyüklüğü. Hesaplama değil tahmin etme Hipotezi test etmek için yeterli sayı… ???

Download Presentation

Örneklem büyüklüğünün hesaplanması

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation

Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -

Presentation Transcript


Rneklem b y kl n n hesaplanmas

Örneklem büyüklüğünün hesaplanması

Dr. Ahmet Uğur Demir

Türk Toraks Derneği 16. Yıllık Kongresi

Araştırma Projesi Yazma ve Temel İstatistik Kursu

2 Nisan 2013


Rneklem b y kl

Örneklem büyüklüğü

  • Hesaplama değil tahmin etme

  • Hipotezi test etmek için yeterli sayı… ???

  • İstatistiksel (şansa bağlı) değişkenlik, dağılım

  • Öngörülen/test edilen etki/ilişki

  • Tahmin edilen yanılma payı: aralık

  • Araştırmanın bütçesi, yapılabilirliği


Rneklem b y kl1

Örneklem büyüklüğü

  • Araştırmanın sonuçta hipotezi kanıtlamak/sınamak için yeterli güce sahip olmaması: boşa harcama, boşa zaman

  • Araştırmaya “gerekenden” fazla kişi, katılımcı alınması: maliyet, zaman kaybı, kişilerin sonucu iyi bilinmeyen madde/ilaç/tedavi vb ile karşılaştırılmaları, risk almaları


Statistiksel g

İstatistiksel güç

  • Sıfır hipotezini doğru şekilde reddetme olasılığı

  • Sıfır hipotez (H0): araştırmadaki grupların ölçülen etki göstergeleri (ortalama, sıklık, odds ratio) istatistiksel olarak farklı değil (iki grup arasında fark yok)

  • Alternatif hipotez (HA): iki grup arasında fark var

  • Güç için genel kabul: %80

  • Daha kesin karar vermek için: %90


P de eri

P değeri

  • Sıfır hipotezi doğru kabul edildiğinde bu araştırmada iki grup arasında gözlenen fark ne oranda şansa bağlı

  • Aynı toplumda yapılan ölçümler arasında … kadar farklılık bulunabilir (istatistiksel dağılım)

  • Ne oranda/sıklıkla? P oranında/sıklığında

  • Güven aralığı (sıklıkla %95): bu fark %95oranında […- …] aralığındadır


Alfa ve beta

Alfa ve beta


Rneklem b y kl n etkileyen fakt rler

Örneklem büyüklüğünü etkileyen faktörler


Tasar m n rneklem b y kl ne etkisi

Tasarımın örneklem büyüklüğüne etkisi

  • Randomize klinik çalışmalar: aynı etkiyi göstermek gözlemsel çalışmalardan daha ↓

  • Karıştırıcı etkenleri kontrol etmek için: %20 ↑

  • Pre post: kontrol grubu ile olan araştırmanın yarısı kadar

  • Cross-over: kontrol grubu ile olan araştırmanın ¼’ü kadar

  • Tek taraflı test: %20 ↓


Sonu lar

Sonuçlar


Minimum saptanabilecek fark

Minimum saptanabilecek fark

  • İki grup arasındaki fark veya ilişki için gereken minimum değer

  • Literatür

  • Deneyim

  • Pilot çalışma

  • Değerlendirme, klinik anlamlılık


Statistiksel g1

İstatistiksel güç

  • Araştırma planlama aşamasında: veriler toplanmadan önce aranan farkı bulmak için gerekli örneklem büyüklüğünü hesaplamak için kullanılır

  • Veri analizinden sonra: Fark istatistiksel anlamlı bulunamadığında, bu farkı göstermek için yeterli istatistiksel güce ulaşıldı mı, sorusunu yanıtlamak için kullanılır(örneğin, işyeri çalışmaları, örneklem büyüklüğü sınırlı)


Rneklem b y kl n n hesaplanmas

Örnekler


Prevalans ara t rmas

Prevalans araştırması

N = Zα/22 * P * (1-p) * D

E2

P: araştırılan toplumda tahmin edilen oran, prevalans

E: hata sınırı (genelde P’nin %5-10’u kabul edilir)

Zα/2: normal dağılımda çift taraflı test için saptanan α değeri

D: tasarım etkisi (genelde 1-2 arası, basit rastgele örneklem seçiminden sapmayı düzeltmek için, sistematik cluster örneklemede 1.5-2, amaçlı, uygun olanı alan örneklem için 10)


Prevalans ara t rmas1

Prevalans araştırması

P: araştırılan toplumda tahmin edilen oran, prevalans

E: hata sınırı

Zα/2: normal dağılımda çift taraflı test için saptanan α değeri

D: tasarım etkisi


Grup ortalamas

Grup ortalaması

N = Zα/22 s2 / d2

s: standart sapma (önceki, pilot çalışma)

Zα/2: normal dağılımda çift taraflı test için saptanan α değeri

d: tahminin doğruluğu, ortalamaya ne kadar yakın olduğu


Grup ortalamas1

Grup ortalaması

s: standart sapma (önceki, pilot çalışma)

Zα/2: normal dağılımda çift taraflı test için saptanan α değeri

d: tahminin doğruluğu, ortalamaya ne kadar yakın olduğu


Ki ortalaman n kar la t r lmas

İki ortalamanın karşılaştırılması

N = (r + 1) (Zα/2 + Z1-β)2σ2

rd2

r: n1/n2 (iki grubun sayılarının oranı)

Zα/2: normal dağılımda çift taraflı test için saptanan α değeri

Z1-β : normal dağılımda çift taraflı test için saptanan 1- β değeri (β: istatistiksel güç, 1-β: tip II hata)

σ : standart sapma

d: ortalamalar arasındaki fark


Ki ortalaman n kar la t r lmas1

İki ortalamanın karşılaştırılması

r: n1/n2 (iki grubun sayılarının oranı)

Zα/2: normal dağılımda çift taraflı test için saptanan α değeri

Z1-β : normal dağılımda çift taraflı test için saptanan 1- β değeri (β: istatistiksel güç, 1-β: tip II hata)

σ : standart sapma

d: ortalamalar arasındaki fark


Ki oran n kar la t r lmas

İki oranın karşılaştırılması

N = (Zα/2√2p (1- p) + Zβ/2√p1 (1- p1) p2 (1- p2) )2

(p1 - p2) 2

p1-p2: iki gruptaki oran tahminleri

p: (p1 + p2)/2

Zα/2: normal dağılımda çift taraflı test için saptanan α değeri

Z1-β : normal dağılımda çift taraflı test için saptanan 1- β değeri (β: istatistiksel güç, 1-β: tip II hata)


Ki oran n kar la t r lmas1

İki oranın karşılaştırılması

p1-p2: iki gruptaki oran tahminleri

p: (p1 + p2)/2

Zα/2: normal dağılımda çift taraflı test için saptanan α değeri

Z1-β : normal dağılımda çift taraflı test için saptanan 1- β değeri (β: istatistiksel güç, 1-β: tip II hata)


Korelasyon katsay s

Korelasyon katsayısı

N = (Zα/2 + Z1-β)2

1 [ln (1+r)]

4 1-r

r: korelasyon katsayısı (H0: r=0)

Zα/2: normal dağılımda çift taraflı test için saptanan α değeri

Z1-β : normal dağılımda çift taraflı test için saptanan 1- β değeri (β: istatistiksel güç, 1-β: tip II hata)


Korelasyon katsay s1

Korelasyon katsayısı

r: korelasyon katsayısı (H0: r=0)

Zα/2: normal dağılımda çift taraflı test için saptanan α değeri

Z1-β : normal dağılımda çift taraflı test için saptanan 1- β değeri (β: istatistiksel güç, 1-β: tip II hata)


Odds ratio

Odds ratio

N= (1 + r)2(Zα/2 + Z1-β)2

r (lnOR)2[p (1-p)]

OR= p1 (1-p2)

p2 (1-p1)

p: durumun (hastalığın) toplumdaki prevalansı

r: n1/n2 (iki grubun sayılarının oranı)

Zα/2: normal dağılımda çift taraflı test için saptanan α değeri

Z1-β : normal dağılımda çift taraflı test için saptanan 1- β değeri (β: istatistiksel güç, 1-β: tip II hata)


Odds ratio1

Odds ratio

p: durumun (hastalığın) toplumdaki prevalansı

r: n1/n2 (iki grubun sayılarının oranı)

Zα/2: normal dağılımda çift taraflı test için saptanan α değeri

Z1-β : normal dağılımda çift taraflı test için saptanan 1- β değeri (β: istatistiksel güç, 1-β: tip II hata)


  • Login