Yapay zekadan makale özeti
- Kısa
- Ayrıntılı
- Bu video, bir eğitimci tarafından sunulan biyo-istatistik dersinin kapsamlı bir eğitim içeriğidir. Pandemi nedeniyle uzaktan eğitim şeklinde devam eden dersin ilk bölümüdür.
- Video, biyo-istatistik biliminin temel kavramlarını sistematik bir şekilde ele almaktadır. İlk olarak istatistiğin tanımı ve temel kavramları (popülasyon, parametre, örnek, birim, veri, değişken) açıklanmakta, ardından değişken tipleri ve sınıflandırılması anlatılmaktadır. Daha sonra ölçme kavramı, ölçek tipleri, araştırma ve istatistik ilişkisi, istatistiğin sınıflandırılması ve Türkiye'deki istatistik kurumsal gelişimi ele alınmaktadır. Son bölümde ise veri kaynakları, verilerin doğruluk derecesi, oran, hız, artış oranı ve azalış oranı kavramları ile rakamların yuvarlaştırılması konuları örneklerle açıklanmaktadır.
- Videoda özellikle biyo-istatistik eğitiminin doğa ve sağlık bilimleri alanlarında eğitim gören tüm yüksekokul ve fakültelerde okutulan temel bir ders olduğu vurgulanmakta ve öğrencilerin biyo-istatistik bilimiyle ilgili temel kavramları tanımlayabilmelerini ve verileri doğru ölçebilmelerini hedeflemektedir.
- 00:08Biyo-İstatistik Dersi Tanıtımı
- Biyo-istatistik dersi pandemi nedeniyle uzaktan eğitim şeklinde olacak ve programın en zor dersi olarak tanımlanıyor.
- Dersin konuları: istatistiğin tanımı ve temel kavramları, araştırma ve istatistik ilişkisi, istatistiğin sınıflandırılması, tarihçesi, biyo-istatistik, veri kaynakları, doğruluk derecesi, oran ve hız kavramları, rakamların yuvarlaklaştırılması.
- Dersin hedefleri: istatistik ve biyo-istatistik bilimi ile ilgili temel kavramları tanımlama, verileri ve değişkenleri sınıflandırma, değişkenlerde tip ayrımı yapma, verileri doğru ölçme ve güvenilirliklerini sağlama.
- 02:01İstatistik ve Temel Kavramlar
- İstatistik, üretim, tüketim, nüfus, sağlık, eğitim, tarım, trafik gibi konularda olguları gösteren veri toplulukları ve bu verilerin değerlendirilmesidir.
- Bilimsel anlamda istatistik, araştırmalardan elde edilen verilerin değerlendirilmesi, özetlenmesi, sunumu, analiz ve tahminlerin yapılması ile ilgili prensipleri açıklayan metot bilimidir.
- Popülasyon, üzerinde durulan karakterle ilgili bütün elemanları içine alan elemanlar topluluğudur ve Türkçe'de ana kütle, evren, nüfus ve toplum kelimeleriyle eş anlamlıdır.
- 03:44İstatistiksel Kavramlar
- Parametre, popülasyonun elemanları üzerinden hesaplanan ortalama, varyans, regresyon katsayısı gibi ölçülere denir ve genellikle Yunan alfabesi harfleri ile sembolize edilir.
- Örnek, popülasyondan şansa bağlı olarak çekilen ve popülasyonu temsil etme nitelik ve niceliğindeki elemanlar topluluğudur.
- Birim, olayın izlendiği veya incelendiği en küçük popülasyon öğesidir (fert, hasta birey, deney hayvanı, kan örneği, öğrenci, seçmen, tarlada parsel, bahçede ağaç veya meyvesi).
- 05:01Veri ve Değişken Kavramları
- Veri, gözlem, sayım ve ölçüm sonucu elde edilen rakam, harf, sembol, işaret ve benzeri değerlere denir.
- Değişken, gözlem, sayım, ölçüm ve değerlendirme sonucunda elde edilen verilerin atandığı çokluklardır ve her rakam, harf, sembol, işaret ve benzeri veri değildir.
- Değişkenler istatistik, matematik, dernolojide Latin alfabesinin X, Y, Z gibi son ve büyük harfler ile sembolize edilirler.
- 06:14Değişken Tipleri
- Kesikli değişken, ölçülen karakter kalitatif (nitel, sayılamayan) ise veya değerler sayı doğrusu üzerinde sadece belli noktalara atanabiliyorsa bu tip değişkenlere denir (kan grupları, harf notları, cinsiyet grupları).
- Sürekli değişken, ölçülen karakter kantitatif (sayılabilir, nicel) ise ve değerler sayı doğrusu üzerinde belirli bir aralıktaki bütün noktalara atanabiliyorsa bu tip değişkenlere denir (boy uzunluğu, vücut ağırlığı, kan pH değeri, kan kolesterol değeri).
- Değişkenler bağımlı değişken, bağımsız değişken, kontrol değişkeni ve ara değişkeni olarak da sınıflandırılmakta, ayrıca bağımsız değişken sebep değişkeni, bağımlı değişken ise sonuç değişkeni olarak adlandırılmaktadır.
- 07:52Değişken Örnekleri
- Sigara içip içmeme ve kronik akciğer hastası olup olmama olayında, sigara içip içmeme bağımsız değişken (sebep değişkeni), kronik akciğer hastası olup olmama bağımlı değişken (sonuç değişkeni)dir.
- Günlük tüketilen enerji bağımsız değişken, kan kolesterol düzeyi bağımlı değişkendir.
- Kan kolesterol düzeyi bağımsız değişken, enfarktüs geçirme durumu bağımlı değişkendir ve enerji tüketimi olgusundan enfarktüs geçirme sonucuna varma sürecinde kan kolesterol düzeyi ara değişken konumundadır.
- 12:25Ölçme Kavramı ve Ölçek Tipleri
- Ölçme, ele alınan değişkenin gözlem, sayım, tartım gibi sonuçların sembollerle, özellikle sayısal değerlerle ifade edilmesi işlemidir.
- Adlandırma ölçeği (nominal scale), değişkenlere ad verilerek yapılan en zayıf ölçek tipidir ve kesikli değişkenleri ifade eder.
- Dereceleme ölçeği (ordinal scale), değişkenlere ad verilmenin yanında değerlerin sıralanabildiği, üstünlük oluşturduğu ölçek tipidir ve kesikli değişkenleri ifade eder.
- 15:02Aralık ve Oran Ölçekleri
- Aralık ölçeği (interval scale), skalar veya metrik bir ölçektir ve gerçek bir noktadan değil, kabul edilen bir noktadan başlatılarak oluşturulur.
- Oran ölçeği (ratio scale), tüm metrik ölçekler bu grupta yer alır ve başlangıç noktasından başlatılarak oluşturulur.
- Özel ölçekler, sübjektif değerlendirme yapılmasının zorunlu olduğu durumlarda kullanılır ve Liker tipi ölçek en yaygın kullanılan tipidir.
- 17:46Araştırma ve İstatistik İlişkisi
- Araştırma, planlı ve sistemli bir şekilde veri toplama, analiz etme, sonuçları sentezleme ve probleme çözüm getirme sürecini kapsayan sistemli çalışma tekniğidir.
- Araştırma ve istatistik birbirinden ayrılmaz bir bütünü oluşturur ve araştırma yapmada amaç problem çözmek ve bilgi üretmektir.
- İstatistik, durum tespiti yapmak, karşılaştırma yapmak, tahmin etmek ve ilişki kurmak için kullanılır.
- 20:09İstatistikin Sınıflandırılması
- İstatistik, kullanım amacına göre tanımlayıcı (descriptif) istatistik ve çözümleyici (analitik) istatistik olarak sınıflandırılır.
- Tanımlayıcı istatistik, ham veri yığınlarının özetlenerek sonuçların kolay anlaşılır bir konuma getirilmesindeki metotları içerir.
- Çözümleyici istatistik, örnekten elde edilen veriler üzerinden yapılacak tahmin ve analizlerle ilgili prensipleri ortaya koyan istatistik dalıdır.
- 21:09İstatistikin Kullanım Alanlarına Göre Sınıflandırılması
- Her bir saha ile ilgili özel istatistik dalları geliştirilmiştir.
- Ekonomiye uygulanan istatistikometri, biyolojiye uygulanan istatistik biyometri, sağlığa uygulanan istatistik biyometri, sosyolojiye uygulanan istatistik sosyometri ve bibliyografiye uygulanan istatistik bibliyometri olarak adlandırılmaktadır.
- 21:36Türkiye'de İstatistik Kurumsal Gelişimi
- 1926 yılında Merkezi İstatistik Dairesi kurulmuş, 1930 yılında 1554 sayılı kanun ile İstatistik Umum Müdürlüğü adını almıştır.
- 1945 yılında kurumun adı İstatistik Genel Müdürlüğü olarak değiştirilmiş, 1952 yılında tekrar İstatistik Umum Müdürlüğü adını almıştır.
- 2005 yılında 5429 sayılı Türkiye İstatistik Kanunu ile Türkiye İstatistik Kurumu kurulmuştur.
- 23:19Biyo-İstatistik
- Biyo-istatistik, biyoloji ve özellikle sağlık alanındaki olaylar ile ilgili verilerin toplanması, özetlenmesi ve yorumlanması, değişkenler için test ve tahminlerin yapılması ve nedensellik ilişkilerinin aranmasını inceleyen istatistiktir.
- Biyo-istatistik, nüfus yapısındaki değişimlerin incelenmesinde, biyolojik özelliklerin tanımlanmasında, sağlık hizmetlerinin planlanmasında ve bilimsel çalışma tekniklerinin düzenlenmesinde yaygın kullanım alanına sahiptir.
- 24:34Biyostatistik Dersinin Amacı
- Biyostatistik dersi, doğa ve sağlık bilimleri alanlarında eğitim gören tüm yüksekokul ve fakültelerde okutulan temel alan dersidir.
- Bu dersin en önemli amaçlarından biri öğrencilere sentezleme becerisini kazandırmaktır.
- Biyostatistik dersi, toplum sağlığı, epidemiyoloji ve genetik araştırma yöntemleri arasında bağ kurma ve entegrasyon sağlama amacını taşır.
- 25:14Biyostatistik Eğitiminin Diğer Amaçları
- Öğrencilere alternatif düşünme, tahmin ve kestirim yapabilme yeteneği kazandırmaktır.
- Değişken dağılım, popülasyon, örnek, hipotez, test ve tahmin gibi temel istatistik kavram ve terminolojilerini öğretmektir.
- Araştırma tekniklerinde istatistik biyo-istatistiğin önemini kavratmak ve her ölçümün bir hata içerebileceği olgusunu öğretmektir.
- 26:12Veri Kaynakları
- İstatistik veya biyo-istatistik çalışmalarda kullanılan veriler, kayıt verileri, sayım verileri, anket verileri ve planlı araştırma verileri olarak sınıflandırılmaktadır.
- Kayıtlar rutin olarak tutulan doğum, ölüm, sağlık, eğitim ve trafik kayıtları gibi verileri içerir.
- Sayımlar, tüm birimler sayıldığında tam sayım, bir kesim esas alınarak yapılan sayıma ise özel sayım denir.
- 27:01Anket ve Planlı Araştırmalar
- Anket, özel bir amaç doğrultusunda uzman kişiler tarafından sınırlı özelliğe ait bilgilerin bir form yardımıyla toplanmasıdır.
- Anket formunun hazırlanması ve uygulanması bu alana özel bilgi ve deneyim gerektirir.
- Planlı araştırmalar doğruluk derecesi en yüksek ve planlı programlı veri toplama metotlarıdır ve günümüzde en çok kullanılan veri toplama metotlarıdır.
- 27:55Verilerin Doğruluk Derecesi
- İstatistik değerlendirmeye alınacak veriler doğru ve yeterli hassasiyette ölçülmüş olmalıdır.
- Araştırmayı yürütecek elemanlar konunun anlam ve önemini bilen, iyi eğitilmiş ve dikkatli kimseler olmalıdır.
- Ölçüm yapacak araştırıcı veya eleman ölçüm tekniği ve aleti konusunda bilgili olmalı ve alet doğru hassasiyette ölçüm yapabilir özellikte olmalıdır.
- 28:26Verilerde Aranan Özellikler
- Veriler en az maliyetle elde edilmelidir, ancak verilerden sağlanan fayda maliyetten yüksek olmalıdır.
- Verilerin doğruluk derecesi yüksek olmalıdır, doğru, güvenilir, yeterli ve gerekli duyarlılıkla ölçülmüş olmalıdır.
- Veriler mümkün olan en kısa sürede ve kullanılacağı zaman elde edilmiş olmalıdır.
- 29:13Oran ve Hız Kavramları
- Orijinal veriler bazı durumlarda doğrudan değerlendirilemez, bu durumda belirli formüller yardımıyla yeni değerlere dönüştürülerek değerlendirilir.
- Oran, birimleri aynı olan iki değer arasındaki ilginin ölçüsüdür ve hesaplanırken mukayese edilen değer paya, baz olarak düşünülen değer paydaya alınır.
- Hız, iki değişken biri diğeri ile bölümlenirken pay ve paydadaki değişkenlerin birimlerinin farklı olması durumunda elde edilen ölçeğe denir ve genellikle zaman süreci ile ilgilidir.
- 31:27Artış ve Azalış Oranları
- Artış oranı, bir değişkenin belirli bir zaman sürecindeki değişim oranını ifade etmede kullanılır ve çoğu kez yüzde olarak ifade edilir.
- Artış oranı formülü: (sonuç değeri - başlangıç değeri) / başlangıç değeri × 100'dür.
- Azalış oranı artış oranı gibi hesaplanır, ancak sonuç değeri negatif çıkıyorsa bu azalış oranıdır.
- 32:14Örnek Hesaplamalar
- Bir ilde bir yılda 6000 çocuk doğmakta, 4000 kişi ölmektedir; doğum-ölüm oranı 6000/4000 = 1,5'tir ve doğumlar ölüm olaylarından %50 daha fazladır.
- Bir bölge hastanesine 2010 yılında 250 bin, 2011 yılında 400 bin hasta gelmiştir; bir yılda hasta sayısındaki artış oranı %60'dır.
- 36:27Değişim Oranı Hesaplama
- Bir şehirde bulaşıcı hastalıklardan ölenlerin sayısı x yılında 450 iken, alınan tedbirlerle bir sonraki yılda aynı hastalıktan ölenlerin sayısı 135 kişi olarak tespit edilmiştir.
- Değişim oranı hesaplanırken, sonuç değerinden başlangıç değeri çıkarılır ve sonuç negatif olduğu için azalma oranı olarak ifade edilir.
- Değişim oranı %70 azalma olarak hesaplanmıştır.
- 38:05Rakamların Yuvarlaklaştırılması
- İstatistik biliminde veriler özetlenerek bulgu ve bilgilere ulaşılırken, sonuçlar rakamlarla ifade edilir ve ölçüm aşamasında veya sonuçların sunumunda rakamların yuvarlaklaştırılması sık karşılaşılmaktadır.
- Ondalıkla ifade edilen rakamların belirli seviyede ondalık değerlerinin kısıtlama uygulanması yuvarlaklaştırma olarak adlandırılır.
- Yuvarlaklaştırma işlemi aşağı yuvarlaklaştırma ve yukarı yuvarlaklaştırma olmak üzere üç farklı şekilde yapılmakta, ancak bu videoda sadece aşağı yuvarlaklaştırma anlatılacaktır.
- 39:27Yuvarlaklaştırma Kuralları
- Yuvarlaklaştırma işleminde önce rakamların hangi ondalıkla (tek ondalık, iki ondalık, üç veya daha fazla ondalık) yuvarlaklaştırılacağına karar verilir.
- İkinci aşamada, yuvarlaklaştırma yapılacak ondalıktan sonraki basamaktaki rakam 5 ve 5'ten büyük ise (5, 6, 7, 8, 9), karar verilen basamağı bir eklenir.
- Karar verilen ondalıktan sonraki rakam 5'ten küçük ise (0, 1, 2, 3, 4), karar verilen basamak olduğu gibi bırakılır.
- 40:29Yuvarlaklaştırma Örneği
- 7,20,3678 olarak ölçülen bir kan pH değerini yuvarlaklaştırmak için önce hangi ondalıkla yuvarlaklaştırılacağına karar verilir.
- Kan pH değeri 7,20 ile 7,40 arasında değerler alır, bu nedenle tam sayı yuvarlaklaştırma değişkenlik varyasyonu yok edecek ve tüm ölçümler 7 olarak ifade edilecektir.
- Değişkenin iki ondalıkla yuvarlaklaştırılması daha uygun olacaktır çünkü bu basamakta yeterli ölçüm hassasiyeti sağlanmıştır.
- 42:11Yuvarlaklaştırma Uygulaması
- 7,20,3678 sayısının iki basamaklı olarak yuvarlaklaştırılması için önce ondalık kısmı iki basamaklı olacak şekilde ayrıştırılır.
- Karar verilen ondalık basamağından sonraki sayı 6 olduğundan, 5'ten büyük olduğu için yukarı doğru yuvarlanır.
- Sonuç olarak yuvarlaklaştırma işlemi 7,24 olarak tamamlanır.
- 46:28Diğer Örnekler
- 12,744 değeri tam sayı olarak yuvarlaklaştırıldığında 13 olur çünkü 744'ten sonraki ondalık basamak 5'ten büyük.
- 12,744 değeri tek ondalıklı olarak yuvarlaklaştırıldığında 12,7 olur çünkü 45'ten sonraki ondalık basamak 5'ten küçük.
- 12,744 değeri iki ondalıklı olarak yuvarlaklaştırıldığında 12,75 olur çünkü 45'ten sonraki ondalık basamak 5'ten büyük.
- 48:10Diğer Örnekler
- 5,2000,345 değeri tam sayı olarak yuvarlaklaştırıldığında 5 olur çünkü 345'ten sonraki ondalık basamak 5'ten küçük.
- 5,2000,345 değeri tek ondalıklı olarak yuvarlaklaştırıldığında 5,2 olur çünkü 5'ten sonraki ondalık basamak 5'ten küçük.
- 5,2000,345 değeri iki ondalıklı olarak yuvarlaklaştırıldığında 5,20 olur çünkü 5'ten sonraki ondalık basamak 5'ten küçük.
- 48:56Diğer Örnekler
- 6,4 değeri tam sayı olarak yuvarlaklaştırıldığında 6 olur çünkü 4'ten sonraki ondalık basamak 5'ten küçük.
- 6,4 değeri tek ondalıklı olarak yuvarlaklaştırıldığında 6,0 olur çünkü 4'ten sonraki ondalık basamak 5'ten küçük.
- 6,4 değeri iki ondalıklı olarak yuvarlaklaştırıldığında 6,5 olur çünkü 4'ten sonraki ondalık basamak 5'ten büyük.
- 50:02Ondalık Sayıların Yuvarlaklaştırılması
- 0,96 tam sayı olarak düşünüldüğünde, 0'dan sonraki rakam 9 olduğu için 0,96 tam sayı olarak 1'e yuvarlanır.
- 0,90 tek ondalıklı olarak düşünüldüğünde, 9'dan sonraki rakam 1 olduğu için 0,90 olarak bırakılır.
- 0,90 iki ondalıklı olarak düşünüldüğünde, 1'den sonraki rakam 5 olduğu için 0,92 olarak yuvarlanır.
- 51:04Diğer Örnekler
- 2,5 tam sayı olarak düşünüldüğünde, 2'den sonraki rakam 0,5 olduğu için 2 olarak bırakılır.
- 2,5 tek ondalıklı olarak düşünüldüğünde, 5'ten sonraki rakam 0,1 olduğu için 2,1 olarak yuvarlanır.
- 2,5 iki ondalıklı olarak düşünüldüğünde, 5'ten sonraki rakam 0,0 olduğu için 2,5 olarak bırakılır.
- 51:58Son Örnek ve Kapanış
- 3,555 tam sayı olarak düşünüldüğünde, 3'ten sonraki rakam 5 olduğu için 4'e yuvarlanır.
- 3,555 tek ondalıklı olarak düşünüldüğünde, 5'ten sonraki rakam 5 olduğu için 3,60 olarak yuvarlanır.
- 3,555 iki ondalıklı olarak düşünüldüğünde, 5'ten sonraki rakam 5 olduğu için 3,56 olarak yuvarlanır.
- Öğretmen, öğrencilerin bu konuları iyi çalışıp tekrar etmelerini ve başarılı olmalarını diliyor.