Yapay zekadan makale özeti
- Kısa
- Ayrıntılı
- Bu video, akademik webinar formatında gerçekleşen bir eğitim sunumudur. İlk bölümde dokuz Eylül Üniversitesi Halk Sağlığı Profesörü Gül Hoca (Emory Üniversitesi'nde Halk Sağlığı ve Epidemiyoloji masterı, Hacettepe Üniversitesi'nde uzmanlık eğitimi ve 2003 yılında doktorluğa yükselmiş) konuşmakta, ikinci bölümde ise Karadeniz Teknik Üniversitesi'nden bir konuşmacı yer almaktadır.
- Sunum, tıbbi araştırmalarda örneklem boyutu ve örneklem seçimi konularını ele almaktadır. İlk bölümde örnekleme kavramları, evren ve örneklem, olasılıklı ve olasılıksız örneklem seçimi yöntemleri anlatılırken, ikinci bölümde olgu-kontrol, kesitsel ve diğer araştırma tasarımlarında örneklem boyutunun nasıl hesaplanacağı, güven aralığı, prevalans gibi faktörler açıklanmaktadır.
- Sunumda ayrıca araştırma tasarımlarında sık yapılan hatalar hakkında bilgi verilmekte ve katılımcılarla soru-cevap bölümü yapılmaktadır. Yanılma payı, güven aralığı gibi istatistiksel kavramlar da sunumun içeriğinde yer almaktadır.
- 00:09Örneklem Büyüklüğünün Önemi
- Araştırma yaparken örneklem büyüklüğünü doğru hesaplamak ve optimum düzeyde belirlemek çok önemlidir.
- Çok büyük örneklem alındığında sahada çok uzun süre kalmak ve masraf artmak zorunda kalınır.
- Çok küçük örneklem alındığında güven aralığı geniş kalır ve örnek genel toplumu temsil edemez.
- 01:11Gül Hoca Tanıtımı
- Gül Hoca, Dokuz Eylül Üniversitesi'nde halk sağlığı profesörüdür.
- Birleşik Devletler Emory Üniversitesi'nde halk sağlığı ve epidemiyoloji masterı yapmış, Hacettepe Üniversitesi'nde uzmanlık eğitimini tamamlamıştır.
- 2003 yılında Dokuz Eylül Üniversitesi'nde profesör olmuş ve 2006-2011 yılları arasında halk sağlığı bölüm başkanlığını yürütmüştür.
- 05:01Örneklemleme Tanımı
- Evrenin tamamını temsil etmek üzere evrenin bazı üyelerinin seçilme işlemine örnekleme denir.
- Hedef toplum her zaman evrenle aynı şey olmayabilir, evren belirli bir toplum olarak tanımlanır.
- Türkçe'de "evren" kelimesi kullanılırken, İngilizcede bunun tam karşılığı olan "universe" terimi yoktur, daha çok "target population" veya "population sample" gibi kavramlar kullanılır.
- 06:20Evrenin Tanımlanması
- Evren olarak Türkiye, Ege Bölgesi, İzmir, Balçova gibi geniş alanlar belirlenebilir.
- Lise veya sınıflar evren olarak belirlenebilir, ancak bu durumda evren kavramı esnetilmektedir.
- Örnekleme birimi (primary sampling unit) kişiler, haneler, okullar veya sınıflar olabilir.
- 09:58Örneklemleme Yöntemleri
- Örneklemleme yöntemleri olasılıklı seçim ve olasılıksız seçim olarak iki temel şekilde ayrılır.
- Olasılıklı seçimde her birinin seçilebilme olasılığı belirlenir ve rastgele sayılar kullanılır.
- Olasılıksız seçimde ise kota örneklemi, yuvarlanma yöntemi gibi farklı yöntemler kullanılır.
- 13:39Araştırma Örnek Büyüklüğünün Hesaplanması
- Araştırma örnek büyüklüğünü hesaplamak için kontrollerki etken prevalansını bilmek gerekiyor ve bunu formülle hesaplayabiliriz.
- Literatürden bir audratio bulmak ve normal poli risk değerini belirlemek gerekiyor.
- Örnek büyüklüğünü hesaplamak için 15-49 yaş kadın nüfusunu ve hipertansiyon sıklığını bilmek gerekiyor.
- 14:45Örnek Büyüklüğü Hesaplarken Dikkat Edilmesi Gerekenler
- Güven aralığı yüzde olarak yazılır ve genellikle yüzde beş istenir.
- Dizayn efekti, rastgele örneklemi büyütme beklentisi (yüzde on, yirmi, elli) belirlenmelidir.
- Meme kanseri insidansı, anlamlılık düzeyi ve istatistiksel oran gibi faktörler de hesaba katılmalıdır.
- 15:42Araştırma Planlaması ve Hatalar
- Araştırma hangi alanda (hastane, kan bankası, toplum) yapıldığına göre örnek büyüklüğü değişebilir.
- Araştırma raporlarında ek tablolarda örnek büyüklüğü bilgisi verilir.
- Araştırmalarda "yedi hata" denilen yaygın hatalar vardır ve hipotez test edilme konusunda da sık yapılan hatalar mevcuttur.