Biyoistatistik, sağlık ve yaşam bilimlerinde toplanan verinin nasıl üretileceğini ve nasıl çözümleneceğini konu alan alandır. Klinik araştırmalarda istatistiğin belirleyici katkısı analiz aşamasında değil, tasarım aşamasında ortaya çıkar: yanlış kurgulanmış bir çalışmadan elde edilen veri, hangi test uygulanırsa uygulansın güvenilir bir sonuç vermez. Bu sayfada çalışma desenlerinin nasıl ayrıldığı, örneklem büyüklüğünün neye göre belirlendiği, veri toplamadan önce tamamlanması gereken adımlar ve sonuç türüne göre hangi çözümlemelerin kullanıldığı ele alınmaktadır.
Desen, araştırma sorusunun türüne ve zaman yönüne göre belirlenir. Aşağıdaki tablo yaygın desenlerin hangi soruya yanıt verdiğini ve başlıca sınırlarını göstermektedir.
| Desen | Yanıtladığı soru | Başlıca sınırı |
|---|---|---|
| Kesitsel | Bir durum toplumda ne sıklıkta görülüyor? | Neden ve sonucun zaman sırası ayırt edilemez |
| Vaka-kontrol | Hastalananlar ile hastalanmayanlar maruziyet bakımından ayrışıyor mu? | Geriye dönük bilgiye dayandığı için hatırlama yanlılığına açıktır |
| Kohort | Maruziyeti olanlarda sonuç daha sık mı gelişiyor? | Uzun izlem gerektirir, kayıp katılımcı sorunu doğar |
| Randomize kontrollü çalışma | Girişim sonucu değiştiriyor mu? | Maliyetlidir ve her soruda etik olarak uygulanamaz |
| Yarı deneysel | Randomizasyon mümkün değilken girişimin etkisi ne? | Gruplar arası başlangıç farkları sonucu gölgeleyebilir |
| Tanı doğruluğu | Test, altın standarda göre ne kadar isabetli? | Referans testin kendisinin hatası sonuca taşınır |
Gözlemsel desenlerde bulunan ilişki, tek başına nedensellik anlamına gelmez. Karıştırıcı değişkenlerin hangi yöntemle denetlendiği, sonuç bölümünde açıkça belirtilmelidir.
Örneklem büyüklüğü hesabı, çalışmanın etik kurul başvurusundan önce yapılması gereken bir adımdır. Hesap, aşağıdaki bileşenlerin tamamı belirlendiğinde mümkün olur.
| Bileşen | Anlamı | Yaygın seçim |
|---|---|---|
| Birincil sonuç değişkeni | Hesabın üzerine kurulduğu tek ölçüt | Çalışmanın ana hipotezini taşıyan değişken |
| Etki büyüklüğü | Klinik olarak anlamlı sayılan en küçük fark | Önceki çalışmalardan veya alan uzlaşısından |
| Yanılma düzeyi | Birinci tip hata olasılığı | 0,05 |
| Güç | Var olan farkı yakalama olasılığı | 0,80 veya 0,90 |
| Değişkenlik | Ölçümün standart sapması | Pilot çalışma veya alanyazın |
| Kayıp payı | İzlemde ayrılacak katılımcı oranı | Yüzde 10-20 |
Etki büyüklüğünün veriden sonra belirlenmesi ya da hesabın çalışma bittikten sonra yapılması yöntemsel bir hatadır. Anlamsız çıkan bir sonucun ardından yapılan güç hesabı yeni bilgi üretmez; bu durumda güven aralığının genişliği bildirilmelidir. Hesabın nasıl yapıldığına dair ayrıntı için istatistiksel analiz sayfasına bakılabilir.
Yöntem seçimi, birincil sonuç değişkeninin ölçüm düzeyine ve karşılaştırılan grup yapısına bağlıdır.
| Sonuç değişkeni | Karşılaştırma | Yaygın yöntem | Bildirilen ölçüt |
|---|---|---|---|
| Sürekli | İki bağımsız grup | Bağımsız örneklem t testi veya Mann-Whitney U | Ortalama farkı ve güven aralığı |
| Sürekli | Aynı kişide iki ölçüm | Eşleştirilmiş t testi veya Wilcoxon | Ortalama değişim ve güven aralığı |
| Sürekli | Zaman içinde tekrarlı ölçüm | Karma etkili model | Zaman ve grup etkileşimi |
| İki kategorili | İki grup | Ki-kare veya Fisher kesin testi | Risk oranı veya olasılık oranı |
| İki kategorili | Karıştırıcı denetimiyle | Lojistik regresyon | Düzeltilmiş olasılık oranı |
| Olaya kadar geçen süre | Gruplar arası | Kaplan-Meier ve Cox regresyon | Tehlike oranı ve sağkalım eğrisi |
| Sayım | Gruplar arası | Poisson veya negatif binom regresyon | Hız oranı |
| Tanı testi sonucu | Altın standarda karşı | ROC çözümlemesi | Duyarlılık, özgüllük, eğri altı alan |
Tabloda yer alan yöntemlerin her birinin varsayımları vardır ve bu varsayımlar analiz öncesinde sınanmalıdır. Anlamlılık değerinin yanında etki büyüklüğü ve güven aralığı bildirilmediğinde sonuç eksik kalır.
| Sorun | Sonucu | Yapılması gereken |
|---|---|---|
| Birden fazla sonucun birincil sayılması | Yanlış pozitif bulgu olasılığının artması | Tek birincil sonuç belirlemek, diğerlerini ikincil olarak bildirmek |
| Sürekli değişkenin gruplara bölünmesi | Bilgi kaybı ve gücün düşmesi | Değişkeni sürekli hâliyle çözümlemek |
| Eksik verinin listeden çıkarılması | Örneklemin daralması ve yanlılık | Eksikliğin yapısını incelemek, uygunsa çoklu atama uygulamak |
| İzlemden ayrılanların yok sayılması | Girişim etkisinin olduğundan iyi görünmesi | Tedavi niyetine göre çözümleme yapmak |
| Tekrarlı ölçümlerin bağımsız sayılması | Standart hataların olduğundan küçük çıkması | Karma etkili model veya uygun tekrarlı ölçüm yöntemi kullanmak |
| Anlamsız sonucun fark yok diye bildirilmesi | Yetersiz gücün eşdeğerlik sanılması | Güven aralığını bildirmek, gerekiyorsa eşdeğerlik tasarımı kurmak |
| Alt grup analizlerinin veriden sonra üretilmesi | Tekrarlanamayan bulgular | Planlanmamış analizleri keşfedici olarak sunmak |
Örneklem büyüklüğü hesabı için hangi programlar kullanılır? G*Power yaygın ve ücretsiz bir seçenektir; PASS ve nQuery daha geniş desen desteği sunar. R ortamında da bu hesaplar yapılabilir. Program seçiminden önce hesabın bileşenlerinin belirlenmiş olması gerekir.
Normallik varsayımı nasıl değerlendirilmelidir? Yalnızca teste bakılarak karar verilmesi önerilmez. Büyük örneklemlerde küçük sapmalar bile anlamlı çıkar. Histogram, Q-Q grafiği, çarpıklık ve basıklık değerleri birlikte değerlendirilmelidir.
p değeri 0,05 altındaysa sonuç önemli midir? İstatistiksel anlamlılık, klinik önem demek değildir. Çok büyük örneklemlerde klinik olarak önemsiz farklar da anlamlı çıkabilir. Bu nedenle etki büyüklüğü birlikte bildirilir.
Bildirim kılavuzları neden istenir? Randomize çalışmalar için CONSORT, gözlemsel çalışmalar için STROBE, tanı doğruluğu için STARD gibi kontrol listeleri, çoğu dergide başvuru koşuludur. Bu listeler aynı zamanda çalışma planlanırken eksiklerin görülmesini sağlar.
Hangi programla çalışmak gerekir? Karar analiz türüne ve tekrarlanabilirlik ihtiyacına göre verilir; karşılaştırma için SPSS veri analizi ve R, Stata ve SAS sayfalarına bakabilir; araçların karşılaştırması için istatistiksel analiz sayfasına göz atabilirsiniz.
Klinik ve sağlık araştırmalarında çalışma deseninin kurulması, örneklem büyüklüğünün hesaplanması, uygun analizlerin seçilmesi ve sonuçların raporlanması aşamalarında biyoistatistik danışmanlığı veriyoruz.
