Epidemiyolojide Biyoistatistiksel Yöntemler – Biyoistatistikler – Epidemiyoloji – Biyoistatistikler Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik
Epidemiyolojide Biyoistatistiksel Yöntemler
Bu yazı dizisinin amacı, epidemiyolojik verilerin analizinde önemli olan istatistiksel yöntemlere genel bir bakış sağlamaktır, burada vurgu non regresyon teknikleri üzerinde durmaktır.
Çalışma, bir epidemiyoloji veya biyoistatistik programına kayıtlı öğrenciler için bir sınıf metni ve yerleşik araştırmacılar için bir referans olarak tasarlanmıştır. Materyal seçimi ve organizasyonu, Alberta Üniversitesi’ndeki epidemiyoloji lisansüstü öğrencilerine biyo-istatistik öğretme deneyimime dayanmaktadır.
Bu durumda, daha ayrıntılı bir regresyon analizi gerçekleştirmeden önce verileri regresyonsuz yöntemler kullanarak keşfetmenin önemini vurguluyorum. Epidemiyolojik verilerden öğrenilecek şeylerin çoğunun genellikle regresyonsuz teknikler kullanılarak ortaya çıkarılabileceğine inanıyorum.
Okuyucuların, en azından basit doğrusal regresyon aşamasına kadar, giriş istatistikleri konusunda bir geçmişe sahip olduklarını varsayıyorum. Ekler dışında, kitapta kullanılan matematik seviyesi temel cebirle sınırlıdır, ancak kuşkusuz bazı formüller oldukça karmaşık ifadelerdir. Epidemiyolojinin merkezinde yer alan kafa karıştırıcı kavramı yazı dizisinin başlarında ayrıntılı olarak tartışılmıştır. Yazının kapsamının izin verdiği ölçüde, formüllerin türetilmesi sağlanmakta ve istatistiksel yöntemler arasındaki ilişkiler tanımlanmaktadır.
Özellikle, binom modeline dayalı olasılık oranı yöntemleri ile Poisson modeline dayalı tehlike oranı yöntemleri arasındaki benzerlik vurgulanmaktadır. Tarihsel olarak, olasılık oranı yöntemleri öncelikle vaka kontrol verilerinin analizi için geliştirilmiştir. Öğrenciler genellikle durum kontrol tasarımını mantıksız bulurlar ve bu, olasılık oranı yöntemlerini anlamalarını olumsuz yönde etkileyebilir.
Burada, kapalı kohort çalışmaları ortamında olasılık oranı yöntemlerini tanıtmaya yönelik biraz alışılmadık yaklaşımı benimsiyorum. Kitabın ilerleyen kısımlarında, bu aynı tekniklerin nasıl vaka kontrol tasarımına ve sansürlü hayatta kalma verilerinin analizine nasıl uyarlanabileceği gösterilmektedir. İstatistiğin çekici özelliklerinden biri, farklı teorik yaklaşımların genellikle neredeyse aynı sayısal sonuçlara yol açmasıdır. Aynı veri setlerini çeşitli istatistiksel teknikler kullanarak analiz ederek bu fenomeni deneysel olarak göstermeye çalıştık.
Bu dikkate değer itirafın ardından yazar, konuya bir uzmandan ziyade bir sorgulayıcı olarak yaklaşarak Galois teorisi aracılığıyla kendi yolunu oluşturmak istediğini açıklamaya devam ediyor. Resmi olarak matematiksel bir istatistikçi olarak eğitilmediğim için, benzer bir keşif duygusuyla bu kitabı yazmaya başladım. Öğrenme süreci bazen zahmetliydi ama her zaman son derece tatmin edicidir.
Biyoistatistiğin sağlık alanında kullanımı
Biyoistatistik PDF
Biyoistatistik nedir
Biyoistatistik analiz yöntemleri
İstatistik yöntem Seçimi
Sağlık hizmetleri ve biyoistatistik
Makale istatistik
Biyoistatistik ne ise yarar
Giriş
Bu bölümde olasılık ve istatistik teorisinden yazı dizisi boyunca faydalı olacak bazı arka plan materyalleri sunulmuştur. Olasılık fonksiyonu, rastgele değişken, ortalama ve varyans gibi temel kavramlar tanımlanmış ve epidemiyolojik verilerin analizinde önemli olan dağılımların birkaçı açıklanmıştır. Merkezi Limit Teoremi ve normal yaklaşımlar tartışılmış ve parametre tahmininin maksimum olasılık ve ağırlıklı en küçük kareler yöntemleri ana hatlarıyla belirtilmiştir. Bölüm, farklı rastgele örnekleme türlerinin tartışılmasıyla sona ermektedir.
Bu bölümdeki materyalin sunumu gayri resmidir, amacı titiz bir matematiksel işlem sağlamak yerine bazı temel fikirlere genel bir bakış sağlamaktır. Olasılık ve istatistiğin teorik yönlerinin daha eksiksiz açıklamaları ile ilgilenen okuyucular Cox ve Hinkley (1974), Silvey (1975), Casella ve Berger (1990) ve Hogg ve Craig (1994) ‘e atıfta bulunulmaktadır. Sağlıkla ilgili bir bağlamda olasılık teorisi ve istatistik için referanslar Armitage ve Berry (1994), Rosner (1995) ve Lachin (2000) ‘dir. Örnekleme teorisi için okuyucu Kish (1965) ve Cochran’a (1977) atıfta bulunur.
OLASILIK
Olasılık Fonksiyonları ve Rastgele Değişkenler
Olasılık teorisi, bir belirsizlik unsuru olan fenomeni tanımlayan matematiksel modellerle ilgilenir. Olasılık teorisi yöntemlerine uygun sorunlar, iyi karıştırılmış bir desteden rastgele bir ası seçme şansı gibi temelden, hava durumunu tahmin etme gibi son derece karmaşık olanlara kadar uzanır. Epidemiyolojik çalışmalar tipik olarak belirsizliğin rol oynadığı sağlıkla ilgili verilerin toplanması, analizi ve yorumlanmasını içerir.
Örneğin, nüfusun rastgele bir örneğinde kan şekerinin ölçüldüğü bir anket düşünün. Araştırmanın amacı, popülasyondaki ortalama kan şekerini tahmin etmek ve diyabetli nüfusun oranını (yüksek kan şekeri) tahmin etmek olabilir. Belirsizlik, sonuçta ortaya çıkan tahminlerin gerçek popülasyon değerlerine eşit olacağına dair hiçbir garanti olmadığından ortaya çıkar (popülasyonun tamamı ankete kaydolmadıkça).
Her olasılık modeliyle ilişkili, X gibi bir büyük harfle gösterdiğimiz rastgele bir değişkendir. X’in önerilen bir çalışma için potansiyel bir veri noktasını temsil ettiğini düşünebiliriz. Çalışma yapıldıktan sonra, X’in gerçekleşmeleri (sonuçları) olarak anılacak gerçek veri noktalarına sahibiz.
X’in keyfi olarak gerçekleştirilmesi, x gibi küçük bir harfle gösterilecektir. Aşağıda, gerçekleşmelerin sayılar biçiminde olduğunu varsayıyoruz, bu nedenle yukarıdaki ankette diyabet durumunun sayısal olarak kodlanması gerekir – örneğin, 1 mevcut ve 0 yok için. X’in tüm olası gerçekleşmelerinin kümesi, X’in örnek uzayı olarak anılacaktır.
Kan şekeri için örnek alanı, negatif olmayan tüm sayıların kümesidir ve diyabet durumu için (yukarıdaki kodlama şemasıyla) örnek alan {0, 1} ‘dir. Bu kitapta, kan şekerinde olduğu gibi tüm numune alanlarının ya sürekli ya da diyabet durumunda olduğu gibi kesikli olduğunu varsayıyoruz. Olasılık modelinin örnekleme uzayına göre X’in sürekli veya ayrık olduğunu söylüyoruz.
Bir olasılık modelini karakterize etmenin matematiksel olarak eşdeğer birkaç yolu vardır. Ayrık durumda, ilgi esas olarak P (X = x) ile gösterilen olasılık kütle fonksiyonunda iken, sürekli durumda odak genellikle f (x) ile gösterilen olasılık yoğunluk fonksiyonundadır.
Olasılık kütle fonksiyonu ile olasılık yoğunluk fonksiyonu arasında önemli farklılıklar vardır, ancak mevcut amaçlar için bunları olasılıkları hesaplamak için kullanılabilecek formüller olarak görmek yeterlidir. Açıklamayı basitleştirmek için, olasılık fonksiyonu terimini bu iki yapıya atıfta bulunmak için kullanıyoruz, bu da bağlamın ayrımı netleştirmesine izin veriyor.
Olasılık fonksiyonlarının örnekleri Bölüm 1.1.2’de verilmiştir. P (X = x) gösterimi kafa karıştırıcı olma potansiyeline sahiptir çünkü hem X hem de x “değişkenler” dir. P (X = x) ‘i, X gerçeklemesine sahip ayrık rasgele değişken X’in olasılığı olarak okuruz. Basitlik açısından, genellikle X ve x arasındaki ayrımı göz ardı etmek uygundur. Özellikle, X’in kullanılması gereken formüllerde sık sık x kullanacağız.
Biyoistatistiğin sağlık alanında kullanımı Biyoistatistik analiz yöntemleri Biyoistatistik ne ise yarar Biyoistatistik nedir Biyoistatistik PDF İstatistik yöntem Seçimi Makale istatistik Sağlık hizmetleri ve biyoistatistik