SAĞLIK ALANINDA İSTATİSTİK - Deneme Sınavı - 34

Eğer iki değişken arasında hiç ilişki yok ise Pearson korelasyon katsayısı 0 (sıfır) değerini alacaktır. Pearson korelasyon değeri -0,50 ya da +0,50 etrafında bir değer ise değişkenler arasında orta düzeyli bir ilişkinin varlığı ifade edilir. Değer 0 ile +0,50 arasında ise zayıf artı korelasyon olduğunu göstermektedir.

Korelasyon katsayısı yardımıyla değişkenler arasındaki ilişki ifade edilirken zayıf, orta ilişki gibi nitelemelerin gerçekleştirilmesi söz konusudur. Araştırmacılar, herhangi bir değişkende meydana gelen değişimin, bu değişkenle ilişkili olduğunu düşündükleri değişken tarafından ne kadarının açıklandığını tespit etmeleri gerektiğinde belirlilik katsayısı hesaplanır. Örneğin final sınavından aldığınız notun ne kadarlık kısmının sınava aktif çalışma süreniz ile açıklanabileceğini bilmek isteyebilirsiniz. Unutulmamalıdır ki final sınav notunuzu ders çalışma süreniz dışında, sınav günü moralinizin yerinde olup olmaması, hasta olup olmamanız gibi etkenlerde etkileyebilir.

Çoğunlukla araştırmalarda örneklemler ile çalışılmaktadır. Bir araştırmada örneklem sonuçlarına göre belirlenen korelasyon değerinin ana kütle içinde geçerli olup olmadığının belirlenmesi için test edilmesi istenebilir. Örneklem sonuçlarına göre “korelasyon yoktur” kararı verildiyse bu kararın ana kütle için de geçerli olup olmadığı testi Pearson korelasyon katsayısı anlamlılık testi yardımıyla yapılır. Testin gerçekleştirilmesinde n-2 serbestlik derecesi ile t dağılımı tablosundan elde edilen kritik değerler kullanılır.

Bağımlı değişkenin daha iyi tahmin edilmesi ya da açıklanabilmesi için birden daha fazla bağımsız değişken tanımlanabilir. Bir bağımlı ve birden daha fazla bağımsız değişkeni bulunduğu regresyon analizi problemlerine çoklu regresyon analizi adı verilir. Soru kalıbı incelendiğinde kanser tedavisi bağımlı değişken iken ilaç tedavisi, ışın tedavisi ve psikolojik durum ise bağımsız değişkenlerdir. Bu durumda bağımsız değişkenlerin birden fazla olduğu görülmektedir.

Bağımlı değişkenin daha iyi tahmin edilmesi ya da açıklanabilmesi için birden daha fazla bağımsız değişken tanımlanabilir. Bir bağımlı ve birden daha fazla bağımsız değişkenin bulunduğu regresyon analizi problemlerine çoklu regresyon analizi adı verilir. Basit doğrusal regresyon analizi ile korelasyon katsayısı yardımıyla iki değişken arasındaki doğrusal ilişkinin derecesi tespit edilebilmektedir. Soru kalıbı incelendiğinde doktor birden fazla değişken hakkında bilgi toplasa bile istatistiki işlem için sadece bir değişkeni işe koşmuştur.

Bağımlı değişken y’de ortaya çıkan toplam değişkenliğin, x bağımsız
değişkenin değişkenliği tarafından açıklanan kısmını oransal olarak
tespit etmek için belirlilik katsayısı hesaplanır. Buna göre belirlilik katsayısı Pearson korelasyon katsayısının karesi olarak hesaplanmaktadır. çıkan sonuçlar 1'e yaklaştıkça Bağımsız değişkenin bağımlı değişkendeki değişimi açıklama değeri de yükselecektir.

İki ya da daha fazla ve en az aralıklı ölçeğe uygun şekilde ölçümlenmiş değişkenler arasındaki ilişkinin derecesini belirlemek için Pearson korelasyon katsayısı kulllanılır. Bu katsayı r ile gösterilir. Pearson r korelasyon katsayısı -1 ile +1 arasında değişen değerler
almaktadır. -1 ve +1 değerlerine eşit sonuçlar, değişkenler arasında mükemmel/tam ilişkinin varlığını gösterir. Böyle bir durumda değişkenlerden herhangi birisinde meydana gelen bir birimlik değişim diğer değişkende de bir birimlik değişim yaratacaktır. Eksi değerler
değişkenler arasındaki ters yönlü ilişkiyi gösterirken (değişkenlerden birinin değeri artarken diğerinin değerinin azalması gibi) artı değerler değişkenler arasındaki aynı yönlü ilişkiyi (değişkenlerden birinin değeri artarken diğerinin değeri de artmaktadır gibi) göstermektedir.

İlgilenilen iki değişken arasındaki ilişkinin derecesi için korelasyon analizi kullanılır. Burada dikkat edilmesi gereken nokta, korelasyon analizinin değişkenler arasındaki ilişkinin yanlızca derecesini göstermesidir. İki değişken arasında yüksek korelasyon olması
bu iki değişkenden birinin diğerinin nedeni olabileceğini göstermez. Korelasyon analizi iki değişken arasındaki nedensellik için kullanılmaz. Nedensellik araştırması için farklı istatistik tekniklerinin kullanılması gerekir.

Değişkenler arasındaki ilişkinin derecesinin tespiti işlemine korelasyon analizi adı verilir. Doğru cevap E'dir.

Bağımlı değişken araştırmacının üzerinde çalıştığı değişken olup bu değişken üzerinde meydana gelen değişimler ya da bu değişkenin toplam değişkenliğinin açıklanılmasına çalışılan değişkendir. Kolestrol düzeyi yaşa bağlı olarak değişmektedir. Doğru cevap C'dir.

İki değişken arasındaki ilişki, bu değişkenlerin saçılım grafikleri ile gözlemlenir.

r. İki değişken arasında bir ilişkinin varlığının gösterilmesi ile beraber ilgili
değişkenler arasında matematiksel bir model kurulması istenebilir.Bu modele regresyon analizi adı verilir.

Pearson r korelasyon katsayısı -1 ile +1 arasında değişen değerler almaktadır. Doğru cevap E'dir.

Korelasyon katsayısının - değer alması değişkenler arasındaki ters yönlü ilişkiyi gösterir. + değerler değişkenlerin aynı yönde olduğunun göstergesidir. Doğru cevap A'dır.

Y=a+bx regresyon modeli olmak üzere;

Y=3.42+0.326*(50)

Y=19.72 Doğru cevap A'dır.

Doğru cevap D'dir.

Korelasyon katsayısı -1 ile +1 arasında değerler alır. 1'e eşit olduğunda mükemmel ilişki söz konusudur. Negatif olması ters yönlü pozitif olması ise aynı yönlü ilişki olduğunu göstermektedir. Doğru cevap B'dir.

r=0,75

R= 0.75*0.75= 0,5625

Doğrfu cevap A'dır.

Korelasyon katsayısı yardımıyla değişkenler arasındaki ilişki ifade edilirken zayıf, orta ilişki gibi nitelemelerin gerçekleştirilmesi söz konusudur. Araştırmacılar, herhangi bir değişkende meydana gelen değişimin, bu değişkenle ilişkili olduğunu düşündükleri değişken tarafından ne kadarının açıklandığını tespit etmeleri gerektiğinde belirlilik katsayısı hesaplanır.

Korelasyon katsayısı yardımıyla iki değişken arasındaki doğrusal ilişkinin derecesi tespit
edilebilmektedir. İki değişken arasında bir ilişkinin varlığının gösterilmesi ile beraber ilgili değişkenler arasında matematiksel bir model kurulması istenebilir.

Basit doğrusal regresyon modeli,
yi= α + βxi+ εi