Tablo ve Grafikler

Dr.Önder Ergönül

Koç Üniversitesi Tıp Fakültesi

Enfeksiyon Hastalıkları ve Klinik Mikrobiyoloji Bölümü

25 Mart 2015

Tablo ve Grafik Yapmayı Neden İsteriz?

1. Kendimiz için 1. Verilerimizi daha iyi analiz etmek

2. Sonuçlarımızı daha açık görmek

2. Okur için: 1. Bulduklarımıza ikna etmek

2. Okurun işini kolaylaştırmak

3. Editör ve hakemler için 1. Ikna etmek

2. Farklı kılmak, orijinallik yapmak; yayınlanmayı kolaylaştırmak

Tablo ve Grafiklerin Yararları

• Çarpıcı hale getirmek

• Bir bakışta anlaşılır kılmak

• Açıklık

• Özetlemek

Veri

Sayısal, sürekli

(continuous) kategorik

Nominal

dikotom (binary)

Ordinal

Veri Türleri

Veri Türleri

• Kategorik veriler

– Nominal • Dikotom: kadın veya erkek

• Kan grupları

Veri Türleri

• Kategorik veriler

– Ordinal • Ciddiyet skalası

• Derecelendirme

Veri Türleri

• Devamlı: ölçülebilir değerler

– Yaş

– Kolesterol düzeyi

Tablolar

Tablolar Test Örnek

Tablo 1

Tanımlayıcı istatistik

Ortalama, ortanca, standart sapma, vb.

Hastaların %51’i kadındır

Tablo 2

Farkları inceleyen analitik istatistik

İki grup karşılaştırması için t-testleri ve ki-kare (çapraz

tablo) testleri

Ciddi seyirli hastalarda AST düzeyi daha yüksektir

Tablo 3

İlişki ve kestirim inceleyen analitik

istatistik

Bağıntı analizi ve regresyon analizi

Çok değişkenli analiz sonucunda, AST düzeyi

300’ün üzerinde olanlarda olmayanlara göre ölüm

oranı 3 kat fazladır (odds oranı)

Sunumun Tabloları

Grafikler

Grafik Türleri 1. Çubuk grafik

2. Histogram (sıklık dağılımı)

3. Kutu grafik (box-plot)

4. Eğriler (Y=a + bx): fonksiyonlar 1. Scatter plot

5. EAA: Eğri altında kalan alan (ROC)

6. Olay-zaman (kaplan meier)

7. Klinik seyir

8. Özel grafikler 1. haritalar

4344

3434

0

1000

2000

3000

4000

5000

erkek kadın

Veri türleri ve grafik tipleri

Tanımlayıcı İstatistik

75.070.065.060.055.050.045.040.035.030.025.020.015.0

HASTA

SAYISI

30

20

10

0

YAŞ

Normal dağılım

75.070.065.060.055.050.045.040.035.030.025.020.015.0

HASTA

SAYISI

30

20

10

0

YAŞ

Normal dağılım

Tanımlayıcı İstatistik merkezi eğilim ölçütleri

Tanımlayıcı İstatistik

Yaş n= % Kümülatif

sıklık

5-14 15 17.6 17.6

15-24 19 22.3 39.9

25-34 21 24.8 64.7

35-44 30 35.3 100

Frekans dağılımı ve kümülatif frekans

DM

HT

KBY

KKC

Nörolojik

Uyarı: Gruplar arasında kesişim olmamalı

Veri türleri ve grafik tipleri

Tanımlayıcı İstatistik

Jones KE, Nature 2008

The proportion of viral infections increases

150

249 266

438

717

1315 1318

868

1075

796

910960

6 13 13 27 33 63 63 50 54 37 37 44

4.00

5.22

4.89

6.16

4.604.79

4.78

5.76

5.024.65

4.074.58

0.00

1.00

2.00

3.00

4.00

5.00

6.00

7.00

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

2002-03

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

CFR

NumberofCases

MoH, Public Health Institute, Turkey

Cases and Case Fatality Rate: 2002-2014

Türkiye’de KKKA Olguları

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

ölen hastalar

sağ kalan hastalar

0

500

1000

1500

2000

2500

19

96

19

97

19

98

19

99

20

00

20

01

20

02

20

03

20

04

20

05

20

06

20

07

20

08

20

09

20

10

20

11

20

12

20

13

Iran

Italy

Greece

Turkey

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

19

96

19

97

19

98

19

99

20

00

20

01

20

02

20

03

20

04

20

05

20

06

20

07

20

08

20

09

20

10

20

11

20

12

20

13

Iran

Italy

Greece

Turkey

İnfeksiyon Hastalıkları

0

200

400

600

800

1000

1200

Turkey

Greece

Italy

Iran

İnfeksiyon Hastalıkları

Country

Citable

documents Citations Self-Citations

Citations per

Document H index

Turkey 4592 42901 3267 9.63 67

Iran 2935 18375 3405 15.22 45

Israel 2959 73830 1600 24.32 107

Egypt 1607 16314 1316 15.52 49

Saudi A. 1183 12116 813 13.77 45

0

200

400

600

800

1000

1200

Turkey

Greece

Italy

Iran

Country

Citable

documents Citations Self-Citations

Citations per

Document H index

Turkey 3927 28424 3449 9.38 61

Israel 1277 23423 1479 16.89 64

Iran 789 3536 788 14.26 24

Saudi A. 476 4360 420 10.21 29

Egypt 237 2276 73 13.79 24

Göğüs Hastalıkları

Bir Grafiğin Anatomisi

Veri türleri ve grafik tipleri

Zamana gore GTD

0%

20%

40%

60%

80%

100%

1 2 3 4 5 6 7 8

6 aylik donemler

GT

D

cip

tec

van

lvx

tzp

fep

caz

imp

mem

cro

Tanımlayıcı İstatistik

20

30

40

50

60

70

1.s

oru

Kutu Grafik (Box-plot, whisker plot)

Bağıntı analizi: Korelasyon

31

Vücut ağırlığı

Sis

toli

k k

an

basın

cı

60 70 80 90 100

r = 0.70

Bağıntı analizi: Korelasyon

32

Kolesterol (mg/dL)

Ko

ron

er

art

er

çap

ı

100 200 300 400 500

1

2

3

4

5

6 r = -0.85

Bağıntı analizi: Korelasyon

33

Bağıntı analizi: Korelasyon

34

r=0 r=0

r=0

• Korelasyon kat sayısı -1 ve +1 arasında değişir

– 0-0.25 Hiç ilişki yok/zayıf ilişki

– 0.25-0.50 Zayıf – orta derece ilişki

– 0.50-0.75 İyi derece ilişki

– 0.75-1.00 Çok iyi derecede ilişki

• Spearman vs Pearson KK

• P değeri !

• Aşırı değerler problemi

35

Bağıntı analizi: Korelasyon

Örnek

36

Sağkalım Analizi Kaplan-Meier Grafikleri

• Sonuç değişkeni = Bir “olaya” kadar geçen süre (time until an event occurs)

• “Olay” = ölüm, iyileşme, relaps...

ay

Ha

sta

sa

yıs

ı

50

49

44

42

40

39

2 4 6 8

Log-rank testi iki eğriyi istatistiksel olarak karşılaştırır

P-değeri<0.05 ise iki eğri istatiksel olarak farklıdır

Oseltamivirin Sağkalıma Etkisi

Ergonul O, Lancet ID, 2006

Unexpected Tetanus, Ring the Door Twice

Gapminder

www.bit.ly/1CUSgU8

www.bit.ly/1CUSuKQ

www.bit.ly/11rv4NV

Her ne yapabiliyor ya da yapabileceğini hayal ediyorsan yapmaya başla. Cürette

deha, güç ve büyü vardır

Johann Wolfgang Von Goethe