Bu Blogda Ara

Translate

biyoistatistik etiketine sahip kayıtlar gösteriliyor. Tüm kayıtları göster
biyoistatistik etiketine sahip kayıtlar gösteriliyor. Tüm kayıtları göster

26 Ocak 2026 Pazartesi

Bilimsel Çalışmalarda Örneklem Büyüklüğü (1): Basit Örneklem Büyüklüğü


Bir çalışmanın tasarımında örneklem büyüklüğünün hesaplanması önemlidir. Çalışmanın etki gücünü, toplum üzerine yorumlanmasını ve etkisinin analizini sağlamaktadır. Bu nedenle elimizdeki verilere bağlı olarak örneklem büyüklüğü hesaplarız ve çalışmamızı planlarız. Bu blog metninde Basit Örneklem Büyüklüğü metodu kullanılarak hazırladığım örneklem büyüklüğü hesaplama aracı yer almaktadır. Bu araç aşağıdaki formülü kullanır:

Basit Örneklem Büyüklüğü Formülü

Bu formüldeki d: Arzu edilen hata payı (hassasiyet), P: Beklenen prevalans (yaygınlık), Z: Güven aralığına karşılık gelen Z skoru (Örn: %95 için 1.96) olarak yer almaktadır. Çalışmanın gerçekleştirileceği popülasyondaki prevalansının biliniyor olması, çalışma için istenilen güven aralığı ve hata payına göre gereken örneklem boyutunun hesabını sağlamamıza yardımcı olacaktır.

  • Popülasyon: bir zaman kesitinde bir bölgede bulunan ve aynı türden olan canlıların sayısına popülasyon denir.
  • Hata Payı: popülasyon içinden rastgele gerçekleştirilen bir örneklemdeki saptanacak hata oranını belirten terimdir.
  • Güven Aralığı: yapılan tasarım ile o popülasyon içinde gerçekleştirilen örneklemedeki doğruluk payıdır. Çalışmalar için varsayılan düzeyi %95'tir.


6 Haziran 2023 Salı

Profesyonel olmadan tanımlamak: #İstatistik 3

Serinin üçüncü metinde, bir durumu etkileyen çok faktörün SPSS kullanılarak nasıl yapılabileceğini ve bu bulguların nasıl yorumlanacağını anlatmak istiyorum. Yaptığım analizlerde, hastalık durumunu en çok etkileyen faktörün veya bir kişinin hastaneye yatmasını / bir durumun kötü bir sonuçla sonlanmasını ön görebilecek önemli faktörlerin analizini gerçekleştirmek için "Lineer Regresyon" analizi kullanmaktayız.

Merak edenler için serinin 2. yazısına buradan ulaşabilirsiniz.