Kanıta Dayalı Uygulama: hızlı tekrar paketi

Formül kâğıtları, her konunun temel yöntem adımları ve 8 alıştırma sorusu; tam çözümler en sonda.

Yeni sorularDerse dön

Yazdırma penceresinde, bir kopyayı cihazınızda saklamak için “PDF olarak kaydet” seçeneğini seçin.

1Formüller ve yöntemler

Kanıta dayalı uygulama istatistikleri

Duyarlılık ve özgüllük
Se = a/(a + c), Sp = d/(b + d)
Prediktif değerler
PPV = a/(a + b), NPV = d/(c + d)
Doğruluk
(a + d)/n
Olabilirlik oranları
LR+ = Se/(1 − Sp), LR− = (1 − Se)/Sp
p prevalansında PPD
Se·p / (Se·p + (1 − Sp)(1 − p))
Odds
odds = p/(1 − p); p = odds/(1 + odds); test sonrası odds = test öncesi odds × LR
Risk ölçüleri
RR = EER/CER, ARR = CER − EER, RRR = ARR/CER
Tedavi edilmesi gereken sayı
NNT = 1/MRA, yukarı yuvarlanır; NNH = 1/(EER − CER)
Odds oranı
OR = ad/(bc)
İnsidans hızı
yeni olgular / kişi-zaman

Yöntem

  1. Hesaplamadan önce 2 × 2 tabloyu çizin ve a, b, c ve d’yi etiketleyin.
  2. Duyarlılığı ve özgüllüğü sütunlar boyunca, prediktif değerleri satırlar boyunca okuyun.
  3. Başka bir prevalans için 10 000 kişi düşünün ve tabloyu Se, Sp ve prevalansla doldurun.
  4. Olabilirlik oranı için olasılığı odds’a çevirin, çarpın ve geri çevirin.
  5. Bir çalışma için önce EER ve CER’yi bulun; sonra GR = EER/CER, MRA = CER − EER ve NNT = 1/MRA yukarı yuvarlanır.

Betimsel istatistik

Ortalama
x̄ = Σx/n
Örneklem standart sapması
s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1))
Medyan
sıralı verinin ortadaki değeri
z puanı
z = (x − μ)/σ
Normal dağılım
68% ±1σ içinde, 95% ±2σ içinde

Güven aralıkları

σ biliniyor
x̄ ± z·σ/√n
σ bilinmiyor
x̄ ± t·s/√n, df = n − 1
Kritik z
90%: 1,645, 95%: 1,96, 99%: 2,576
Örneklem büyüklüğü
n = (z·σ/E)², rounded up

Yöntem

  1. z (anakütle σ’sı biliniyor) ile t (yalnızca örneklem s’si, n − 1 serbestlik derecesiyle) arasında karar verin.
  2. Güven düzeyi için kritik değeri bulun.
  3. Hata payı: E = kritik değer × standart sapma/√n.
  4. Aralık: x̄ ± E.

Hipotez testleri ve güven aralıkları

Ortalama için z testi
z = (x̄ − μ0)/(σ/√n)
Ortalama için t testi
t = (x̄ − μ0)/(s/√n), df = n − 1
5% düzeyinde çift yönlü
|z| > 1,96 ise H0’ı reddet
Güven aralığı
x̄ ± z·σ/√n

Yöntem

  1. H₀ ve H₁’i belirtin ve testin tek mi çift yönlü mü olduğuna karar verin.
  2. Test istatistiğini hesaplayın: (x̄ − μ₀)/(σ/√n) ya da s ve t ile.
  3. Kritik değerle karşılaştırın ya da p değerini bulun.
  4. İstatistik kritik değerin ötesindeyse (p, α’dan küçükse) H₀’ı reddedin ve sonucu sözle ifade edin.

2Alıştırma soruları

1.Kanıta dayalı uygulama istatistikleriOrta
olgukişi-yılmaruz kalmış3364800maruz kalmamış1234400

Alıştırma (uydurma değerler, klinik rehber değildir). Bir kohort çalışmasında maruz kalanlar 336 yeni olguyla 4800 kişi-yıl, maruz kalmayanlar 123 yeni olguyla 4400 kişi-yıl katkı sağladı. İnsidans hızı oranını IRR (maruz kalanlar ve kalmayanlar karşılaştırması) bulun. İki ondalık basamağa yuvarlayın.

maruz kalmış: 336/4800 PYmaruz kalmamış: 123/4400 PY
IRR =
2.Kanıta dayalı uygulama istatistikleriZor
CER24%EER?RRR 23%

Alıştırma (uydurma değerler, klinik rehber değildir). Bir tedavi bir olayın riskini göreli olarak %23 azaltıyor (GRA = %23). Bir hasta grubunda tedavisiz risk (CER) beş yılda %24. Bir olayı önlemek için beş yıl boyunca tedavi edilmesi gereken sayıyı NNT bulun. Hasta sayısına, tam sayıya yukarı yuvarlayın.

RRR = 23%CER = 24%
NNT =
3.Betimsel istatistikOrta
1520253035404550

Verinin örneklem standart sapması s'ı bulun: 11, 28, 22, 29, 54, 16.

n = 6
s =
4.Betimsel istatistikZor
z −2−1012

Sınav puanları ortalaması 170 ve standart sapması 15 olan normal dağılımlıdır. 176 puanının z puanı z'yi bulun.

μ = 170σ = 15x = 176
z =
5.Güven aralıklarıOrta
n = 13, sd​ = 5,70L = ?Ud̄ = 7,8E95%

13 hastanın kan basıncı bir tedaviden önce ve sonra ölçülüyor. d = önce − sonra farklarının (mmHg) ortalaması 7,8 ve standart sapması 5,7. Ortalama fark için %95 güven aralığının alt sınırını bulun.

n = 13d̄ = 7,8sd = 5,795%t(12) = 2,179
alt sınır = mmHg
6.Güven aralıklarıZor
σ = 16, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 195%

Anakütle standart sapması 16. Ortalama için %95 güven aralığının hata payının en fazla 1 olması için ne büyüklükte bir örneklem n gerekir?

σ = 16E = 195%
n =
7.Hipotez testleri ve güven aralıklarıOrta
−2,36p = ?

Bir anakütlenin ortalamasının 500 olduğu iddia ediliyor; anakütle standart sapmasının 5 olduğu biliniyor. 25 gözlemli rastgele bir örneklemin ortalaması 497,64. H₀: μ = 500’a karşı H₁: μ < 500 test edin. p-değeri p değerini bulun.

μ₀ = 500σ = 5n = 25x̄ = 497,64H₁: μ < μ₀
p =
8.Hipotez testleri ve güven aralıklarıZor
−1,961,96z = ?

Bir denemede A tedavisi alan 150 hastadan 45’i, B tedavisi alan 300 hastadan 66’si iyileşiyor. Birleştirilmiş oranı kullanarak H₀: p₁ = p₂ için test istatistiği z değerini bulun.

x₁ = 45n₁ = 150x₂ = 66n₂ = 300
z =

3Çözeltiler

1.Kanıta dayalı uygulama istatistikleri

Cevap: IRR = 2,5

Olabilirlik oranları ve risk ölçüleri: LR+ = duyarlılık/(1 − özgüllük), LR− = (1 − duyarlılık)/özgüllük. Bir çalışmada EER ve CER, tedaviyle ve tedavisiz olay hızlarıdır: GR = EER/CER, MRA = CER − EER, GRA = MRA/CER ve NNT = 1/MRA, yukarı yuvarlanır. Olgu-kontrol çalışmasında yalnızca odds oranı OR = ad/(bc) kullanılabilir. İnsidans hızı = yeni olgular/kişi-zaman.

İnsidans hızları

maruz kalmış: 336/4800 = 70 1000 kişi-yılda
maruz kalmamış: 123/4400 = 27,95 1000 kişi-yılda

Hız oranı

IRR = 70/27,95 = 2,504 ≈ 2,5

Cevap

IRR = 2,5
2.Kanıta dayalı uygulama istatistikleri

Cevap: NNT = 19

Prediktif değerler prevalansa bağlıdır: PPD = Se·p/(Se·p + (1 − Sp)(1 − p)) ve NPD = Sp(1 − p)/(Sp(1 − p) + (1 − Se)p). Olabilirlik oranlarıyla: test öncesi odds = p/(1 − p), test sonrası odds = test öncesi odds × LR, olasılık = odds/(1 + odds). N kişilik bir popülasyonda gerçek pozitifler = N·p·Se ve yanlış pozitifler = N·(1 − p)·(1 − Sp). NNT = 1/(CER × GRA), yukarı yuvarlanır.

Mutlak risk azalması

ARR = 0,24·0,23 = 0,0552

Tedavi edilmesi gereken sayı

NNT = 1/0,0552 = 18,12 → 19

Cevap

NNT = 19

Aynı göreli etki, başlangıç riski daha yüksek olduğunda daha küçük bir NNT verir.

3.Betimsel istatistik

Cevap: s = 15,07

Betimsel istatistik: ortalama, toplamın n'ye bölümüdür; medyan, sıralanmış verinin ortadaki değeridir (n çiftse ortadaki iki değerin ortalaması). Örneklem standart sapması s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1)). z puanı z = (x − μ)/σ, bir değerin ortalamadan kaç standart sapma uzakta olduğunu söyler.

Ortalama

x̄ = 160/6 = 26,67

Sapmaların kareleri

Σ(x − x̄)² = (−15,67)² + 1,333² + (−4,667)² + 2,333² + 27,33² + (−10,67)² = 1135

Standart sapma

s = √(1135/5) = 15,07

Cevap

s = 15,07
4.Betimsel istatistik

Cevap: z = 0,4

Betimsel istatistik: ortalama, toplamın n'ye bölümüdür; medyan, sıralanmış verinin ortadaki değeridir (n çiftse ortadaki iki değerin ortalaması). Örneklem standart sapması s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1)). z puanı z = (x − μ)/σ, bir değerin ortalamadan kaç standart sapma uzakta olduğunu söyler.

Standartlaştırın

z = (176 − 170)/15 = 0,4

Cevap

z = 0,4
5.Güven aralıkları

Cevap: alt sınır = 4,355 mmHg

Interval for a difference: estimate ± critical value × standard error. For two independent means with known σ: SE = √(σ₁²/n₁ + σ₂²/n₂) and z. With equal unknown variances: pooled s_p and t with n₁ + n₂ − 2 degrees of freedom. For paired data, work with the differences: d̄ ± t·s_d/√n.

Kritik değer

df = 12, t = 2,179

Hata payı

E = 2,179·5,7/√13 = 3,445

Aralık

7,8 ± 3,445 → [4,355, 11,24]

Cevap

alt sınır = 4,355 mmHg
6.Güven aralıkları

Cevap: n = 984

Ortalama için güven aralığı: x̄ ± hata payı. Anakütle σ’sı biliniyorsa hata payı z·σ/√n’dir; yalnızca örneklem standart sapması s biliniyorsa n − 1 serbestlik dereceli t kullanın: t·s/√n. Kritik değerler: z = 1,645 (%90), 1,96 (%95), 2,576 (%99). E veya daha küçük bir hata payı için n ≥ (z·σ/E)² gerekir, yukarı yuvarlanır.

n'yi çözün

n = (1,96·16/1)² = 983,4

Yukarı yuvarlayın

Örneklem büyüklüğü bir tam sayıdır ve aşağı yuvarlamak hata payını fazla büyük yapar.

n = 984

Cevap

n = 984
7.Hipotez testleri ve güven aralıkları

Cevap: p = 0,009137

Hypothesis test: the test statistic = (estimate − value under H₀)/(standard error under H₀). The p-value is the probability, assuming H₀ is true, of a statistic at least as extreme as the one observed: the area in one tail for a one-sided H₁, twice the tail area for a two-sided H₁. Reject H₀ when p ≤ α.

Test istatistiği

SE = σ/√n = 5/√25 = 1
z = (497,64 − 500)/1 = −2,36

Kuyruk alanı

Φ(2,36) = 0,9909
1 − Φ(2,36) = 0,0091

p-değeri

p = 0,009137

Cevap

p = 0,009137

p ≤ 0,05, yani H₀ %5 düzeyinde reddedilir.

8.Hipotez testleri ve güven aralıkları

Cevap: z = 1,856

Hypothesis test: the test statistic = (estimate − value under H₀)/(standard error under H₀). The p-value is the probability, assuming H₀ is true, of a statistic at least as extreme as the one observed: the area in one tail for a one-sided H₁, twice the tail area for a two-sided H₁. Reject H₀ when p ≤ α.

Örneklem oranları

p̂₁ = 45/150 = 0,3
p̂₂ = 66/300 = 0,22
p̂ = 111/450 = 0,2467

H₀ altında standart hata

SE = √(0,2467·0,7533·(1/150 + 1/300)) = 0,04311

Test istatistiği

z = (0,3 − 0,22)/0,04311 = 1,856

Cevap

z = 1,856

|z| < 1.96, yani H₀ %5 düzeyinde reddedilmez (iki yönlü).

ExamProblems · examproblems.com/courses/evidence-based-practice