MAKALELER
1. Eğitim reformlarının temel kurallarını koyar yada kendinden
öncekileri reddeder
2. Metanaliz yaparak önceki araştırmaların sonuçlarının
güvenirliğini test eder.
Ancak yapılan çalışmalar eğitim araştırmalarının %90’ında ciddi
sorunların bulunduğu tespit edilmiştir

Bazı İstatistikçiler;
Çalışmalarda, ortaya konulan bulgularda yanılgılar olduğunu, hatta
gerçeğin, elde edilenin tam tersi olduğunu bildirdiler.
Bu durum araştırmaların niteliklerini ve sentezlerini sorgulamanın
önemine dikkat çekmektedir. (Dunkin, 1996, s.88)

1975 yılında Amerika’da yayınlanan 390 makalenin
%39’unda majör hatalar olduğu bildirilmiştir.
Shaver ve Norton (1980) tarafından American Eduational Research
Journal’da yayınlanmış makalelerin örneklem büyüklüklerinin incelendiği bir
çalışmada, makalelerin çoğunda örneklem hatasının bulunduğu tespit
edilmiştir.

Amerika Birleşik Devletlerinde 1960’lı yıllarda;
Eğitim bilimleri alanındaki araştırmaların metodolojilerin gözden
geçirildiği bu tür çalışmaların sıklığındaki artış sebebiyle 1990’lı yıllardan sonra tüm
dünyadaki çalışmalarda azalmalar görülmüştür.
(Dillon, 1983; Elmore & Woehlke, 1988; Goodwin & Goodwin, 1985a, 1985b; Gordon, Nucci, West, Hoerr, Uguroglu,
Vukosavich & Tsai, 1984; Shaver & Norton, 1980; Walberg, 1986; Walberg, Vukosavich & Tsai, 1981;Willson, 1980)

1990’lardan sonra metodolojiyi gözden geçirme çalışmaları iki ayrı
dalda sürdürülmüştür.
Bunlar:
(i) İstatistik analiz hatalarının tespiti
(ii) Metodolojik hataların tespitidir.

HATALARIN KAYNAKLARI
(i) Eğitim araştırmacılarına, araştırma yöntemleri lisans ve lisansüstü düzeyde
etkileşimli bir süreçten ziyade doğrusal bir dizi adımlarla öğretilmektedir.
(ii) Lisansüstü düzeydeki, nitel ve nicel araştırmalar konusunda öğrencileri
aydınlatma oldukça sınırlıdır.

HATALARIN KAYNAKLARI
(iii) Araştırmanın doğası hakkında değişik yanlış algılamalar
(iv) Araştırma yöntemleri dersleri eğitimlerinin kendi uzmanlık alanlarının
dışındaki kişilerce verilmesi
(v) Öğrencilerde başarısızlık, isteksizlik veya onlara son 20 yılda artık
kullanılmayan ve uygun olmayan, araştırma tekniklerinin öğretilmesi

Tıp araştırmalarında etik kurallara uymama iki sebepten olabilir.
1. Bilgi eksikliği
2. Ahlaki değerlerin eksikliğidir
Ahlaki değerler, araştırmacının kendisiyle vicdanı arasında bir konudur

AHLAKİ DEĞERLER-I
1. Bilimsel yayın hırsızlığı (İntihal -Plagiarism) yapmamak
2. Uydurma yayın (Sahtecilik, Fabrication) yapmamak
3. Sonuçlarla oynayarak araştırmayı tahrip etmemek (Falsification)
4. Bilgi vermeden aynı araştırma sonucunu birden çok yerde
yayınlamamak, (Double publication)

AHLAKİ DEĞERLER-II
5. Aynı zaman dilimi ve bireylerde yürütülen bir araştırmayı sadece
yayın sayısını artırmak için parçalara bölerek yayınlamamak,
(Salamizasyon-Sliced publication)
6. ICMJE (International Committee of Medical Journal Editors)
yazarlık hakkına sahip olan kişileri (kendi rızaları olsa bile), yazar
olarak yazmamazlık etmemek, hediye bilimsel yayın kabul
etmemek

AHLAKİ DEĞERLER-III
Araştırmasına
- Entelektüel katkı sağlayan bireysel kişiler
- Araştırmaya profesyonel hizmet sağlayan kişi ya da kurumları
bilgilendirme bölümünde açıkça belirtmek (ücretli, ücretsiz, istatistik
analiz, İngilizce çeviri ya da re-writing gibi, kullandığı tüm lisanslı
yazılımları bildirmek gibi)

Araştırma sonuçlarını etkileyen ancak bilimsel olmayan hatalar,
- Dikkatsizlik
- Özensizlik veya kasıtlı olarak sonuçlarda yapılan tahribatlar
tartışma konumuz değil.

BİLİMSEL HATALAR
Randomizasyon: Gözlem ve deney yoluyla veri toplarken, araştırmanın
popülasyonunu tanımlayan örneklemi kullanamama durumu. Örnekleme hatası ya
da rastgele düşünülen katılımcılarla ilgili olarak rastgele hata denir. Rastgele
hatanın ölçüsü standart hatadır.
Standart hata: Standart sapmanın örneklem sayısının kareköküne bölünmesiyle
(Standart sapma/√n) bulunduğundan her zaman daha küçüktür
Fakat yazarlar tarafından tablolarda daha güvenilir bir görüntü vermek amacıyla, SD
kullanılması SH’nın kötüye kullanımı olarak bilinir.

Araştırmalarda
Tanımlayıcı amaçlı : Ortalama ile standart sapma,
Tahmin amaçlı: Tablolarda tahmin edilen istatistikle beraber
standart hata, örneğin ROC eğrisi altında kalan alan, standart hata ya da
güven aralığı kullanılır.
Araştırma sonucunda elde edilen istatistiklerin güven aralığı da zaten
standart hata ile hesaplanır ve güven aralığının dar olması sonuçlara
güvenilirliğini gösterir.

- Ölçümleri alırken bilinçli olmasa da yan tutmaya neden olacak durumları göz ardı
etmek (information bias),
- Sonuçları yazarken makalede yer tutmasın diye önemli bulmadığı sonuçları rapor
etmemek (reporting bias),
- Sonucu istatistik anlamlı bulunmayan makaleleri yayınlamamak (publication bias)
gibi çok sayıda yanlılık türü vardır.
Tüm bu yanlılıklarla baş etmek için yanliliklarin tek tek
isimlerini bilmek gerekli değildir. Yanlılık oluşturabilecek
faktörler analitik düşünme tekniğiyle elimine edilebilir.

Başka bir seçim yanlılığı örneği,
Hastaların tedavi gruplarına atanmasında hastaların ve/veya
çalışmanın sonucunun lehine olabilecek yerleştirilmeler yapılması
tedavinin ya da uygulamanın (eğitim, terapi, diyet vb.) etkisinin
gerçekte olduğundan daha yüksek çıkmasına ve araştırma sonucunun
geçerli olmamasına neden olan durumdur.
Geçerliliik

GEÇERLİLİK; Amacına uygun örneklem üzerinde çalışılıp çalışılmadığı ile
ilgilidir.
Koroner bypass geçiren hastalarda kolesterolün koroner arter hastalığına
etkisini hesaplarken ameliyat öncesi antihiperlipidemik ilaç alan hastaların
dışlanmamış olması, tedavi sonuçlarının geçerliliğini etkiler.
Ek tedaviler, üzerinde durulan hastalığa etkinin olduğundan büyük ya da küçük
olarak tahmin edilmesine neden olabilir. Uygun olmayan katılımcıların dâhil
edilmesi, seçim yanlılığı adı verilen sistematik hataya sebep olur.

GEÇERLİLİK
Araştırmacı araştırmanın planlanmasından yayınlanmasına
kadar geçen süreçte sürekli olarak kendisine "Sonuçların
geçerliliğini etkileyecek faktörlerin tümünü elimine edebildim
mi?” diye sormaya gayret etmelidir

BILGI YANLILIĞI:
Daha çok araştırma sonuçlarının
güvenilirliğini etkiler.
Yeterli örneklem büyüklüğünün altında
örneklemle çalışmak, yeterli etki
büyüklüğüne ulaşan araştırmalarda, p
değerine göre istatistik anlamlı bulunan
çalışmaların gücünün düşük olması ve
güven aralıklarının geniş olması rastgele
hataya bir örnektir

Bilgi yanlılığının bir kaynağı da ölçme
araçlarıdır. Hastalara tanıda kullanılan kriterler,
ölçüm alınırken kullanılan yöntemler de
araştırma sonuçlarının geçerliliğini etkiler.
Toplanacak veriler özellikle hastadan alınacak
sözlü geri bildirimlere dayalı ise bu geri
bildirimlerin ne yolla alındığı, kullanılan bilgi
toplama ölçeğinin geçerliliği mutlaka
tartışılması gereken bir konudur.

Geçerliliği sağlamak için uygun ölçek kullanımının yanında, randomizasyon
ve körleme tekniklerinden de yararlanılır. Randomizasyon seçim yanlılığını,
körleme ise bilgi yanlılığını önlemek için önerilen yöntemlerdir.
Randomizasyon, özellikle klinik denemelerde hastaların tedavi gruplarına
mümkün olduğu kadar homojen ve objektif bir şekilde yerleştirilmesini sağlar.

Randomizasyon genellikle ardışık olarak hastaların A ve B
gruplarına atanması olarak bilinir. Ancak bu tam randomizasyon
değildir. Tam randomizasyon, hastaları gruplara tamamen eşit
olasılıkla ve bir önceki hastanın hangi gruba atandığından bağımsız
olarak yerleştirmektir.

Küçük örneklemle çalışıldığında, atama sonucunda gruplarda hasta
sayıları eşit olmayabilir. Bu nedenle gruplarda 30’un altında hasta
olduğu durumlarda, adaptif randomizasyon (adaptive randomization)
adı verilen gruplarda, hasta sayılarını dengeleyecek şekilde,
olasılığın her hasta için eşit ve sabit olmadığı, ancak objektif bir
atama sağlayan liste randomizasyon yöntemi kullanılabilir.

Körleme ya da maskeleme (blinding or masking) ise bilgi yanlılığını
önlemede kullanılan ve araştırmacının ve katılımcının araştırma
sonuçlarına istemeden de olsa müdahil olmasını engellemek için kullanılır..
Yapılan benzetme plasebo kullanımını ifade etmekten daha çok engelli
kişilere yönelik bir alay olarak algılanabilmektedir. Körleme yerine de
maskeleme ifadesini tercih etmek, engelli kişileri incitmemek adına tercih
edilir.

İstatistikte 7 önemli Hata
1) Küçük değişimlerin anlamlı olduğunu kabul etmek
Her ölçümde bir hata payı bulunur. Hata payınız +-%5 ise, iki sonuç
arasında %2'lik bir fark olduğunu söylemek hata üstüne hata olacaktır.
Çünkü ölçümünüzdeki hata bundan daha büyüktür.

2) İstatistiksel anlamı gerçek dünyadaki anlama eşitlemek
İnsanlık kendi içinde çeşitliliğe sahiptir.
İçki kötülükllerin anası mıdır???
Suç oranı en yüksek ülkeler: Somali, Pakistan
Suç oranı en düşük ülkeler: İsviçre, isveç Norveç

3) Uç değerleri gözden kaçırmak

4) Tesadüfe güvenmek
1999 ve 2009 yılları arasında ABD'de havuza düşerek
boğulan insan sayısı ile çekilen Nicholas Cage filmlerinin
sayısı arasında bir korelasyon olduğunu biliyor
muydunuz?
KPB ile Kros klemp süresi arasında bir korelasyon var
mı??? Önemli mi???

5) Nedenselliği ters yönde almak
Bazen iki durum birbiri ile bir ilişki (korelasyon) içerisinde olduğunda, örneğin
işsizlik ve akıl sağlığı sorunları, yapılacak çıkarım akıl sağlığı sorunlarının işsizliğe
sebep olduğunu söyleyebileceği gibi, işsizliğin akıl sağlığı sorunlarına sebep
olduğunu da söyleyebilir.
Sıgara koroner arter hastalığı riskini artırır. Düşük ekonomik düzeyli insanlar
sıgara içer. Acaba Düşük ekonomik seviye koroner arter hastalığını nasıl etkiler.
Toplam etki her ikisinin tek başına etkisinin toplamından daha büyük olabilir.
Euroscore??

6) Diğer faktörlerin etkisi olabileceğini unutmak
Bazen iki durum arasında bir ilişki olduğunda, bu ikisi doğrudan birbiri ile alakalı
olmayabilir. Böyle bir durumda dolaylı yoldan ilintili olmalarına sebep olan üçüncü veya
daha farklı faktörler bulunabilir.
Örneğin restoranlarda yemek yiyen insanların daha iyi bir kalp sağlığına sahip olduğunun
görüldüğünü farz edelim. Bu durum aslında restoran yemeklerinin daha iyi bir kalp sağlığı
sağladığına işaret etmiyor olabilir. Esas etmen, restoranda yemek yiyen insanların
ekonomik durumunun iyi olması sebebiyle aynı zamanda iyi bir sağlık bakımına sahip
olmaları olabilir.

7) Yanıltıcı grafikler
Grafiğe yalnızca görsel olarak bakmak yanıltıcı olabileceği için tehlikelidir. Burada
eksenlerin neyi ima ettiği ve eksende hangi değerlere karşılık geldikleri oldukça
önemlidir ve esas bakılması gereken budur.
<http://www.sciencealert.com/the-seven-deadly-sins-of-statistical-misinterpretation-and-how-to-avoid-them>