• BIST 75.727
  • Altın 129,876
  • Dolar 3,4745
  • Euro 3,6641
  • İstanbul 11 °C
  • Ankara 5 °C
  • Kayseri 7 °C
  • Erzurum -2 °C
  • İzmir 13 °C
  • Şanlıurfa 9 °C

Öğretim üyesinin çalışması, literatüre girdi

Öğretim üyesinin çalışması, literatüre girdi
Düzce Üniversitesi Öğretim Üyeleri İstatistik Literatürüne Geçen Yeni Bir Yaklaşım Geliştirdi

Düzce Üniversitesi  Tıp Fakültesi Öğretim Üyeleri Prof. Dr. Handan Ankaralı, Doç. Dr. Seyit Ankaralı ve Yrd. Doç. Dr. Şengül Cangür’ ün birlikte geliştirdikleri “A new SEYHAN's approach in case of heterogeneity of regression slopes in ANCOVA” adlı çalışma, literatüre girerek Springer yayınevi tarafından basılan ve SCI kapsamında taranan Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences dergisinde yayınlandı.

Konu ile ilgili görüşlerini aldığımız Üniversitemiz Tıp Fakültesi Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Anabilim Dalı Öğretim Üyesi Prof. Dr. Handan Ankaralı, geliştirdikleri yeni istatistik yaklaşım ile ilgili bilgi vermeden önce istatistik kavramı hakkında önemli değerlendirmelerde bulundu. 

Prof. Dr. Handan Ankaralı, istatistik yöntemleri ve prensipleri hakkında yüzeysel bilgi sahibi olan veya istatistik bildiğini iddia eden ancak ilgili alanda uzmanlaşmamış kişilerin; yanlış yöntem seçimi, eksik bilgi ile eksik kararlar vermesi veya araştırmaları hatalı planlaması sonucunda hatalı bulgularla karşılaşabileceği uyarısında bulundu. 

Bilim dünyasında görüşleri yanlış olsa da karşı tarafa bu görüşlerini kabul ettirmek isteyen araştırmacıların var olduğuna dikkat çeken Prof. Dr. Ankaralı, “Bu durumda yalanlarının daha inandırıcı olması için istatistikten destek alabilmektedirler. Çünkü insanların büyük bir çoğunluğu istatistiki bilgilere güvenecektir. Sonuçta her ne sebeple olursa olsun, yanlış prensip ve yöntemlerden yararlanan kişiler yanlış bilgilere ulaşacaktır. Bu tip hataları ve yanılmaları en aza indirgemek için araştırmaların planlama sürecini en iyi şekilde yapmak ve araştırma sürecini kontrol altına almak gerekir.” dedi.

“Silahlar insan öldürmez, insanlar öldürür.” şeklindeki sloganın istatistik için de “İstatistik yalan söylemez, insanlar söyler.” şekline dönüştürülebileceğini ifade eden Prof. Dr. Handan Ankaralı, istatistiğin bir tahmin bilimi olduğunu belirterek tahminlerde her zaman hata olabileceğini ancak en iyi şekilde düşünülen ve planlanan bir araştırmada bu yanılma olasılığının önemsenmeyecek kadar küçük olduğunu sözlerine ekledi. Tahmin hatasını minimize etmek için araştırmacının, araştırmaların çocukluk dönemi olarak adlandırabileceğimiz planlama aşamasını çok dikkatli bir şekilde yapmasını tavsiye eden öğretim üyemiz, veri analizinde kullanılacak yöntemlerin seçiminin istatistik uzmanına bırakılması gerektiğine vurgu yaptı.

Bazen istatistik yöntemlerinin verdiği sonuçların, beklentilerin veya öngörülerin zıttı şeklinde çıkabileceğini dile getiren Prof. Dr. Ankaralı, “Bunun nedenlerini araştırmak gerekir. Acaba yanlış deney tasarımı mı kullandınız? Yoksa yeterli sayıda denekle mi çalışmadınız? Örneklemi uygun şekilde mi seçmediniz? Veya yanlış bir istatistiki yöntem mi kullandınız? gibi temel sorulara cevaplar verilmesi gerekir. Ayrıca büyük varyasyona sahip özellikler üzerinde yapılan araştırmalarda, örneklem genişliği çok büyük önem taşır. Mecburi nedenlerden dolayı yeterli sayıda denek üzerinde çalışılmadığı taktirde, çıkacak istatistiki bilgide yanılma payı artar ve istatistiki anlamlılık yanında biyolojik/klinik anlamlılığı da dikkate almak gerekebilir. Bu açıklamalar bize şunu ifade etmelidir. Her araştırmacı kendi uzmanlık alanına hakim olduğu zaman araştırma sonuçlarının güvenilirliği artacaktır. Bu yazdıklarımın bilincinde olan uygulamalı bir istatistikçi olarak ben, her an bu hataları minimize etmek için araştırmacıları uyarmakta ve araştırma konularını “büyük bir resim” olarak dikkate almak gerektiğine inanmaktayım. Alanımla ilgili yaptığım araştırmalarda, yukarıda değindiğim tahminlerdeki yanılma payını en aza indirgeyecek yeni yaklaşım veya yöntemleri uygulamaya veya yeni önerilerde bulunmaya devam ediyorum.” şeklinde konuştu.

Geliştirdikleri yeni yaklaşımla ilgili bilgiler veren Prof. Dr. Handan Ankaralı, “Araştırmamızda; pratikte birçok problemin çözümünde yaygın olarak kullanılan veya kullanılması gereken bir istatistik modelin, en önemli ön koşullarından birisinin yerine gelmediği durumda ne yapmalıyız? sorusuna cevap olarak yeni geliştirdiğim bir yaklaşımı anlatmaktayım. Konu ile ilgili literatürde olup biteni titizlikle ortaya koyan ve çalışmanın yazımında büyük katkı sağlayan değerli çalışma arkadaşım Yrd. Doç. Dr. Şengül Cangür ve verilerin tespitinde ve yöntem bulgularının uygulamacı gözüyle yazılmasında büyük destek sağlayan ve her zaman verdiği fikirler veya sorduğu sorularla fikir üretmede önümü açan değerli eşim Doç. Dr. Seyit Ankaralı’ya teşekkürlerimi de sunmak istiyorum. Bu yazımız, Springer yayınevi tarafından basılan ve SCI kapsamında taranan Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences dergisinde yayınlanmıştır.” diyerek ilgili çalışmanın tam metnine 10.1007/s12539-016-0189-0. Doi numarası ile http://link.springer.com/article/10.1007/s12539-016-0189-0 adresinden ulaşabileceğini söyledi.

Araştırmacıların genellikle istatistik biliyorum dediklerinde kastettikleri yöntemin temel istatistik yöntemler olduğunu ifade eden Handan Ankaralı, bu yöntemin veri analizinde resme bir bütün olarak bakmadığını, sadece baktığının varsayıldığını belirterek bu yöntemlerden elde edilen sonuçlarla resme genelleme yapılamayacağını ve sadece resmin bir bölümünün açıklanabileceğine dikkat çekti.

Temel istatistik yöntemlerin dezavantajlarını gidermek için daha kompleks yöntemler kullanılmasını öneren Prof. Dr. Ankaralı, temel istatistik model olarak çok yaygın kullanılan ANOVA modelinin yerine aslında birçok durumda ANCOVA (kovaryans analizi) modeli kullanılmasının daha doğru olacağını söyledi. Geliştirdikleri yeni yaklaşımda ANCOVA modelinin kullanım koşullarını açıkladığını ifade eden Handan Ankaralı, “ANCOVA modeli de bazı ön koşullara sahiptir. Yani bu koşullar sağlandığında güçlü tahminler verir. Bu koşullar yerine gelmediğinde literatürde çeşitli alternatifler sunulmaktadır. Ancak koşullardan birisi olan “regresyon eğimlerinin homojenliği” ön koşulu yerine gelmediği zaman, çok kısıtlı durumlar için kullanılan bazı teorik yöntemler üretilmiş ancak bunlar her hangi bir paket programa girmediği gibi uygulaması da çok kısıtlı durumlara özgü olduğu için gerçek dünyaya uyarlanamamıştır. Bu çalışmada, söz konusu ön koşulun yerine gelmediği durumda da ANCOVA modelinden yararlanabileceğimiz yeni bir yaklaşım geliştirdim ve adını SEYHAN yaklaşımı olarak belirledim. Daha önce yaptığım özel alan araştırmalarımda yine bana özgü olan algoritmalar veya yaklaşımlar mevcuttu.” ifadelerini kullandı.
(bkz, http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0304380004004004;
http://dergipark.ulakbim.gov.tr/bmj/article/view/5000060373/0; http://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/03610910802506648; http://dergipark.ulakbim.gov.tr/bmj/article/view/5000060295/0 )
Konu anlatımında önerilen yaklaşımın kolay anlaşılabilmesi için basit bir araştırma tasarımına ait verileri kullandıklarını söyleyen Prof. Dr. Handan Ankaralı, bu yaklaşımın çok karmaşık problemlerin çözümünde de rahatlıkla kullanılabileceğini belirterek sözlerini sonlandırdı.

Çalışmanın ilk sayfası aşağıda yer almakta olup tam metne erişmek isteyenler http://link.springer.com/article/10.1007/s12539-016-0189-0 adresini ziyaret edebilir.

Bu haber toplam 586 defa okunmuştur
Bu habere henüz yorum eklenmemiştir.
Diğer Haberler
Tüm Hakları Saklıdır © 2014 Akademi Haber | İzinsiz ve kaynak gösterilmeden yayınlanamaz.
Haber Scripti: CM Bilişim