Hekimler için ders serisi · İç Hastalıkları · Nefroloji · Klinik araştırma

Klinisyenler için Temel İstatistik

Araştırma sorusundan raporlamaya: tanımlayıcı istatistik, p-değeri ve güven aralığı, doğru testi seçmek, regresyon, sağkalım, tanı testleri ve hakemlerin baktığı yerler — nefroloji örnekleri, etkileşimli hesaplayıcılar ve kendinizi sınama soruları ile.

⚠ ÖNEMLİ UYARI — devam etmeden önce okuyup onaylayın

Bu sunum yapay zekâ (YZ) desteğiyle hazırlanmıştır. YZ araçları hata yapabilir: formüller, eşik değerler, kaynak atıfları ve öneriler eksik, hatalı ya da güncelliğini yitirmiş olabilir.
İçerik yalnızca eğitim amaçlıdır; bir çalışmanın istatistik planı ya da yorumu yerine geçmez. Hesaplayıcılar yaklaşık değer verir; gerçek bir çalışmada analiz planı biyoistatistik uzmanıyla doğrulanmalıdır.
Bu bilgilerin kullanımına ilişkin tüm sorumluluk, bilgiyi kullanan sağlık profesyoneline aittir. Hazırlayan ve katkıda bulunanlar, kullanımdan doğabilecek doğrudan ya da dolaylı sonuçlardan sorumlu tutulamaz.

Yukarıdaki uyarıyı okudum ve anladım. Sunumun YZ desteğiyle hazırlandığını, hata içerebileceğini, yalnızca eğitim amaçlı olduğunu ve bilgilerin kullanımından doğacak sorumluluğun bana ait olduğunu kabul ediyorum.

Prof. Dr. Savaş Öztürk · İstanbul Üniversitesi İstanbul Tıp Fakültesi, İç Hastalıkları AD, Nefroloji BD · Sürüm 1.0 (Kasım 2026)

İçindekiler

Bu derste neler var?

Soru, tasarım, değişken

İstatistik nedir · kısa tarih · araştırma sorusu · tasarımlar · değişken türleri · veri seti · yanlılık ve karıştırıcı

Tanımlayıcı istatistik

Ortalama/medyan · SD/SE/ÇAA · normallik · Tablo 1 · doğru grafik

Çıkarımın mantığı

Güven aralığı · hipotez testi · p-değeri ne der ne demez · güç · çoklu test · örneklem hesabı

Doğru testi seçmek

Karar ağacı + sihirbaz · t/ANOVA/Mann–Whitney · ki-kare/Fisher · korelasyon · parametrik mitleri

Regresyon

Doğrusal · lojistik · OR/RR/HR/NNT · karıştırıcı kontrolü · eğilim skoru · karma modeller

Sağkalım analizi

Kaplan–Meier · log-rank · Cox · orantılı hazard · ölümsüz zaman · rekabet eden riskler

Tanı testleri ve uyum

Duyarlılık/özgüllük/PPV/LR · ROC · kappa · ICC · Bland–Altman

Analizden raporlamaya

Eksik veri · raporlama kılavuzları · hakem gözüyle sık hatalar · yapay zekâ · 10 altın kural

Olgular

10 nefroloji olgusu: veriye bakıp doğru yöntemi ve doğru yorumu seçin

Kendinizi sınayın

20 çoktan seçmeli soru — şıkka tıklayın, açıklamayı okuyun

🧮

Etkileşimli araçlar

İki grup simülatörü · örneklem hesabı · test sihirbazı · tanı testi · 2×2 risk · ROC · çarpık veri

SPSS 26 menü rehberi

Her analiz için menü yolu, işaretlenecek kutular ve çıktıda bakılacak yer

✎

Kaynaklar

Güncel kılavuzlar ve nefroloji odaklı metodoloji yazıları

Nasıl kullanılır? ← → gezinme · noktalı altı çizili terimlere tıklayın → tanım · soru kutularında şıkka tıklayın · H Araçlar · İ içindekiler · / ara · N hoca notu · V sesli anlatım · F tam ekran

Soru, tasarım, değişken

İstatistik verinin sonunda değil, sorunun başında başlar: ne soruyorum, kimde, neyle karşılaştırıp neyi ölçüyorum?

İstatistik nedir?Kısa tarihNeden istatistik?Araştırma sorusuTasarımlarDeğişken türleriVeri setiYanlılık ve karıştırıcı

1 · Temeller

İstatistik nedir?

Tanım

İstatistik, veriden bilgi üretme ve belirsizliği ölçme bilimidir: veriyi toplar, özetler, örneklemden evrene genelleme yapar ve bu genellemenin ne kadar güvenilir olduğunu sayıyla söyler. Sözcük Latince status (devlet) kökünden gelir: 18. yüzyılda “devletin sayısal bilgisi” — nüfus, asker, vergi — anlamındaydı.

İki kol

Tanımlayıcı istatistik: elimizdeki veriyi özetler (ortalama, medyan, yüzde, grafik). Soru: “Bu hastalarda ne gördük?”
Çıkarımsal istatistik: örneklemden evrene genelleme yapar ve belirsizliği güven aralığı ve p-değeri ile ölçer. Soru: “Bu, bütün hastalar için de geçerli mi?”

Olasılık ile istatistik

Olasılık modelden veriye gider (zar hilesizse 6 gelme olasılığı 1/6); istatistik veriden modele (100 atışta 40 kez 6 geldi: zar hileli mi?). Klinik akıl yürütme ikincisidir: belirtiden hastalığa.

Komşu disiplinler

Biyoistatistik	İstatistiğin biyoloji ve tıba uygulanması: tasarım, analiz, yorum.
Epidemiyoloji	Hastalıkların toplumdaki dağılımı ve belirleyicileri; tasarım ve yanlılık bilimi.
Klinik epidemiyoloji / KDT	Epidemiyolojik yöntemlerin hasta başı karara uygulanması; kanıtı bulma, değerlendirme, uygulama.
Veri bilimi / YZ	Büyük veride örüntü ve öngörü; istatistiksel çıkarım ilkeleri değişmez, ölçek değişir.

İki düşünce okulu

Frekansçı: olasılık = uzun vadeli sıklık; p-değeri ve GA buradan gelir. Bayesçi: olasılık = inanç derecesi; ön olasılık + veri → son olasılık. Tanı testindeki ön test → son test akıl yürütmesi Bayesçidir; klinisyen aslında her gün Bayes uygular.

Klinisyen için özİstatistik “evet/hayır” değil, olasılık ve belirsizlik dili verir: “Bu hastada nüks olacak mı?” sorusuna “%30 (%95 GA %22–39)” diye cevap vermeyi öğretir. Nedensellik ise istatistiğin değil, tasarımın işidir.

1 · Temeller

Çok kısa tarih: ölüm faturalarından CONSORT 2025’e

Üç dönüm noktası

1662 Graunt veriden düzenlilik çıkardı · 1925–1935 Fisher randomizasyon ve p-değerini deneye soktu · 1948 MRC streptomisin çalışması bunu hastaya taşıdı.

Nefrolojiyle kesişim

Kaplan–Meier (1958) ve Cox (1972) olmadan diyaliz ve nakil sağkalım literatürü yazılamazdı; Bland–Altman (1986) eGFR denklemlerinin değerlendirilme biçimini belirledi.

Bugün

p-değerinin yanlış kullanımına karşı ASA 2016 ve Nature 2019 çağrıları; raporlama kılavuzları (CONSORT 2025, TRIPOD+AI); açık veri ve yapay zekâ destekli analiz — ilkeler aynı, araçlar yeni.

1 · Temeller

Neden istatistik? Üç kullanım, iki hata türü

Okumak: Bir makaledeki “HR 0,78 (%95 GA 0,65–0,94)” ifadesinin ne anlama geldiğini ve nerede yanıltabileceğini görmek.
Yapmak: Kendi verinizde doğru özeti, doğru testi ve doğru yorumu seçmek; biyoistatistikçiyle aynı dili konuşmak.
Değerlendirmek: Hakem ya da tez jürisi olarak “bu sonuç veriyi aşıyor mu?” sorusunu sorabilmek.

Temel fikirHer ölçüm = gerçek değer + rastgele hata + sistematik hata. İstatistik rastgele hatayı ölçer ve küçültür (n ↑). Sistematik hatayı (yanlılık) ancak tasarım önler; p-değeri yanlılığı göremez.

1 · Temeller

Araştırma sorusu: PICO(T) ve FINER

PICO(T): soruyu yapılandırın

P	Popülasyon: Kronik hemodiyaliz hastaları (≥18 yaş, ≥3 ay)
I	Müdahale/maruziyet: Tünelli kateter
C	Karşılaştırma: Arteriyovenöz fistül
O	Sonlanım: 12 ayda kan dolaşımı enfeksiyonu
T	Zaman: 2024–2026 prospektif izlem

Net PICO → net birincil sonlanım → test ve örneklem büyüklüğü kendiliğinden belirlenir.

FINER: soru değer mi?

Feasible — hasta sayısı, zaman, bütçe yetiyor mu?
Interesting — kime, neden?
Novel — yeni bir şey mi söylüyor (literatürü taradınız mı)?
Ethical — etik kurul, kayıt (ClinicalTrials.gov vb.)
Relevant — klinik uygulamayı değiştirir mi?

Hakem gözüyleBirincil sonlanımı ve hipotezi veriyi görmeden yazın (protokol, ön kayıt). Analizden sonra sonlanım değiştirmek ya da “anlamlı çıkan”ı birincil ilan etmek, yayın sonrası en çok eleştirilen hatalardan biridir.

1 · Temeller

Çalışma tasarımları: hangi soru hangi tasarımı ister?

Nefrolojiden örneklerKesitsel: HD ünitesinde hepatit B aşı yanıtı prevalansı · Olgu-kontrol: kontrast nefropatisi gelişen/gelişmeyen · Kohort: TSN-GOLD gibi kayıt verisiyle IgA nefropatisinde proteinürinin SDBY ile ilişkisi · RKÇ: iki diyalizat sodyumunun interdiyalitik kilo alımına etkisi

Tasarımın analizi belirlerKesitsel → prevalans, prevalans oranı · Olgu-kontrol → yalnızca OR (risk hesaplanamaz) · Kohort → insidans, RR, HR · RKÇ → ITT analizi, randomizasyonun koruduğu dengeyi bozmayın.

1 · Temeller

Değişken türleri: ölçek, özeti ve testi belirler

Tür	Örnek (nefroloji)	Özet	Grafik	Tipik test
Nominal (kategorik, sırasız)	Cinsiyet, erişim tipi (AVF/greft/kateter), primer böbrek hastalığı	n (%)	Çubuk	Ki-kare, Fisher, lojistik regresyon
Ordinal (sıralı)	KBH evresi (G1–G5), NYHA sınıfı, ödem 0–4+, Likert	Medyan (ÇAA), n (%)	Çubuk / kutu	Mann–Whitney, Kruskal–Wallis, Spearman, ordinal lojistik
Kesikli sayısal	Hastaneye yatış sayısı, HD seansı kaçırma sayısı	Medyan (ÇAA) ya da ortalama (SD)	Histogram	Poisson/negatif binom (sayım); sıra testleri
Sürekli sayısal	eGFR, Hb, PTH, Kt/V, interdiyalitik kilo	Ortalama (SD) / medyan (ÇAA)	Histogram, kutu, saçılım	t testi, ANOVA, Pearson, doğrusal regresyon
Zaman-olay	Diyalize başlamaya kadar süre, kateter sağkalımı, ölüm	Medyan sağkalım, olay/100 hasta-yıl	Kaplan–Meier	Log-rank, Cox

Sürekliyi kategorize etmenin bedelieGFR’yi “<60 / ≥60” diye ikiye bölmek bilgi kaybettirir: 59 ile 61 ayrı kutuda, 15 ile 59 aynı kutuda. Güç düşer, kesim noktası keyfîleşir. Klinik evreler bildirilebilir; ama analiz mümkün olduğunca sürekli değişkenle yapılmalı (gerekirse spline).

Bağımlı ve bağımsızSonuç (bağımlı) değişken ne? (ölüm, enfeksiyon, eGFR değişimi) · Açıklayıcı (bağımsız) değişkenler ne? (yaş, diyabet, erişim tipi). Sonuç değişkeninin türü, kullanılacak modeli belirler.

1 · Temeller

Veri seti düzeni ve temizleme: analizin %60’ı burada

Düzenli (tidy) veri seti

Her satır bir hasta (ya da bir ölçüm), her sütun bir değişken; hücrede tek değer.
Kategorileri sayısal kodlayın ve değişken sözlüğü tutun: cinsiyet 1 = kadın, 2 = erkek; diyabet 0/1.
Tarihleri tarih olarak girin (süreleri yazılım hesaplasın); birimleri sütun adına yazın (hb_g_dl).
Eksik veri için boş hücre ya da tek bir kod (999 gibi sayıları asla analize sokmayın).
“<5”, “negatif”, “10-15” gibi metinleri sayısal sütuna koymayın; ayrı sütun açın.

SPSS 26 ipuçlarıVariable View’da Measure (Scale/Ordinal/Nominal) ve Values etiketlerini doldurun; Missing Values tanımlayın. Ham dosyayı asla üzerine yazmayın: temizlenmiş kopya + değişiklik günlüğü. Syntax penceresini kullanmak analizi yeniden üretilebilir kılar.

Temizleme kontrol listesi

Aralık kontrolü: Hb 1,2 g/dL? Yaş 190? Potasyum 65? (birim/virgül hatası)
Mükerrer kayıt: aynı hasta iki satır; aynı kimlik farklı doğum tarihi.
Mantıksal tutarlılık: erkek + gebe; nakil tarihi diyaliz tarihinden önce.
Eksiklik haritası: hangi değişken ne kadar eksik, rastgele mi? (→ Bölüm 8)
Aykırı değer: silmeyin, inceleyin; gerçek olabilir (PTH 2500).
Dondurma: analiz başlayınca veri seti kilitlenir; her değişiklik tarihli not.

Hakem gözüyleMetotlarda “veriler SPSS 29 ile analiz edildi” yetmez: hangi değişken nasıl tanımlandı, eksik veri nasıl ele alındı, kesim noktaları önceden mi belirlendi — hepsi yazılmalı.

1 · Temeller

Yanlılık ve karıştırıcı: p-değerinin göremediği hatalar

Seçim yanlılığı

Kimin çalışmaya girdiği sonuçla ilişkiliyse: tek merkezde yalnız yatan hastalar, kayıp izlem (nakil olanlar kohorttan çıkınca kalanlar “daha kötü” görünür), çarpıştırıcıya göre seçim.

Bilgi / ölçüm yanlılığı

Sonucu bilenin maruziyeti kaydetmesi (anımsama), farklı gruplarda farklı ölçüm (hastalar daha sık tetkik edilir → daha çok “olay” bulunur: tespit yanlılığı), ölçüm hatası.

Karıştırıcı

Karıştırıcı hem maruziyeti hem sonucu etkiler. Çözüm: tasarımla (randomizasyon, kısıtlama, eşleştirme) ya da analizle (tabakalama, regresyon, eğilim skoru). Ölçülmeyen karıştırıcı daima kalır.

Tanımlayıcı istatistik

Veriyi dürüstçe özetlemek: hangi sayı, hangi grafik, hangi ondalık?

Merkez ve yayılımDağılım şekliTablo 1Grafik seçimi

2 · Tanımlayıcı

Merkez ve yayılım: ortalama–SD, medyan–ÇAA, SE

Ölçü	Ne anlatır	Ne zaman
Ortalama (SD)	Tipik değer ve bireylerin yayılımı	Yaklaşık simetrik dağılım (Hb, albümin, yaş)
Medyan (ÇAA)	Ortadaki değer, ortadaki %50’nin aralığı	Çarpık veri, aykırı değer, sıralı veri (PTH, CRP, proteinüri, yatış süresi)
Aralık (min–maks)	Uç değerler	Tanımlayıcı tamamlayıcı; tek başına yetmez
SE	Ortalamanın hassasiyeti = SD/√n	Ortalamayı tahmin ederken; tablolarda yayılım için değil
Geometrik ortalama	Log değerlerin ortalamasının geri dönüşümü	Log-normal veri (PTH, titreler)
Varyasyon katsayısı	SD/ortalama × 100	Laboratuvar tekrarlanabilirliği, farklı birimleri kıyaslama

SD ≠ SESD veriyi, SE tahmini tanımlar. “Ortalama ± SE” küçük görünür ama yayılımı gizler. Tablo 1’de SD, tahminlerde %95 GA. n = 100 iken SE = SD/10: aynı veride SE on kat küçük!

ÖrnekHD ünitesi, n = 120: PTH ortalaması 512 (SD 480) pg/mL — SD ortalamaya yakın, ortalama − 2 SD negatif! Doğru özet: medyan 350 (ÇAA 180–690). Ortalama, birkaç 2000+ değer tarafından yukarı çekilmiş.

2 · Tanımlayıcı

Dağılım şekli: çarpıklık, normallik ve ne yapmalı?

· yapay veri, n = 180 HD hastası

Normallik nasıl değerlendirilir?

Görsel: histogram, Q–Q grafiği (noktalar doğru üzerinde mi?), kutu grafiği.
Sayısal: çarpıklık/basıklık (|değer| > 1 uyarı), ortalama ≈ medyan mı, SD ortalamanın yarısından büyük mü?
Test: Shapiro–Wilk (n < 50’de tercih), Kolmogorov–Smirnov. Dikkat: n büyükse önemsiz sapmalar bile “anlamlı” çıkar; n küçükse hiçbir sapma yakalanmaz.

KararBelirgin çarpıklık → medyan (ÇAA) + sıra testleri ya da log dönüşümü + parametrik test. Hafif sapma ve n ≥ 30–40 → merkezi limit teoremi sayesinde t testi dayanıklıdır. Regresyonda normallik artıklara aittir.

2 · Tanımlayıcı

Tablo 1 nasıl yazılır? SAMPL ilkeleri

Özellik	AVF (n = 212)	Kateter (n = 88)	Eksik, n
Yaş, yıl — ortalama (SD)	58,4 (14,2)	63,1 (15,0)	0
Kadın — n (%)	91 (42,9)	44 (50,0)	0
Diyabet — n (%)	74 (34,9)	39 (44,3)	0
Diyaliz süresi, ay — medyan (ÇAA)	48 (22–96)	14 (4–37)	3
Hemoglobin, g/dL — ortalama (SD)	11,2 (1,4)	10,4 (1,6)	5
PTH, pg/mL — medyan (ÇAA)	340 (170–660)	290 (120–610)	12
Albümin, g/dL — ortalama (SD)	3,9 (0,4)	3,5 (0,5)	2

Gözlemsel çalışmada gruplar arası p sütunu eklenebilir; RKÇ’de Tablo 1’e p koymayın (CONSORT): fark varsa şansla oluşmuştur, test anlamsızdır.

SAMPL ve dergi standartları

Ortalama (SD) yazın, “±” kullanmayın: ± hem SD hem SE için kullanıldığından belirsizdir.
Yüzdeyle birlikte paydayı verin: 74/212 (%34,9). n < 100 ise ondalıksız yüzde.
Ondalık: ölçüm hassasiyeti kadar (Hb 11,2; kreatinin 1,84; yaş 58). “p = 0,000” yazmayın → p < 0,001. p’yi 2–3 anlamlı basamakla verin (0,034; 0,21), “NS” yazmayın.
Her değişken için eksik sayısını belirtin.
Birimleri satır adında verin; kısaltmaları dipnotta açın.
Sürekli değişkenin hangi özetle verildiği (ortalama mı medyan mı) satırda yazsın.

Hakem gözüyleTablo 1’de “PTH 512 ± 480” gören hakem, ekibin dağılıma bakmadığını anlar ve bütün parametrik testlere kuşkuyla yaklaşır.

2 · Tanımlayıcı

Doğru grafik: veriyi gösterin, özetini değil

Amaç	Tercih edilen grafik	Kaçının
Dağılımı göstermek	Histogram, kutu-bıyık + noktalar, keman	Yalnız ortalama çubuğu
Grupları karşılaştırmak	Kutu + bireysel noktalar; ortalama + %95 GA	“Dinamit” çubuk ± SE
İki sürekli değişken	Saçılım (+ regresyon doğrusu ve GA bandı)	Kategorize edip çubuk
Zaman-olay	Kaplan–Meier + risk altındaki sayı + GA	Belirli bir andaki “% sağkalım” çubuğu
Oranlar	Çubuk (0’dan başlayan eksen)	Pasta (hele 3D pasta)

Dürüst grafik kuralları

Y ekseni çubuk grafikte sıfırdan başlar; kesik eksen belirtilir.
Hata çubuğunun ne olduğu yazılır: SD mi, SE mi, %95 GA mı?
n her panelde görünür; aykırı değerler gizlenmez.
Renk körlüğüne uygun palet; renk tek başına bilgi taşımasın (şekil/etiket ekleyin).
Eksen etiketi + birim; başlık değil, şekil alt yazısı anlatır.
Log eksen kullanıldıysa açıkça yazın (PTH, titreler, OR/HR forest grafiği).

Forest grafiğiOR/RR/HR için eksen logaritmik olmalı (0,5 ile 2 simetrik görünsün); 1 çizgisi işaretli; kare boyutu ağırlık; GA çizgisi mutlaka.

Çıkarımın mantığı

Örneklemden evrene: güven aralığı, hipotez testi, p-değeri, güç ve örneklem büyüklüğü.

Güven aralığıHipotez testip-değeriSimülatörKlinik anlamlılıkÇoklu karşılaştırmaÖrneklem büyüklüğü

3 · Çıkarım

Örneklemden evrene: standart hata ve güven aralığı

%95 GA ≈ tahmin ± 1,96 × SE · SE_ortalama = SD / √n · SE_oran = √[p(1−p)/n]

GA nasıl okunur?

Nokta tahmini: en iyi tahmin (örn. HR 0,78).
Aralık: verilerle uyumlu değerler (0,65–0,94): “%6 ile %35 arası azalma makul”.
Genişlik: hassasiyet. Dar GA = büyük n / az yayılım.
Sıfır etki değerini içeriyor mu? (fark için 0, oran için 1) → p < 0,05 ile eşdeğer, ama GA daha çok şey söyler.
“GA 0,98–1,00” ile “GA 0,30–0,99” ikisi de anlamlı; klinik anlamları çok farklı.

Dört kat kuralGA’yı yarıya indirmek için n’i dört katına çıkarmak gerekir (SE ∝ 1/√n). 50 hastadan 100’e çıkmak az kazandırır; 50’den 200’e çıkmak GA’yı yarılar.

ÖrnekHD hastalarında kateter enfeksiyonu oranı 12/88 = %13,6; %95 GA (Wilson) %7,9–%22,4. Ünite raporunda yalnız “%13,6” yazmak, 88 hastalık belirsizliği gizler.

3 · Çıkarım

Hipotez testi: H₀, α, β ve güç

	Gerçekte fark YOK	Gerçekte fark VAR
Test: “anlamlı”	Tip I hata (α) yanlış pozitif	Doğru güç = 1 − β
Test: “anlamsız”	Doğru 1 − α	Tip II hata (β) yanlış negatif

H₀: fark yok. Test, verinin H₀ ile uyumsuzluğunu ölçer; H₀ hiçbir zaman “kanıtlanmaz”.
α = 0,05 bir gelenek; β genellikle 0,10–0,20 (güç %80–90).
Çift yönlü test varsayılandır; tek yönlü yalnız önceden gerekçelendirilmişse (ve yarı α ile!).
Küçük çalışmalarda “anlamsız” sonucun en sık nedeni: düşük güç, etkinin yokluğu değil.

3 · Çıkarım

p-değeri: ne der, ne demez?

p-değeri NE DEĞİLDİR

H₀’ın doğru olma olasılığı değildir (p = 0,04 → “%4 ihtimalle fark yok” yanlış).
Sonucun şans eseri olma olasılığı değildir.
Etkinin büyüklüğü ya da klinik önemi değildir (p = 10⁻⁹ küçücük bir fark olabilir).
Tekrarlanabilirlik ölçüsü değildir.
p = 0,049 ile 0,051 arasında bilimsel bir uçurum yoktur.

ASA 2016 · Greenland 2016 · Amrhein 2019Amerikan İstatistik Derneği: “Bilimsel sonuçlar p’nin bir eşiği geçip geçmediğine dayandırılmamalı.” Nature 2019 (800+ imza): “İstatistiksel anlamlılığı emekliye ayırın” — “anlamlı değil” = “fark yok” okumasına son. GA’yı “uyumluluk aralığı” gibi okuyun.

p-değeri NE DER

“H₀ doğru olsaydı (ve modelin bütün varsayımları tutsaydı), bu kadar ya da daha uç bir sonuç görme olasılığı p.” Küçük p = veri H₀ ile uyumsuz. Hepsi bu.

Yazım	Yorum
p = 0,21	Veri H₀ ile makul ölçüde uyumlu; etki dışlanmadı. GA’ya bak.
p = 0,048	Zayıf kanıt; GA sıfıra yakın. Tek başına karar vermez.
p = 0,003	H₀ ile belirgin uyumsuzluk; etki ne kadar? GA ne diyor?
p < 0,001	Güçlü uyumsuzluk; klinik önem ve yanlılık ayrıca değerlendirilir.

Raporlama“Anlamlı/anlamsız” ikiliğini değil, etki büyüklüğü + %95 GA + tam p üçlüsünü yazın: “Kateter grubunda enfeksiyon riski 2,1 kat (%95 GA 1,3–3,4; p = 0,002)”. Negatif çalışmada: “Fark 0,3 g/dL (%95 GA −0,2 ile 0,8), klinik olarak önemli farkı dışlayamadı.”

3 · Çıkarım · Etkileşimli

Simülatör: aynı fark, farklı n — p ve GA nasıl değişir?

Grup A ortalaması (örn. Hb, g/dL)Grup B ortalamasıOrtak SDGrup başına n: 30

Bağımsız gruplar t testi (eşit varyans). Fark sabit tutulup n kaydırılınca p nasıl değişiyor? GA ne zaman klinik olarak anlamlı değerleri dışlıyor?

DeneyinHb farkını 0,4 g/dL’de bırakıp n’i 30 → 100 → 300 yapın: p “anlamsız”dan “çok anlamlı”ya geçer, ama fark aynı 0,4. Sonra farkı 0,1’e düşürüp n = 500 yapın: istatistiksel olarak anlamlı, klinik olarak önemsiz. İstatistik “var mı”yı, klinisyen “ne kadar önemli”yi söyler.

3 · Çıkarım

İstatistiksel anlamlılık ≠ klinik anlamlılık: etki büyüklüğü

Veri türü	Etki ölçüsü	Yorum rehberi (kaba)
Sürekli fark	Ortalama farkı (birimli) + GA; Cohen d	d 0,2 küçük · 0,5 orta · 0,8 büyük
İkili sonuç	Risk farkı, RR, OR, NNT	NNT 1/mutlak risk farkı; GA ile
Zaman-olay	HR, medyan sağkalım farkı, belirli zamanda risk farkı	HR 0,8 = olay hızı %20 düşük
Korelasyon	r, r², ρ	r 0,1 küçük · 0,3 orta · 0,5 büyük
Tanı	Duyarlılık, özgüllük, LR, AUC	LR+ ≥10 / LR− ≤0,1 güçlü

Dört olasılıkAnlamlı + önemli: istediğimiz · Anlamlı + önemsiz: büyük n’de küçük fark (Hb 0,1 g/dL, p < 0,001) · Anlamsız + önemli olabilir: küçük n, geniş GA → “kanıt yok” ≠ “yokluk kanıtı” · Anlamsız + önemsiz: GA dar ve sıfıra yakın → gerçek “eşdeğerlik” kanıtı (eşdeğerlik marjı önceden tanımlıysa).

MCID — minimal klinik önemli fark

Hemoglobin: ~1 g/dL · Kan basıncı: 5 mmHg · eGFR eğimi: 0,5–0,75 mL/dk/1,73 m²/yıl (FDA/NKF uzlaşısı, 2–3 yıl) · Albüminüri: %30 azalma · KDQOL: 3–5 puan
Örneklem hesabı MCID’e göre yapılır, “beklenen fark”a değil.
GA’nın alt sınırı MCID’i aşıyorsa sonuç ikna edicidir.

Örnek okuma“Yeni fosfat bağlayıcı serum fosforunu 0,25 mg/dL düşürdü (p = 0,001, n = 1200)”. İstatistik: evet. Klinik: 0,25 mg/dL’lik fark hedefe ulaşımı değiştiriyor mu? Hastaya ne kazandırıyor? Yan etki ve maliyetle kıyaslayınca?

3 · Çıkarım

Çoklu karşılaştırma ve alt grup analizleri

Yapılan bağımsız test sayısı (k): 10

Yöntem	Ne yapar	Ne zaman
Bonferroni	α/k; çok muhafazakâr	Az sayıda, önceden planlı karşılaştırma
Holm	Sıralı Bonferroni; daha güçlü	Bonferroni’nin yerine genel seçim
Tukey / Dunnett	ANOVA sonrası ikili / kontrole karşı	Post-hoc grup karşılaştırmaları
FDR (Benjamini–Hochberg)	Yanlış keşif oranını %5’te tutar	Çok sayıda test (biyobelirteç panelleri, -omik)

Alt grup analizi tuzakları

ISIS-2 (1988): aspirinin yararı İkizler ve Terazi burçlarında “yoktu” — yazarlar bunu bilerek gösterdi: 12 alt grup, 1–2 sahte sonuç kaçınılmaz.
Alt grup farkı iddiası için etkileşim testi gerekir; “bir grupta p < 0,05, diğerinde > 0,05” etkileşim kanıtı değildir.
Alt gruplar önceden belirlenmeli, sayıca az olmalı, biyolojik gerekçesi yazılmalı; sonuçları “hipotez üretici” diye etiketleyin.
Çok sonlanım + çok zaman noktası + çok alt grup = “p-hacking” için mükemmel ortam; protokol ve kayıt bunu önler.

Hakem gözüyle“Yirmi değişkenle ölüm arasında tek tek korelasyona baktık, üçü anlamlıydı” → beklenen yanlış pozitif sayısı 1; hangi üçü? Düzeltme yapıldı mı? Birincil hipotez hangisiydi?

3 · Çıkarım · Etkileşimli

Örneklem büyüklüğü: dört bileşen ve bir hesaplayıcı

α (çift yönlü)Güç (1−β)Oran n₂/n₁ (r)Beklenen kayıp (%)Beklenen fark (Δ, MCID)SD (literatür/pilot)

Dört bileşenα (genellikle 0,05) · güç (0,80–0,90) · klinik olarak önemli en küçük fark (MCID, “beklediğim fark” değil) · yayılım (SD ya da kontrol oranı; pilot/literatür). Kayıp izlem için %10–20 ekleyin. Zaman-olay, kümelenmiş ve eşdeğerlik tasarımları farklı formül ister.

Post-hoc güç yanılgısıÇalışma bitince “gözlenen etkiyle güç %35’ti” hesabı anlamsızdır: p-değerinin başka bir biçimidir. Negatif sonucun yorumu için GA’ya bakılır (Noordzij, NDT 2010).

Doğru testi seçmek

Üç soru: sonuç değişkeni ne tür, kaç grup, gruplar bağımsız mı eşleştirilmiş mi?

Karar ağacıSihirbazSürekli veriKategorik veriKorelasyonParametrik mitleri

4 · Test seçimi

Karar ağacı: üç soruyla doğru teste

4 · Test seçimi · Etkileşimli

Test seçim sihirbazı: seçin, öneriyi ve SPSS yolunu görün

1 · Amacınız ne?

Sihirbazın sınırıKümelenmiş veri (çok merkez, aynı hastada çok episod), karıştırıcı düzeltmesi, tekrarlayan ölçümlerde eksik veri ve rekabet eden olaylar daha ileri modeller ister (karma model, regresyon, Fine–Gray). Sihirbaz başlangıç noktasıdır; analiz planını biyoistatistikçiyle doğrulayın.

Deneyin“Grupları karşılaştırmak → sürekli çarpık → 2 grup → eşleştirilmiş” ile “…→ ikili kategorik → 2 grup → bağımsız” seçimlerinin önerilerini karşılaştırın.

4 · Test seçimi

Sürekli sonuç değişkeni: t testi, ANOVA ve sıra testleri

Durum	Parametrik	Parametrik olmayan	Varsayım / dikkat	SPSS
2 bağımsız grup	Student / Welch t	Mann–Whitney U	Normallik (ya da n ≥ 30/grup), eşit varyans (Levene; değilse Welch satırı)	Compare Means → Independent-Samples T / Nonparametric → Independent
2 eşleştirilmiş ölçüm	Eşleştirilmiş t	Wilcoxon işaretli sıra	Farkların normalliği; aynı hasta öncesi–sonrası	Paired-Samples T / Nonparametric → Related
≥3 bağımsız grup	Tek yönlü ANOVA (+Tukey / Games–Howell)	Kruskal–Wallis (+Dunn)	Normallik, varyans homojenliği; anlamlıysa post-hoc şart	One-Way ANOVA → Post Hoc / Nonparametric → Independent
≥3 tekrarlayan ölçüm	Tekrarlayan ölçümler ANOVA; karma model	Friedman	Küresellik (Mauchly → Greenhouse–Geisser); eksik ölçümde karma model	GLM → Repeated Measures / Mixed Models
Düzeltme değişkeni var	ANCOVA / çoklu doğrusal regresyon	Sıra tabanlı regresyon	Kovaryat–grup etkileşimi yok	GLM → Univariate / Regression → Linear

Örnek raporlama“Kateter grubunda Hb ortalaması 10,4 (SD 1,6), AVF grubunda 11,2 (SD 1,4) g/dL idi; fark 0,8 g/dL (%95 GA 0,4–1,2; Welch t testi, p < 0,001). Diyaliz süresi medyanı 14 (ÇAA 4–37) ay ve 48 (22–96) ay idi (Mann–Whitney U, p < 0,001).”

Sık hatalarEşleştirilmiş veriye bağımsız t uygulamak (güç kaybı) · ANOVA yerine 3 ayrı t testi (çoklu karşılaştırma) · Mann–Whitney sonucunu “medyanlar farklı” diye yazmak (dağılımlar farklı) · Ortalama (SD) bildirip sıra testi kullanmak (tutarsızlık).

4 · Test seçimi

Kategorik sonuç değişkeni: ki-kare, Fisher, McNemar

Durum	Test	Dikkat
2×2 ya da r×c, bağımsız	Ki-kare (Pearson)	Beklenen sayı ≥ 5 (r×c’de gözlerin ≥%80’i); 2×2’de Yates düzeltmesi aşırı muhafazakâr
Küçük örneklem / seyrek olay	Fisher kesin testi	2×2’de herhangi bir beklenen < 5 ise; r×c için Fisher–Freeman–Halton
Eşleştirilmiş ikili veri	McNemar	Aynı hastada iki zaman/iki test; yalnızca uyumsuz hücreler (b, c) kullanılır
Sıralı gruplar / sıralı sonuç	Doğrusal eğilim (Cochran–Armitage / linear-by-linear)	KBH evresi ↑ → komplikasyon ↑ gibi eğilim soruları
≥3 eşleştirilmiş ikili ölçüm	Cochran Q	Üç ayda bir HBsAg pozitifliği gibi
Karıştırıcı düzeltme	Mantel–Haenszel / lojistik regresyon	Tabakalı 2×2; çok değişkenli

	Enfeksiyon +	Enfeksiyon −	Toplam
Kateter	18	70	88
AVF	14	198	212
Toplam	32	268	300

Risk: %20,5 vs %6,6 → risk farkı 13,9 puan; RR 3,1 (%95 GA 1,6–5,9); OR 3,6 (1,7–7,6); χ² = 13,2, p < 0,001; en küçük beklenen sayı = 88×32/300 = 9,4 ≥ 5 → ki-kare uygun. (Bölüm 5’teki 2×2 hesaplayıcıyla deneyin.)

RaporlamaSadece “p = 0,001” değil: her gruptaki olay sayısı/payda, risk farkı ya da RR ve GA. 2×2’de hangi testi (Pearson/Fisher) kullandığınızı yazın; “ki-kare ya da uygun olduğunda Fisher” ifadesi kabul görür, ama her tabloda hangisi olduğu belli olmalı.

Beklenen sayı nasıl bulunur?Satır toplamı × sütun toplamı / genel toplam. SPSS Crosstabs çıktısı en küçük beklenen sayıyı dipnotta verir: “0 cells (0,0%) have expected count less than 5”.

4 · Test seçimi

Korelasyon: r ne söyler, ne söylemez?

Pearson r / Spearman ρ

Pearson: doğrusal ilişki, iki değişken de ~normal, aykırı değere duyarlı. Spearman: sıralara dayalı, monoton ilişki, sıralı veri. r² = açıklanan varyans (r = 0,3 → %9!). Her zaman %95 GA ve n ile verin.

Üç yanılgı

Korelasyon ≠ nedensellik (dondurma satışı–boğulma) · Korelasyon ≠ uyum (iki yöntem r = 0,95 ama biri sistematik düşük okuyor → Bland–Altman) · Anlamlı ≠ güçlü (n = 2000’de r = 0,06, p = 0,007).

Özel durumlar

Kısmi korelasyon (üçüncü değişkeni sabitleyerek) · Aralık kısıtlaması (yalnız evre 5 hastaları alınca ilişki kaybolur) · Tekrarlayan ölçümleri tek havuzda korele etmeyin (hasta içi/hastalar arası karışır) · Değişim ile başlangıç değerini korele etmek: ortalamaya regresyon tuzağı.

4 · Test seçimi

Parametrik mi, parametrik olmayan mı? Mitler ve gerçekler

Mit	Gerçek
“n < 30 ise parametrik olmayan test kullanılır.”	Kesin kural değil. Küçük n’de normallik testleri güçsüzdür; karar görsel + klinik bilgiyle (değişkenin bilinen dağılımı) verilir. Büyük n’de (≥30–50/grup) MLT sayesinde t testi çarpık veride de genellikle geçerlidir.
“Normallik testi anlamlıysa t testi yasak.”	Büyük n’de önemsiz sapmalar anlamlı çıkar. Soru şekil değil, sonucun değişip değişmediği: iki yöntemi de deneyin; sonuç aynıysa parametriği bildirin, farklıysa nedenini araştırın (aykırı değer?).
“Mann–Whitney medyanları karşılaştırır.”	Dağılımların konumunu/sıralarını karşılaştırır. Dağılım şekilleri farklıysa medyanlar eşit bile olsa anlamlı çıkabilir. Ama raporda medyan (ÇAA) vermek yine de doğru özet.
“Parametrik olmayan testler güçsüzdür.”	Normal veride Mann–Whitney’in göreli etkinliği ~%95; çarpık veride t testinden daha güçlü olabilir. Asıl kayıp: GA ve etki büyüklüğü vermenin zorlaşması (Hodges–Lehmann farkı bir çözüm).
“Regresyon için bağımlı değişken normal olmalı.”	Varsayım artıkların normalliği ve eşit varyanstır; ham değişken çarpık olabilir. Artık grafiklerine bakın; gerekirse log dönüşümü ya da genelleştirilmiş model.
“Log dönüşümü sonuçları anlaşılmaz yapar.”	Geri dönüştürülmüş fark = geometrik ortalamalar oranı: “PTH, tedaviyle %28 (%95 GA %15–40) düştü” gayet anlaşılır.

Pratik akış1) Histogram + Q–Q → 2) Belirgin çarpıklık? → log dönüşümü dene → simetrikleşiyorsa parametrik (log ölçeğinde) → 3) Dönüşüm işe yaramıyorsa ya da sıralı veriyse sıra testi + medyan (ÇAA) → 4) Metotlarda kuralı tek cümleyle yazın: “Sürekli değişkenler dağılımına göre ortalama (SD) ya da medyan (ÇAA) ile özetlendi ve t testi ya da Mann–Whitney U ile karşılaştırıldı.”

Regresyon: ilişkiyi modellemek

Düzeltmek, tahmin etmek, etkiyi ölçmek — ama her katsayı aynı şeyi anlatmaz.

Doğrusal regresyonLojistik regresyonOR · RR · HR · NNTKarıştırıcı kontrolüTekrarlayan ölçümler

5 · Regresyon

Doğrusal regresyon: katsayı, GA, R² ve artıklar

Çoklu model örneğieGFR = 98 − 0,9×yaş − 6,1×diyabet − 3,2×(SKB/10) … “Diğer değişkenler sabitken diyabetli hastalarda eGFR ortalama 6,1 (%95 GA 3,0–9,2) mL/dk/1,73 m² daha düşüktü.” R² = 0,31: model varyansın %31’ini açıklıyor; kalan %69 ölçülmeyen etkenler + ölçüm hatası.

SPSS 26Analyze → Regression → Linear → Statistics: Confidence intervals, Collinearity diagnostics; Plots: ZRESID vs ZPRED, Normal probability plot; Save: Cook’s distance.

Okuma rehberi

β (katsayı): değişkende 1 birim artış → sonuçta ortalama değişim, diğerleri sabitken. Birimine dikkat (yaş/yıl, SKB/10 mmHg).
Standartlaştırılmış β: değişkenlerin göreli önemi için; birimsiz.
R²: açıklanan varyans; değişken eklendikçe büyür (düzeltilmiş R² kullanın).
Artık grafikleri: artıklar vs öngörülen (huni = eşit olmayan varyans; eğri = doğrusal olmayan ilişki), Q–Q (normallik), Cook mesafesi (etkili gözlem).

Varsayımlar (LINE)Linearity doğrusallık · Independence bağımsız gözlemler (tekrarlayan ölçüm → karma model) · Normality artıkların normalliği · Equal variance eşit varyans. Ayrıca çoklu bağıntı (VIF > 5–10) ve gözlem/değişken oranı (≥10–15 gözlem/değişken).

5 · Regresyon

Lojistik regresyon: OR, EPV ve model performansı

Nasıl okunur?

Sonuç ikili (enfeksiyon var/yok). Model logit(p) = β₀ + β₁x₁ + …; exp(β) = OR.
“Kateter, AVF’ye göre enfeksiyon odds’unu 2,8 kat artırdı (düzeltilmiş OR 2,8; %95 GA 1,4–5,6; p = 0,003)”.
Sürekli değişkende OR birim başınadır: yaş için OR 1,03/yıl = 10 yılda 1,03¹⁰ ≈ 1,34.
OR > 1 artmış odds; GA 1’i kapsıyorsa “anlamsız”. Sonuç sıksa OR ≠ RR (sonraki slayt).

EPV kuralıHer aday değişken için ≥ 10 olay (az olan kategori). 32 enfeksiyon → en çok ~3 değişken! “Yaş, cinsiyet, diyabet, albümin, kateter, Hb, PTH, CRP” → aşırı uyum (overfitting): GA’lar sahte dar, dış veride çöker. Çözüm: değişkenleri klinik bilgiyle önceden seçin; bileşik skor; cezalı regresyon (LASSO).

Değişken seçimi

Stepwise seçimi hakemler sevmez: şansa dayalı, GA’lar yanlı, tekrarlanamaz.
Tek değişkenlide p < 0,10/0,20 olanları almak yaygın ama karıştırıcıyı kaçırabilir; klinik önemli değişkenler p’ye bakılmaksızın modelde kalmalı.
Sürekli değişkeni doğrusal varsaymayın: eGFR–mortalite U/J biçimli → spline ya da kategoriler.
Etkileşim: hipotez varsa test edin, yoksa avlamayın.

Kalibrasyon ve ayrım

Ayrım: AUC / C-istatistiği. Kalibrasyon: Hosmer–Lemeshow (p > 0,05 iyi; ama n’e duyarlı) → kalibrasyon grafiği daha bilgilendirici. Öngörü modeli yazıyorsanız TRIPOD+AI kılavuzu ve dış doğrulama şart.

SPSS 26Analyze → Regression → Binary Logistic → Options: CI for exp(B), Hosmer–Lemeshow; Categorical: referans kategori belirleyin; Save: Probabilities → ROC Curve.

5 · Regresyon · Etkileşimli

OR, RR, HR, NNT: hangisi ne zaman? 2×2 hesaplayıcı

Maruz grupta olay (a)Maruz grup toplam (n₁)Maruz olmayan olay (c)Maruz olmayan toplam (n₂)

Ölçü	Tanım	Tasarım	Okuma
Risk farkı (ARR/ARI)	r₁ − r₂	Kohort, RKÇ	Mutlak; NNT = 1/\|fark\|
RR	r₁ / r₂	Kohort, RKÇ, kesitsel	“X kat risk”; sezgisel
OR	(a/b)/(c/d)	Olgu-kontrol, lojistik	Seyrek sonuçta ≈ RR; sık sonuçta abartır
HR	hazard₁/hazard₂	Zaman-olay, Cox	Olay hızı oranı; zaman bilgisi içerir

Göreli ölçünün tuzağı“Riski %50 azaltır” → mutlak ne? %2 → %1 (NNT 100) ile %40 → %20 (NNT 5) aynı RR’dir. Göreli ölçü mutlak ölçüyle birlikte verilmeli; temel risk yazılmalı.

5 · Regresyon

Karıştırıcı kontrolü: tasarımla mı, analizle mi?

Yöntem	Ne yapar	Sınırı
Randomizasyon	Ölçülen + ölçülmeyen karıştırıcıları dengeler	Her zaman etik/mümkün değil
Kısıtlama	Yalnız diyabetsizleri al	Genellenebilirlik azalır
Eşleştirme	Yaş/cinsiyete göre eşle	Eşleştirilen değişken incelenemez; analiz eşleştirmeyi dikkate almalı
Tabakalama	Her tabakada ayrı; Mantel–Haenszel	Az sayıda değişken için
Çok değişkenli regresyon	Ölçülen karıştırıcıları aynı anda düzeltir	Model biçimi, EPV, ölçülmeyen karıştırıcı
Eğilim skoru	Tedavi olasılığına göre eşle/ağırlıkla; olay sayısı azken avantajlı	Yalnız ölçülen değişkenler (Fu, NDT 2019)
Araç değişken, fark-içinde-fark	Yarı deneysel tasarımlar	Güçlü varsayımlar; uzman gerektirir

Tablo 2 yanılgısı

“Kateter ↔ ölüm” modelinde düzeltme için eklenen albümin katsayısını “albümin ölümü artırır/azaltır” diye yorumlamak yanlıştır: albümin için karıştırıcı seti farklıdır, kateter albüminin aracısı olabilir. Model bir maruziyet için kurulur; diğer katsayılar yan üründür.

Hangi değişkenleri düzeltmeli?

Klinik bilgi + DAG: karıştırıcıları al, aracıları ve çarpıştırıcıları alma.
Tek değişkenli p’ye göre seçmek karıştırıcıyı kaçırabilir (%10 değişim kuralı daha iyi: OR %10’dan fazla değişiyorsa karıştırıcı).
Maruziyetten sonra ölçülen değişkenleri düzeltmeyin (aşırı düzeltme).
“Kalan karıştırıcı” (residual confounding) daima tartışmada yer almalı; E-değeri ile duyarlılık analizi.

5 · Regresyon

Tekrarlayan ölçümler ve eGFR eğimi: neden karma model?

Sorun

Aynı hastanın 12 eGFR ölçümü bağımsız değildir → satır başına bir ölçüm koyup doğrusal regresyon yapmak “n”i şişirir, GA’ları sahte daraltır.
Her hastaya ayrı eğim hesaplayıp ortalamasını almak (iki aşamalı) ölçüm sayısı farklı hastaları eşit sayar, eksik ölçümlerde yanlı olabilir (Janmaat, NDT 2019).
Tekrarlayan ölçümler ANOVA eksik veri olan hastayı tümden atar; küresellik varsayımı sıklıkla bozulur.

Nefrolojide nerede?eGFR eğimi (mL/dk/1,73 m²/yıl) vekil sonlanım; interdiyalitik kilo, Hb ve fosfor zaman serileri; çok merkezli çalışmada merkez etkisi (hastalar merkez içinde kümelenir → rastgele kesişim); aynı hastada birden fazla kateter episodu.

Doğrusal karma model (mixed / multilevel)

Sabit etkiler: zaman, grup, zaman×grup (eğim farkı!), düzeltme değişkenleri.
Rastgele etkiler: hasta başına kesişim ve eğim → her hasta kendi çizgisine sahip.
Eksik ölçümleri (MAR altında) tolere eder; düzensiz zaman aralıklarıyla çalışır.
Raporlama: grup eğimleri ve eğim farkı (%95 GA); kovaryans yapısı; kaç hasta/kaç ölçüm.

SPSS 26Analyze → Mixed Models → Linear: Subjects = hasta; Repeated = zaman; Fixed = grup, zaman, grup×zaman; Random = Intercept (+ zaman), Covariance Type: Unstructured ya da AR(1). Veri uzun biçimde (her ölçüm bir satır) olmalı: Data → Restructure.

Alternatiflerİkili tekrarlayan sonuç (her seansta hipotansiyon var/yok) → genelleştirilmiş tahmin denklemleri (GEE) ya da lojistik karma model. Yalnız iki zaman noktası varsa: değişim skoru ya da ANCOVA (başlangıç değeri kovaryat) yeterli olabilir.

Sağkalım analizi

Olay oldu mu değil, ne zaman oldu: sansür, Kaplan–Meier, Cox ve rekabet eden riskler.

Kaplan–MeierCox ve ölümsüz zamanRekabet eden riskler

6 · Sağkalım

Zaman-olay verisi ve Kaplan–Meier eğrisi

Sansür varsayımıSansür “bilgisiz” olmalı: izlemden çıkan hastanın kaderi kalanlarınkine benzer. Kötüleşip başka merkeze giden hastaları sansürlemek sağkalımı abartır. Nakil olanı “sansür” saymak da (diyaliz sağkalımı analizinde) tartışmalıdır → rekabet eden risk.

Neden lojistik değil?

“12 ayda ölüm var/yok” izlem süresini atar: 11. ayda ölen ile 1. ayda ölen aynı; 6 ayda izlemden çıkan nereye? Sansür bilgisini yalnız zaman-olay yöntemleri kullanır. Her hasta için iki sütun: süre ve olay (1) / sansür (0).

KM eğrisi nasıl okunur?

Basamak = olay; tik = sansür. Y: sağkalım (olaysız kalma) olasılığı.
Medyan sağkalım: eğrinin %50’yi kestiği zaman (kesmiyorsa “ulaşılmadı”).
Risk altındaki sayı tablosu şart: kuyruk az hastayla düşer → yorumlamayın.
Belirli zamandaki sağkalım (örn. 12 ay %78 vs %64) GA ile.
Gruplar: log-rank testi (tüm izlem; erken/geç fark için ağırlıklı türevler). Etki büyüklüğü için Cox HR.

6 · Sağkalım

Cox regresyonu, orantılı hazard ve ölümsüz zaman yanlılığı

Cox modeli

Sonuç: HR (%95 GA). “Kateterle diyalize başlayanlarda ölüm hızı 1,6 kat (HR 1,6; 1,2–2,1)”.
Varsayım: orantılı hazard — HR zamanla sabit. Kontrol: KM eğrileri kesişiyor mu, log(−log S) grafiği, Schoenfeld artıkları, zaman×değişken etkileşimi.
Bozulursa: tabakalı Cox, zamana bağımlı katsayı, kısıtlı ortalama sağkalım süresi (RMST) farkı.
EPV kuralı burada da geçerli (olay = ölüm sayısı).

SPSS 26Analyze → Survival → Cox Regression; Time, Status (olay = 1); Categorical → referans; Plots → Log minus log (orantılılık); zamana bağımlı değişken için Cox w/ Time-Dep Cov.

6 · Sağkalım

Rekabet eden riskler: KBH → diyaliz, ama önce ölüm

Rekabet eden olay nedir?

İlgilenilen olayın olmasını engelleyen olay: diyalize başlama analizinde ölüm; kateter enfeksiyonu analizinde kateter çekilmesi/nakil; graft kaybı analizinde fonksiyonel greftle ölüm.

Ne yapmalı?

Kümülatif insidans fonksiyonu (CIF): olasılık sorusu (“5 yılda hastaların %’si diyalize başlar”) için; 1−KM’nin yerine.
Fine–Gray alt dağılım hazard modeli: CIF üzerinde değişkenlerin etkisi (sdHR).
Neden-özgül Cox: etiyolojik soru (“bu faktör diyaliz hızını artırıyor mu?”); rekabet eden olay sansürlenir ama yorum buna göre yapılır.
İkisini birlikte raporlamak en bilgilendiricidir (Noordzij, NDT 2013).

Ne zaman önemli?Rekabet eden olay sık olduğunda (yaşlı KBH kohortu: ölüm > diyaliz), izlem uzun olduğunda ve mutlak risk sorulduğunda. Genç glomerülonefrit kohortunda ölüm nadirse fark küçüktür.

Tanı testleri ve uyum

Bir test ne kadar iyi? Bir ölçüm ne kadar tekrarlanabilir? Duyarlılık, özgüllük, LR, ROC, kappa, ICC, Bland–Altman.

Duyarlılık · özgüllük · LRROC eğrisiUyum: kappa, ICC, Bland–Altman

7 · Tanı · Etkileşimli

Duyarlılık, özgüllük, öngörü değerleri ve olabilirlik oranları

Gerçek pozitif (TP)Yanlış pozitif (FP)Yanlış negatif (FN)Gerçek negatif (TN)

Uygulanacak toplulukta prevalans: 25%

Okuma kurallarıDuyarlılık ve özgüllük testin özelliğidir (hastalık durumuna koşullu); PPV/NPV topluluğa (prevalansa) bağlıdır. SnNout: yüksek duyarlılıklı test negatifse dışlar · SpPin: yüksek özgüllüklü test pozitifse doğrular. LR prevalanstan bağımsız ve yatak başı kullanım için en pratik ölçü.

ÖrnekYeni bir idrar biyobelirteci AKI için duyarlılık %85, özgüllük %90. Yoğun bakımda (AKI prevalansı %40) PPV %85; poliklinikte (%2) PPV yalnız %15 — aynı test, 100 pozitifin 85’i yanlış alarm. Kaydırıcıyı oynatarak görün.

7 · Tanı · Etkileşimli

ROC eğrisi: kesim noktası ve AUC

Hasta–sağlıklı ayrımı (d): 1,5

Kesim noktası: 0,75

Sol: iki dağılım ve eşik; eşiği sağa alınca özgüllük ↑ duyarlılık ↓. Sağ: her olası eşik için ROC; turuncu nokta seçili eşik. AUC eşiğe bağlı değildir, ayrıma (d) bağlıdır.

Kesim noktası tuzaklarıAynı veride “en iyi” kesimi (Youden) bulup aynı veride doğruluğunu bildirmek iyimserdir (aşırı uyum) → dış/çapraz doğrulama. Youden, YN ile YP’ye eşit ağırlık verir; tarama testinde duyarlılık, doğrulama testinde özgüllük öncelikli olabilir. Spektrum yanlılığı: ağır hastalar + sağlıklı gönüllüler → AUC şişer (STARD 2015: akış şeması, hasta spektrumu).

AUC yorumu0,5 yazı-tura · 0,7–0,8 kabul edilebilir · 0,8–0,9 iyi · >0,9 mükemmel. İki AUC karşılaştırması: DeLong testi. Modelde yeni biyobelirtecin katkısı için AUC artışı tek başına duyarsızdır; net yeniden sınıflama ve karar eğrisi analizi de tartışmalı — klinik soruya göre seçin.

7 · Tanı

Uyum ve güvenilirlik: kappa, ICC, Bland–Altman

Kappa (kategorik)

İki patoloğun IgAN Oxford MEST-C skoru uyumu; iki hekimin ödem derecesi. Şansın ötesindeki uyum; sıralı kategoride ağırlıklı kappa. Prevalans ve yanlılıktan etkilenir → ham uyum %’sini de verin.

ICC (sürekli)

Aynı hastada iki ölçüm (test–retest) ya da iki değerlendirici (ultrason böbrek boyu). Model/tip bildirilmeli (örn. ICC(2,1) mutlak uyum). <0,5 zayıf, 0,5–0,75 orta, 0,75–0,9 iyi, >0,9 mükemmel (Koo & Li).

Bland–Altman (iki yöntem)

eGFR denklemi vs ölçülen GFR; biyoempedans vs klinik kuru ağırlık. Ortalama fark (yanlılık) + uyum sınırları (±1,96 SD) + GA’ları. Farkın büyüklüğe bağlı olup olmadığına bakın (huni). Nefrolojide P30: eGFR’lerin mGFR’nin ±%30’u içinde kalma oranı.

Analizden raporlamaya

Eksik veri, raporlama kılavuzları, hakemlerin kırmızı bayrakları, yapay zekâ ve on altın kural.

Eksik veri ve aykırı değerRaporlama kılavuzlarıHakem gözüyle 12 hataYapay zekâ ve istatistik10 altın kural

8 · Raporlama

Eksik veri ve aykırı değerler

Eksik veri mekanizması

MCAR	Tamamen rastgele (tüp kırıldı). Tam olgu analizi yansız, güç kaybı.
MAR	Gözlenen değişkenlerle açıklanabilir (yaşlılarda PTH daha az istenmiş). Çoklu atama uygun.
MNAR	Değerin kendisine bağlı (ağır hastada ölçüm yok). En zoru; duyarlılık analizi, uzman görüşü.

Ne yapmalı?

Her değişkende eksik oranını ve örüntüsünü bildirin (eksik olanlar farklı mı?).
<%5 ve MCAR’a yakın → tam olgu analizi kabul edilebilir.
Daha fazla → çoklu atama (multiple imputation; SPSS: Analyze → Multiple Imputation; m ≥ 20), sonuç değişkeni de atama modelinde.
LOCF (son gözlemi taşıma) ve ortalama ile doldurma: kaçının (varyansı küçültür, yanlı).
Duyarlılık analizi: tam olgu vs atama sonuçları uyuşuyor mu?

Aykırı değerler

Önce kaynağını bulun: veri giriş hatası (K 56 → 5,6), birim (mg/dL vs µmol/L), gerçek uç (PTH 2800 tersiyer HPT).
Hata ise düzeltin/eksik yapın; gerçekse silmeyin. Dayanıklı yöntem: medyan, sıra testleri, log dönüşümü, winsorize (önceden tanımlıysa).
Aykırı değerli ve değersiz analizleri birlikte raporlayın; sonuç değişiyorsa açıkça söyleyin.
“±3 SD dışını sildik” yalnızca protokolde önceden yazılmışsa kabul edilir.

Hakem gözüyle“Eksik veriler analizden çıkarıldı” cümlesi tek başına yetmez: kaç hasta, hangi değişken, neden; tam olgu analizinin yanlılığı tartışıldı mı? CONSORT/STROBE akış şemasında her kayıp hesaplanmalı.

8 · Raporlama

Raporlama kılavuzları ve istatistik yöntem paragrafı

Çalışma türü	Kılavuz (EQUATOR)	Sürüm
Randomize kontrollü çalışma	CONSORT (+ SPIRIT protokol)	2025 (30 madde, açık bilim bölümü)
Gözlemsel (kohort, olgu-kontrol, kesitsel)	STROBE; RECORD (rutin veri); STROBE-Equity (2025), STROBE-EPIC prevalans/insidans (2026)	2007 çekirdek + uzantılar
Tanısal doğruluk	STARD	2015
Öngörü modeli (lojistik/Cox/YZ)	TRIPOD+AI	2024
Sistematik derleme / meta-analiz	PRISMA	2020
İstatistik raporlama (hepsi için)	SAMPL (Lang & Altman)	2015
Olgu sunumu	CARE	2013

GüncelCONSORT 2025 (BMJ/Lancet/JAMA/Nat Med, Nisan 2025): 7 yeni madde, açık bilim (veri ve kod paylaşımı), hasta katılımı. Birçok dergi gönderimde doldurulmuş kontrol listesi ve akış şeması ister.

İstatistik yöntem paragrafı — şablon

Sürekli değişkenler dağılımlarına göre ortalama (SD) ya da medyan (ÇAA), kategorik değişkenler n (%) ile özetlendi. Normallik histogram, Q–Q grafiği ve Shapiro–Wilk testi ile değerlendirildi. Gruplar bağımsız örneklem t testi ya da Mann–Whitney U testi; kategorik değişkenler ki-kare ya da Fisher kesin testi ile karşılaştırıldı. [Birincil sonlanım] için [model] kullanıldı; değişkenler klinik bilgiye dayanarak önceden belirlendi [liste]. Orantılı hazard varsayımı Schoenfeld artıklarıyla test edildi. Eksik veriler için [yöntem] uygulandı. Örneklem büyüklüğü [varsayımlar] ile [n] olarak hesaplandı. Çift yönlü p < 0,05 anlamlı kabul edildi; etki büyüklükleri %95 GA ile bildirildi. Analizler IBM SPSS Statistics 29 ile yapıldı.

KontrolHer sonuç için Metot’ta bir yöntem, her yöntem için Sonuçlar’da bir kullanım olmalı. Yazılım sürümü; birden fazla paket kullanıldıysa hangisi ne için.

8 · Raporlama

Hakem gözüyle 12 kırmızı bayrak

Birincil sonlanım belirsiz ya da sonradan değişmiş; çok sayıda sonlanım, çoklu test düzeltmesi yok.
Örneklem büyüklüğü gerekçesi yok; negatif sonuç “fark yok” diye yorumlanmış (geniş GA).
Tablo 1’de çarpık değişkene ortalama ± SD; “±” neyi gösterdiği belirsiz.
p-değeri var, etki büyüklüğü ve GA yok; “p = 0,000”, “NS”, “eğilim gösterdi (p = 0,08)”.
Eşleştirilmiş veriye bağımsız test; tekrarlayan ölçümler bağımsız gibi; 3 grup için 3 t testi.
Sürekli değişken veriye bakılarak kategorize edilmiş (medyan, “optimal kesim”).

Lojistik/Cox’ta EPV < 10; stepwise seçim; değişken listesi gerekçesiz; çoklu bağıntı (kreatinin + eGFR).
Tablo 2 yanılgısı: düzeltme değişkenleri nedensel gibi yorumlanmış; aracı düzeltilmiş.
Sağkalım: risk altındaki sayı yok; orantılılık kontrol edilmemiş; ölüm sansürlenmiş (rekabet eden risk); ölümsüz zaman.
Tanı testi: PPV prevalans belirtilmeden; kesim aynı veride seçilip test edilmiş; korelasyon uyum diye sunulmuş.
Eksik veri görmezden gelinmiş; akış şeması yok; kayıp izlem oranı yüksek ve tartışılmamış.
Sonuç veriyi aşıyor: gözlemsel ilişki nedensel dille (“azaltır”, “korur”); alt grup bulgusu ana mesaj yapılmış; “anlamlı” = “önemli”.

Yazar için ters çevirinBu liste gönderim öncesi kontrol listenizdir. Her maddeyi kendi taslağınızda bir hakem gibi arayın; bulamıyorsanız bir arkadaşınıza aratın.

8 · Raporlama

Yapay zekâ ve istatistik: yardımcı, hakem değil

İyi kullanım

Analiz planını tartışmak, test seçimini gerekçelendirmek, SPSS çıktısını yorumlamayı öğrenmek.
Kod/syntax yazdırmak (SPSS syntax, R, Python) → tekrarlanabilirlik artar; kodu siz çalıştırın.
Metot paragrafını kılavuza (SAMPL, CONSORT) göre denetletmek; hakem gözüyle ön okuma.
İngilizce dil düzeltmesi; tablo biçimlendirme.

Kırmızı çizgilerModelin verdiği sayıya güvenmeyin: hesaplamayı yazılımla doğrulayın; büyük dil modelleri “p = 0,03” uydurabilir. Hasta verisini bulut araçlara yüklemeden kurum politikası, KVKK ve etik kurul onayı (anonimleştirme yetmeyebilir). Kaynak atıflarını PubMed’den tek tek doğrulayın (uydurma referans).

Dergi ve ICMJE beklentisi

YZ yazar olamaz; yazarlar içeriğin tamamından sorumludur.
Metot ya da teşekkür bölümünde kullanımı açıklayın: hangi araç, sürüm, ne için (yazım düzeltme, kod üretimi, analiz yorumu).
Üretilen kodu ve veriyi (uygunsa) paylaşın — CONSORT 2025 açık bilim maddeleri.
Hakemlikte gizli makaleyi YZ’ye yüklemek çoğu dergide yasaktır.

Pratik akış1) Soru ve veri sözlüğünü yazın → 2) YZ ile analiz planı taslağı → 3) SPSS/R’de siz çalıştırın → 4) Çıktıyı YZ ile birlikte yorumlayın, varsayım kontrollerini sorun → 5) Metot paragrafını kılavuza göre denetletin → 6) Her sayı ve kaynağı elle doğrulayın → 7) Kullanımı beyan edin.

8 · Raporlama

On altın kural

Soru önce, veri sonra. PICO, birincil sonlanım ve analiz planı veriyi görmeden yazılır.
Veriye bakın. Histogram, saçılım, kutu; sayılar hikâyeyi gizleyebilir (Anscombe).
Doğru özet. Simetrik → ortalama (SD); çarpık → medyan (ÇAA); SE tablo için değil.
GA + etki büyüklüğü + p. Üçü birlikte; “anlamlı/anlamsız” ikiliğine sıkışmayın.
Anlamsız ≠ yok. Geniş GA = belirsizlik; post-hoc güç hesabı yapmayın.

Tasarım testi belirler. Eşleştirilmiş veri, tekrarlayan ölçüm, kümelenme, zaman-olay.
Düzeltme bir sanattır. Karıştırıcıyı al, aracıyı ve çarpıştırıcıyı alma; EPV’yi aşma.
Nefrolojinin tuzakları. Ölümsüz zaman, rekabet eden ölüm, eGFR eğimi için karma model.
Kılavuza göre raporla. CONSORT/STROBE/STARD/TRIPOD + SAMPL; akış şeması ve eksik veri.
Biyoistatistikçiyle erken konuşun. Veri toplandıktan sonra değil, protokol yazılırken.

Akılda kalsınSORU → ŞEKİL → ÖZET → GA → TASARIM → DÜZELT → RAPORLA
Her makalede bu zinciri kontrol edin; zincirin koptuğu halka hakemin ilk yorumu olur.

Olgular

On kısa nefroloji olgusu: veriye bakın, yöntemi ve yorumu seçin, sonra cevabı açın.

1–23–45–67–89–10

9 · Olgular

Olgu 1 ve 2

Olgu 1HD ünitesi, n = 480, 3 yıl izlem. Hb ile mortalite ilişkisini Cox ile inceliyorsunuz; Hb sürekli değişken olarak modele giriyor: HR 0,93/g/dL (%95 GA 0,86–1,01), p = 0,08. Asistan: “Hb mortaliteyi etkilemiyor.”

Yorumu ve analizi nasıl düzeltirsiniz?

İki sorun var. 1) p = 0,08 ve GA 0,86–1,01: “etkilemiyor” değil, “%14 azalmadan %1 artışa kadar her şeyle uyumlu, belirsiz”. 2) Daha önemlisi, Hb–mortalite ilişkisi literatürde U/J biçimlidir (hem <10 hem >13 g/dL risk ↑). Doğrusal HR, iki uçtaki riski ortalayıp sıfıra yakın bulur. Çözüm: kısıtlı kübik spline ya da klinik kategoriler (<10, 10–12 referans, >12–13, >13) ile orantılı hazard varsayımını da kontrol ederek yeniden analiz; Hb zamanla değiştiği için zamana bağımlı kovaryat düşünün.

Olgu 2IgA nefropatisi, iki merkez. Tedavi A (n = 46) ve B (n = 52) sonrası 12. ay proteinüri (g/gün): A ortalama 1,8 (SD 2,1), B 1,1 (SD 1,4). Bağımsız t testi p = 0,06. Yazar: “anlamlı değil ama eğilim var.”

Veri özetinde ve testte ne dikkatinizi çekiyor? Ne önerirsiniz?

SD ortalamaya yakın/büyük → proteinüri sağa çarpık (beklenen). Ortalama (SD) yanlış özet; t testi varsayımı şüpheli. Öneri: medyan (ÇAA) bildirin; log dönüşümü sonrası t testi (sonuç: geometrik ortalamalar oranı, %95 GA) ya da Mann–Whitney U. Ayrıca başlangıç proteinürisi dengeli mi? Fark başlangıçtan kaynaklanıyor olabilir → ANCOVA (başlangıç log-proteinüri kovaryat). “Eğilim var” ifadesini bırakın; GA’yı verin: belki klinik olarak anlamlı bir fark dışlanamıyor, belki de etkiyle uyumlu — bunu sayı söyler, sıfat değil.

9 · Olgular

Olgu 3 ve 4

Olgu 3HD seansı öncesi ve sonrası serum potasyumu, 60 hasta. Öncesi ortalama 5,4 (SD 0,7), sonrası 3,9 (SD 0,5) mmol/L. Asistan bağımsız gruplar t testi yaptı: p < 0,001.

Sonuç “doğru” çıktı; yine de yöntem hatalı mı? Ne değişir?

Evet, hatalı: öncesi–sonrası ölçümler aynı hastaya ait (eşleştirilmiş). Doğru test eşleştirilmiş t (farkların normalliği) ya da Wilcoxon işaretli sıra. Eşleştirilmiş analiz hastalar arası değişkenliği çıkarır → genellikle daha güçlü; raporlanacak ölçü de ortalama fark (örn. −1,5 mmol/L; %95 GA −1,6 ile −1,4) olmalı, iki ayrı ortalama değil. Bu olguda fark o kadar büyük ki her iki test de anlamlı; ama küçük farklarda bağımsız test gerçek etkiyi kaçırır (güç kaybı) ve her durumda yöntem olarak yanlıştır.

Olgu 4Tünelli kateter (n = 88) vs AVF (n = 212); 12 ayda kan dolaşımı enfeksiyonu 18 vs 14. Ki-kare p < 0,001. Yazarlar: “Kateter enfeksiyon riskini 3,6 kat artırır (OR 3,6).”

Cümlede ne düzeltirsiniz? Hangi ölçüyü, nasıl?

Kohort tasarımı → RR hesaplanabilir: 20,5/6,6 = RR 3,1 (%95 GA 1,6–5,9). OR 3,6 sonuç sık olduğu (%20) için RR’yi abartır; “riski 3,6 kat artırır” yanlış. Ayrıca mutlak ölçü: risk farkı 13,9 puan → NNH ≈ 7. Ve karıştırıcı: kateterli hastalar daha yaşlı/komorbid/yeni başlamış olabilir → yaş, diyabet, diyaliz süresi için düzeltilmiş model (lojistik → OR; ama RR isteniyorsa log-binomial/Poisson ya da düzeltilmiş risk farkı). Olay sayısı 32 → en çok 3 değişken. Son olarak kateter süresi değişken → olay/1000 kateter-günü ve zaman-olay analizi daha doğru.

9 · Olgular

Olgu 5 ve 6

Olgu 5Nakil bekleme listesindeki 600 hasta. Listeye alınma tarihinden itibaren izlendi; 5 yıl sonunda nakil olanlarda mortalite %9, nakil olmayanlarda %31; HR 0,26 (listeye alınma anından itibaren Cox).

Bu HR nakil etkisini abartıyor olabilir mi? Neden ve nasıl düzeltilir?

Evet: ölümsüz zaman yanlılığı. Nakil olmak için nakle kadar hayatta kalmak gerekir; bekleme süresi “nakil” grubuna sayılınca o grup yapay olarak korunur. Düzeltme: nakli zamana bağımlı değişken yapın (hasta nakle kadar “diyaliz”, sonra “nakil” grubunda) ya da landmark analizi (örn. 1. yılda sağ olanlar). Literatürde nakil yararı gerçek ama HR bu yöntemle genellikle daha ılımlı çıkar; nakil sonrası erken dönem riski de ayrıca modellenmelidir.

Olgu 6KBH evre 4, 70 yaş üstü, n = 900, 6 yıl izlem. Sonuç “diyalize başlama”. Kaplan–Meier ile 5 yılda diyalize başlama olasılığı %58 bildirildi; bu sürede 340 hasta diyalizsiz öldü (sansürlendi).

%58 ne kadar güvenilir? Ne yapılmalı?

Güvenilir değil: ölüm, diyalizi engelleyen rekabet eden olay; sansürlenince 1−KM, ölenleri hâlâ diyaliz riski altındaymış gibi sayar ve olasılığı abartır. Yaşlı kohortta ölüm diyalizden sık olduğu için fark büyüktür. Yapılması gereken: kümülatif insidans fonksiyonu (diyaliz ve ölüm için ayrı ayrı; toplamları 1’i aşmaz) ve değişken etkileri için Fine–Gray; etiyolojik soru için neden-özgül Cox’u da bildirin. Klinik mesaj da değişir: “5 yılda %58 diyaliz” yerine “%35 diyaliz, %38 diyalizsiz ölüm” gibi — konservatif yönetim tartışması için çok farklı bir tablo.

9 · Olgular

Olgu 7 ve 8

Olgu 7Deprem bölgesinden tahliye edilen HD hastaları (n = 42) ile tahliye edilmeyenler (n = 38): 3 aylık mortalite 5 (%11,9) vs 2 (%5,3). Fisher p = 0,44. Taslak: “Tahliyenin mortaliteye etkisi yoktu.”

Bu cümle veriyle uyumlu mu? Nasıl yazılmalı?

Hayır. 7 olayla güç çok düşük; RR 2,3 ama %95 GA yaklaşık 0,5–11 → iki kat koruma ile on kat zarar arasındaki her şeyle uyumlu. “Etkisi yoktu” yokluk kanıtı değil, kanıt yokluğudur. Doğru yazım: “Tahliye edilen grupta mortalite sayısal olarak yüksekti (%11,9 vs %5,3; RR 2,3; %95 GA 0,5–11); örneklem küçüklüğü nedeniyle klinik olarak önemli bir fark ne gösterilebildi ne dışlanabildi.” Ayrıca tahliye kararı hasta ağırlığıyla ilişkili olabilir (endikasyon karıştırıcısı) ve ölen hastaların ne zaman öldüğü (zaman-olay) önemlidir. Çok merkezli havuzlama tek çözüm.

Olgu 8Yeni bir eGFR denklemi ölçülen GFR (iohexol) ile karşılaştırıldı, n = 150: r = 0,94, p < 0,001. Yazarlar: “Denklem mGFR ile mükemmel uyum gösterdi.”

Bu sonuç “uyum”u kanıtlar mı? Hangi analizler gerekir?

Hayır. r uyumu değil doğrusal ilişkiyi ölçer: denklem sistematik olarak %20 düşük okusa bile r = 0,94 olabilir; p ise yalnız “ilişki sıfır değil” der (150 kişide elbette). Gerekenler: Bland–Altman (yanlılık = ortalama fark, uyum sınırları, GFR düzeyine göre değişim), P30 (eGFR’lerin mGFR’nin ±%30’u içinde kalma oranı; KDIGO hedefi ≥%90 bilgi amaçlıdır), ICC (mutlak uyum tipi), ve KBH evrelerine göre doğru sınıflama oranı. Spektrum: 150 hastanın GFR dağılımı dar ise sonuç genellenemez.

9 · Olgular

Olgu 9 ve 10

Olgu 9Kateter enfeksiyonu için çok değişkenli lojistik model (ana soru: kateter tipi). Model: kateter tipi, yaş, diyabet, albümin, CRP, Hb, PTH. Tablo 2’de albümin OR 0,45 (p = 0,001). Tartışma: “Albümin enfeksiyona karşı koruyucudur; albümin desteği düşünülmelidir.”

Bu yorum neden sorunlu? (iki ayrı neden)

1) Tablo 2 yanılgısı: Model kateter tipi için kuruldu; albümin katsayısı, albümin için gereken karıştırıcı setine göre düzeltilmemiştir ve albümin, kateter→enfeksiyon yolunda aracı/sonuç göstergesi olabilir (düşük albümin = inflamasyon/malnütrisyon, hatta enfeksiyonun erken belirtisi: ters nedensellik). Nedensel dil (“koruyucu”, “destek düşünülmeli”) gözlemsel veriyi aşar. 2) EPV: enfeksiyon sayısı 32 ise 7 değişken → EPV ≈ 4,6; model aşırı uyumlu, GA’lar sahte dar. Ayrıca CRP ile albümin, kreatinin ile eGFR gibi çiftler çoklu bağıntı yaratır. Çözüm: klinik bilgiyle 3 değişken; albümin için ayrı bir nedensel soru ve model; yorumda “ilişkili” dili.

Olgu 10Glomerülonefritte NLR’nin remisyonu öngörmesi: 120 hastada ROC AUC 0,71; Youden ile “optimal kesim 3,2” (duyarlılık %74, özgüllük %66). Sonuç: “NLR > 3,2 remisyonsuzluğu %74 duyarlılıkla öngörür; klinik pratikte kullanılabilir.”

Bu kesim noktası ve iddia hakkında ne söylersiniz?

AUC 0,71 kabul edilebilir ama zayıf ayrım. Kesim aynı veride seçilip aynı veride test edildiği için duyarlılık/özgüllük iyimser (aşırı uyum); iç doğrulama (bootstrap/çapraz doğrulama) ya da ayrı bir kohortta dış doğrulama gerekir. Youden iki hatayı eşit sayar; remisyonsuzluğu kaçırmanın maliyeti farklıysa kesim klinik gerekçeyle seçilmeli. Sürekli NLR’yi ikiye bölmek bilgi kaybettirir: çok değişkenli modelde sürekli (spline) kullanılıp, bilinen öngörücülere (proteinüri, eGFR, histoloji) ek katkısı gösterilmeden “klinik pratikte kullanılabilir” denemez. TRIPOD+AI’ye göre raporlayın.

Kendinizi sınayın

20 soru, her slaytta dört. Doğru şıkka tıklayın; yanlışsa tekrar deneyin ya da cevabı gösterin.

1–45–89–1213–1617–20

10 · Kendinizi sınayın

Sorular 1–4

1. HD hastalarında PTH: ortalama 512, SD 480, medyan 350 pg/mL. En uygun özet ve iki grup karşılaştırma testi? — doğru şıkka tıklayıncevabı göster

Ortalama (SD); bağımsız t testi
Medyan (ÇAA); Mann–Whitney U ya da log dönüşümü + t testi
Ortalama (SE); ki-kare
Medyan (SD); eşleştirilmiş t

Cevap: SD ortalamaya yakın ve ortalama ≫ medyan → sağa çarpık dağılım. Medyan (ÇAA) ile özetlenir; karşılaştırma için sıra testi ya da log dönüşümü sonrası parametrik test uygundur.

2. “p = 0,03” için doğru ifade hangisi? — doğru şıkka tıklayıncevabı göster

H₀’ın doğru olma olasılığı %3’tür
Sonucun şans eseri olma olasılığı %3’tür
H₀ doğru olsaydı bu kadar ya da daha uç bir sonucu görme olasılığı %3’tür
Etkinin klinik olarak önemli olma olasılığı %97’dir

Cevap: p, H₀ koşulu altında verinin (ya da daha uç verinin) olasılığıdır; hipotezin olasılığı, şans olasılığı ya da klinik önem değildir (ASA 2016).

3. RKÇ, n = 2400: yeni fosfat bağlayıcı ile serum fosforu 0,2 mg/dL daha düşük, p < 0,001. En doğru yorum? — doğru şıkka tıklayıncevabı göster

Klinik olarak önemli ve anlamlı bir etki
İstatistiksel olarak anlamlı; klinik önemi MCID’e göre ayrıca değerlendirilmeli
Büyük n olduğu için sonuç güvenilmez
p çok küçük olduğu için etki büyüktür

Cevap: Büyük örneklemde küçük farklar anlamlı çıkar. p etkinin büyüklüğünü söylemez; 0,2 mg/dL’lik farkın klinik önemi MCID ve hedefe ulaşım gibi ölçütlerle tartışılır.

4. Aynı hastada HD öncesi ve sonrası sistolik kan basıncı karşılaştırması (farklar yaklaşık normal) için uygun test? — doğru şıkka tıklayıncevabı göster

Bağımsız gruplar t testi
Ki-kare
Eşleştirilmiş t testi
Mann–Whitney U

Cevap: Ölçümler aynı hastaya ait → eşleştirilmiş tasarım. Farklar normal ise eşleştirilmiş t; değilse Wilcoxon işaretli sıra testi.

10 · Kendinizi sınayın

Sorular 5–8

5. 2×2 tabloda beklenen sayılardan biri 3,2. Uygun test? — doğru şıkka tıklayıncevabı göster

Pearson ki-kare
Fisher kesin testi
McNemar
Student t

Cevap: 2×2 tabloda herhangi bir beklenen sayı < 5 ise ki-kare yaklaşımı bozulur; Fisher kesin testi kullanılır. McNemar eşleştirilmiş veriler içindir.

6. Olgu-kontrol çalışmasında hangi etki ölçüsü hesaplanabilir? — doğru şıkka tıklayıncevabı göster

Göreli risk (RR)
Risk farkı ve NNT
Odds oranı (OR)
Hazard oranı (HR)

Cevap: Olgu-kontrol tasarımında hastalık sıklığı araştırmacı tarafından belirlendiği için risk hesaplanamaz; yalnız OR hesaplanır. Seyrek hastalıkta OR ≈ RR.

7. Kohortta sonuç sıklığı %30. Lojistik regresyonla OR = 2,5 bulundu. RR için doğru ifade? — doğru şıkka tıklayıncevabı göster

RR de 2,5’tir
RR 2,5’ten büyüktür
RR 2,5’ten küçüktür
RR hesaplanamaz

Cevap: Sonuç sık (>%10) olduğunda OR, RR’den daha uçtur (1’den uzaklaşır). RR < 2,5 olacaktır; log-binomial ya da modifiye Poisson ile RR doğrudan hesaplanabilir.

8. Yirmi biyobelirteç tek tek mortaliteyle test edildi, ikisi p < 0,05. En doğru yorum? — doğru şıkka tıklayıncevabı göster

İki belirteç mortaliteyle ilişkilidir
Beklenen yanlış pozitif sayısı ~1; düzeltme (Bonferroni/Holm/FDR) ve önceden belirlenmiş hipotez gerekir
Hiçbiri ilişkili değildir
Daha çok belirteç test edilmeli

Cevap: α = 0,05 ile 20 testte ortalama 1 yanlış pozitif beklenir; en az bir yanlış pozitif olasılığı %64. Çoklu karşılaştırma düzeltmesi ve hipotez üretici etiketi gerekir.

10 · Kendinizi sınayın

Sorular 9–12

9. Cox modelinde HR 0,70 (%95 GA 0,55–0,89). Doğru okuma? — doğru şıkka tıklayıncevabı göster

Riski %30 azaltır ve mutlak yarar %30’dur
Olay hızı (hazard) %30 daha düşük; GA 1’i kapsamıyor
5 yıllık sağkalım %30 daha yüksek
Medyan sağkalım %30 uzar

Cevap: HR anlık olay hızlarının oranıdır; izlem boyunca sabit varsayılır. Mutlak yarar, belirli zamandaki risk farkı ya da medyan sağkalım farkıyla ayrıca verilir.

10. KM eğrisinde iki grubun eğrileri 18. ayda kesişiyor. Bu ne anlama gelir? — doğru şıkka tıklayıncevabı göster

Log-rank testi daha güçlüdür
Orantılı hazard varsayımı muhtemelen bozulmuştur; tek bir HR yanıltıcı olabilir
Sansür bilgilidir
Gruplar eşdeğerdir

Cevap: Kesişen eğriler, HR’nin zamanla değiştiğini gösterir. Zamana bağlı etkiler, dönemlere göre HR ya da RMST farkı gibi alternatifler düşünülmelidir.

11. Yaşlı KBH kohortunda “5 yılda diyalize başlama olasılığı” için 1−KM kullanıldı, ölenler sansürlendi. Sonuç: — doğru şıkka tıklayıncevabı göster

Doğrudur
Olasılığı küçümser
Olasılığı abartır; kümülatif insidans fonksiyonu gerekir
Yalnız log-rank ile düzeltilebilir

Cevap: Ölüm rekabet eden olaydır; sansürlenince ölen hastalar hâlâ risk altındaymış gibi sayılır ve diyaliz olasılığı abartılır. CIF/Fine–Gray kullanılır.

12. “Statin kullananlar” grubunu diyaliz başlangıcından itibaren izleyip statin başlanmadan önceki süreyi de statin grubuna saymak hangi yanlılıktır? — doğru şıkka tıklayıncevabı göster

Anımsama yanlılığı
Ölümsüz zaman yanlılığı
Yayın yanlılığı
Berkson yanlılığı

Cevap: Statin başlanana kadar hayatta kalmak gerekir; bu “ölümsüz” süre statin grubuna yazılınca statin yapay olarak koruyucu görünür. Zamana bağımlı maruziyet kodlaması gerekir.

10 · Kendinizi sınayın

Sorular 13–16

13. Duyarlılık %90, özgüllük %90 olan bir test, prevalansı %1 olan toplulukta uygulanırsa PPV yaklaşık? — doğru şıkka tıklayıncevabı göster

Cevap: 1000 kişide 10 hasta: 9 gerçek pozitif; 990 sağlıklıda 99 yanlış pozitif → PPV = 9/108 ≈ %8. PPV prevalansa bağlıdır.

14. İki eGFR denklemi arasında r = 0,95. Uyumu değerlendirmek için ek olarak ne gerekir? — doğru şıkka tıklayıncevabı göster

Hiçbir şey; r yeterli
p-değeri
Bland–Altman grafiği (yanlılık ve uyum sınırları), ICC, P30
Ki-kare testi

Cevap: Korelasyon uyum değildir; sistematik farkı yakalayamaz. Bland–Altman, ICC (mutlak uyum) ve nefrolojide P30 kullanılır.

15. Lojistik modelde 25 olay var. Kaç aday değişken makul? — doğru şıkka tıklayıncevabı göster

2–3
10
25
Olay sayısı önemli değil

Cevap: EPV ≥ 10 kuralı: 25 olay → en çok 2–3 değişken. Daha fazlası aşırı uyum ve sahte dar GA üretir.

16. Kateter→enfeksiyon modelinde düzeltme için eklenen “albümin” katsayısını nedensel etki olarak yorumlamak: — doğru şıkka tıklayıncevabı göster

Doğrudur; model düzeltilmiştir
Tablo 2 yanılgısıdır; albümin için ayrı nedensel model gerekir
Yalnız p < 0,05 ise doğrudur
EPV yeterliyse doğrudur

Cevap: Model tek bir maruziyet için kurulur; diğer değişkenlerin katsayıları kendi karıştırıcı setlerine göre düzeltilmemiştir ve aracı/çarpıştırıcı olabilirler.

10 · Kendinizi sınayın

Sorular 17–20

17. Örneklem büyüklüğü hesabında hangi girdi klinik bir karardır, istatistiksel tahmin değil? — doğru şıkka tıklayıncevabı göster

α
Güç
Klinik olarak önemli en küçük fark (MCID)
SD

Cevap: α ve güç gelenekle, SD literatür/pilotla belirlenir. Hangi farkın önemli olduğu klinik bir yargıdır ve hesabın en etkili girdisidir.

18. Her hastada 8 eGFR ölçümü olan bir kohortta eğim farkını analiz etmek için en uygun yaklaşım? — doğru şıkka tıklayıncevabı göster

Her ölçümü ayrı satır sayıp doğrusal regresyon
Doğrusal karma (mixed) model; hasta için rastgele kesişim ve eğim
Son ve ilk ölçümün farkı için ki-kare
Her hastanın medyanını alıp t testi

Cevap: Tekrarlayan ölçümler bağımsız değildir. Karma model hasta içi korelasyonu hesaba katar, eksik ölçümleri tolere eder ve grup×zaman etkileşimiyle eğim farkını verir.

19. %15 eksik PTH değeri var; eksiklik yaş ve merkezle ilişkili (MAR). En uygun yaklaşım? — doğru şıkka tıklayıncevabı göster

Ortalama ile doldurma
Son gözlemi taşıma (LOCF)
Çoklu atama + tam olgu analiziyle duyarlılık karşılaştırması
Eksik hastaları çalışmadan çıkarmak ve belirtmemek

Cevap: MAR altında çoklu atama yansız ve verimlidir; ortalama ile doldurma varyansı küçültür, LOCF yanlıdır. Her durumda eksiklik oranı ve örüntüsü raporlanır.

20. Randomize çalışmada Tablo 1’de gruplar arası p-değeri: — doğru şıkka tıklayıncevabı göster

Zorunludur
Dengesizliği kanıtlar
Gereksizdir; farklar tanım gereği şansla oluşur (CONSORT)
Yalnız p < 0,05 ise yazılır

Cevap: Randomizasyon doğru yapıldıysa başlangıç farkları şans eseridir; test anlamsızdır. Klinik olarak önemli dengesizlikler düzeltilmiş analizle ele alınır.

SPSS 26 menü rehberi

Bu derste geçen her analiz SPSS Statistics 26’da menüden nasıl bulunur, hangi kutular işaretlenir, çıktıda nereye bakılır.

Veri ve tanımlayıcıKarşılaştırma testleriRegresyon ve karma modellerSağkalım · tanı · uyum

Ek · SPSS 26

SPSS 26 (1/4): veri hazırlama, tanımlayıcı istatistik, grafik

İş	Menü yolu (SPSS 26, İngilizce arayüz)	İletişim kutusunda	Çıktıda nereye bakılır
Değişken tanımı	Data Editor → Variable View sekmesi	Name, Type, Label, Values (1 = kadın…), Missing, Measure (Scale / Ordinal / Nominal)	—; Measure yanlışsa Chart Builder ve yeni nonparametrik iletişim kutuları yanlış davranır
Yeni değişken / log dönüşümü	Transform → Compute Variable	Target: pth_log; Numeric Expression: LG10(pth); süre için DATEDIFF(bitis,baslangic,"months")	Data View’da yeni sütun
Kategorize etme / yeniden kodlama	Transform → Recode into Different Variables (ya da Visual Binning)	Old and New Values → Range; eski değişkeni asla üzerine yazmayın	Frequencies ile yeni değişkeni kontrol edin
Alt grup / filtre	Data → Select Cases (If condition) · Data → Split File (Compare groups)	Select Cases: Filter out unselected; Split File: her grupta ayrı çıktı	Durum çubuğunda “Filter On / Split File On” uyarısı — bitince kapatın!
Geniş → uzun biçim (tekrarlayan ölçüm)	Data → Restructure → Restructure selected variables into cases	Her ölçüm bir satır: egfr_0, egfr_6, egfr_12 → egfr + zaman	Karma model (Mixed) için zorunlu
Tanımlayıcı istatistik	Analyze → Descriptive Statistics → Frequencies (kategorik) / Descriptives / Explore (sürekli)	Explore → Statistics: Descriptives, Percentiles, Outliers; Plots: Histogram, Normality plots with tests	Explore: Skewness, Kurtosis; Tests of Normality: Shapiro–Wilk (n ≤ 50 tercih), Kolmogorov–Smirnov (Lilliefors); Q–Q plot
Çapraz tablo	Analyze → Descriptive Statistics → Crosstabs	Cells → Expected, Row %; Statistics → Chi-square, Risk (RR/OR), McNemar, Kappa	Chi-Square Tests tablosu; dipnot: “n cells have expected count < 5”
Grafik	Graphs → Chart Builder (Gallery: Histogram, Boxplot, Scatter, Bar) · Legacy Dialogs → Error Bar, Boxplot	Element Properties: hata çubuğu = %95 GA ya da SD (SE değil); eksen 0’dan	Çift tıkla → Chart Editor: etiket, referans çizgisi, eksen
Tekrarlanabilirlik	Her iletişim kutusunda Paste → Syntax Editor (Run → All) · Edit → Options → Viewer → Display commands in the log	Syntax dosyasını (.sps) veri setiyle birlikte saklayın	Çıktı penceresindeki log, hakem sorularına cevaptır

SPSS 26’da olmayanlarGüç/örneklem analizi 27’de geldi (26’da yok → ücretsiz G*Power ya da bu dersteki hesaplayıcı) · Ağırlıklı kappa 27’de geldi (26: Extensions → Extension Hub) · Fisher kesin testi r×c ve kesin p değerleri Exact Tests modülü ister (2×2 Fisher temel sürümde var) · Bootstrap 26’da ayrı modüldür (27’den itibaren tabanda).

Ek · SPSS 26

SPSS 26 (2/4): grupları karşılaştırma testleri

Test	Menü yolu	İletişim kutusunda	Çıktıda nereye bakılır
Bağımsız t (Student / Welch)	Analyze → Compare Means → Independent-Samples T Test	Test Variable: Hb; Grouping Variable: grup → Define Groups (1, 2)	Levene p < 0,05 ise “Equal variances not assumed” satırı (Welch); t, df, Sig. (2-tailed), Mean Difference ve %95 CI
Eşleştirilmiş t	Analyze → Compare Means → Paired-Samples T Test	Variable1: öncesi, Variable2: sonrası	Paired Differences: Mean, %95 CI, Sig.
Tek yönlü ANOVA	Analyze → Compare Means → One-Way ANOVA	Post Hoc: Tukey (eşit varyans) / Games–Howell (eşit değil); Options: Descriptive, Homogeneity of variance test, Welch	ANOVA tablosu Sig.; Post Hoc Tests → Multiple Comparisons; Welch için Robust Tests
ANCOVA (başlangıç değeri düzeltmesi)	Analyze → General Linear Model → Univariate	Dependent: 12. ay; Fixed Factor: grup; Covariate: başlangıç; Options: Parameter estimates, Estimated marginal means	Tests of Between-Subjects Effects; Parameter Estimates: B ve %95 CI
Tekrarlayan ölçümler ANOVA	Analyze → General Linear Model → Repeated Measures	Within-Subject Factor: zaman(3) → Define; Options: Descriptive	Mauchly’s Test; bozulursa Greenhouse–Geisser satırı; Within-Subjects Effects
Mann–Whitney U	Analyze → Nonparametric Tests → Independent Samples (Fields: Test Field + Groups; Settings → Customize → Mann-Whitney U) · ya da Legacy Dialogs → 2 Independent Samples	Yeni kutu: çıktıya çift tıkla → Model Viewer; Legacy: U, Z, Asymp. Sig. (küçük n’de Exact)	Hypothesis Test Summary → Sig.; medyanları Explore’dan ayrıca alın
Wilcoxon işaretli sıra	Nonparametric Tests → Related Samples · Legacy → 2 Related Samples (Wilcoxon)	İki değişkeni seçin	Z, Asymp. Sig.; pozitif/negatif sıra sayıları
Kruskal–Wallis (+ ikili karşılaştırma)	Nonparametric Tests → Independent Samples → Settings → Kruskal-Wallis, Multiple comparisons: All pairwise	Model Viewer’da “Pairwise Comparisons” görünümü (Bonferroni düzeltmeli Adj. Sig.)	Legacy → K Independent Samples ikili karşılaştırma vermez
Friedman / Cochran Q	Nonparametric Tests → Related Samples → Customize: Friedman (sürekli) / Cochran’s Q (ikili)	≥3 tekrarlayan ölçüm	Sig.; ikili karşılaştırmalar Model Viewer’da
Ki-kare / Fisher / McNemar	Analyze → Descriptive Statistics → Crosstabs → Statistics	Chi-square (2×2’de Fisher otomatik), McNemar, Risk (OR, RR ve %95 CI), Cochran’s and Mantel-Haenszel (tabakalı)	Pearson Chi-Square Sig.; Fisher’s Exact Test satırı; Risk Estimate tablosu; Linear-by-Linear (eğilim)
Korelasyon	Analyze → Correlate → Bivariate (Pearson / Spearman) · Partial	Flag significant correlations; önce Graphs → Scatter	r, Sig., N; GA için Bootstrap (modül) ya da Fisher z ile elle

Ek · SPSS 26

SPSS 26 (3/4): regresyon modelleri ve tekrarlayan ölçümler

Analiz	Menü yolu	İletişim kutusunda	Çıktıda nereye bakılır
Doğrusal regresyon	Analyze → Regression → Linear	Statistics: Estimates, Confidence intervals, Model fit, Collinearity diagnostics; Plots: Y = ZRESID, X = ZPRED, Histogram, Normal probability plot; Save: Cook’s distance	Coefficients: B, %95 CI, Sig., VIF (>5–10 sorun); Model Summary: Adjusted R²; artık grafikleri (huni? eğri?)
Lojistik regresyon	Analyze → Regression → Binary Logistic	Categorical → Reference category: First/Last (Indicator); Options: CI for exp(B), Hosmer–Lemeshow goodness-of-fit; Save: Probabilities (ROC için)	Variables in the Equation: Exp(B) = OR ve %95 CI; Omnibus Tests; Hosmer–Lemeshow Sig. (>0,05 iyi); Classification Table
Ordinal / çok kategorili sonuç	Analyze → Regression → Ordinal / Multinomial Logistic	Ordinal: Output → Test of parallel lines (orantılı odds varsayımı)	Parameter Estimates: Estimate → exp(Estimate) = OR (elle)
RR için model (sık sonuç)	Analyze → Generalized Linear Models → Generalized Linear Models	Type of Model → Custom: Distribution Poisson, Link Log; Estimation → Covariance matrix: Robust estimator (modifiye Poisson). Alternatif: Binomial + Log (log-binomial; yakınsamayabilir)	Parameter Estimates: Exp(B) = RR, %95 Wald CI
Sayım sonucu (yatış sayısı)	Generalized Linear Models → Poisson ya da Negative binomial; Offset: log(izlem süresi)	Aşırı yayılım varsa negatif binom	Exp(B) = hız oranı (IRR)
Tekrarlayan ölçüm / eGFR eğimi	Analyze → Mixed Models → Linear (veri uzun biçimde: Data → Restructure)	Subjects: hasta; Repeated: zaman; Fixed: grup, zaman, grup×zaman; Random: Include intercept (+ zaman), Subject = hasta; Covariance Type: Unstructured / AR(1); Statistics: Parameter estimates	Estimates of Fixed Effects: grup×zaman = eğim farkı (%95 CI); Information Criteria (AIC) ile kovaryans yapısı karşılaştırması
Kümelenmiş ikili sonuç (seans başına hipotansiyon)	Analyze → Generalized Linear Models → Generalized Estimating Equations	Subject: hasta; Within-subject: seans; Type of Model: Binary logistic; Working correlation: Exchangeable	Parameter Estimates: Exp(B) = OR (popülasyon ortalaması)

Değişken kodlama hatırlatmasıKategorik değişkenleri Categorical düğmesiyle tanıtmazsanız SPSS onları sürekli sayar (KBH evresi 1–5 “birim başına OR” olur). Referans kategorisini klinik mantıkla seçin (AVF referans, kateter karşılaştırılan).

Ek · SPSS 26

SPSS 26 (4/4): sağkalım, tanı testi, uyum, eksik veri

Analiz	Menü yolu	İletişim kutusunda	Çıktıda nereye bakılır
Kaplan–Meier + log-rank	Analyze → Survival → Kaplan-Meier	Time: süre; Status: olay → Define Event: Single value 1; Factor: grup; Compare Factor: Log rank (Breslow erken farklar için); Options: Survival table(s), Mean and median survival, Plots: Survival	Means and Medians for Survival Time (medyan + %95 CI); Overall Comparisons: Log Rank Sig.; eğriye risk altındaki sayıyı elle ekleyin (Survival table’dan)
Cox regresyonu	Analyze → Survival → Cox Regression; zamana bağımlı maruziyet: Cox w/ Time-Dep Cov	Categorical → referans; Options: CI for exp(B) 95%; Plots: Survival ve Log minus log (orantılı hazard kontrolü; Separate Lines for grup)	Variables in the Equation: Exp(B) = HR, %95 CI, Sig.; log-log eğrileri paralel değilse HR zamanla değişiyor
ROC eğrisi / AUC	Analyze → ROC Curve (klasik) · Analyze → ROC Analysis (26’da yeni: precision-recall eğrisi, iki AUC’nin karşılaştırılması)	Test Variable: NLR ya da lojistikten kaydedilmiş PRE_1; State Variable: olay, Value = 1; Display: ROC Curve with diagonal, Standard error and CI, Coordinate points	Area Under the Curve + %95 CI; Coordinates of the Curve tablosundan kesim noktası (Youden = Sens + Spec − 1 en yüksek satır)
Kappa (kategorik uyum)	Analyze → Descriptive Statistics → Crosstabs → Statistics → Kappa (26: Reliability Analysis içinde Fleiss kappa, ≥3 değerlendirici)	Aynı kategoriler, aynı sıra; ağırlıklı kappa 26’da yok (Extension Hub)	Symmetric Measures: Kappa, Approx. Sig.; ham uyum % ayrıca
ICC (sürekli uyum)	Analyze → Scale → Reliability Analysis → Statistics → Intraclass correlation coefficient	Model: Two-Way Mixed (sabit değerlendiriciler) / Two-Way Random; Type: Absolute Agreement (uyum) vs Consistency; CI 95%	Intraclass Correlation Coefficient: Single Measures satırı ve %95 CI; makalede model/tip belirtin
Bland–Altman	Yerleşik yok: Transform → Compute fark = eGFR − mGFR, ort = (eGFR + mGFR)/2 → Descriptives (fark: Mean, SD) → Chart Builder → Scatter (x = ort, y = fark)	Chart Editor → Options → Y Axis Reference Line: ortalama, ortalama ± 1,96 SD	Yanlılık = ortalama fark; uyum sınırları; farkın büyüklüğe bağlılığı (saçılım eğimi)
Eksik veri örüntüsü ve çoklu atama	Analyze → Multiple Imputation → Analyze Patterns / Impute Missing Data Values (Missing Values modülü gerekir)	Imputations: 20; Output: Create new dataset; Method: Automatic (FCS); sonuç değişkeni ve yardımcı değişkenler modelde	Yeni veri setinde analiz: destekleyen prosedürlerde Pooled satırı; eksiklik yüzdesi ve örüntü grafiği

Metotlarda nasıl yazılır“Analizler IBM SPSS Statistics 26 (IBM Corp., Armonk, NY) ile yapıldı.” Rekabet eden risk analizi (Fine–Gray), kısıtlı kübik spline, bootstrap GA ve güç analizi SPSS 26 tabanında yoktur; R ya da Stata kullanıldıysa paket adlarıyla yazın.

Kaynaklar

Kaynaklar ve ileri okuma (1/2): kılavuzlar ve temel yazılar

Hopewell S, Chan AW, Collins GS, et al. CONSORT 2025 statement: updated guideline for reporting randomised trials. BMJ. 2025;389:e081123. doi:10.1136/bmj-2024-081123 (eş zamanlı: Lancet, JAMA, Nat Med, PLoS Med).
von Elm E, Altman DG, Egger M, et al. The STROBE statement: guidelines for reporting observational studies. Ann Intern Med. 2007;147:573-577. Uzantılar: STROBE-Equity (JAMA Netw Open 2025;8:e2532512); STROBE EPIC (Ann Intern Med 2026, doi:10.7326/ANNALS-25-02412).
Lang TA, Altman DG. Basic statistical reporting for articles published in biomedical journals: the SAMPL guidelines. Int J Nurs Stud. 2015;52:5-9. PMID 25441757.
Bossuyt PM, Reitsma JB, Bruns DE, et al. STARD 2015: an updated list of essential items for reporting diagnostic accuracy studies. BMJ. 2015;351:h5527.
Collins GS, Moons KGM, Dhiman P, et al. TRIPOD+AI statement: updated guidance for reporting clinical prediction models that use regression or machine learning methods. BMJ. 2024;385:e078378.
Page MJ, McKenzie JE, Bossuyt PM, et al. The PRISMA 2020 statement. BMJ. 2021;372:n71.
Wasserstein RL, Lazar NA. The ASA statement on p-values: context, process, and purpose. Am Stat. 2016;70:129-133. — Wasserstein RL, Schirm AL, Lazar NA. Moving to a world beyond “p < 0.05”. Am Stat. 2019;73(sup1):1-19.
Greenland S, Senn SJ, Rothman KJ, et al. Statistical tests, P values, confidence intervals, and power: a guide to misinterpretations. Eur J Epidemiol. 2016;31:337-350. PMID 27209009.
Amrhein V, Greenland S, McShane B. Scientists rise up against statistical significance. Nature. 2019;567:305-307. PMID 30894741.
Bland JM, Altman DG. Statistical methods for assessing agreement between two methods of clinical measurement. Lancet. 1986;1:307-310. PMID 2868172.
Westreich D, Greenland S. The Table 2 fallacy: presenting and interpreting confounder and modifier coefficients. Am J Epidemiol. 2013;177:292-298.
ICMJE. Recommendations for the Conduct, Reporting, Editing, and Publication of Scholarly Work in Medical Journals (güncel sürüm; yapay zekâ kullanımının beyanı). icmje.org
EQUATOR Network: raporlama kılavuzlarının tam listesi ve kontrol listeleri. equator-network.org

Kaynaklar

Kaynaklar ve ileri okuma (2/2): nefroloji metodoloji serileri ve kitaplar

Jager KJ, Zoccali C, Macleod A, Dekker FW. Confounding: what it is and how to deal with it. Kidney Int. 2008;73:256-260. PMID 17978811.
Tripepi G, Jager KJ, Dekker FW, Zoccali C. Linear and logistic regression analysis. Kidney Int. 2008;73:806-810. PMID 18200004.
Jager KJ, van Dijk PC, Zoccali C, Dekker FW. The analysis of survival data: the Kaplan–Meier method. Kidney Int. 2008;74:560-565. PMID 18596735. — van Dijk PC, et al. Basic concepts and methods of Cox regression. Kidney Int. 2008;74:705-709. PMID 18596734.
Tripepi G, Jager KJ, Dekker FW, Wanner C, Zoccali C. Measures of effect: relative risks, odds ratios, risk difference, and “number needed to treat”. Kidney Int. 2007;72:789-791. PMID 17653136.
van Stralen KJ, et al. Diagnostic methods I: sensitivity, specificity, and other measures of accuracy. Kidney Int. 2009;75:1257-1263. — Tripepi G, et al. Diagnostic methods 2: ROC curves. Kidney Int. 2009;76:252-256.
Noordzij M, Tripepi G, Dekker FW, Zoccali C, Tanck MW, Jager KJ. Sample size calculations: basic principles and common pitfalls. Nephrol Dial Transplant. 2010;25:1388-1393. PMID 20067907.
Noordzij M, Leffondré K, van Stralen KJ, Zoccali C, Dekker FW, Jager KJ. When do we need competing risks methods for survival analysis in nephrology? Nephrol Dial Transplant. 2013;28:2670-2677. doi:10.1093/ndt/gft355.
Leffondré K, Jager KJ, Boucquemont J, Stel VS, Heinze G. Representation of exposures in regression analysis and interpretation of regression coefficients. Nephrol Dial Transplant. 2014;29:1806-1814. doi:10.1093/ndt/gft500.
Suttorp MM, Siegerink B, Jager KJ, Zoccali C, Dekker FW. Graphical presentation of confounding in directed acyclic graphs. Nephrol Dial Transplant. 2015;30:1418-1423. doi:10.1093/ndt/gfu325.
Fu EL, Groenwold RHH, Zoccali C, Jager KJ, van Diepen M, Dekker FW. Merits and caveats of propensity scores to adjust for confounding. Nephrol Dial Transplant. 2019;34:1629-1635. doi:10.1093/ndt/gfy283.
Janmaat CJ, van Diepen M, Tsonaka R, Jager KJ, Zoccali C, Dekker FW. Pitfalls of linear regression for estimating slopes over time and how to avoid them by using linear mixed-effects models. Nephrol Dial Transplant. 2019;34:561-566. doi:10.1093/ndt/gfy128.
Inker LA, Eneanya ND, Coresh J, et al. New creatinine- and cystatin C–based equations to estimate GFR without race. N Engl J Med. 2021;385:1737-1749. PMID 34554658.
Kitaplar: Field A. Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics. 6. baskı, SAGE, 2024 · Kirkwood BR, Sterne JAC. Essential Medical Statistics. 2. baskı, Blackwell, 2003 · Altman DG. Practical Statistics for Medical Research. Chapman & Hall, 1991 · Motulsky H. Intuitive Biostatistics. 4. baskı, Oxford, 2018 · Peacock JL, Peacock PJ. Oxford Handbook of Medical Statistics. 2. baskı, 2020 · Hulley SB, et al. Designing Clinical Research. 5. baskı, Wolters Kluwer, 2022 · Aktürk Z, Acemoğlu H. Sağlık Çalışanları İçin Araştırma ve Pratik İstatistik: Örnek Problemler ve SPSS Çözümleri. Erzurum, 2011 · Ho R. Handbook of Univariate and Multivariate Data Analysis and Interpretation with SPSS. Chapman & Hall/CRC, 2006 · Goodyear-Smith F, Mash B (ed). How To Do Primary Care Research. CRC Press, 2019.

Örnek veriler (PTH, KM, Bland–Altman, regresyon) öğretim amaçlı yapay verilerdir; gerçek hasta verisi değildir. Kaynak künyeleri PubMed üzerinden doğrulanmıştır; dergi sayfa numaraları için PMID/DOI ile teyit edin.