Dicle Üniv. Tıp Fak. Biyoistatistik A.D. Email: zakkus@dicle.edu.tr

Variable structures are the essential factors to be considered in the first stage of the statistical analysis. If they do not take the stepwise analysis into consideration, researchers make publications full of many errors. Variable structures determine the statistical methods to be chosen. Researchers with limited knowledge about variable structures are apt to have troublesin making decisions about variables. In this study, we aimed to investigate the strong relation between variable structures and statistical methods, those assumed to be the strongest assumptions in statistics.Although researchers deal with either univariate or multivariate structures in their studies,today, it is the reality that the multivariate effects are observed more frequently. All of the univariate or multivariate biostatistical methods propose assumptions related to variables.The basic assumption of the parametric tests is the normal distribution of the variables. The most important characteristic of the normal distribution is being a distribution of the continuous variables. Univariate or multivariate parametric methodsneed continuous variables. Since they are not normally distributed, non-continuous variables should be treated with “distribution-free methods.”The most important characteristic of the non-parametric methods is that they have no limitation for the researchers. This characteristic provides easiness for the researchers. As these advantages are used correctly, it is obvious that the results of the analysis will be more accurate and stronger.Before the analysis, explicitly definition of the variable structures provides us getting the correct results in the method selection.

Değişken Yapılarına Göre İstatistiksel Yaklaşım

Değişken yapıları istatistiksel çalışmalarda birinci adımda dikkate alınması gereken önemli bir durumdur. Adımsal çözümlemeyi dikkate almadıklarından araştırmacılar bir çok hata ile dolu yayınlar yapmaktadırlar. Değişken yapıları seçilecek olan istatistiksel yöntemi belirler. Konuyu incelikleri ile bilmeyen araştırıcıların değişken yapılarına dikkat etmeleri olası değildir. Bu çalışmada istatistikte en güçlü varsayım kabul edilen değişken yapılarıyla istatistik yöntemler arasındaki güçlü ilişkileri incelemeyi amaçladık. Araştırıcılar çalışmalarda ya tek ya da çok değişken yapıyla ilgilenirler.Günümüzde çok değişkenli etkenlerin daha çok gözlendiği bir gerçektir.Tek değişkenli veya çok değişkenli Biyoistatistik yöntemlerin tümü değişkenlerle ilgili varsayımlar öne sürerler. Parametrik testlerde ana varsayım değişkenlerin normal dağılımıdır. Normaldağılımın en önemli özelliği sürekli değişkenlerin bir dağılışı olmasıdır. Tek ya da çok değişkenli parametrik öntemler sürekli değişkenlere gerek duyar. Normal dağılım göstermedikleri için sürekli olmayan değişkenler “dağılıştan bağımsız” yöntemlerle incelenmelidir. Parametrik olmayan yöntemlerin en önemli özelliği araştırıcıya değişken konusunda bir sınırlama getirmemesidir.Araştırıcılar için bu özellik istatistiksel çözümlemede bir kolaylık sağlar.Bu avantajları doğru kullandıkça yöntemlerin sonuçları daha güçlü ve daha duyarlı olacağı bir gerçektir.Çözümlemeye başlamadan önce değişkenlerin yapılarının açık bir şekilde tanımlanması yöntem seçiminde doğru bir sonuç elde edilmesini sağlayacaktır.