tablo ve grafİk tÜrlerİ

Post on 24-Jan-2016

193 Views

Category:

Documents

4 Downloads

Preview:

Click to see full reader

DESCRIPTION

TABLO VE GRAFİK TÜRLERİ. Yrd Doç Dr Kadriye AVCI. Katılımcıların tablo, grafik ve şekil kullanımlarını geliştirmek. İçerik. Tablolar, grafikler ve şekillerin kullanım alanları Tanımlayıcı epidemiyolojide kullanım Zaman Yer Kişi Klinik özellikler Analitik epidemiyolojide kullanım - PowerPoint PPT Presentation

TRANSCRIPT

TABLO VE GRAFİK TÜRLERİ

Yrd Doç Dr Kadriye AVCI

• Katılımcıların tablo, grafik ve şekil

kullanımlarını geliştirmek

İçerik• Tablolar, grafikler ve şekillerin kullanım alanları• Tanımlayıcı epidemiyolojide kullanım

– Zaman– Yer– Kişi– Klinik özellikler

• Analitik epidemiyolojide kullanım– Karşılaştırma

• Tablolar grafikler ve şekillerin tasarlanması

Tablolar, Grafikler ve Şekiller Ne Zaman Kullanılır?

Veriyi analiz etme Veriyi Sunma• Organize etme

• Özetleme

• Araştırma

Eğilimler

İlişkiler

Hatalar

• Formatlar (Grafik, tablo, şekil vs.)

• Sunu tipi

Sayfa

Poster

Ekran

Sayfa x Ekran

Sayfa Ekran

• Sınırsız zaman • Zaman < 1 dak.

• Tekrar • Tekrar yok

• Ayrıntılar

• Beyaz, gri ve siyah

• Daha az detay

• Renkli

Tablolar, grafikler ve şekiller• Kendini açıklamalı

• Sade olmalı

• Ne, kim, nerede, ne zaman sorularının cevabını içeren

başlığı olmalı

• Başlık önünde numara olmalı

• Kısaltmalar ve semboller tanımlanmalı

• Ölçekler ve birimler verilmeli

• İşleme alınmayan veri varsa dipnot şeklinde

belirtilmeli

• Kaynak referans gösterilmeli

Tanımlayıcı Epidemiyolojide Tablolar, Grafikler ve Şekillerin

Kullanımı

•Zaman•Yer•Kişi•Klinik özellikler

Zaman

Örnek: Salgın eğrisiFigure 1. Reported cases of campylobacteriosis (n=45) in Svolvær, Norway, by

date of onset J anuary and February 1997.

10 = 1 primary case

= 1 secondary household case

5

22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

J anuary February

1 primer vaka

1 ikincil hane halkı vakası

Ocak Şubat

Şekil 1. Bildirilen kampilobakterioz vakaları (n=45), Svolvær, Norveç, başlangıç tarihlerine göre Ocak ve Şubat 1997

Salgın eğrisi Histogram

– Sayıyla orantısal alan

– Sütunlar arasında boşluk yok

• X-ekseni = zaman

– Salgından önce başlar sonra devam eder

– Zaman aralığı < 1/4 kuluçka dönemi

• Y-ekseni = vaka sayısı

– Genellikle bir kare = bir vaka

• Excel’de yapmak kolay

Aritmetik ölçekli çizgi grafik Figure 2. Incidence rate of gonorrhoea and syphilis in Norway, 1975-1999

0

100

200

300

400

1975 1978 1981 1984 1987 1990 1993 1996 1999Year

Gonorrhoea

Syphilis

Cases per 100,000

Source: Folkehelsa

Şekil 2. Norveç’te gonore ve sifilis insidansı, 1975-1999

100.000’de vaka sayısı

Gonore

Sifilis

Kaynak: Yıl

Aritmetik ölçekli çizgi grafik

• Zaman serisi için kullanılır

• Gerçek değişiklikleri büyüklüklerine göre gösterir

• X-ekseni = zaman

• Y-ekseni = vaka sayısı– 0’dan başlayın

Grafiklerde...hatırlayın!

• Eksenler, ölçekler için etiketler

• Ölçek bölme, uygun ölçek

• Başlıkta ölçüm birimleri

• 3 boyut yok

YER

Nokta harita

8

67

12

34

5

910

Şekil 1. İkamet yerine göre 1998’de Dublin’de meningokokal hastalık vakaları

1 nokta = 1 vaka

Alan haritası

8

67

12

34

5

910

Şekil 3. Dublin’de 1998’de ikamet yerine göre meningokokal hastalıkların insidansı (100.000’de)

Tek değişkenli(marjinal) tablo

Table 4. Cases of meningococcal

disease in Dublin 1998 by area of

residence

Area

n %

1 2 5

2 1 3

3 2 5

4 2 5

5 8 22

6 7 19

7 10 27

8 2 5

9 2 5

10 1 3

Total 37 100

Cases

Tablo 4. İkamet yerine göre 1998’de Dublin’de meningokokal hastalık vakaları

Alan Vaka

KİŞİ

Örn. İki değişkenlitablo

Table 1. Cases of Salmonella

Typhimurium-infection by age-group and sex,

Herøy, Norway, 1999

Age group Total

(years) Male Female

0 - 9 7 5 12

10 - 19 5 5 10

20 - 29 5 5 10

30 - 39 1 4 5

40 - 49 2 3 5

50 - 59 0 3 3

60 - 69 2 1 3

70 - 2 4 6

Total 24 30 54

Sex

Tablo 1. Yaş grubu ve cinsiyete göre Salmonella Typhimurium infeksiyonu vakaları, Heroy, Norveç, 1999

Yaş grubu

(yıl)

Cinsiyet

Erkek Kadın

Çubuk Grafik-1Figure 1. Cases of S Typhimurium-infection by age-group and sex, Herøy, Norway, 1999

0

2

4

6

8

0 - 9 10 - 19 20 - 29 30 - 39 40 - 49 50 - 59 60 - 69 70 -

Age-group

Male

Female

Number of cases

Şekil 1. Yaş grubu ve cinsiyete göre S Typhimurium infeksiyonu vakaları, Heroy, Norveç, 1999

Vaka sayısı Erkek

Kadın

Yaş grubu

Çubuk Grafik-2Figure 1. Cases of S Typhimurium-infection by age-group and sex, Herøy, Norway, 1999

0 2 4 6 8 10 12 14

0 - 9

10 - 19

20 - 29

30 - 39

40 - 49

50 - 59

60 - 69

70 -

Age-group

Number of cases

Male

Female

Yaş grubu

Erkek

Kadın

Vaka sayısı

Şekil 1. Yaş grubu ve cinsiyete göre S Typhimurium infeksiyonu vakaları, Heroy, Norveç, 1999

Çubuk grafik-3Figure 1. Cases of S Typhimurium-infection by age-group and sex, Herøy, Norway, 1999

0 %

20 %

40 %

60 %

80 %

100 %

0 - 9 10 - 19 20 - 29 30 - 39 40 - 49 50 - 59 60 - 69 70 -

Age-group

Male FemaleProportional distribution by sex

Şekil 1. Yaş grubu ve cinsiyete göre S Typhimurium infeksiyonu vakaları, Heroy, Norveç, 1999

Cinsiyete göre orantısal dağılım

Yaş grubu

Erkek Kadın

Çubuk grafikler

• Sıra

– Doğal

– Azalan veya artan

• Dikey veya yatay

• Çubukların eni aynı

• Uzunluk = sıklık

• Çubukların ve grupların arasında boşluk var grupların kendi içinde değil

Pasta grafikFigure 4. Cases of S Typhimurium-infection by age-group, Herøy, Norway, 1999.

21 %

19 %

19 %

9 %

9 %

6 %

6 %

11 % 0 - 9

10 - 19

20 - 29

30 - 39

40 - 49

50 - 59

60 - 69

70 -

Şekil 4. Yaş gruplarına göre S Typhimurium enfeksiyonu vakaları (%), Heroy, Norveç, 1999

Klinik Özellikler

TabloTable 5. Clinical symptoms among 54 patients with S

Typhimurium-infection, Oslo, Norway, May 1998

Symptoms

n %

Diarrhoea 54 100

Fever 35 65

Headache 12 22

J oint pain 4 7

Muscle pain 4 7

Cases

Tablo 5. S Typhimurium infeksiyonu olan 54 hasta arasında klinik semptomlar, Oslo, Norveç, Mayıs 1998

Semptom Vakalar

Diyare

Ateş

Baş ağrısı

Eklem ağrısı

Kas ağrısı

Analitik Epidemiyolojide Tablo, Grafik ve Şekillerin Kullanımı

Karşılaştırma

Kohort çalışması için 2x2 tablo

Table 5. Association between fish consumption and

gastrointestinal illness among customers at Uncle Mike's Fish &

Chips, Cambridge, October 1 2000

Ill Well Total Attack rate

Ate fish 42 16 58 0.72

Did not eat fish 5 59 64 0.078

Relative risk: 9.3 (95% confidence interval 3.9 - 22)

Tablo 5. Mike Amca Balık & Patates Restoranındaki

müşteriler arasında balık tüketimi ve gastrointestinal

hastalık arasındaki ilişki, Cambridge, 1 Ekim 2000

Balık yiyen

Balık yemeyen

Hastalanan İyi Toplam Atak hızı

Relatif risk: 9.2 (%95 güven aralığı 3.9-22)

Vaka kontrol çalışması için 2x2 tabloTable 6. Association between fish consumption and

gastrointestinal illness among customers at Uncle Mike's Fish &

Chips, Cambridge, October 1 2000

Cases Controls Total

Ate fish 34 20 54

Did not eat fish 8 62 70

Total 42 82 124

Odds ratio: 13 (95% confidence interval 5.3 - 33)

Tablo 6. Mike Amca Balık & Patates Restoranındaki müşteriler arasında balık tüketimi ve gastrointestinal hastalık arasındaki ilişki, Cambridge, 1 Ekim 2000

Balık yiyen

Balık yemeyen

Vaka Kontrol

Odds Ratio (OR): 13 (%95 güven aralığı 5.3.-33)

Bir vaka kontrol çalışması tablosuTable 5. Association between exposures and campylobacteriosis in case-control

study, Oslo, Norway, 1998. Univariate, matched analysis.

Exposure Cases Controls Odds 95% conf.

ratio interval

Eaten at pizza restaurant 9/37 12/70 1.8 0.62 - 5.0

Eaten at party 10/36 9/74 3.2 0.97 - 11

Eaten foods from deli 23/37 42/74 1.2 0.56 - 2.7

Eaten unpeeled fruits 19/37 54/74 0.27 0.10 - 0.78

Close contact with a case 7/35 2/72 13 1.5 - 110

Drank >4 glas of water per day 21/37 33/74 1.7 0.73 - 3.9

Customer of water company B 27/37 33/74 4.0 1.3 - 7.3

Tablo 5. Vaka kontrol çalışmasında maruziyet ile kampilobakterioz arasındaki ilişki, Oslo, Norveç, 1998. Tek değişkenli, eşleştirilmiş analiz

Maruziyet Vaka Kontrol OR %95 güv. aralığı

Pizza restoranında yiyen

Partide yiyen

Şarküteriden yiyen

Soyulmamış meyve yiyen

Bir vakayla yakın temasta bulunan

Günde >4 bardak su içen

“B” su şirketinin müşterisi

GRAFİK TÜRLERİ

Grafik Türleri

1. Çubuk Grafik

2. Daire Dilimleri Grafiği

3. Histogram

4. Dağılım Poligonu

5. Kutu ve Çizgi Grafiği

6. Dal ve Yaprak Grafiği

7. Ortalama Standart Sapma Grafiği

8. Saçılım Grafiği

1. Çubuk Grafik

Çoğunlukla nitelik verilerde kullanılır.

Her bir kategori birbirinden ayrı çubuklarla gösterilir.

Çubukların eni birbirine eşittir ve bitişik değildir.

Yatay eksende incelenen değişkene ilişkin kategoriler dikey eksene

bu kategorilere ilişkin sayı ya da yüzde değerleri konulur.

105Şişman

10050Toplam

2010Hafif Şişman

4020Normal

3015Zayıf

%SayıVücut Ağırlığı

Öğrencilerinin Ağırlıklarına Göre Dağılımı

0

5

10

15

20

25

Zayıf Normal Hafif Şişman Şişman

Öğrencilerin Ağırlıkları

Sayı

2. Daire Dilimleri Grafiği

Nitelik verilerde kullanılan bir grafik yöntemidir.

105Şişman

10050Toplam

2010Hafif Şişman 4020Normal 3015Zayıf

%SayıVücut Ağırlığı

Bu tabloya ait olan daire dilimleri grafiğini çizebilmek için her bir vücut ağırlığına ilişkin yüzdelere karşılık gelen açılar basit orantı

ile hesaplanır. Zayıf için: 108360

100

30

144360100

40Normal

için:

72360100

20Hafif Şişman

için:

144360100

40Şişman için:

derece

derece

derece

derece

Zayıf30%

Normal40%

Hafif Şişman20%

Şişman10%

Öğrencilerinin Ağırlıklarına Göre Dağılımı

3. Histogram

Sürekli değişkenler için kullanılan grafik türüdür.

Çubuklar birbirine bitişik olarak çizilir.

Sayı ya da yüzde kullanmak grafiğin şeklini değiştirmez.

Yatay eksende sınıf değeri dikey eksende sayı ya da yüzde bulunur. (Yatay eksene alt sınır ve üst sınır değerleri de yazılabilir)

Öğrencilerin BoyUzunluklarına Göre Dağılımı

0

5

10

15

20

25

30

35

147-150 151-154 155-158 159-162 163-166 167-170 171-174 175-178 179-182

Boy Uzunlukları (cm)

Fre

kans

Simetrik Dağılım

Öğrencilerin BoyUzunluklarına Göre Dağılımı

0

10

20

30

40

50

60

147-150 151-154 155-158 159-162 163-166 167-170 171-174 175-178

Boy Uzunlukları (cm)

Fre

kans

Sağa Çarpık (Pozitif Çarpık) Dağılım

Sola Çarpık (Negatif Çarpık) Dağılım

Öğrencilerin Boy Uzunluklarına Göre Dağılımı

0

10

20

30

40

50

60

70

147-150 151-154 155-158 159-162 163-166 167-170 171-174 175-178 179-182

Boy Uzunlukları (cm)

Frek

ans

4. Dağılım PoligonuHistogramdaki çubukların en üst orta noktalarının çizgilerle

birleştirilmesiyle elde edilir.

Öğrencilerin Boy Uzunlıklarına Göre Dağılımı

0

5

10

15

20

25

30

35

147-150 151-154 155-158 159-162 163-166 167-170 171-174 175-178 179-182

Boy Uzunlukları

Fre

kans

1981 Yılında Türkiye'de Bildirilen Kızamık Vakalarının Aylara Göre Dağılımı

0

750

1500

2250

3000

3750

4500

5250

6000

Aylar

Bild

irile

n V

aka

Sayı

5. Kutu ve Çizgi Grafiği

Yüzdelikler yardımıyla veriyi özetlemekte kullanılan basit ve çok kullanışlı bir grafik yöntemidir.

Grafikte 25., 50., 75., Yüzdelikler en küçük değer ve en büyük değer bulunmaktadır.

Daha çok dağılım çarpık olduğunda kullanılır.

Dağılımdaki aşırı gözlemlerin varlığı konusunda da bilgi verir.

25.Yüzdelik

Sola Çarpık (Negatif Çarpık) Dağılım

Ortanca

*21 Çok Aşırı Değer

o22 Aşırı Değer

Aşırı değer Olmayan En Büyük Değer

Aşırı değer Olmayan En Küçük Değer

75.Yüzdelik

175

170

165

160

155

150

145

140

Öğr

enci

lerin

Boy

Uzu

nluğ

u (c

m)

Simetrik Dağılım

175

170

165

160

155

150

145

140

Öğ

ren

cile

rin

Bo

y U

zunl

uğu

(c

m)

Ortanca

Aşırı değer Olmayan En Büyük Değer

Aşırı değer Olmayan En Küçük Değer

75.Yüzdelik

25.Yüzdelik

6. Dal ve Yaprak Grafiği

Dal ve yaprak grafik yöntemi veri kümesini özetlemek için çok basit ve kullanışlı bir grafik

yöntemidir.

Bu grafikte hem grafiğin şeklini hem de dağılımdaki gözlem değerlerini görmek olanaklıdır.

Dal ve Yaprak grafiği her sınıfın karşısına doğrudan frekansı yazmak yerine bu aralıktaki değerlerin son

haneleri yazılır.

45 5 6 7 22 3

80 1 2 2 3 4 4 4 135 6 6 7 7 8 8 8 9 9 9

9 9

80 2 2 2 3 4 4 4 36 6 920 4

65-6970-74

60-6455-5950-5445-4940-44

SayıYapraklarDallar

6. Dal ve Yaprak Grafiği

Veriler: 40, 44, 46, 46, 49, 50, 52, 52, 52, 53, 54, 54, 54, 55, 56, 56, 57, 57,

58, 58, 58, 59, 59, 59, 59, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 64, 64,65, 66, 66, 67, 72, 73

7. Ortalama ve Standart Sapma Grafiği

Sürekli değişkenler için kullanılan grafik türüdür.

Dağılım simetrik olduğunda kullanılır.

Grafikte ortalama 1 x (standart sapma değeri) bulunur

Bazen ortalama 2 x (standart sapma değeri) de kullanılabilir.

Ortalama ve Standart Sapma Grafiği

170

160

150

140

Öğr

enci

lerin

Boy

Uzu

nluğ

u (c

m)

(Ort

alam

a

S

. S

apm

a

Ortalama

+ 1 Standart Sapma

- 1 Standart Sapma

Ortalama=158.3

Standart Sapma=9.9

Saçılım (Nokta) Grafiği

Sınıftan Rasgele Seçilen 10 Öğrencinin Boy Uzunluğu Dağılımı

150

155

160

165

170

175

180

185

Öğr

enci

lerin

Boy

Uzu

nluğ

u (c

m)

Tablo Grafik ve Şekillerin Tasarımı

Grafiklerin tasarımı

• Veriyi gösterin

• Gereksiz yazıları kaldırın

• Dikkat çekici öğeleri kaldırın

• Üç boyutlu grafik kullanmayın

• Renklere dikkat edin

0102030405060708090

No.

of

case

s

B C Y W Unknown

Serogroup

Cases of meningococcal disease in Dublin by serogroupGrafik 1. Serogruba göre Dublin’de meningokokal hastalık vakaları

Serogrup

Bilinmeyen

Vak

a sa

yısı

Cases of meningococcal disease in Dublin by serogroup

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

B C Y W Unknown

Serogroup

No.

of

case

s

Grafik 2. Serogruba göre Dublin’de meningokokal hastalık vakaları

Vak

a sa

yısı

Serogrup

Bilinmeyen

Cases of meningococcal disease in Dublin by serogroup

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

B C Y W Unknown

Serogroup

No.

of

case

s

Grafik 3. Serogruba göre Dublin’de meningokokal hastalık vakaları

Serogrup

Vak

a sa

yısı

Bilinmeyen

Cases of meningococcal disease in Dublin by serogroup

0

20

40

60

80

B C Y W Unknown

Serogroup

No.

of

case

s

Grafik 4. Serogruba göre Dublin’de meningokokal hastalık vakaları

Vak

a sa

yısı

Serogrup

Bilinmeyen

Özet• Tablo, grafik ve şekillerin kullanımı İnceleme ve sunum• Sunum Sayfa yada ekran

• Tanımlama– Zaman - çizgi grafikler veya salgın eğrileri– Yer - haritalar veya tablolar– Kişi - tablolar veya çubuk grafikler– Klinik özellikler - tablolar

• Analiz– Karşılaştırma - 2x2 tablolar, diğer tablolar

TEŞEKKÜRLER

Kullanılan her damla mürekkebin bir sebebi olmalı!

top related