Sağlık bilimleri alanında yapılan klinik araştırmalar ve tez çalışmaları, hastalıkların tanısı, tedavisi ve önlenmesine yönelik kritik bilgiler sunmaktadır. Bu çalışmalardan elde edilen verilerin doğru ve güvenilir bir şekilde analiz edilmesi, bilimsel sonuçların geçerliliği açısından hayati önem taşır. Ancak, özellikle lisansüstü öğrencileri için istatistiksel analiz yazılımlarının maliyeti önemli bir engel oluşturabilir. İşte bu noktada, özgür ve açık kaynak kodlu bir istatistik yazılımı olan PSPP, SPSS’e güçlü bir alternatif olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu makale, sağlık bilimleri tezlerinizdeki klinik deney verilerini PSPP kullanarak nasıl analiz edip yorumlayabileceğinize dair kapsamlı bir rehber sunmayı amaçlamaktadır.
PSPP Nedir ve Neden Tercih Edilmelidir?
PSPP, GNU Projesi kapsamında geliştirilen, tamamen ücretsiz ve açık kaynak kodlu bir istatistik analiz yazılımıdır. Kullanıcı arayüzü ve temel işlevleri açısından SPSS ile büyük ölçüde uyumludur, bu da SPSS’e aşina olan kullanıcıların PSPP’ye kolayca adapte olmasını sağlar. Sağlık bilimleri araştırmalarında sıklıkla kullanılan tanımlayıcı istatistikler, t-testi, ki-kare testi, ANOVA, korelasyon ve regresyon analizleri gibi birçok temel ve orta düzey analizi destekler.
PSPP’yi sağlık bilimleri tezleri için avantajlı kılan özellikler:
- Tamamen Ücretsiz: Lisans maliyeti olmadan, öğrenciler ve araştırmacılar tarafından sınırsız kullanılabilir.
- Açık Kaynak Kodlu: Yazılımın nasıl çalıştığı şeffaftır, bu da analiz metodolojinizin tekrarlanabilirliğini artırır.
- SPSS ile Uyumluluk: .sav uzantılı SPSS dosyalarını açabilir ve bu formatta kaydedebilir.
- Grafiksel Kullanıcı Arayüzü (GUI) ve Komut Desteği: Hem menüler üzerinden hem de komut satırı aracılığıyla analiz yapma imkanı sunar.
- Çoklu Platform Desteği: Windows, macOS ve GNU/Linux işletim sistemlerinde çalışabilir.
Bu özellikleriyle PSPP, sınırlı bütçeye sahip öğrenciler için bir tez projesinin istatistiksel ayağını güçlendirmek için ideal bir araçtır.
Klinik Verilerin PSPP’ye Hazırlanması ve Aktarılması
Analizden önceki en kritik adım, verilerinizin düzgün bir şekilde yapılandırılmasıdır. Klinik deney verilerinizi PSPP’de analiz etmek için şu adımları izleyebilirsiniz:
Veri Kodlama ve Değişken Tanımlama
Her bir katılımcıya ait verileri bir satıra, her bir ölçümü (yaş, cinsiyet, tedavi grubu, laboratuvar değerleri, anket puanları vb.) bir sütuna gelecek şekilde düzenleyin. PSPP’de her sütun bir değişkendir. Değişkenlerinizi tanımlarken:
Sayısal (Ölçüm): Kan basıncı, yaş, glikoz seviyesi gibi sürekli veriler.
Kategorik (Nominal): Cinsiyet (1=Kadın, 2=Erkek), tedavi grubu (1=Placebo, 2=İlaç A) gibi grupları temsil eden veriler.
Sıralı (Ordinal): Ağrı şiddeti skalası (1=Hiç, 5=Çok Şiddetli) gibi derecelendirmeler.
Değişken etiketlerini (örn., “systolic_bp”) ve değer etiketlerini (örn., 1 -> “Kadın”) mutlaka tanımlayın. Bu, çıktılarınızın okunabilirliğini büyük ölçüde artırır.
Veri Girişi ve Temizleme
Verilerinizi doğrudan PSPP’nin veri görüntüleyicisine (Data Viewer) girebilir veya Excel, CSV gibi yaygın formatlardan aktarabilirsiniz. Aktarımdan sonra veri temizleme işlemleri yapın: Eksik verileri kontrol edin (Analyze > Descriptive Statistics > Frequencies), aşırı değerleri (outlier) belirleyin ve veri giriş hatalarını düzeltin.
Sağlık Bilimlerinde Sık Kullanılan Analizler ve PSPP Uygulamaları
Klinik araştırma sorularınıza uygun istatistiksel testleri seçmek ve PSPP’de uygulamak, sağlam sonuçlar elde etmenin anahtarıdır.
Tanımlayıcı İstatistikler (Descriptive Statistics)
Veri setinizin genel özelliklerini özetlemek için ilk adımdır. Analyze > Descriptive Statistics > Descriptives menüsünü kullanın. Sürekli değişkenler için ortalama (mean), standart sapma (std. deviation), minimum ve maksimum değerleri; kategorik değişkenler için ise frekans (sayı) ve yüzdeleri rapor edin.
Gruplar Arası Karşılaştırmalar
İki Bağımsız Grubun Karşılaştırılması (Örn.: İlaç vs. Placebo): Normallik varsayımı sağlanıyorsa Bağımsız Örneklemler t-testi (Analyze > Compare Means > Independent-Samples T Test) kullanın. Normallik sağlanmıyorsa, non-parametrik karşılığı olan Mann-Whitney U testini (Analyze > Nonparametric Tests > Independent Samples) tercih edin.
İkiden Fazla Bağımsız Grubun Karşılaştırılması (Örn.: Farklı Doz Grupları): Normallik ve varyans homojenliği varsayımları sağlanıyorsa Tek Yönlü ANOVA (Analyze > Compare Means > One-Way ANOVA) yapın. ANOVA anlamlı çıkarsa, hangi gruplar arasında fark olduğunu belirlemek için post-hoc testler (Tukey, Bonferroni) uygulayın.
İlişki Analizleri
Korelasyon: İki sürekli değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi incelemek için (örn., yaş ile kan basıncı arasındaki ilişki) Analyze > Correlate > Bivariate menüsünü kullanın. Pearson korelasyon katsayısını (normallik varsayımı ile) veya Spearman’ın rho katsayısını (non-parametrik) seçebilirsiniz.
Ki-Kare Testi: İki kategorik değişken arasındaki ilişkiyi analiz etmek için (örn., sigara içme durumu ile hastalık gelişimi arasındaki ilişki) Analyze > Descriptive Statistics > Crosstabs menüsünü kullanın ve “Statistics” butonundan Ki-kare testini seçin.
Analiz Öncesi Dikkat Edilmesi Gerekenler: Herhangi bir parametrik test (t-testi, ANOVA, Pearson korelasyonu) uygulamadan önce verilerinizin normallik dağılımı (örn., Shapiro-Wilk testi) ve varyans homojenliği (Levene testi) varsayımlarını kontrol etmeyi unutmayın. Bu varsayımlar sağlanmıyorsa, non-parametrik alternatif testlere yönelin.
Analiz Çıktılarının Yorumlanması ve Teze Aktarılması
PSPP, her analiz için ayrıntılı bir çıktı penceresi (Output Viewer) sunar. Bu çıktıyı doğru yorumlamak ve tezinizin “Bulgular” (Results) bölümünde uygun bir şekilde sunmak çok önemlidir.
Temel Çıktı Bileşenlerini Anlama
İstatistiksel Anlamlılık (p-değeri): Genellikle p < 0.05 olması, bulduğunuz fark veya ilişkinin istatistiksel olarak anlamlı olduğunu gösterir. PSPP çıktılarında “Sig.” veya “p-value” sütununa bakın.
Test İstatistiği: t değeri, F değeri, Ki-kare değeri gibi. Bu değerler, bulduğunuz etkinin büyüklüğü hakkında fikir verir.
Etki Büyüklüğü (Effect Size): İstatistiksel anlamlılığın yanı sıra, bulgunun pratik önemini göstermek için etki büyüklüğünü (Cohen’s d, Eta-kare gibi) mutlaka rapor edin. PSPP bazı analizlerde etki büyüklüğünü otomatik hesaplar, bazılarında ise manuel hesaplama gerekebilir.
Tezde Tablo ve Grafik Oluşturma
PSPP’den elde ettiğiniz sayısal sonuçları, tezinizde düzenli tablolar halinde sunun. Örneğin, tanımlayıcı istatistikler için ortalama ± standart sapma formatını kullanın. PSPP’nin temel grafik özellikleri sınırlı olabilir; daha kaliteli çubuk grafik (bar chart) veya kutu grafiklerini (box plot), çıktıdaki verileri kullanarak Excel, Google Sheets veya ücretsiz araçlarla (Jamovi) oluşturmayı düşünebilirsiniz.
Yorumlama ve Raporlama
“Bulgular” bölümünde sadece istatistiksel sonuçları listelemekle yetinmeyin. Sonuçların klinik veya pratik anlamını kısaca tartışın. Örneğin, “İlaç grubunda ortalama iyileşme puanı (24.5 ± 3.2), placebo grubuna (18.1 ± 4.5) göre istatistiksel olarak anlamlı derecede yüksek bulunmuştur (t(58)=5.67, p<.001, Cohen’s d=1.42). Bu bulgu, X ilacının Y semptomlarında büyük etki büyüklüğünde bir iyileşme sağladığını göstermektedir.” şeklinde bir ifade kullanabilirsiniz. Karmaşık bir analiz süreci için profesyonel bir veri analizi danışmanlığı almak, yorumlamayı güçlendirebilir.
Sonuç
PSPP, sağlık bilimleri lisansüstü öğrencileri için güçlü, erişilebilir ve tamamen ücretsiz bir istatistiksel analiz çözümüdür. Klinik deney verilerinizin temizlenmesinden, uygun istatistiksel testlerin uygulanmasına ve sonuçların bilimsel bir rapor haline getirilmesine kadar olan süreçte size rehberlik edebilir. Unutmayın, bir proje olarak tezinizdeki istatistiksel analizin gücü, sadece yazılımın yeteneklerinde değil, aynı zamanda araştırma sorusuna uygun testi seçmenizde, varsayımları kontrol etmenizde ve sonuçları doğru yorumlayıp sunmanızdadır. PSPP, bu bilimsel yolculukta ihtiyacınız olan teknik altyapıyı mali kaygı olmadan size sunmaktadır.
🔬 Son Not:
Unutmayın, PSPP gibi güçlü bir araç, klinik verilerinizdeki hikayeyi ortaya çıkarmanıza yardımcı olur. Analizin başarısı, aracı doğru kullanmanın yanı sıra, araştırma sorusunu net tanımlamaya, veriyi özenle hazırlamaya ve sonuçları klinik bağlamda yorumlamaya bağlıdır. Bilimsel keşif yolculuğunuzda PSPP, güvenilir ve erişilebilir bir yol arkadaşı olacaktır.
