İstatistiksel İletişim Topluluğu'nun Bilgi Paylaşım ve Üretim Ortamı

İstatistik Bölümünü Seçmek İçin 10 Neden

1) İstatistik, karmaşık ve büyük verilerden anlamlı sonuç çıkarma sanatıdır.

2)Artık verilerle yaşıyoruz. Her alanda bu verileri analiz edecek, modelleyecek “istatistiksel veri analist”lerine ihtiyaç var.

3)İstatistikçiler tüm sektörlerde iş bulabiliyor.

4)Şirketler stratejilerini istatistiksel tahminlere dayandırıyor.

5)Uluslararası şirketlerde iş bulma şansı oldukça yüksek.

6)Linkedin verilerine göre 2014 yılında dünyada en çok “İstatistiksel analiz ve veri madenciliği” alanında yetişmiş profesyoneller işe alındı.

7)Amerika Birleşik Devletleri’nde her sene açıklanan “En İyi Meslekler” sıralamasında İstatistik hep en üst sıralarda. Benzer popülarite diğer gelişmiş ülkelerde de söz konusu.

8)Türkiye’de özel sektörde gittikçe artan oranlarda istatistikçi pozisyonları açılıyor.

9)Gelişen teknolojiyle birlikte Ar-Ge sektöründe oldukça fazla “istatistiksel modelleme” ihtiyacı oluşmaya başladı. Ar-Ge’ye yatırımının arttığı Türkiye’de ciddi oranda “istatistikçi” istihdamı olacağı öngörülüyor.

10)Verilerle konuşurken istatistikçileri asla kandıramazsınız 🙂

Hazırlayan: ODTÜ İstatistik Bölümü

neden-ilaclama-yapilmali

 

 

Reklamlar

Dairesel bir alan içinde rasgele dolaşan dairesel bir hedefe rasgele atış

 

Bilindiği gibi durum saptama, sağlık yönetimi sürecinin önemli bir bileşenidir. Sağlıkla, ilgili durumun sayılarla açık ve anlaşılır bir biçimde ortaya konması, sağlık alanındaki önceliklere karar verilmesi sırasında karar vericilere yol göstermesi ve sağlık politikalarının etkisinin nesnel bir zeminde tartışılabilmesi bakımından önem taşır. [1]

Ülkemizde sağlık alanındaki durum saptamaya olanak sağlayacak resmi istatistikler uzun yıllardır sorunludur. 1990 yılında gerçekleştirilen Sağlık Sektörü Master Plan Çalışması, ülke çapında mevcut veri kaynaklarının ciddi eksik sayım ve raporlama hatalarına sahip olduğunu, demografik ve epidemiyolojik verilerin birbiriyle uyumlu olmadığını, eksik veya hiç bulunmadığını ortaya koymuştur. [2]

Aradan uzun yıllar geçmiş olmasına karşın, bugün halen Sağlık Bakanlığı tarafından yayımlanan istatistik yıllıklarının kimi sorunlar içerdiği gözlenmektedir. Geçen günlerde yayımlanan Sağlık İstatistikleri Yıllığı 2013, bu soruları bir kez daha ortaya çıkarmıştır. AKP iktidarı döneminde gözlenen sağlık istatistikleriyle ilgili sorunlar ana başlıklarıyla şöyle sıralanabilir:

  • Aynı yıllara ilişkin sağlık istatistikleri Sağlık Bakanlığı tarafından istatistik yıllıklarında farklı sayılarla yayımlanmaktadır. Sağlık İstatistikleri Yıllığı 2010’da 2008 yılı için binde 17.0 olarak verilen bebek ölüm hızı, bir sonraki yıl yayımlanan istatistik yıllığında binde 12.1 olarak verilmiştir.
  • İstatistik yıllıkları kuramsal yanlışlar içermektedir. Bir örnek olarak geçtiğimiz günlerde yayımlanan Sağlık İstatistikleri Yıllığı 2013’te 24. Sayfada yer alan “Beş yaş altı ölüm hızı” verilebilir. Beş yaş altı ölüm hızının hesaplanmasında paydada beş yaş altı çocuk sayısı değil, aynı yıl içerisinde gerçekleşen canlı doğum sayısı yer almalıdır. [3]. Benzer biçimde bebek ve çocuk ölümlerinin hesaplanması da yanlışlıklar içermektedir. Sağlık Bakanlığı “Bebek, Perinatal, Neonatal, Postneonatal ve beş yaş altı çocuk ölüm hızları hesaplanırken 28 hafta ve üzeri veya 1.000 gr ve üzeri ölümler dikkate alındı” açıklamasıyla sağlık istatistiklerinin bilimsel olarak hesaplanmadığı itiraf etmektedir. Çünkü bebek ve çocuk ölümleri hesaplanırken 28 hafta ve 1.000 gr ve üzeri ölümler gibi kurallar söz konusu değildir. [4]. Eğer 1.000 gr ve üzeri ölümler dikkate alınacaksa hesaplanan hız bebek ölüm hızı olarak değil. “Doğum ağırlığına özgü ölüm hızı (The Birth Weight Specific Mortality Rate)” olarak verilmelidir.
  • İstatistik yıllıklarında yer alan bazı kaynaklar belirsizdir. Örneğin, Sağlık Bakanlığı Sağlık İstatistikleri Yıllığı 2011’de bebek ölüm hızı için kullanılan verinin kaynağını 14. Sayfada “Bebek ve Beş Yaş Altı Ölüm Araştırması 2012” olarak açıklanmaktadır. 2011 yılı verisinin 2012 araştırması ile sunulması bir yana, bu adla yayımlanmış her hangi bir araştırma yoktur.
  • Ülkemizde toplanan veriler, çeşitli yöntemlerle yapılan kestirimler ve saha araştırmalarının sonuçları Sağlık Bakanlığı tarafından yayımlanan sağlık istatistiklerinden farklılık göstermektedir. Bir örnek olarak, bebek ölüm hızı verilebilir. Sağlık Bakanlığı 2010 yılı için bebek ölüm hızını binde 7.8 olarak açıklarken aynı yıl için TÜİK binde 12,1 olarak açıklamaktadır. [5] TÜİK tarafından toplanan veriler Sağlık Bakanlığı tarafından toplanan veriler Sağlık Bakanlığı tarafından açıklanan değere göre ülkemizde bebek ölüm hızının en azından %57 daha yüksek olduğunu göstermektedir. Türkiye’de bebek ölüm hızı OECD tarafından 2010 (ya da en yakın yol) için binde 13.6 [6] Dünya Sağlık Örgütü tarafından ise 2010 yılı için binde 12 olarak açıklanmaktadır. [7]
  • Tüm bu sonuçlar Sağlık Bakanlığı tarafından Türkiye için 2010 yılında binde 7.8 olarak açıklanan bebek ölüm hızının gerçeği yansıtmaktan uzak olduğunu açıkça ortaya koymaktadır. 2013 yılı verilerine bakıldığında da benzer bir sonuç gözlenmektedir. Sağlık Bakanlığı 2013 yılı için bebek ölüm hızını binde 7.8 olarak açıklarken TÜİK binde 10.8 olarak açıklamaktadır. [8]
  • Sağlık Bakanlığı tarafından yayınlanan istatistiklerdeki yanlışlıklar yalnızca bebek ölüm hızı ve diğer hızların hesaplanmasıyla sınırlı değildir. Hastalıkların olgu sayılarıyla ilgili de sorunlar yaşanmaktadır. Örneğin Sağlık Bakanlığı yurt çapındaki tifo olgu sayısını 2008 yılı için toplam 183 olgu olarak yayımlamıştır. Oysa aynı yıl içerisinde yalnızca Van Ercek salgınında tanı konulan tifo olgu sayısı 867’dir. [9]
  • Sağlık Bakanlığı bazı olumsuz verileri gözden kaçırmak / saklamak amacıyla istatistik yıllıklarında yöntem değişikliği yapmaktadır. Bu konuda çarpıcı örnek olarak ameliyat sayıları verilebilir. Sağlık İstatistikleri Yıllığı 2010’da 2010 yılı için 8.6 milyon olarak verilen toplam ameliyat sayısı; aynı yıl için Sağlık İstatistikleri Yıllığı 2011’de 3.8 milyon olarak verilmiştir.

Sağlık Bakanlığı bu farklılığı ameliyat sınıflandırmalarında Dünya Sağlık Örgütü’nün Uluslararası Sağlık Müdahalesi Sınıflamasının baz alınmasıyla açıklamaktadır. Bu sınıflamaya göre tanı amaçlı ve küçük cerrahi girişimler ameliyatlar içerisinde yer almaktadır. Bu sınıflamada yapılan tanıma uygun olarak ameliyat (A,B,C grubu) sayılarının hesaplandığı belirtilmektedir. Bir başka deyişle artık D(orta ameliyat ve girişimler) ve E (küçük ameliyat ve girişimler) grubu ameliyatlar istatistiklerde gösterilmemektedir.

Bu konunun ayrıntılı olarak incelenmesi ve böyle bir sınıflama değişikliğinin neden 2011 yılında tercih edildiği ile ameliyat istatistiklerinde gösterilmeyen D ve E grubu ameliyat verilerine nasıl erişileceğinin de açıklaması gerekir. Çünkü ameliyat sayılarının verilmesi ile ilgili sınıflama değişikliği, Sağlıkta Dönüşüm Programı nedeniyle artan cerrahi girişimlerin göz önüne çıkarılmasını saklar niteliktedir. Ülkemizde 2002 yılında toplam ameliyatlar içerisinde küçük ameliyatların oranı %28.4 iken bu oran 2010 yılında neredeyse iki kat artış göstererek %55.5’e yükselmiştir.

  • Dönemsel istatistiksel karşılaştırmalar 1990, 2000 ve 2010 gibi epidemiyolojik dönemler yerine siyasal dönemlerde yapılmakta ve başlangıç tarihi olarak 2002 yılı alınmaktadır. Bu yaklaşım bilimsel değildir ve sağlık istatistiklerinin siyasallaştırılmak istenmesinin bir göstergesidir.

Epidemiyoloji ve istatistik; sağlık politikalarını önceki yıllara ve diğer ülkelere göre karşılaştırarak değerlendirmek ve sağlıkta önceliklere karar verebilmek için hem karar vericilere, hem de bu alanda çalışanlara olanaklar sunması bakımından önemlidir. Sağlık Bakanlığı tarafında yayımlanan sağlık istatistiklerinin siyasallaştırılarak hükümet(ler) için bir propaganda aracı biçimine dönüştürülmesi, bu olanağı büyük ölçüde sınırlandırmaktadır.

1980’den sonra yürürlüğe konan ve 2002’den sonra ağırlığı iyice hissedilen neoliberal sağlık politikaları ülkemizde pek çok tahribata yol açmış bulunmaktadır. Hükümet(ler) bu tahribatları gizlemek için olsa gerek, nesnel sağlık istatistikleri üzerinden bilimsel bir tartışma yürütmek yerine, sağlık alanındaki görünüşünü “iyi” göstermek telaşı içerisine girmiş görünmektedir.

Sağlık politikalarının etkisini değerlendirebilmek için sağlık istatistiklerinin bilimsel ölçütlere göre yayınlanması gerekir. Bilim insanları için gerçekleri bilimin ışığında değerlendirebilmek amacıyla verilmesi gereken uğraş her zamankinden daha fazla önemini korumaktadır.

Kaynaklar

  • Pala, K. Sağlık İstatistikleri Siyasallaştırılıyor, Toplum ve Hekim 2013
  • DPT [1990] Sağlık Sektörü Master Planı Etüt Çalışması, DPT
  • UNICEF, DEFINITION OF INFICATORS, Under-five mortality rate
  • UNICEF, DEFINITION OF UNDICATORS, Infant mortality rate
  • TÜİK [2012] TÜİK Haber Bülteni, Ölüm İstatistikleri, 2010
  • OECD[2012] Health at a Glance Europe 2012, OECD Publishing
  • WHO[2012] Global Health Observatory Data Repository, WHO
  • TÜİK [2014] TÜİK haber bülteni, Ölüm İstatistikleri 2013
  • Aypak A et al. Multidrug resistant typhoid fever outbreak in Ercek Village – Van, Turkey

Prof. Dr. Kayıhan Pala (Uludağ Üniversitesi Tıp Fakültesi Halk Sağlılığı Ana Bilim Dalı Öğretim Üyesi) kpala@uludağ.edu.tr

Kaynak: Cumhuriyet Bilim – Teknik

doctor

Aşağıda olasılık kütle işlevi verilen hileli bir zar(Z) ve hilesiz madeni bir parayla(P) oynan ve kazanma kuralı Y = ( Z ^ P ) > 5 olan bir oyunda 1000 kere şansını deneyen biri bu denemelerin yaklaşık ne kadarında kazanır?

 

              Z O(Z=z)
              1     0.3
              2     0.1
              3     0.1
              4     0.1
              5    0.3
               6    0.1

Yanıtınızı girmek için tıklayın.

Türkiye günlerdir MEB Şurasında alınan kararları konuşuyor. Öncelikli konulara bile değinilmeyen Şura’da bu yılda maalesef dünyada gelişmiş ülkelerin eğitim sistemlerine 1. Sınıftan itibaren koyduğu “istatistiksel okur-yazarlık” konuşulmadı. İşte biz bunun için varız. Kuşkusuz bu oluşum yakın zamanda gerçekleştireceği etkinliklerle “istatistiksel okur – yazarlığı” ülke gündemine oturtacak. Konuşmadan duramayacaklar. 🙂 O güne kadar istatistiksel iletişime devam…

10417473_1489943734588479_5446021025906701062_n

 

 

 

Bir birinden u birim uzaklıktaki paralel doğrular düzlemine rasgele k≤u uzunluğunda bir doğru parçası atılıyor. Bu doğru parçasının paralel doğrulardan birisini kesme olasılığı nedir?

Buffon'un İğnesi    Bu olaya ilişkin olasılığın  2k/πu olduğunu ilk kanıtlayan Georges-Louis Leclerc, Comte de Buffon (1707-1788) ‘dur. Buffon(1777), bu ilişkide yer alan π ölçümötesinin değerini gerçek bir MC  deneyle söz konusu olasılık değerini tahmin ederek dolaylı yoldan elde etti.

……….

Sanal bir deneyle elde edeceğiniz MC tahmin değerini girmek için tıklayınız.