Po 30-ti dnech užívání vitamínového přípravku se 75% osob cítí nejméně o 25% lépe Po vypití 0,5 l energetického nápoje Red Bull poklesne koncentrace nežádoucích.

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Testování statistických hypotéz
Advertisements

Statistika.
Statistické testy z náhodného výběru vyvozuji závěry ohledně základního souboru často potřebuji porovnat dva výběry mezi sebou, porovnat průměr náhodného.
Statistická indukce Teorie odhadu.
Úvod do analýzy rozptylu
MONITORING PACIENTŮ UŽÍVAJÍCÍCH ArthroStop® PLUS
Na Bělidle 7, Moravská Ostrava,
Testování parametrických hypotéz
Testování hypotéz Jana Zvárová
Statistika Ing. Jan Popelka, Ph.D. odborný asistent
Testování neparametrických hypotéz
Testování statistických hypotéz
Odhady parametrů základního souboru
Hodnocení způsobilosti měřících systémů
Cvičení 6 – 25. října 2010 Heteroskedasticita
Porovnání hodnotících škál bolesti v závislosti na kognitivní funkci
JAK SE REGISTRUJÍ LÉKY © 2012 STÁTNÍ ÚSTAV PRO KONTROLU LÉČIV.
Získávání informací Získání informací o reálném systému
Testování hypotéz (ordinální data)
Obecný postup při testování souborů
Testování hypotéz přednáška.
Tloušťková struktura porostu
Obsah statistiky Jana Zvárová
Náhodná proměnná Rozdělení.
Testování hypotéz vymezení důležitých pojmů
MUDr. Michal Jurajda, PhD. ÚPF LF MU
Testování statistických hypotéz
P. Machek, M. Křečková Fresenius Medical Care – DS Most
8. listopadu 2004Statistika (D360P03Z) 6. předn.1 chování výběrového průměru nechť X 1, X 2,…,X n jsou nezávislé náhodné veličiny s libovolným rozdělením.
Sociologický výzkum.
Odhady parametrů základního souboru
Odhady parametrů základního souboru. A) GNR B) neznámé r. ZS (přesné parametry) : ,   VS (odhady parametrů): x, s x.
Testy významnosti Karel Mach. Princip (podstata): Potvrzení H O Vyvrácení H O →přijmutí H 1 (H A ) Ptáme se:  1.) Pochází zkoumaný výběr (jeho x, s 2.
Biostatistika 6. přednáška
Ekonometrie „ … ekonometrie je kvantitativní ekonomická disciplína, která se zabývá především měřením v ekonomice na základě analýzy reálných statistických.
Pohled z ptačí perspektivy
Samostatný úkol: Jednovýběrový t-test Dvouvýběrový nepárový t-test
Fitování Konstrukce křivky (funkce), která co nejlépe odpovídá naměřeným hodnotám. - může podléhat dodatečným podmínkám Lineární vs. nelineární regrese.
8. Kontingenční tabulky a χ2 test
Biostatistika 8. přednáška
PSY717 – statistická analýza dat
Základy testování hypotéz
Popisné charakteristiky statistických souborů. ZS - přesné parametry (nelze je měřením zjistit) VS - výběrové charakteristiky (slouží jako odhad skutečných.
Testování hypotéz Testování hypotéz o rozdílu průměrů  t-test pro nezávislé výběry  t-test pro závislé výběry.
Ústav lékařské informatiky, 2. LF UK 2008 STATISTIKA II.
Statistika 1 Ústav lékařské informatiky, 2. LF UK 2008.
Testování hypotéz Otestujte,… Ověřte,… Prokažte,… že střední věk (tj.  ) …činí 40 let (= 40) …je alespoň 40 let (≥ 40)
Jednovýběrový a párový t - test
Statistické testování – základní pojmy
Přednáška č. – 4 Extrémní hodnoty a analýza výběrových souborů
Testování hypotéz párový test
Přednáška č. 3 – Posouzení nahodilosti výběrového souboru
TESTOVÁNÍ STATISTICKÝCH HYPOTÉZ
- váhy jednotlivých studií
Odhady parametrů základního souboru
Normální rozdělení a ověření normality dat Modelová rozdělení
Úvod do statistického testování
Hodnocení závislosti STAT metody pro posouzení závislosti – jiné pro:
Samostatný úkol: Jednovýběrový t-test Dvouvýběrový nepárový t-test
ORDINÁLNÍ VELIČINY Měření variability ordinálních proměnných
Neparametrické testy pro porovnání polohy
Koncepce normality/normálnosti v medicíně
Úvod do induktivní statistiky
příklad: hody hrací kostkou
T-testy, neparametrické metody a analýza rozptylu (lekce 5-6)
Statistika a výpočetní technika
7. Kontingenční tabulky a χ2 test
Základy statistiky.
Testování hypotéz - pojmy
NOMINÁLNÍ VELIČINY Odhad hodnoty pravděpodobnosti určitého jevu v základním souboru Test hodnoty pravděpodobnosti určitého jevu v základním souboru Srovnání.
Transkript prezentace:

Po 30-ti dnech užívání vitamínového přípravku se 75% osob cítí nejméně o 25% lépe Po vypití 0,5 l energetického nápoje Red Bull poklesne koncentrace nežádoucích látek v krvi o 25%

Registrované léky podléhají schválení a registraci SUKL (Státní ústav pro kontrolu léčiv) Pro schválení je nutno prokázat léčivý účinek a vyhodnotit možné nežádoucí účinky Potravinové doplňky nepodléhají schválení a registraci. Prodejce ručí za bezpečnost takových přípravků, ale jejich léčivé účinky nemusí být oficiálně ověřeny.

Statistická studie Observační retrospektivní prospektivní retroprospektivní Experimentální Aktivní ovlivnění pacienta nejčastěji přiřazení jedné ze dvou srovnávaných terapií

Etická komise Informovaný souhlas pacienta povoluje klinické testování nového přípravku schvaluje předložený plán pokusu vysvětlení studie všechna plánovaná vyšetření možnost odstoupení, i bez důvodu využití získaných údajů

Dvojitě slepý randomizovaný klinický pokus k ověření účinnosti a bezpečnosti aktivní substance Symphytum při sportovních úrazech (podvrtnutí kotníku) v různých koncentracích 1% vs 10%

Jak zajistit srovnatelnost porovnávaných skupin Randomizace - náhodné přiřazení terapie neznámé ovlivňující faktory budou rovnoměrně zastoupeny v obou skupinách Kriteria pro výběr osob do studie: Věk: 18 – 50 let První návštěva lékaře do 24 hod po úrazu Podvrtnutý kotník bez zlomeniny a bez potrhání vazů (fixace obinadlem), ne revmatismus nebo artróza Pacient netrpí kožní alergií, neužívá analgetika Ne těhotné a kojící ženy (ani plánující rodinu) Úraz se nestal ve středu

Jak zajistit srovnatelnost hodnocení Stejné instrukce pro všechny vyšetřující Standardizace měřících postupů Slepé pokusy pacient pacient + lékař pacient + lékař + statistik

Zaslepení + randomizace … Sada očíslovaných vzorků masti ½ koncentrace aktivní substance 1 % ½ koncentrace aktivní substance 10 % Tabulka s kódy je zapečetěná

Průběh sledování pacienta 1. návštěva ( 0. den) Splňuje kritéria pro zařazení do studie? (RTG) Je ochoten podepsat informovaný souhlas? Zhodnocení vstupního stavu, založení protokolu Aplikace masti a obinadla, pacient obdrží vzorek masti a instrukce 2. návštěva 3. (4.) den 3. návštěva 7. (8.) den zhodnocení 4. návštěva 14. (15.) den stavu

Bolest Visual analog scale VAS žádná bolest maximální bolest 100 mm Změření provede až hodnotitel

Obtížně měřitelné veličiny Spolupráce matky s ošetřujícím personálem: Plní doporučení sester, je aktivní, klade dotazy5 Plní doporučení sester, je pasivní4 Jednotlivé případy opomenutí3 Opakované případy nedodržení doporučené péče2 Nedodržuje doporučení, bylo nutno řešit s oš. lékařem1

Hodnocení stavu Bolest v klidu v mm VAS při pohybu Pohyblivost úhel stupeň Otokv mm obvod (osmička) Od 2. návštěvy Celkový efekt: Snášenlivost, nežádoucí účinky rozdíl proti zdravé noze špatný akceptovatelný dobrý velmi dobrý

Zpracování výsledků 203 kompletních protokolů – ukončen sběr dat Kopie, originály uloženy Otevření tabulky kódů Statistické hodnocení : Přepis dat do tabulky

Hlavní porovnávaný efekt pokles bolesti při pohybu 3.den Σx i / n Průměr Směrodatná odchylka s (SD) Rozdíl VAS

Počet respondentů Respondent – pokles na VAS alespoň 16 mm

Populace a výběr Populace: kompletní množina výskytů daného jevu Výběr: vzorek vybraný z celé populace Z výběru závěry o celé populaci

Hypotéza a významnost H 0 : H A : Statistický test umožňuje rozhodnutí pro jeden ze závěrů: μ 1 = μ 2 μ 1 ≠ μ 2 Nulová Alternativní Výběry: x 1, x 2 x 1 ≠ x 2 1. Zamítáme H 0, platí H A formulace Prokázali jsme rozdíl, rozdíl je statisticky významný 2. Nezamítáme H 0 formulace Neprokázali jsme rozdíl, rozdíl je statisticky nevýznamný CHYBA β = nepřijata platná hypotéza (H A ) Existující rozdíl v účinku léků považujeme za neprokázaný. Chyba β může být značná u malých souborů CHYBA α = přijata neplatná hypotéza (H A ) (Přijmeme hypotézu o rozdílném účinku dvou léků, když ve skutečnosti je účinek stejný) CHYBA α nesmí překročit 5% (1:20) Významnost – p hodnota = riziko chyby přijetí neplatné hypotézy (H A ) p Závěr 1 p>0.05 => Závěr 2 p – výsledek testu

Testy hypotéz II. Rozdílnost průměrů 1. Srovnání výběru s populací (normou)– u-test, interval spolehlivosti Příklad: hodnoty FVC u zdravých (normální populace) a fibrózy 2. Srovnání dvou výběrů (nezávislé, různé osoby) – t-test (dvouvýběrový) Příklad: hodnoty FVC astmatiků ve srovnání s fibrózou Pokles bolesti (VAS) 1% versus 10% aktivní substance 3. Srovnání dvou výběrů (závislé, tytéž v různých situacích) – párový t-test Příklad: FVC u skupiny astmatiků před léčbou a po ní Fibróza astma léčené zdravá populace 1 23 neléčené Hypotézy o průměru

Výpočet významnosti Statistické tabulky Porovnání výsledku s kritickou hodnotou (krit. hodnota závisí na n) Kritická hodnota překročena VÝSLEDEK 5,3 p < 0,05 Významné Nevýznamné p > 0,05 p < 0,05 Výsledek významný Dvouvýběrový t-test Konkrétní příklad

Testy hypotéz III. Rozdílnost rozptylů Použití:  Přesnost měření Př:Tatáž sada krevních vzorků vyšetřena v různých laboratořích  Vyrovnanost účinku léků Př: V průměru shodný efekt, ale různá variabilita ? Proč u někoho výborný efekt, u někoho slabý Předchází t-testu, volba správné varianty volba t-testu v Excelu Grafická reprezentace Srovnání rozdílu rozptylů – F-test Hypotézy o rozptylu

Hypotézy o pořadových číslech 1)Není normální rozložení 2)Vstupní data pořadová Wilcoxonův test Srovnávání mediánů Příklad: Srovnávání výsledků písemných testů podle pohlaví

Srovnání četností u souborů, kde je znak přítomen – nepřítomen Příklad: testování léků A a B, s výsledkem efektu „zabral“ a „nezabral“ výskyt onemocnění u osob v riziku a bez Rozdílnost četností alternativních dat A B Hypotézy o alternativních hodnotách Metoda: χ 2 test

χ 2 test: Hypotézy o alternativních hodnotách χ 2 = 3,1 p = 0,08 χ 2 = 3,84 p = 0,05 χ 2 = 6,25 p = 0,012 χ 2 = 19,8 p = 0,00001 kritická hodnota

Kuchařka postupu POSOUZENÍ ROZLOŽENÍ (odlehlé hodnoty, 2 vrcholy, symetrie) URČENÍ TESTU VÝPOČET (Z NAŠICH DAT) KRITICKÁ HODNOTA (Z TABULEK) VÝZNAMNOST ZÁVĚR