RNDr. Lucie Burešová E-mail: 52031@mail.muni.cz Statistika Přednáška: St. 9:00 – 9:50 Cvičení: St. 10:00 – 10:50 (na ½) Zápočet: V průběhu semestru 1 písemka (20 bodů) Na konci semestru písemka 40 bodů Pro získání zápočtu >= 30 bodů Zkouška (strašně těžká): Písemná část (doma): Samostatné vyhodnocení datového souboru, přehledný dokument s výsledky (poslat včas) Ústní část: Konzultace dosažených výsledků, použitých metod, základní teoretické otázky … 1.Význam statistiky v biomedicínském výzkumu K čemu potřebujeme statistiku? •Porozumění odborné literatuře •Diagnostika, prognóza onemocnění •Účast na sběru nebo vlastní sběr dat •Interpretace shromážděných dat •Testování hypotéz •Tvorba odborných publikací Variabilita (všichni nejsme stejní) 135 kg 60 kg 82 kg 117 kg 94 kg Přirozená variabilita znaku v populaci V případě deterministického světa by statistická analýza nebyla potřebná Co je to statistika? •vědecké studium dat popisujících existující variabilitu •(tedy zajímají nás jak rozdíly, tak podobnosti hromadných jevů) •a hodnotící různé domněnky (hypotézy) vysvětlující data •Hromadný jev – jev vyskytující se u souboru statistických jednotek (věková struktura obyvatel ČR) Principy •Popisná (deskriptivní) statistika – uspořádání souborů, jejich popis a účelná sumarizace •Indukce – proces zobecňování poznatků z výběru na celou populaci •Dedukce - z obecných zákonitostí činíme závěry pro jednotlivé případy 2. Základní statistické pojmy Data Populace (základní soubor) Konečná x nekonečná 6 4 7 5 3 9 2 1 8 Individuální pozorování (statistické jednotky) Výběr (Úplné x výběrové šetření) ID pohlaví věk váha počet onemocnění 1 Muž 29 119 1 2 Žena 35 58 4 3 Muž 70 79 0 4 Muž 58 85 6 5 Žena 33 83 4 6 Muž 40 88 0 7 Žena 82 92 0 8 Žena 64 63 2 9 Muž 47 95 3 Datový soubor Proměnné (znaky, veličiny) Data (naměřené hodnoty) pokus x šetření Kvantitativní a kvalitativní znaky Data nominální (pohlaví, typ operace) Data ordinální (závažnost onemocnění) Data intervalová (teplota ve °C) Data poměrová (výška, hmotnost) Rovná se ? Větší, menší? O kolik? Kolikrát? Kvantitativní znaky (varianty číslem) Kvalitativní znaky (varianty slovně) Spojitý Diskrétní Druhy náhodného výběru Reprezentativní výběr (odráží strukturu základního souboru) - zajistí náhodný výběr (každý prvek základního souboru musí mít stejnou pravděpodobnost, že bude vybrán, nezávislou na tom, zda bude vybrán prvek jiný) Prostý náhodný výběr - losování Mechanický výběr – pořadová čísla, krok Oblastní výběr (stratifikovaný) – oblasti (strata), z nich prostý nebo mechanický výběr Skupinový výběr – výběr skupin (rodina, škola, obec, okres) Vícestupňový výběr – přes vyšší výběrové jednotky (města - bloky - domy – domácnosti) Párový výběr – nemocný – zdravý se shodnými rizikovými faktory (case-control studie) Náhodnost výběru je podmínkou statistické indukce! 3. Uplatnění statistiky v různých fázích klinického výzkumu Schéma výzkumného projektu Plánování Návrh Provedení (sběr dat) Zpracování dat Analýza dat Prezentace Interpretace Publikace 1. Plánovaní a návrh •- přesná formulace cíle a účelu • - výsledky předchozích výzkumů • - Cíl: Vytipovat osoby, které se snadno mohou nakazit chřipkou. Účel: Provést preventivní opatření. •- spolupráce lékaře a statistika při vytváření hypotéz •- vymezení základního souboru •- úplné x výběrové šetření (metoda výběru, rozsah výběru) •- přesné určení sledovaných znaků •- povaha znaků a měrné stupnice Metody sběru dat -Observační metody • - přímé pozorování, klinické, biochemické vyšetření … -Rozhovor a dotazník • - záměrně cílené otázky -Použití dokumentace • - původní zdravotnická dokumentace -Výběr statistických metod -Technika zpracování (software) -Způsob záznamu údajů 2. Sběr a zpracování dat -Uspořádání pilotní studie -Sjednotit kvalitu dat mezi různými pracovníky -Zdůvodnění vyřazení některých subjektů -Oprava formálních chyb Počítačové zpracování dat Výhody Nevýhody Přesnost a rychlost Chyby v softwaru Univerzálnost Univerzálnost Grafika Černá skříňka Flexibilita Špatná data plodí špatné závěry Nové veličiny Velikost datových souborů Snadný přenos dat 2. Analýza, interpretace a prezentace výsledků -Popisná (deskriptivní statistika) -Statistické třídění – podle třídících znaků (jednostupňové x vícestupňové) -Kvalitativní – definované kategorie -Kvantitativní – třídní intervaly (musí pokrýt všechny hodnoty, nepřekrývají se, hranice intervalů okrouhlá čísla) -Intervaly stejně dlouhé x různě dlouhé -5 až 20 intervalů Tabulky Střed třídícího intervalu Počet dětí % Kumulativní počet Kumulativní % 125 1 3,8 1 3,8 130 3 11,1 4 14,9 135 4 14,8 8 29,7 140 12 44,4 20 74,1 145 4 14,8 24 88,9 150 3 11,1 27 100,0 Celkem 27 100,0 - - Střed nebo hranice intervalu Absolutní četnosti Relativní četnosti Absolutní kumulativní četnosti Relativní kumulativní četnosti Řádky Sloupce Tabulka 1.: Rozdělení dětí ve věku 9,5 - 10 let podle tělesné výšky (délka třídního intervalu 5 cm) Hlavička Název Grafy -Přehlednější znázornění informací -Pravoúhlá soustava souřadnic (rovnoměrná x nerovnoměrná stupnice (logaritmická) -Název -Bodový graf -Spojnicový graf -Sloupcový graf -Histogram -Koláčový (výsečový) graf -Krabicový graf Bodový graf -Znázornění závislosti dvou znaků Spojnicový graf -Průběh časové řady, polygon četností Sloupcový graf • Histogram -Rozdělení četností spojitého znaku (absolutních nebo relativních -Sloupce vždy vertikální -Četnost odpovídá • ploše sloupce •(šířka x výška) Počet bodů získaných v testu Krabicový graf (box-whisker plot) -Obvykle medián, dolní a horní kvartil, min. – max. Počet krevních cév Výsečový (koláčový) graf -Plocha kruhu představuje celý soubor -Pozornost při plánování, provádění, analýze a interpretaci výzkumu -Pečlivě číst a interpretovat publikované výsledky -Standard statistických metod se může lišit mezi jednotlivými časopisy 3. Publikace výsledků výzkumu -Souhrn – několik vět x strukturovaný -Úvod – krátké shrnutí předchozího výzkumu, vymezení cíle práce -Metody – způsob získávání dat, návrh studie, počet subjektů, použité statistické metody, terminologie, nakládání s chybějícími údaji -Výsledky – odpovídají cílům, tabulky a grafy sumarizující data a popisující výsledky -Diskuse – konfrontace s jinými publikacemi, upozornění na nedostatky studie - Struktura publikace