Analiza podatkov

Nartovanje, analiza in interpretacija raziskav

Asist. dr. Igor Locatelli, mag. farm.

Ljubljana, 7. 1. 2011

Potek raziskav

Idejno nartovanje (oblikovanje zasnove) raziskave (designing).

Nartovanje izvedbe raziskave (planninig).

Organiziranje izvedbe raziskave oziroma priprave na njeno izvedbo (organizing).

Izvajanje raziskave (implementing, conducting) zbiranje podatkov in njihova analiza.

Predstavitev izsledkov (presentation of the results)

2

Potek statistine analize podatkov

Postavitev raziskovalnega vpraanja/problema

Plan analize raziskave: Namen? Vrsta statistine analize? Kakne podatke potrebujemo? Nart (design) raziskave

Zbiranje podatkov

Kodiranje podatkov, vnos in ienje podatkov

Izvedba analize

Interpretacija rezultatov

Refeksija Kaj novega smo odkrili?

Kaj so nai predlogi/nasveti?

Kakne so omejitve nae analize?

4

Vrste podatkov

Kvalitativni podatki

Npr. pridobljeni iz vpraalnikov, intervjujev.

Lahko jih predstavimo numerino ali opisno

Kategorine spremenljivke -> zvezne spremenljivke (npr. Likertova lestvica)

Kvantitativni podatki (meritve) Ordinalne kategorine spremenljivke (dihotomne ali politomne)

Zvezne spremenljivke

5

6

Numerien opis spremenljivke

Frekvence (relativna, kumulativna), frekvenna tabela

Kontingenna tabela

Delei

Srednja vrednosti (modus, mediana, kvartili, povpreje, geometrino povpreje)

Mere variabilnosti (razpon, standardni odklon, varianca, interkvartilni razpon)

7

Grafina predstavitev

Stolpni diagram

tortni grafikon

Histogram, poligon

Kvantilni diagram

XY razsevni diagram

...

8

Podatkovna baza

Vnos podatkov (rono, s programom) 1 stolpec ena spremenljivka 1 vrsta ena statistina enota Definicija kategorije Preveriti vnos podatkov (ienje podatkovne

baze, iskanje nemogoih podatkov) Oznaiti manjkajoe podatke Izloiti nepotrebne podatke Upotevanje dodatnih opomb oz. dogodkov ki

niso bili predvideni, izkljuitev doloenih podatkov?

Transformacija spremenljivke

9

Odvisni in neodvisni vzorec Neodvisna vzorca

Bolnik Zdravilo A Zdravilo B

1 1.9 /

2 0.8 /

3 1.1 /

4 0.1 /

5 -0.1 /

6 4.4 /

7 5.5 /

8 1.6 /

9 4.6 /

10 3.4 /

11 / 0.7

12 / 2.0

13 / -0.2

14 / -1.2

15 / -0.1

16 / 3.4

17 / 3.7

18 / 0.8

19 / 0.0

20 / -1.6

Odvisna vzorca

Bolnik Zdravilo A Zdravilo B

1 1.9 0.7

2 0.8 2.0

3 1.1 -0.2

4 0.1 -1.2

5 -0.1 -0.1

6 4.4 3.4

7 5.5 3.7

8 1.6 0.8

9 4.6 0.0

10 3.4 -1.6

10

Izstopajoi podatki (osamelci)

Posledica napake (preiskovalca, prostovoljca, meritve (!), oznake, vnosa ali izrauna) e to potrdimo potem tak podatke izkljuimo, ker je podatek pristranski BIAS.

Posledica variabilnosti biolokega parametra v populaciji ali nakljune napake meritve potem izstopajoega podatka ne smemo izkljuiti

Pristranskost in nakljuna napaka

Razlikovati moramo med pristranskostjo oz. sistematino napako, ki vodi do neveljavnosti rezultatov in nakljunimi napakami, ki vodijo v manjo natannost ocene vrednosti opazovanih pojavov.

11

Vrste pristranskosti

1. Pristranskost izbire: napaka zaradi sistematinih razlik v znailnostih med izbranimi in neizbranimi v raziskavo oziroma pristranskost, ki nastane zato, ker opazovane osebe niso reprezentativne za preuevano prebivalstvo; sem sodijo pristranskost nabora, pristranskost samoizbire (nesodelovanje v raziskavah) in pristranskost zaradi izgube iz sledenja. 2. Pristranskost razvranja: vse tiste sistematine napake, ki se pripetijo ob merjenju pojava. Sem sodijo pristranskosti, kot so: subjektivnost izvajalca raziskave, anamnestina pristranskost in pristranskost napane razvrstitve.

12

Reevanje pristranskosti

Pristranskosti ne moremo popravljati v fazi analiziranja podatkov, prav tako praviloma tudi ne z veanjem tevila opazovancev. Kako pa? z jasno opredeljeno raziskovano populacijo z jasnimi vkljuitvenimi in izkljuitvenimi kriteriji z jasno opredeljenimi vzroki in posledicami, z zagotavljanjem objektivnosti meritev, z izobraevanjem izvajalcev raziskave, z jasno napisanim nartom raziskave (protokolom), z randomizacijo, e je potrebna, s preverjanjem orodij in instrumentov za zbiranje podatkov (umerjanje laboratorijskih aparatur, preverjanje vpraalnika s pilotno tudijo...).

13

Motee spremenljivke

e opazujemo povezanost med enim vzrokom in posledico, se lahko zgodi, da je lahko povezanost, ki jo zasledimo, pomeana z uinkovanjem neke druge izpostavljenosti na isti izid.

14

Motee spremenljivke - primer

RAZISKOVALNO VPRAANJE:

Ali uivanje ezmernih koliin alkohola vea tveganje za nastanek pljunega raka?

Alkohol Pljuni rak

vzrok posledica

PREDPOSTAVKA:

raziskovalec opazi, da se pljuni rak pojavi pogosteje pri pivcih alkohola.

15

Motee spremenljivke - primer

PREDPOSTAVKA:

raziskovalec opazi, da se pljuni rak pojavi pogosteje pri pivcih alkohola.

Alkohol Pljuni rak

vzrok posledica

Kajenje

motei dejavnik

16

?

17

Inferenna (sklepna) statistika

Sklepanje rezultatov iz vzorca na celotno populacijo

Uporaba statistinih hipotez

18

Potek testiranja hipotez

Izbor ustreznega statistinega testa

Postavimo nielno hipotezo: H0 Postavimo alternativno hipotezo: H1 oz. Ha Izberemo stopnjo tveganja oz. kritino mejo

Iz podatkov vzorca izraunamo testno statistiko (z, t, 2 odvisno od tipa spremenljivk)

Skuamo zavrei H0:

Zavremo H0, potem lahko sprejmemo H1

Ne moremo zavrei H0, tudi sprejmemo jo NE!

Vrednosti nesignifikatne

Interpretacija v okviru preizkusa, velikosti vzorca, stopnje tveganja

19

Shema podaja le osnovni nabor statistinih parametrinih testov in velja ob

predpostavki, da se prouevana spremenljivka porazdeljuje normalno!

Primerjava povpreij dveh vzorcev

a= b

Odvisna vzorca Neodvisna vzorca

Enakost varianc?

t-test (skupna

varianca)

Fisher-

Behrenov

t-test

a b Parni t-test

F- test

Relacija med vzorcema?

Velik >30 ali

poznana

Z-test

Poznana populacijska varianca ?

Velikost vzorca?

Primerjava povpreja

enega vzorca z neko vrednostjo

T-test za

en vzorec

Majhen

20

Spremenljivke

Kontingenne tabele

2 test

df: (s-1)(v-1)

df: k-2

Atributivne

Shema podaja le osnovni nabor statistinih testov!

Numerine

Test normalnosti?

Kolmogorov-

Smirnovov

test

Shapiro-

Wilkov

test

21

Neparametrini testi

Parni t-test > Wilcoxon test vsote rangov

T-test za neodvisna vzorca -> Mann-Whitney test

ANOVA -> Kruskall-Wallis test, Friedmanov test

Pearsonova korelacija -> Spearmanova korelacija

Test proporcev -> Chi2 test,

Mo preizkusa je manja.

Ne slonijo na predpostavki o normalnosti porazdelitve

Izraun temelji na rangih odvisne spremenljivke

Kategorine spremenljivke

22

Linearna regresija in ANOVA

Parametrini testi (zahteva o normalnosti porazdelitve spremenljivke)

Testiranje vpliva enega ali ve dejavnikov in njihovih medsebojnih interakcij

tevilo enot/tevilo dejavnikov > 10

Transformacija kategorinih spremenljivk

23

Programi za statistino analizo

MS Excel

SPSS

SAS

R

SigmaPlot

...

Primer raziskave: KAVA-AJ

Gustav III vedski kralj (174692)

Raziskovalna domneva: Pitje kave povzroa smrt.

Obravnavanji: pitje kave oz. aja 3x na dan

Izvedba: dva na smrt obsojena enojajna dvojka pomilosti, eden pije kavo, drugi aj obsojenec pije kavo oz. aj do smrti; smrt naj ugotovita dva neodvisna zdravnika.

Rezultati: Pivec aja je umrl prvi, eprav za tedanje ase pri astitljivi starosti 83 let.

Sklep: Kraljevi zdravniki so sklepali, da je aj bolj kodljiv kot kava.

24

Primer raziskave: skorbut

Ladijski zdravnik James Lind:Skorbut povzroi ve smrti angleki kraljevi mornarici kot panska in francoska mornarica skupaj. Izvede poskus leta 1747, to je prvi zabeleeni klinini poskus.

Raziskovalna domneva: ustrezen dodatek prehrani zdravi skorbut.

25

Primer raziskave: skorbut

Obravnavanja: dodatki osnovni prehrani

jabolnik

kapljice vitriol (na osnovi veplove kisline)

pitje slane vode

meanica esen + gorica + redkvice

kis

2 pomarani + 1 limona

Izvedba: Izbere 12 podobnih mornarjev, ki so oboleli za skorbutom. Razdeli jih v 6 skupin, po 2 mornarja na obravnavanje.

Rezultati: po 1 tednu zmanjka citrusov, stanje teh dveh mornarjev se izjemno izbolja. Nekaj pozitivnega vpliva tudi pri jabolniku.

26

27

Interim analysis vmesna analiza

Ali je smiselno nadaljevati z raziskavo samo zato, ker je bilo tako nartovano?

Od podatkov (a