Zakljuivanje u istraivanju 2 Postavljanje hipoteze o Sva

Zaključivanje u istraživanju

2. Postavljanje hipoteze o Sva istraživanja moraju započeti s jasno postavljenom hipotezom. o. Hipoteza je pozitivna tvrdnja koja mora biti kvantitativna (dojenje smanjuje učestalost infekcije uha) i specifična (u koga = dojenčadi do 3 mjeseca života hranjenih isključivo majčinim mlijekom).

Hipoteza i inferencijalna statistika o Za dokazivanje ili odbacivanje hipoteze koristimo statističke testove. o Statistički testovi dio su inferencijalne statistike. o Inferencijalnom statistikom poopćujemo rezultate naših istraživanja (npr. na naših 30 bolesnika) na cijelu populaciju (na sve bolesnike s tom dijagnozom)

Statistički testovi 1. Postavljanje statističke hipoteze 2. Provođenje testa i dobivanje vrijednosti teststatistike iz koje izvodimo P-vrijednosti kao rezultata testa 3. Tumačenje P-vrijednosti

1. Postavljanje statističke hipoteze Primjer dvostrane hipoteze 1. Ništična hipoteza = “ništa značajno nije nađeno” Aritmetička sredina porođajne težine beba čije su majke uzimale folnu kiselinu tijekom trudnoće jednaka je aritmetičkoj sredini beba iz kontrolne skupine; µ 1=µ 2 2. µ-oznaka za aritmetičku sredinu populacije Alternativna hipoteza Aritmetička sredina porođajne težine beba čije su majke uzimale folnu kiselinu tijekom trudnoće različita je aritmetičkoj sredini beba iz kontrolne skupine; hipoteza različita od nulte µ 1≠µ 2 o Kod dvostrane hipoteze ne zanima nas smjer razlike (veće ili manje) već samo razlika

1. Postavljanje statističke hipoteze Primjer jednostrane hipoteze 1. Ništična hipoteza =“ništa značajno nije nađeno” Aritmetička sredina porođajne težine beba čije su majke uzimale folnu kiselinu tijekom trudnoće manja je ili jednaka aritmetičkoj sredini beba iz kontrolne skupine µ 1 ≤µ 2 2. µ-oznaka za aritmetičku sredinu populacije Alternativna hipoteza Aritmetička sredina porođajne težine beba čije su majke uzimale folnu kiselinu tijekom trudnoće veća je od aritmetičke sredine beba iz kontrolne skupine hipoteza različita od nulte µ 1 > µ 2 o Kod jednostrane hipoteze zanima nas smjer razlike tj. je li nešto veće ili manje

Osim ispravo određene vrste podataka za ispravno zaključivanje u istraživanju važno je i :

2. Provođenje testa i dobivanje P-vrijednosti kao rezultata testa o Izbor statističkog testa koji ćemo provesti ovisi o vrsti varijabli (podataka) koje testiramo o Rezultat testa: P vrijednost – broj od 0. 0 do 1. 0

Odabir testa 1. Vrsta varijable (vrsta podatka) 2. Broj uzoraka 3. Uzorci ovisni/neovisni

1 neovisna varijabla 2 ili više neovisnih varijabli Kvalitativni Hi kvadrat (x 2 ) Mc. Nemar test 2 ili više ovisnih varijabli 1 prediktor VRSTA PODATKA Goodness of fit x 2 Kontinuirana varijabla Rangovi Povezanos t Više prediktora neovisne 2 skupine Kvantitativ ni Razlika Parametrijsk e Neparametrijs ke Više skupina ovisne Multipla regresija t test Pearson r Regresija Spearman r Testiranje hipoteze Mann. Whitney t test za povezane uzorke One-way Wilcoxon ANOVA Kruskal. Wallis neovisne ANOVA za ponavljane uzorke Friedman Djelovanje novoga lijeka za snižavanje krvnoga tlaka u ukriženom se pokusu uspoređuje s djelovanjem placeba

1 neovisna varijabla 2 ili više neovisnih varijabli Kvalitativni Hi kvadrat (x 2 ) Mc. Nemar test 2 ili više ovisnih varijabli 1 prediktor VRSTA PODATKA Goodness of fit x 2 Kontinuirana varijabla Rangovi Povezanos t Više prediktora neovisne 2 skupine Kvantitativ ni Razlika Parametrijsk e Neparametrijs ke Više skupina ovisne Multipla regresija t test Pearson r Regresija Spearman r Testiranje hipoteze Mann. Whitney t test za povezane uzorke One-way Wilcoxon ANOVA Kruskal. Wallis neovisne ANOVA za ponavljane uzorke Friedman Postoji li veći rizik oboljenja od karcinoma dojke u žena koje rabe hormonsku kontracepciju u odnosu na one koje to ne čine?

1 neovisna varijabla 2 ili više neovisnih varijabli Kvalitativni Hi kvadrat (x 2 ) Mc. Nemar test 2 ili više ovisnih varijabli 1 prediktor VRSTA PODATKA Goodness of fit x 2 Kontinuirana varijabla Rangovi Povezanos t Više prediktora neovisne 2 skupine Kvantitativ ni Razlika Parametrijsk e Neparametrijs ke Više skupina ovisne Multipla regresija t test Pearson r Regresija Spearman r Testiranje hipoteze Mann. Whitney t test za povezane uzorke One-way Wilcoxon ANOVA Kruskal. Wallis neovisne ANOVA za ponavljane uzorke Friedman Razlikuju li se proporcije pušača u Francuskoj, Velikoj Britaniji i Njemačkoj?

1 neovisna varijabla 2 ili više neovisnih varijabli Kvalitativni Hi kvadrat (x 2 ) Mc. Nemar test 2 ili više ovisnih varijabli 1 prediktor VRSTA PODATKA Goodness of fit x 2 Kontinuirana varijabla Rangovi Povezanos t Više prediktora neovisne 2 skupine Kvantitativ ni Razlika Parametrijsk e Neparametrijs ke Više skupina ovisne Multipla regresija t test Pearson r Regresija Spearman r Testiranje hipoteze Mann. Whitney t test za povezane uzorke One-way Wilcoxon ANOVA Kruskal. Wallis neovisne ANOVA za ponavljane uzorke Friedman Je li prosječna vrijednost indeksa tjelesne mase (BMI) petnaestogodišnjaka u Škotskoj veća od istoga indeksa petnaestogodišnjaka u Engleskoj?

1 neovisna varijabla 2 ili više neovisnih varijabli Kvalitativni Hi kvadrat (x 2 ) Mc. Nemar test 2 ili više ovisnih varijabli 1 prediktor VRSTA PODATKA Goodness of fit x 2 Kontinuirana varijabla Rangovi Povezanos t Više prediktora neovisne 2 skupine Kvantitativ ni Razlika Parametrijsk e Neparametrijs ke Više skupina ovisne Multipla regresija t test Pearson r Regresija Spearman r Testiranje hipoteze Mann. Whitney t test za povezane uzorke One-way Wilcoxon ANOVA Kruskal. Wallis neovisne ANOVA za ponavljane uzorke Friedman Usporedba djelovanja triju različitih lijekova u bolesnika s hiperkolesterolemijom, pri čemu su skupine ispitanika razdijeljene u podskupine s prosječnom razinom kolesterola.

3. Tumačenje P-vrijednosti o P-vrijednost je vjerojatnost da su uočene razlike između skupina slučajne (beznačajne) n P=0. 1=10% vjerojatnosti (1 događaj u 10) n P=0. 99=99% (99 događaja u 100) n P=0. 001=0. 1% (1 događaj u 1000)

Tumačenje P-vrijednosti (0. 05) P>=0. 05 Razlike između skupina su slučajne (beznačajne) Ništična hipoteza se prihvaća P<0. 05 tj. 5% Razlike između skupina nisu slučajne značajne su tj. postoji učinak Ništična hipoteza se odbacuje

ALI …

Statistička vs klinička značajnost o U usporedbi s isključivo dojenom djecom, utvrđen je statistički značajan porast mase dojenčeta u skupini koja je hranjena na bočicu: porast 3 g (P<0. 000001). o Je li 3 g klinički značajno!!

Greške pri zaključivanju Greške tipa 1 (lažni pozitivi) Greške tipa 2 (lažni negativi) o Ništična hipoteza je pogrešno odbačena (iako stvarna razlika ne postoji). o Npr. puštanje neučinkovitog lijeka na tržište o Ništična hipoteza je pogrešno prihvaćena (iako stvarna razlika postoji) o Npr. skrivanje učinkovitog lijeka od bolesnika n Statistički je utvrđeno da je lijek A učinkovitiji od placeba iako u stvarnosti između njih nema razlike! n Statistički je utvrđeno da lijek A nije učinkovitiji od placeba iako je u stvarnosti lijek A značajno učinkovitiji!

Snaga testa o Statistička snaga testa je vjerojatnost da će istraživač u uzorku naći statističku značajnost, ako učinak postoji u cjelokupnoj populaciji. o Uobičajeno je da je snaga 0. 8=80% n u 100 ponovljenih eksperimenata značajna razlika naći će se u 80 eksperimenata

što je greška tipa I ( )? o Vjerojatnost pogrešnoga odbacivanja ništične hipoteze kada je ona točna (… pouzdanost da ćemo isključiti slučajne razlike kao značajne…) Posljedica: o Puštanje neefikasnoga lijeka na tržište!)

Što je greška tipa II ( )? o Vjerojatnost da se ne odbaci ništična hipoteza kada učinak (klinički značajna razlika) ipak postoji (…pouzdanost detekcije stvarno značajnih razlika…) o Efikasan lijek se ne pušta na tržište – “skriva se od pacijenata”!

Što je snaga ? o Snaga kvantificira “sposobnost” studije da utvrdi postojeći učinak tj. razliku u razdiobi varijabli/e. o Snaga = 1 - =P (prihvati H 1|H 1 je istinita) o Vjerojatnost da će se H 1 hipoteza točno prihvatiti n točno identificira bolji lijek

Što je ? o je minimalna razlika između skupina za koju je procijenjeno da je klinički važna. (Minimalna stvarno značajna razlika) n Minimalni efekt koji ima kliničku važnost u radu s pacijentima. n Očekivani efekt novoga tretmana.

ODABIR RAZINE ZNAČAJNOSTI Pitanje štetnih posljedica pogreške: o 1. Odluka/zaključak da učinak postoji onda kada ga u stvarnosti nema može prouzročiti iznimno štetne posljedice => n smanjiti vjerojatnost nastajanja pogreške tipa 1, tj. odabrati manji α

ODABIR RAZINE ZNAČAJNOSTI 2. Odluka/zaključak da nema razlike onda kada u stvarnosti razlika postoji može prouzročiti iznimno štetne posljedice => n smanjiti vjerojatnost pogreške tipa 2, tj. odabrati veći α

Zadatak Ispitivanja lijeka X pokazala su da njegovo korištenje izaziva vrlo štetne posljedice te je lijek X povučen iz uporabe. Ispitan je novi alternativni lijek Y i ustanovljeno je smanjenje štetnog utjecaja u odnosu na lijek X. Koju razinu značajnosti treba upotrijebiti za ocjenu značajnosti smanjenja štetnog utjecaja lijeka Y u odnosu na lijek X?

Zadatak Na slučajnom uzorku vozača ispitivan je utjecaj alkohola na vrijeme reagiranja. Mjerenja vremena reakcije prije i nakon konzumacije određene količine alkohola pokazala su prosječno povećanje vremena reakcije nakon konzumacije alkohola. Koju razinu značajnosti treba upotrijebiti za ocjenu značajnosti pronađene razlike?

IZBOR I o < (najčešći pristup 0. 05 i 0. 20) ako se kontrolna terapija relativno široko primjenjuje i razumski je sigurna i efektivna, dok je testna terapija nova i skupa te dovodi do ozbiljnijih nuspojava. o > ako nije provedena kontrolna terapija, a testna terapija je relativno jeftina, jednostavna za aplikaciju i ne postoje ozbiljnije nuspojave.

Statistička hipoteza – Test

Što ako zaboravim sve o P vrijednostima?

95% CI za aritmetičku sredinu

Apsorbirani cink [mg/danu] 95% CI za aritmetičku sredinu 0. 9 0. 8 0. 7 95% CI za aritm. sredinu ? 0. 6 0. 5 0. 4 meso Fe i Zn žitarice Dohrana Fe cjelovite žitarice

Povezanost varijabli

Povezanost varijabli Kvantitativne Ø koeficijent korelacije Kvalitativne Ø χ2 test, Mc. Nemar test Ø omjer izgleda, relativni rizik

Povezanost kvantitativnih varijabli Tumačenje podataka s točkastog grafikona Linearnost i smjer su dva koncepta koja nas interesiraju Pozitivna linearna ovisnost Slaba ili ne-linearna ovisnost Negativna linearna ovisnost Nema ovisnosti

Povezanost kvantitativnih varijabli Koeficijent korelacije je mjera smjera i jakosti povezanosti!

Primjer za povezanost kvantitativnih varijabli Analiza razine ekspresije gena iz mikročipova Citat iz rada: Squamous cell carcinoma tumor and perilesional display distinctly different scatter plots from normal tissue. Expresion levels for gene subset 1 in patient 1

Povezanost kvantitativnih varijabli Koeficijent korelacije Simulacija http: //onlinestatbook. com/stat_sim/reg_by_eye/index. h tml

Povezanost kvantitativnih varijabli Koeficijent korelacije – statist. značajnost r=0, 3 (P=0, 002) Koeficijent korelacije: 1. utvrđivanje povezanosti (npr. P=0, 001) 2. koliko je jaka povezanost (r=0, 98 ili r=0, 02)

Povezanost kvalitativnih varijabli – Tablice frekvencija o Za usporedbu 2 kategorijske varijable o Ako prva varijabla ima r kategorija, druga varijabla c kategorija, tada izrađujemo tablicu frekvencija r×c (cross table).

YPEL 5 Genotip Bolest X TOTA L YES NO AA 2 0 2 AB BB TOTAL 1 0 3 3 4 7 4 4 10 Broj ispitanika Povezanost kvalitativnih varijabli 4 3 Bolesni 2 Zdravi 1 0 AA AB BB Povezanost genotipa YPEL 5 s bolešću X

Povezanost kvalitativnih varijabli, χ2 test Analiza učestalosti različitih genotipova u bolesnih i zdravih pokazala je da je bolest X povezana s genotipom. Postotak bolesnih osoba s genotipom AA iznosio je 100%, dok je zdravih osoba s genotipom GG također bilo 100% χ2 = 6. 0; df=1, P<0. 001

Povezanost kvalitativnih varijabli, ostale mjere povezanosti o ᵪ 2 test odgovara na pitanje "Ima li povezanosti? " o Odgovor na pitanje “Koliko je jaka povezanost? ” daju nam mjere za snagu povezanosti kao što je npr. relativni rizik, atributivni rizik, omjer izgleda,

Povezanost kvalitativnih varijabli Relativni rizik, Omjer izgleda, …

Povezanost kvalitativnih varijabli. PROCJENA RIZIKA RELATIVNI RIZIK (RR od relative risk, omjer rizika), = rizik osoba u izloženoj skupini podijeljen s rizikom osoba u neizloženoj skupini tj. skupini koja nije izložena “sumnjivom uzročnom čimbeniku“ (odnos dviju incidencija) = proporcija objašnjivosti rizičnog događaja sumnjivim rizičnim faktorom RASPON POUZDANOSTI za RR – statistički značajan ako su obje granice intervala veće od 1 (veći rizik u izloženoj skupini) ili ako su obje granice intervala manje od 1(manji rizik u izloženoj skupini)

Povezanost kvalitativnih varijabli. PROCJENA RIZIKA OMJER IZGLEDA (ODDS RATIO ili OR) = omjer izgleda (šanse) da pojedinac razvije bolest (postane “slučaj”) u izloženoj skupini i izgleda (šanse) da razvije bolest u neizloženoj skupini ≈ aproksimativni relativni rizik RASPON POUZDANOSTI za OR – statistički značajan ako su obje granice intervala veće od 1 (veći rizik u izloženoj skupini) ili ako su obje granice intervala manje od 1(manji rizik u izloženoj skupini)

Povezanost kvalitativnih varijabli. PROCJENA RIZIKA RELATIVNI RIZIK = OMJER IZGLEDA = RELATIVNI RIZIK = rizik osoba u izloženoj skupini podijeljen s rizikom osoba u neizloženoj skupini tj. skupini koja nije izložena “sumnjivom uzročnom čimbeniku“ (odnos dviju incidencija)

Povezanost kvalitativnih varijabli. PROCJENA RIZIKA RELATIVNI RIZIK = OMJER IZGLEDA (ODDS RATIO ili OR) = omjer izgleda (šanse) da pojedinac razvije bolest (postane “slučaj”) u izloženoj skupini i izgleda (šanse) da razvije bolest u neizloženoj skupini

2 x 2 tablica izloženosti – još neke važne mjere koje se koriste kod randomiziranih kontroliranih pokusa (RCT) Eksperimentalna skupina: stopa događaja = a/a+b (EER) Kontrolna skupina: stopa događaja = c/c+d (CER) Apsolutno smanjenje rizika ARR=EER-CER “Number needed to treat” NNT=1/ARR