Adatok statisztikai feldolgozása



Hasonló dokumentumok
Statisztika, próbák Mérési hiba

Állatkísérletek az Orvostudományban

Definíció. Definíció. 2. El adás (folytatása) Az adatok leírása, megismerése és összehasonlítása fejezet. A variabilitás mér számai 3.

Állatkísérletek Elmélete és Gyakorlata A és B kurzus

Állatkísérletek Elmélete és Gyakorlata A kurzus

Állatkísérletek Elmélete és Gyakorlata- B szint

Biostatisztika Bevezetés. Boda Krisztina előadása alapján ma Bari Ferenc SZTE ÁOK Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet

Normál eloszlás. Gyakori statisztikák

Sepsis management state-of-art

Variancia-analízis (folytatás)

KOLLOIDOK OLDATOK KERINGÉSI DINAMIKÁJA

KVANTITATÍV MÓDSZEREK

Reiczigel Jenő,

Állatkísérletek elmélete és gyakorlata - B szint. Gyulladási és keringési shock modellek

GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó június

II. A következtetési statisztika alapfogalmai

Bevezető Mi a statisztika? Mérés Feldolgozás Adatok rendezése Adatok jellemzése Időbeli elemzés Feladatok. Statisztika I.

statisztikai menürendszere Dr. Vargha András 2007

Matematikai statisztikai elemzések 2.

Aprítás Ipari gyógyszertechnológiai laboratórium gyakorlatai I. félév. Az aprítást befolyásoló tényezők GYAKORLATOK

A mintavétel bizonytalansága

Bánhalmi Árpád * Bakos Viktor ** MIÉRT BUKNAK MEG STATISZTIKÁBÓL A JÓ MATEKOSOK?

Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara. Prof. Dr. Závoti József. Matematika III. 7. MA3-7 modul. Helyzetmutatók, átlagok, kvantilisek

GAZDASÁGI STATISZTIKA

STATISZTIKA PRÓBAZH 2005

Matematika III. 8. A szórás és a szóródás egyéb mérőszámai Prof. Dr. Závoti, József

Elméleti összefoglalók dr. Kovács Péter

Műszerek tulajdonságai

Hipotézis vizsgálatok

MINİSÉGSZABÁLYOZÁS. Dr. Drégelyi-Kiss Ágota

Dr. Szőke Szilvia Dr. Balogh Péter: Nemparaméteres eljárások

Statisztikai programcsomagok

Statisztikai módszerek alkalmazása az orvostudományban. Szentesi Péter

Premium Heath Concepts testsúlycsökkentő módszer kontrollcsoportos vizsgálata 284 vizit alapján


Alapfogalmak áttekintése. Pszichológiai statisztika, 1. alkalom

Matematikai statisztikai elemzések 6.

Ezt kutattuk 2010-ben

Én adok HES-t - PRO. Nardai Gábor Péterfy Kórház és Baleseti Központ SZINT 2013

Statisztikai módszerek gyakorlat - paraméteres próbák

11. Matematikai statisztika

A csõdelõrejelzés és a nem fizetési valószínûség számításának módszertani kérdéseirõl

STATISZTIKA. A maradék független a kezelés és blokk hatástól. Maradékok leíró statisztikája. 4. A modell érvényességének ellenőrzése

OTKA Zárójelentés. I. Ösztrogén receptor α génpolimorfizmusok vizsgálata ischaemiás stroke-ban


Statisztikai módszerek

Magyarországon személysérüléses közúti közlekedési balesetek okozóik és abból alkoholos állapotban lévők szerinti elemzése. Rezsabek Tamás GSZDI

A szívizom perfúzió számítógépes mérése koszorúér angiogramokon

SZENT ISTVÁN EGYETEM YBL MIKLÓS ÉPÍTÉSTUDOMÁNYI KAR EUROCODE SEGÉDLETEK A MÉRETEZÉS ALAPJAI C. TÁRGYHOZ

Bemenet modellezése II.

konfidencia-intervallum Logikai vektorok az R-ben március 14.

1/8. Iskolai jelentés. 10.évfolyam matematika

Illyés Attila; Havas Attila; Szabó Némedi Noémi; J. Geoffrey Chase; Benyó Balázs; Homlok József. Siófok,

Matematikai statisztikai elemzések 5.

Kövessük szorosan??? Vagy inkább tartsunk távolságot??

SZINT. A széleskörő hemodinamikai monitorozás jelentısége ARDS-ben. Molnár Zsolt SZTE, AITI SZEGEDI INTENZÍVES TALÁLKOZÓ 2010

Általános statisztika II. Kriszt, Éva Varga, Edit Kenyeres, Erika Korpás, Attiláné Csernyák, László

A Géniusz képzések hatásvizsgálata kutatási tanulmány. Készítette: Dr. Dávid Mária

2. Interpolációs görbetervezés

Csicsman József-Sipos Szabó Eszter Matematikai alapok az adatbányászati szoftverek első megismeréséhez


Statisztikai alapfogalmak a klinikai kutatásban. Molnár Zsolt PTE, AITI

1. A skót bakák mellkas körmérete N(88, 10). A skót bakák mekkora hányada fér bele egy 84-es zubbonyba?

Folyadékterápia az SBO-n

ELEMI VALÓSZÍNŰSÉGSZÁMÍTÁS és STATISZTIKAI MÓDSZEREK A FIZIKÁBAN

Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara. Prof. Dr. Závoti József. Matematika III. 6. MA3-6 modul. A statisztika alapfogalmai

Állatkísérletek az Orvostudományban



Biostatisztika Összefoglalás


[Biomatematika 2] Orvosi biometria

A KUTATÁSMÓDSZERTAN MATEMATIKAI ALAPJAI MA. T.P.Lenke


Magyar Egészségügyi Szakdolgozói Kamara Csongrád Megyei Területi Szervezet

Ö







WIL-ZONE TANÁCSADÓ IRODA


Statisztika gyakorlat

A nemzetközi sportrendezvény-szervezési projektek sikertényezői és a siker megítélésének kritériumai



Egy lépés az egészségünkért Csongrád megye komplex egészségfejlesztési programja. KUTATÁSI JELENTÉS Lelki Egészség Felmérés Középiskolai populáción

Matematikai statisztikai elemzések 1.

MATEMATIKA Kiss Árpád Országos Közoktatási Szolgáltató Intézmény Vizsgafejlesztő Központ


A probléma alapú tanulás, mint új gyakorlati készségfejlesztő módszer, az egészségügyi felsőoktatásban

MTA Doktori értekezés


y ij = µ + α i + e ij

INTELLIGENS ADATELEMZÉS

Biostatisztika Összefoglalás

Mérőrendszer analízis és fejlesztés dióhéjban. alapok

Hipotézisvizsgálat. A sokaság valamely paraméteréről állítunk valamit,

Átírás:

Adatok statisztikai feldolgozása Kaszaki József Ph.D Szegedi Tudományegyetem Sebészeti Műtéttani Intézet Szeged

A mérési adatok kiértékelése, statisztikai analízis A mért adatok konvertálása adatbázis kezelőbe (Excel) Az adatbázis elkészítése; Ábra készítés; Statisztikai analízis Az adatok eloszlás típusa, eloszlás vizsgálata Elemszám, átlag/medián, adatok szórása; Konfidencia intervallum; Szignifikancia szint; P érték;

5. A mérési adatok kiértékelése, statisztikai analízis 1. A mért adatok konvertálása adatbázis kezelőbe (Excel) 2. Az adatbázis elkészítése; 3. Ábra készítés; 4. Statisztikai analízis Van kis hazugság Van nagy hazugság és a STATISZTIKA

5. Statisztikai analízis Az adatok jellemzői: eloszlás, átlag v. medián, szórás; Konfidencia (megbízhatósági) intervallum: amely (általában) nagy valószínűséggel tartalmazza a becsült paraméter valódi értékét; Szignifikancia szint P érték: a statisztikai valószínűség értéke; Statisztikailag szignifikáns különbségről beszélünk, (P = <0.05), ha az átlag értékek különbsége a vizsgált csoportok között nagyobb, mint amit a véletlen idézhetne elő; Eloszlás vizsgálat: A/ Szórás azonosság fennáll: Paraméteres eloszlás (Gausz görbe) Paraméteres statisztikai próbák B/ Nincs szórás azonosság: Nem-paraméteres eloszlás (torz Gausz görbe) Nem-Paraméteres statisztikai próbák

Az adatok eloszlása Eloszlás vizsgálat

Normális eloszlás Gaus görbe Szórás azonosság Átlag ±SD Paraméteres statisztikai próbák -SD Átlag +SD

Nem normális eloszlás Torzult Gaus görbe Nincs szórás azonosság Medián (25%; 75%) Nem-Paraméteres statisztikai próbák Medián 25% átlag 75%

Eloszlás vizsgálat módszere: A szórás azonosság vizsgálata, F próba Eloszlás vizsgálat eredménye: A/ Szórás azonosság fennáll: Paraméteres eloszlás (Gausz görbe) Paraméteres statisztikai próbák B/ Nincs szórás azonosság: Nem-paraméteres eloszlás (torz Gausz görbe) Nem-Paraméteres statisztikai próbák

A közép és a szóródás jellemzőinek párosítása Közép Átlag Medián Szóródás Standard deviáció, Standard error Min, max 5%-os, 95%-os percentilis 25 %, 75% (Kvartilisek) Közlés cikkekben Átlag (SD) Átlag ± SD Átlag ± SE Átlag ± SEM Med (min, max) Med (25.p,75.p)

SD vagy SE? 55.2 ± 15.7 (SD) 55.2±1.57 (SE, n=100) 0.26 0.24 0.22 0.20 0.18 0.16 0.14 0.12 0.10 0.08 0.06 0.04 0.02 Probability Density Function y=normal(x;52.2;1.57) 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.00 20 40 60 80 0.0 23.8 86.6 52.2 55.34 Ebben az intervallumban van az adatok 95.44%-a Ebben az intervallumban van az igazi átlag 95%-os valószínűséggel 1. Leíró statisztika

Standard deviáció vagy standard error?? Standard deviáció, SD: a minta szórása, a mintaadatok szóródása az átlag körül. Normális eloszlás esetén az átlag ±2SD-n belül van az adatok kb. 95%-a Standard error (SE=SD/ n): az átlag megbízhatósága, a mintaátlag szóródása az (ismeretlen) populáció átlag körül. Normális eloszlás esetén az átlag ± 2SE-n belül van az igazi átlag kb. 95%-os valószínűséggel.

ml/perc/kg 200 180 Box-plot ADATOK ÁBRÁZOLÁSA Szívindex Pont-vonal Átlag+SD Medián+25%,75% 160 140 120 100 80 60 Műtét 0 1 2 3 Idő (óra) Műtét 0 1 2 3 4 Idő (óra)

Ábrázolás: Medián érték 25.-75. percentilissel CVP (Hgmm) 10 8 Kolloid Krisztalloid x x x x x 6 4 2 0 50 50 100 100 150 150-15 0 15 30 45 60 75 90 105 Idő (perc)

Ábrázolás: Átlag érték SD-val Szívindex (ml/perc/m 2 ) 5,0 4,5 4,0 Kolloid Krisztalloid X 3,5 3,0 50 50 100 100 150 150-15 0 15 30 45 60 75 90 105 Idő (perc)

A KONTROL I. Mit tekintünk kontrollnak? Mit viszonyítunk mihez? A kontrollnak azt az állapotot kell tükröznie, amelyhez képest egy beavatkozás következtében fellépő változás mértéke meghatározható Kontroll érték (baseline) normál körülmények között, a tervezett beavatkozás előtt mért érték ön-kontrollos kísérlet Baseline. 0 60 90 150 240 min Hemorrhagic shock 60 min Resuscitation Az ön-kontroll nem mindig adekvált. Hosszabb időtartamú vizsgálatok esetében számos tényező (pl. altatás) befolyásolhat. Ezért beavatkozás nélküli, önálló kontroll csoportra van szükség ál-műtött (ál-kezelt) csoport.

A KONTROL II. Ha egy kórállapotot befolyásoló farmakológiai kezelés hatékonyságát vizsgáljuk A kezelés hatását egy negatív és egy pozitív kontroll csoport adataihoz hasonlítjuk Negatív kontroll olyan állapot, amelyben a vizsgált paraméterek változása minimális nincs intervenció; Pozitív kontroll olyan állapot, amely során a vizsgált paraméterek maximális mértékű változását hozzuk létre maximal intervenció;

Pl.: Ha kísérletes pleuritis hatását vizsgáljuk a thorakális leukocyta szám változására: Negatív kontroll = ál-műtét, kórállapot okozása nélkül (NINCS pleuritis); Pozitív kontroll: Kísérletesen indukált pleuritis (carrageenan injekció). Leukocytes/ml X 8000 6000 4000 # # 2000 0 Control Pleuritis Pleuritis Pleuritis +ASA +PE food

A kísérleti CSOPORTOK Kontroll: pozitív, negatív, ál-műtött; Előkezelt (pl. gyógyszeresen); Kezelt (a már indukált folyamat közben); Kísérleti beavatkozásnak (pl. sebészi) kitett; etc.

A kísérleti PROTOKOL A kísérlet periódusainak egymást szigorú időrendben követő sorozata, amely általában a kontroll, az intervenció és a megfigyelés periódusaiból áll. Szigorú, előre meghatározott időrendben elvégzett mérések, mintavételezések sorozata. Kontroll / baseline A kísérletes intervenció sebészi; pathofiziológiai; farmakológiai (előkezelés/ kezelés hatása) A megfigyelési periódus

I/A A kísérleti PROTOKOL típusai I. Before and After Két mérés ugyanazon az egyeden; Beavatkozás ELŐTT és UTÁNNA. A statisztika szempontjából egymástól függő mérések; I/B Két csoport összehasonlítása Csak egy-egy mérés/mintavétel mindkét vizsgált csoportban; A két csoport 1-1 (azonos) időpillanatbeli eltérésének összehasonlítása; Kontroll Kezelt csoportok esete; A statisztika szempontjából egymástól független mérések;

I/A ml/perc/kg 200 180 Egy-egy mérés ugyanazon az egyeden; a beavatkozás ELŐTT és UTÁNA Szívindex Átlag+SD Medián+25%,75% 160 140 120 100 80 60 Műtét 0 1 2 3 Idő (óra) Műtét 0 1 2 3 4 Idő (óra)

I/B Egy-egy mérés a mindkét vizsgálati csoportban, ugyanazon időpontban Kontroll Kezelt csoportok esete; mu/mg protein/perc Miafrancáz Aktivitás 100 75 50 25 0 Kontroll csoport Kezelt csoport

Folytonos eloszlás 2 minta (mérés) esetén Normális eloszlás Paraméteres próbák Nem Normális eloszlás Nem Paraméteres próbák Független Függő Önkontroll Független Függő Önkontroll Kétmintás t-próba Unpaired t-test Egymintás t-próba Paired t-test Mann-Whitney teszt Kétmintás próba Wilcoxon teszt Egymintás próba Két beteg csoporton 1-1 mérés Egy beteg csoporton 2 mérés Két beteg csoporton 1-1 mérés Egy beteg csoporton 2 mérés

Kettőnél több csoport összehasonlítása Mintavétel EGY időpontban Negativ kontroll, Pozítiv kontroll, Kezelt A, Kezelt B csoportok összehasonlítása; Speciális eset: mintavétel ugyanazon az egyed kezelt és nem kezelt végtagjából

3.6. A kísérleti PROTOKOL típusai II. Kettőnél több csoport összehasonlítása mu/mg protein/min 80 60 X X Sham I/R+Saline I/R+GEL I/R+HES 40 20 0 Ischemic limb Control limb P<0.05 vs control limb Negatív kontroll (álműtött), Pozitív kontroll (I/R), Kezelt I. (I/R+GEL), Kezelt II. (I/R+HES) összehasonlítása; Statisztika szempontjából Független mérések

Kettő csoport összehasonlítása DE mintavétel a beavatkozás előtt és után is történik KÉT csoport 2-2 mérés

DEGRANULÁLT LT HÍZÓSEJTEK H ARÁNYA VÉKONYBÉL L XANTHIN OXIDÁZ ENZIMAKTIVITÁS Degranulált hízósejt / Összes hízósejt (%) pmol/perc -1 /mg protein -1 18 80 60 SBTX SBTX+IPC # 16 14 12 10 SBTX SBTX+IPC # 40 8 6 20 4 0 IPC Hideg ischaemia -180-120 -60 0 180 240 Idő (perc) 2 0 IPC Hideg ischaemia -180-120 -60 0 180 240 Idő (perc)

A kísérleti PROTOKOL típusai III. Ismételt (kettőnél több) mérések esete egy csoportban Kettőnél több mérést/mintavételt végzünk ugyanazon az egyeden, meghatározott időrend szerint. A vizsgált paraméter változását a kiindulási kontroll (baseline) értékhez hasonlítjuk; Baseline. 0 60 90 150 240 min Hemorrhagic shock 60 min Resuscitation Statisztika szempontjából Egymástól függő mérések

Kettő csoport összehasonlítása, ismételt, 2-nél TÖBB mintavételezéssel KÉT csoport n - n mérés n>2

CARDIAC OUTPUT MESENTERIC BLOOD FLOW 200 CObw (ml/min/kg) SMA blood flow (ml/min/kg) SBTX 175 150 125 100 # # 25 20 15 SBTX+IPC # # 75 50 25 0 IPC SBTX SBTX+IPC Cold Ischemia -180-120 -60 0 60 120 180 240 Time (min) 10 5 0 IPC Cold Ischemia -180-120 -60 0 60 120 180 240 Time (min)

Ismételt mérések: Mérések a Kontroll periódus (baseline), a Beavatkozás (sebészi, farmakológiai) és a Megfigyelési periódus alatt, meghatározott időrendben; Több csoportban - 2-nél TÖBB mérés

A kísérleti PROTOKOL típusai IV. Ismételt mérések kettőnél több csoportban 1. Vérzéses shock + zselatin (max. 50 ml/kg) (n=5) 0 60 90 150 240 perc MAP 45 Hgmm 60 perc Kontroll. 2. Vérzéses shock + hidroxietil-keményítő (max. 50 ml/kg) (n=5) 0 60 90 150 240 perc MAP 45 Hgmm 60 perc Kontroll 3. Vérzéses shock + dextrán (max. 50 ml/kg) (n=5) 0 60 90 150 240 perc MAP 45 Hgmm 60 perc Kontroll Statisztika szempontjából: Egymástól függő mérések csoporton belül; Egymástól független mérések csoportok között;

fmol/ml 12 Plasma Endothelin Level 10 8 6 4 Gelatine HES Dextran # 2 0 Hemorrhagic shock Volume resuscitation 0 30 60 90 120 150 180 210 240 Time (min) P<0.05 vs baseline value (0 min) # P<0.05 vs HES group

Szignifikancia Szignifikáns a különbség ha azt mondjuk, hogy van hatás, az esetleges hibanagysága kicsi (maximum α). Ez az ún. első fajta hiba. Nem szignifikáns a különbség ilyenkor csak annyit tudunk mondani, hogy nincs elegendő információ a különbség kimutatására. Lehet, hogy Valóban nincs is különbség Van különbség, csak kevés volt az elemszám Nagy volt a szórás Rossz volt a vizsgálati módszer A statisztikai szignifikanciát mindig át kell gondolni, vajon biológiai szempontból jelentős-e (előfordul, hogy túl sok elemszám esetén nagyon kis különbségek is szignifikánsak staisztikailag)

A hipotézisvizsgálat menete Hipotézisek felállítása Nullhipotézis: semmi nem történt Alternatív hipotézis: valami változás van A döntés megbízhatósága (vagy a hiba) rögzítése: α=0.05 Döntési szabály felállítása (függ: a kísérleti elrendezéstől, α-tól, az elemszámtól) Döntés A nullhipotézist elfogadjuk (nincs szignifikáns különbség α szinten, nincs elegendő információ a különbség (hatás) kimutatására) A nullhipotézist elvetjük, a különbség szignifikáns α%-os szinten. A tapasztalt különbség nem csupán a véletlen műve, valami más hatás (kezelés??) is közbejátszott.

Előnyei: Paraméteres statisztikai próbák Jól megalapozott, sarkos matematikára épül; Az átlag és a szórás ismerete elegendő a statisztikai próbák, elvégzéséhez, tehát nem a teljes adathalmazzal kell dolgozni; A paraméteres próbák erősebbek, ha a feltételek teljesülnek A próbák robusztusak- feltételeik kisebb megsértése esetén még érvényesek maradnak Hátrány : Ábrázolás esetén a feltüntetett szórás (± SD) mindig nagyobb, mint a nem-paraméteres eloszlásnál használt 25-75 percentilis

Rangszámok készítése 1 2 4 1 Sorba állítjuk az adatokat: 1 1 2 4 A legkisebb kapja az 1-es rangszámot, a legnagyobb az n-et: 1 2 3 4 Korrekció (kapcsolt rangok): az egyenlő elemek rangszámait korrigáljuk a megfelelő rangok átlagával: 1.5 1.5 3 4

A próbastatisztika általában valamilyen rangszámösszeg Önkontrollos kísérlet: a különbségeket rangsoroljuk előjeltől függetlenül (a 0-kat kihagyjuk), majd az egyenlő előjelűeket összeadjuk Független minták: a minták adatait egyesítjük, így készítjük el a rangssort, majd összeadjuk külön az egyik, külön a másik mintűhoz tartoó rangszámokat. Ha igaz a nullhipotézis, a rangszámösszegek kb. megegyeznek

Előnyei: Nem-paraméteres statisztikai próbák A szórás ábrázolása esetén (25-75 percentilis) általában kisebb szórást mutat, mint a ±SD; Hátrányai: Az átlag és a szórás ismerete NEM elegendő a statisztikai próbák elvégzéséhez, mindig a teljes adathalmazzal kell dolgozni; Kevésbé kidolgozott a matematikája, különösen a több szempontos, ismételt mérések esetére

Nem paraméteres próbák Akkor alkalmazzuk, ha A paraméteres próbák feltételei nem teljesülnek Nem tudjuk ellenőrizni (kis elemszám) Nem akarjuk ellenőrizni Ordinális változók (mennyire örülök a tavasznak??? Kicsitközepesen-nagyon) NEM HASZNÁLHATOK ÁTLAGOT ÉS SZÓRÁST!! A fiziológiai paraméterek gyakrabban mutatnak nem normális eloszlást;

Normális eloszlás Paraméteres próbák Folytonos eloszlás Kettőnél több minta (mérés) esetén Nem Normális eloszlás Nem Paraméteres próbák Független Függő Független Függő Kettőnél több Csoport össze- Hasonlítása Egy v. több szempontos Variancia analízis Önkontroll + Ismételt mérések Variancia analízis Kettőnél több Csoport össze- Hasonlítása Kruskal-Wallis próba Önkontroll + Ismételt mérések Friedmann próba Az adatok szignifikanciája esetén: Páronkénti összehasonlítás: Dunnett, LSD, Tukey, Scheffé Az adatok szignifikanciája esetén: Páronkénti összehasonlítás: Dunn; Dunnett; 3 v. több beteg csoporton 1-1 mérés Egy beteg csoporton 3, v. több ismételt mérés 3 v. több beteg csoporton 1-1 mérés Egy beteg csoporton 3, v. több ismételt mérés