STATISTIKA ZA ISTRAŽIVAČE - Почетна · PDF filedonošenjem na zakazani pismeni ispit (ali će broj maksimalnih poena koji nosi jedan ... merenja, broj jedinica posmatranja

SAS i DS 2011/2012 Statistika za istraživače Katedra za medicinsku statistiku i informatiku

STATISTIKA ZA ISTRAŽIVAČE

U OBLASTI MEDICINSKIH NAUKA

Jelena Marinković 9 BODOVA

90 ČASOVA POD NADZOROM 180 ČASOVA BEZ NADZORA

SAS i DS 2011/2012 Statistika za istraživače

Katedra za medicinsku statistiku i informatiku

Statistika

p Nauka o generisanju informacija i znanja kroz prikupljanje, analizu i interpretaciju podataka koji su podložni slučajnom variranju.



Biostatistika

p Biostatistika je statistika primenjena u oblastima povezanim sa zdravljem i bolešću (biomedicinske i javnozdravstvene nauke), kao i nauka koja razvija nove alate i metode za istraživanje ovih oblasti.



PODACI

INFORMACIJE

ZNANJE

RAZUMEVANJE

PROSUĐIVANJE

ODLUKA

(ŽIVOTNI) DOGAĐAJI

NIVOI ZNANJA PROCESNE AKTIVNOSTI

BIO

STAT

ISTI

KA

(i d

ruge

met

ode)

D

ON

OSI

OCI

O

DLU

KA

Merenje, posmatranje, prikupljanje

Sortiranje, selekcija, asocijacija

Analiza

Interpretacija

Poređenje alternativa

Vrednovanje

Marinković J. Biostatistics. In: Encyclopedia of Public Health. Springer-Verlag, 2008.



Statistički metod

p Naučni metod = Statistički metod ( ≠ statističke metode)

p Statistika kao naučni jezik n  semantika: gde (na kojim mestima u

istraživačkom procesu), šta, zašto, značenje i interpretacija

n  sintaksa: u kom obliku



A danas? p Osnovne informacije o predmetu p Kratka istorija p Statistički pojmovnik p  Istraživački podaci, uzorkovanje, merenje



Vaši predavači su:

p  Jelena Marinković p  Nataša Milić p  Tamara Naumović p  Dejana Stanisavljević p  Slobodanka Janošević p  Tatjana Ille

p  Goran Trajković p  Milan Gajić p  Dragan Babić p  Ivan Soldatović p  Nikola Kocev



A vaš udžbenik je:

p Erić-Marinković J, Dotlić R, Janošević S, Kocev N, Gajić M, Ille T, Stanisavljević D, Babić D. Statistika za istraživače u oblasti medicinskih nauka, Medicinski fakultet, Beograd, 2001, 2005, 2009 i 2011.



Sadržaj (poglavlja) I.  Statistika za istraživače II.  Statistika u istraživačkom procesu III.  Eksploracija podataka IV.  Statističko zaključivanje u istraživanjima sa

jednim ili dva uzorka V.  Analiza varijanse – statistički dizajn

eksperimenta VI.  Regresija i korelacija – modelovanje odnosa

i problemi predviđanja VII.  Analiza kovarijanse – statistička kontrola

pridruženih faktora VIII.  Greške u statističkim konceptima

istraživanja



Domaći zadaci p  Podrazumeva da student u potpunosti,

tačno i precizno da odgovore i reši postavljene probleme (problemi će biti dati na vežbama a istovremeno i postavljeni na sajtu predmeta).

p Ukupno šest domaćih zadataka. p  Predaje se dana navedenog u rasporedu u

papirnom obliku pre početka vežbe.



Domaći zadaci (2) p U slučaju da student ne preda domaće

zadatke tokom trajanja nastave – može ih predati u bilo kom ispitnom roku donošenjem na zakazani pismeni ispit (ali će broj maksimalnih poena koji nosi jedan domaći zadatak biti umanjen) ili ih ne mora predati uopšte (pri čemu dobija 0 poena za urađen domaći zadatak).



Ocenjivanje p  U skladu sa akreditacijom ovog predmeta:

n  12% - aktivnost tokom predavanja, vežbi i seminara;

n  18% - domaći zadaci; n  35% - pismeni ispit sa četiri postavljena problema; n  35% - usmeni ispit.

p  Pravilnikom o polaganju ispita Medicinskog fakulteta prevođenje poena u ocene definisano je na sledeći način: n  51,00-64,99 = 6; n  65,00-76,99 = 7; n  77,00-86,99 = 8; n  87,00-94,99 = 9 i n  95,00-100,00 = 10.

Statistika za istraživače Katedra za medicinsku statistiku i informatiku

Ocenjivanje (2) p  Pismeni ispit je tipa “otvorene knjige”. p  Prag uspešnosti za pismeni ispit je osvojen bar 51

poen od 100 mogućih (ocena 6) i njegovo polaganje je uslov za izlazak na usmeni deo ispita.

p  Jednom položeni pismeni ispit važi godinu dana. p  Ako student nije zadovoljan ocenom koju je na

pismenom ispitu dobio on tu ocenu može poništiti najkasnije 24 sata posle njene objave na oglasnoj tabli Instituta i polagati ga u sledećem ispitnom roku.



Potpisi p  Potpisi iz predmeta Statistika za

istraživače u oblasti medicinskih nauka dobijaće se na poslednjim vežbama, u petak 27.01.2012.g. od 19,00 do 19,30 časova.


Vreme polaganja ispita p Datum polaganja pismenog dela ispita

objavljuje se na oglasnoj tabli Instituta. p  Po održanom pismenom ispitu na istom

mestu se ističu ocene dobijene na pismenom delu ispita i rasporedi polaganja usmenog dela ispita.

p  Prvi rok za ovu generaciju biće u utorak, 31.01.2012. godine (pismeni ispit) u amfiteatru SILOS.



Još malo o administraciji ... p  Prijave se predaju u Službi za

poslediplomsku nastavu.



Literatura p  Obavezna:

n  Erić-Marinković J, Dotlić R, Janošević S, Kocev N, Gajić M, Ille T, Stanisavljević D, Babić D: Statistika za istraživače u oblasti medicinskih nauka, Medicinski fakultet, Beograd, 2001, 2005 i 2009.

p  Preporučena: n  1. Janošević S, Dotlić R, Erić-Marinković J. Medicinska

statistika, 4-to izdanje. Medicinski fakultet, Beograd, 2008. n  2. Altman DG. Practical statistics for medical research.

Chapman & Hall, 1991. n  3. Dawson B, Trapp RG. Basic and clinical biostatistics. Lange

Medical Books/McGraw Hill, 2001. p  Online resursi:

n  1. StatSoft on-line textbook: http://www.statsoft.com/textbook/stathome.html.

n  2. brojne veb lokacije sa statističkim kalkulatorima




Kratka istorija



Početak moderne statistike p  početak 20-tog veka

n  Karl Pearson (1857-1936)

n  Sir Ronald Aylmer Fisher (1890-1962)

p  velike korelacione studije (Pearson) vs male eksperimentalne studije (Fisher) n  eksperimentalne

studije: moć testa n  faktorska analiza:

konfirmatorno ili eksplanatorno



Početak moderne biostatistike p  Sir Austin Bradford Hill

(1897-1991) p  1946. prvi pravi

randomizovani klinički ogled (streptomicin u lečenju plućne tuberkuloze)

p  1959. “statistika – odlučivanje u uslovima nesigurnosti”



Poreklo statistike - veština upravljanja državom (I)

p  popisi (prebrojavanje ljudi, porezi, bolesti) još pre nove ere

p William Petty (1623-1687), statistički ured p  John Graunt (1620-1674), London, Bill of

mortality, zaključivanje na osnovu uzorka, izračunavanje očekivanog trajanja života

p  1801, prvi moderni popis stanovništva



Poreklo statistike – teorija verovatnoće (II)

p  matematički tretman sistematskih studija na osnovu podataka o mortalitetu i studija o igrama na sreću

p  Blaise Pascal (1623-1662) p  Jakob Bernoulli

(1654-1705), 1713. teorija verovatnoće, zakon velikih brojeva

p  Rev Thomas Bayes (1702-1761), induktivno rezonovanje, uslovne verovatnoće, Bajesova teorema



Poreklo statistike – teorija merenja (III)

p  Abraham de Moivre (1667-1754), normalna raspodela

p  Pierre Simon Laplace (1749-1827), centralna granična teorema

p  Carl Fridrich Gauss (1777-1855), statističko zaključivanje



Izazovi novog milenijuma p  metode statističkog

učenja (sa i bez nadzora – supervised / unsupervised)

p  ponovno uzorkovanje (resampling)

p  frekvencionistička i bajesovska statistika


Statistički pojmovnik


Sadržaj pojmovnika p  Podaci p Variranje, varijabilitet, neizvesnost,

nesigurnost p Varijabla (promenljiva) - obeležje p  Populacija - uzorak p  Parametar – statistika (statistik) p Statistički model p Biostatistički dizajn studija



Podaci p Bilo koja činjenica ili zapažanje. p  Predmet statistike. p Kako se generiše? p Model podataka. p  Izvori podataka.



Variranje-Varijacija-Varijabilitet-Neizvesnot

intra inter

instrumentalna

intra inter

ocenjivačka

intra inter

individualna

analitička biološka

ukupni varijabilitet


Obeležje posmatranja – Varijabla (promenljiva)

p  Obeležje je bilo koja kvantitativna ili kvalitativna karakteristika, svojstvo ili osobina jedinica posmatranja.

p  Obeležja se dele na konstantna i varijabilna (promenljiva, slučajno promenljiva).

p  Klasifikacije varijabli (promenljivih): n  kvantitativne i kvalitativne n  neprekidne i prekidne n  zavisne i nezavisne.



Populacija vs uzorak jedinice posmatranja



Parametar vs statistik(a) jedinice posmatranja

x

Karakteristika

Simbol za parametar

Simbol za statistiku

Aritmetička sredina µ

Standardna devijacija σ SD (ili s ili

sd)

Varijansa σ2 SD2 (ili s2 ili sd2)

Korelacija ρ r

Proporcija π p



Statistički model p  Formalni, simbolički, opis odnosa između

rezultujuće (izlaz) i jedne ili više eksplanatornih (diskriminatornih, klasifikatornih, prediktivnih) varijabli (ulaz).

p Vrste: deterministički i verovatnosni, statistički, parametarski i neparametarski, linearni i nelinearni, ...



Biostatistički dizajn studija p  Zajedničko svim vrstama studija:

n  identifikacija podataka koji se prikupljaju (podrazumeva izbor varijabli koje se mere, njihovu ulogu u studiji, način merenja, broj jedinica posmatranja tj. veličinu uzorka, i način njihovog izbora i praćenje);

n  odgovarajući statistički model za opisivanje i analizu podataka; i

n  listu pitanja na koje studija treba da da odgovor (What inferences does one hope to make from the study? What conclusions might one draw from the study? To what population(s) is/are the conclusion(s) applicable)?

p  Posebne metode za posebne vrste studija, RKO npr. p  “Jedini aspekt koji je van statistike per se je

formulacija istraživačkog problema”.




Istraživački podaci; uzorkovanje;

merenje



Istraživački podaci p  Istraživanje (eksperimentacija ili

opserviranje) p Uzorkovanje p Merenje



Istraživanje p  Kontinuirani saznajni proces zasnovan na

određenoj metodi i proceduri. p  Sastoji se iz:

n  izbora istraživačkog problema, n  formulacije preciznih ciljeva istraživanja i hipoteza, n  istraživačkog plana (dizajna), n  prikupljanja podataka, n  eksploracije podataka, n  analize podataka, n  interpretacije i zaključivanja, te n  saopštavanja rezultata istraživanja.



Uzorkovanje p  Proces formiranja (reprezentativnog)

uzorka.



Merenje p  Postupak po kome se proizvode podaci kroz

opservaciju ili eksperimentaciju. p  Proces dodeljivanja brojeva ili drugih simbola

specifičnim karakteristikama jedinica posmatranja (objekata, osoba ili događaja).

p  Greške merenja: sistematske i slučajne.



Statistika i merenje p Karakteristike merenja: nivo merenja,

proces merenja, uslovljenost merenja, nedostajući podaci n  Karakteristike procesa merenja:

(a) operacionalna definicija varijable; (b) ocena pouzdanosti i valjanosti

merenja; (c) izabrana skala merenja i (d) ocena tačnosti i preciznosti

instrumenata merenja.



Operacionalna definicija varijable

p  Iskaz o tome kako istraživač u pojedinoj studiji bira da je meri. n  ...“ hipotenzivni, normotenzivni i hipertenzivni ispitanici

podeljeni su prema kriterijumima visine sistolnog i dijastolnog pritiska prema podeli SZO "...

n  ...” ispitanici su označeni kao depresivni ako je njihov skor na skali depresivnosti manji od 50 ” ...



A kako istraživač može da je meri? p Objektivne i subjektivne mere p Adekvatnost izabrane mere

n  Pouzdanost / ponovljivost / reliability n  Validnost / valjanost / validity n  Senzitivnost i specifičnost (dg testova) Standardizovane mere i testovi



Pouzdanost merenja p  Pouzdanost označava

do koje se mere metoda merenja konzistentno i postojano ponaša a uključuje: n  unutar ili

međuposmatračku pouzdanost,

n  pouzdanost unutrašnje konzistencije,

n  pouzdanost alternativnih formi i

n  test-retest pouzdanost.

p  sd ili sd2 p  Koeficijent varijacije p  Cronbach-ov alpha

koeficijent p  Kuder-Ričardsonova

formula – KR20 p  slaganje (kappa

koeficijent, Pirsonov koeficijent linearne korelacije, intraklasni koeficijent korelacije)



Valjanost merenja p  Valjanost označava

odnos između onoga što se pretpostavlja da bi test trebalo da meri i onog što on stvarno meri a uključuje: n  konstrukcionu, n  sadržinsku i n  kriterijumsku validnost.

p  Poređenje sa referentnim tehnikama, zlatni standard (senzitivnost, specifičnost, pozitivna i negativna prediktivna vrednost)

p  slaganje (kappa koeficijent i Pirsonov koeficijent linearne korelacije)



Frekvencija

Prava vrednost Merenje

A C

Nepouzdana

Nevalidna

B D

Razlike između pouzdanosti i valjanosti



Frekvencija

Istina Merenje

A C

Nepouzd.

Nevalid.

B D

A- Validno i pouzdano B- Validno ali nepouzda. C- Nije valid. ali je pouzd. D- Nije valid. i nije pouzd.

Razlike između pouzdanosti i valjanosti



Skale merenja Stevens-ova klasifikacija: p Nominalna skala p Ordinalna skala p  Intervalna skala p Omerna skala (skala odnosa)



Nominalna skala merenja p  dodeljivanje imena, opisa ili određivanje

kategorija mogućih pojavnih oblika obeležja p  relacija ekvivalencije p  kodiranje p  dihotomna skala je najčešća p  parametri i statistike p  ....”pol, uzrok smrti, dijagnoza, krvna grupa, ...



Ordinalna skala merenja p  uključuje i redosled, hijerarhiju, vrednosti

obeležja p  relacije ekvivalencije i poretka p  rangiranje p  parametri i statistike p  ....”težina kliničke slike, starosne grupe, ...



Intervalna skala merenja p  razlike između sukcesivnih vrednosti

varijable su uvek jednake ali bez apsolutne nulte tačke

p  identifikacija intervala između bilo koje dve vrednosti ( a-b = b-c, a=/ 3c)

p  parametri i statistike p  ....”IQ, temperatura u C, ...



Omerna skala merenja p  pored svega prethodnog ima i apsolutnu

nulu p  parametri i statistike p  ....”visina, masa, pritisak, ...



Instrumenti merenja p  Tehnologija koja se koristi za merenje. p Koduju procedure koje se koriste za

određivanje prisustva, odsustva ili količine varijable u jedinici posmatranja.

p Najčešće korišćene tehnologije su: upitnik, intervju, opservacija, objektivne i subjektivne mere, te standardizovane mere i testovi



Koliko je dobar instrument ili alat merenja?

p  instrument, alat

merenje

n bez pristrasnosti ili greške

n minimizacija bajasa

•  prava vrednost - istina •  merenje

– tačno (valjano) – precizno (pouzdano)



. . . . . . . . . .

. . . . . . .

. . . .

Ilustracija razlike između Preciznosti i Tačnosti



. . . . . . . . . .

. . . . . . . . .

.

dobra preciznost

loša tačnost

loša preciznost dobra preciznost loša preciznost

dobra tačnost loša tačnost dobra tačnost

Ilustracija razlike između Preciznosti i Tačnosti



Jedinica posmatranja

Podaci

Skala, nivo: 1.  Nominalna 2.  Ordinalna 3.  Intervalna 4.  Omerna

Adekvatnost: 1.  Valjanost, tačnost 2.  Pouzdanost, preciznost

Karakteristike, Varijable

Tipovi varijabli: 1.  Kvalitativne 2.  Kvantitativne

Merenje

Tipovi podataka: 1.  Kvalitativni 2.  Kvantitativni

Trajković G. Measurement: Accuracy and Precision, Reliability and Validity. In: Encyclopedia of Public Health. Springer-Verlag, 2008.



Documents

STATISTIKA ZA ISTRAŽIVAČE - Почетна · PDF filedonošenjem na zakazani pismeni ispit (ali će broj maksimalnih poena koji nosi jedan ... merenja, broj jedinica posmatranja