STATISTIKA ZA ISTRAŽIVAČE

Transcription

1 STATISTIKA ZA ISTRAŽIVAČE U OBLASTI MEDICINSKIH NAUKA Jelena Marinković 9 BODOVA 90 ČASOVA POD NADZOROM 180 ČASOVA BEZ NADZORA

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

3 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.

4 NIVOI ZNANJA PROCESNE AKTIVNOSTI DONOSIOCI ODLUKA ODLUKA PROSUĐIVANJE RAZUMEVANJE ZNANJE Vrednovanje Poređenje alternativa Interpretacija BIOSTATISTIKA (i druge metode) SAS i DS 2008/2009 INFORMACIJE PODACI (ŽIVOTNI) DOGAĐAJI Analiza Sortiranje, selekcija, asocijacija Merenje, posmatranje, prikupljanje Marinković Statistika J. Biostatistics. za istraživače In: Encyclopedia of Public Health. Katedra Springer-Verlag, za medicinsku statistiku i informatiku

5 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

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

7 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

8 A vaš udžbenik je: p Erić-Marinković J, Dotlić R, Janošević S, Kocev N, Gajić M, Ille T, Stanisavljević D, Babić D. u oblasti medicinskih nauka, Medicinski fakultet, Beograd, 2001, 2005, 2009 i 2011.

9 Sadržaj (poglavlja) I. 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 SAS i DS 2008/2009

10 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.

11 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).

12 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 SAS i DS 2008/2009 n 95,00-100,00 = 10.

13 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.

14 Potpisi p Potpisi iz predmeta Statistika za istraživače u oblasti medicinskih nauka dobijaće se na poslednjim vežbama, u petak g. od 19,00 do 19,30 časova.

15 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, godine (pismeni ispit) u amfiteatru SILOS.

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

17 Literatura p p p Obavezna: n Erić-Marinković J, Dotlić R, Janošević S, Kocev N, Gajić M, Ille T, Stanisavljević D, Babić D: u oblasti medicinskih nauka, Medicinski fakultet, Beograd, 2001, 2005 i Preporučena: n 1. Janošević S, Dotlić R, Erić-Marinković J. Medicinska statistika, 4-to izdanje. Medicinski fakultet, Beograd, n 2. Altman DG. Practical statistics for medical research. Chapman & Hall, n 3. Dawson B, Trapp RG. Basic and clinical biostatistics. Lange Medical Books/McGraw Hill, Online resursi: n 1. StatSoft on-line textbook: textbook/stathome.html. n 2. brojne veb lokacije sa statističkim kalkulatorima

18 SAS i DS 2008/2009

19 Kratka istorija

20 Početak moderne statistike p početak 20-tog veka n Karl Pearson ( ) n Sir Ronald Aylmer Fisher ( ) p velike korelacione studije (Pearson) vs male eksperimentalne studije (Fisher) n eksperimentalne studije: moć testa n faktorska analiza: konfirmatorno ili eksplanatorno

21 Početak moderne biostatistike p Sir Austin Bradford Hill ( ) p prvi pravi randomizovani klinički ogled (streptomicin u lečenju plućne tuberkuloze) p statistika odlučivanje u uslovima nesigurnosti

22 Poreklo statistike - veština upravljanja državom (I) p popisi (prebrojavanje ljudi, porezi, bolesti) još pre nove ere p William Petty ( ), statistički ured p John Graunt ( ), London, Bill of mortality, zaključivanje na osnovu uzorka, izračunavanje očekivanog trajanja života p 1801, prvi moderni popis stanovništva

23 Poreklo statistike teorija verovatnoće (II) p matematički tretman sistematskih studija na osnovu podataka o mortalitetu i studija o igrama na sreću p Blaise Pascal ( ) p Jakob Bernoulli ( ), teorija verovatnoće, zakon velikih brojeva p Rev Thomas Bayes ( ), induktivno rezonovanje, uslovne verovatnoće, Bajesova teorema

24 Poreklo statistike teorija merenja p Abraham de Moivre ( ), normalna raspodela p Pierre Simon Laplace ( ), centralna granična teorema p Carl Fridrich Gauss ( ), statističko zaključivanje (III)

25 Izazovi novog milenijuma p metode statističkog učenja (sa i bez nadzora supervised / unsupervised) p ponovno uzorkovanje (resampling) p frekvencionistička i bajesovska statistika

26 Statistički pojmovnik

27 p Podaci Sadržaj pojmovnika p Variranje, varijabilitet, neizvesnost, nesigurnost p Varijabla (promenljiva) - obeležje p Populacija - uzorak p Parametar statistika (statistik) p Statistički model p Biostatistički dizajn studija

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

29 Variranje-Varijacija-Varijabilitet- Neizvesnot intra inter intra inter intra inter instrumentalna ocenjivačka individualna analitička biološka ukupni varijabilitet

30 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.

31 Populacija vs uzorak jedinice posmatranja

32 Parametar vs statistik(a) jedinice posmatranja x Karakteristi ka Simbol za parametar Simbol za statistiku Aritmetička sredina µ Standardna devijacija σ SD (ili s ili sd) Varijansa σ 2 SD 2 (ili s 2 ili sd 2 ) Korelacija ρ r Proporcija π p SAS i DS 2008/2009

33 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,...

34 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.

35 SAS i DS 2008/2009

36 Istraživački podaci; uzorkovanje; merenje

37 Istraživački podaci p Istraživanje (eksperimentacija ili opserviranje) p Uzorkovanje p Merenje

38 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.

39 Uzorkovanje p Proces formiranja (reprezentativnog) uzorka.

40 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.

41 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.

42 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...

43 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

44 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 sd 2 p Koeficijent varijacije p Cronbach-ov alpha koeficijent p Kuder-Ričardsonova formula KR20 p slaganje (kappa koeficijent, Pirsonov koeficijent linearne korelacije, intraklasni koeficijent korelacije)

45 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)

46 Razlike između pouzdanosti i valjanosti Frekvencija A C Nepouzdana Nevalidna B D Prava vrednost Merenje

47 Razlike između pouzdanosti i Frekvencija valjanosti A C Nepouzd. Nevalid. A- Validno i pouzdano B- Validno ali nepouzda. C- Nije valid. ali je pouzd D- Nije valid. i nije pouzd B Istina D Merenje

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

49 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,...

50 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,...

51 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,...

52 Omerna skala merenja p pored svega prethodnog ima i apsolutnu nulu p parametri i statistike p... visina, masa, pritisak,...

53 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

54 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)

55 Ilustracija razlike između Preciznosti i Tačnosti

56 dobra preciznost loša preciznost dobra preciznost loša preciznost loša tačnost dobra tačnost dobra tačnost loša tačnost Ilustracija razlike između Preciznosti i Tačnosti

57 Jedinica posmatranja Karakteristike, Varijable Tipovi varijabli: 1. Kvalitativne 2. Kvantitativne Adekvatnost: 1. Valjanost, tačnost 2. Pouzdanost, preciznost Merenje Podaci Skala, nivo: 1. Nominalna 2. Ordinalna 3. Intervalna 4. Omerna Tipovi podataka: 1. Kvalitativni 2. Kvantitativni Trajković G. Measurement: Accuracy and Precision, Reliability and Validity. In: Encyclopedia of Public Health. Springer-Verlag, 2008.

58 SAS i DS 2008/2009