Planiranje%20istra

1
Tumacenje rezultata
Obrada podataka
Unospodataka
Prikupljanjepodataka
Planiranjeistraživanja
2
CILJ ISTRAŽIVANJA
Opisati
Objasniti
Predvidjeti
OrudeSTATISTIKA
3
UZORAK
Kakvo je stanje u populaciji?
Nereprezentativan
Reprezentativan
Nereprezentativan
4
UZORAK
Vrste uzoraka (nacini uzimanja uzoraka)
Slucajni
Svaki clan populacije ima jednaku vjerojatnost
biti odabran (izvlacenje brojeva iz šešira,
tablice slucajnih brojeva,racunalni programi...)
Sustavni
Uzima se svaki n-ti clan populacije
Stratificirani
Populacija se dijeli na slojeve pa se iz njih
uzimajuslucajni uzorci
Prigodni
Podatci se uzimaju od ispitanika koje imamo pri
ruci
5
UZORAK
Velicina uzorka
Željena preciznostmjerenja
Varijabilnost mjerenepojave
Snaga istraživanja vjerojatnost pronalaženja
razlike koja zaista i postoji u populaciji
Pogrješke
alfa pronašli smo statisticki znacajnu razliku,
a razlike zapravo nema
beta nismo pronašli razliku, a razlika zapravo
postoji
6
(No Transcript)
7
OBLIKOVANJE SKUPINA
8
LJESTVICE MJERENJA
NOMINALNA
broj stoji umjesto imena (npr. spol muški0,
žene1)
ORDINALNA
brojevi oznacavaju redoslijed, ali ne znamo
KOLIKE su razlike (npr. školske ocjene 1, 2, 3,
4, 5)
INTERVALNA
imamo redoslijed i razlike ali brojcani odnosi ne
oznacavaju odnose u mjerenoj pojavi jer nema
apsolutne nule (npr. temperatura 20ºC nije
dvostruko toplije od 10ºC)
OMJERNA
brojcani odnosi oznacavaju odnose u mjerenoj
pojavi jer postoji apsolutna nula (npr. dužina
20 cm je dvostruko duže od 10 cm)
9
LJESTVICE MJERENJA-dopušteni postupci
10
VJEŽBA
ordinalna
omjerna
nominalna
intervalna
omjerna
11
OBRADA PODATAKA
Kakvi su stavovi studenata medicine prema
znanosti?
Postoje li razlike u stavovima prema znanosti
izmedu studenata razlicitih godina?
Postoji li povezanost izmedu stavova prema
znanosti prosjeka ocjena?
12
OPIS
Raspodjela
Srednje vrijednosti i raspšenja
13
SREDIŠNJE VRIJEDNOSTII RASPRŠENJA
14
SREDNJE VRIJEDNOSTI
122333445
MC
122223348
15
RASPODJELA PODATAKA
C4
C4
16
VRIJEDNOSTI KOJE SE JAKO RAZLIKUJU
Pažnja! Možda je pogrješka, a možda neistražena
pojava!
17
NORMALNA RASPODJELA
Testiranje normaliteta raspodjele
Kolmogorov-Smirnov test
parametri
18
DRUGE RASPODJELE
Asimetricna udesno
Asimetricna ulijevo
Stožasta
Spljoštena
Bimodalna
19
Aritmeticka sredina i standardna devijacija
Parametrijska statistika
Središnja/dominantna vrijednost i interkvartilno
raspršenje/totalni raspon
Neparametrijska statistika
20
ZBOG POGRJEŠKE MJERENJA DOBIVENI REZULTATI UVIJEK
SU SAMO PROCJENA STANJA U POPULACIJI
RASPON POUZDANOSTI (CONFIDENCE INTERVAL) RASPON U
KOJEM SE, UZ ODREÐENU SIGURNOST (95,
99), NALAZI PRAVI REZULTAT U POPULACIJI
Npr. M20, 95CI 18-24 C76, 99CI 69-85
21
IZBOR ODGOVARAJUCEG STATISTICKOG POSTUPKA
22
ŠTO ZNACI STATISTICKI ZNACAJNO?
plt0.05 95 sigurnosti da dobivenarazlika/poveza
nost nije posljedica slucaja
plt0.01 99 sigurnosti da dobivenarazlika/poveza
nost nije posljedica slucaja
PRIKAZ p-vrijednosti tri decimalna mjesta Npr.
p0.024 p0.007 plt0.001
23
PRIMJER
Rezultati randomiziranog kontroliranog
pokusapokazuju da je novi lijek u pokusnoj
skupiniprosjecno smanjio dijastolicki tlaks 99
mmHg na 96 mmHg, plt0.001
Statisticki znacajno, ali ne i klinicki!
24
SAMO POKUSOMMOŽEMO UTVRDITIUZROCNOST!!!
POVEZANOST
NE ZNACI I UZROCNOST
Korelacija izmedu stavova prema znanostii
slušanja kolegija Uvod u znanstveni rad u
mediciniiznosi ?0.84, plt0.001
Studenti koji su slušali kolegij vjerojatnoimaju
pozitivnije stavove prema znanosti
Slušanje kolegija utjece na stvaranje
pozitivnijihstavova prema znanosti
Slušanje kolegija utjece na stvaranje
pozitivnijihstavova prema znanosti
25
(No Transcript)
26
RAZGOVARAJTE SA STATISTICARIMA, I ONI SU LJUDI!
i...
PAŽLJIVO PLANIRAJTE!
SUSTAVNO OBRAÐUJTE!
ODGOVORNO TUMACITE!
27
Procjena velicine uzorka

• Koliki uzorak mi treba?
• cesto pitanje
• važno pitanje
• odgovor nije sasvim jednostavan
• graficki nacin procjene velicine uzorka
  Altmanov nomogram

28
Procjena velicine uzorka

• potrebna 3 parametra
• (klinicki) relevantna razlika
• razina znacajnosti (0.05, 0.01)
• snaga

29
Procjena velicine uzorka primjer 1 kategorijske
varijable
Ispitujemo novi antibiotik. Dosad korišteni lijek
ucinkovit je u 40 slucajeva, a novi, da bi se
isplatio mora biti ucinkovit u barem 60
slucajeva. Koliko ispitanika trebamo da bismo, uz
dvosmjernu znacajnost od 0.05 i snagu od 80,
provjerili takvu razliku u ucinkovitosti lijekova?
SR(0.6-0.4)/0.504.
30
Procjena velicine uzorka primjer 1 kategorijske
varijable
Koliki uzorak biste trebali da je sve isto, samo
uz znacajnost od 0.01?
31
Procjena velicine uzorka primjer 2 kontinuirane
varijable
Koliki uzorak je potreban da bi se, uz dvosmjernu
znacajnost od 0.05 i 80 snage, provjerila
razlika u razini kolesterola od 1.0 mmol/l izmedu
aritmetickih sredina dviju skupina ispitanika?
Ocekujemo podjednaku standardnu devijaciju u obje
skupine od 3.0 mmol/l.
SRd/s0, pri cemu je d klinicki relevantna
razlika s0
ocekivana standardna devijacija
SR1/30.333
32
Procjena velicine uzorka primjer 2 kontinuirane
varijable
150 po skupini
33
Procjena velicine uzorka zakljucno

• u procjenu velicine uzorka treba ukljuciti i
  ocekivano osipanje ispitanika
• npr. dodati 20-30 za istraživanja koja ce duže
  trajati

• zaokružite na cijeli broj

• velicina uzorka jest važna, ali ne znaci ništa
  ako uzorak nije dobro odabran