Basal statistik 24. okt. 2013
description
Transcript of Basal statistik 24. okt. 2013
Basal statistik
24. okt. 2013
Tom BendixVidencenter for Reumatologi og Rygsygdomme Glostrup Hospital
BASAL STATISTIK• Sandsynligheder
• Hvordan beregner man dem ?
• Hvad betyder ‘p’ ?
• Hvad betyder det, at beh. A > beh B?
• Evidens - og statistisk vrs. klinisk signifikans
• Hvor mange behandl. grupper skal man sammenligne ?
Hvad er sandsynligheden for at falde ned med en flyvemaskine ?
- - - - at slå en 6’er v. terningekast ?
- - - - at slå to 6’er i træk v. terningekast ?
- - - - at slå en 6’er v. terningekast, hvis man de forudgående gange har slår 4 6’ere i træk ?
BASAL STATISTIK• Sandsynligheder
• Hvordan beregner man dem ?
• Hvad betyder ‘p’ ?
• Hvad betyder det, at beh. A > beh B?
• Evidens - og Statistisk og klinisk signifikans
• Hvor mange behandl. grupper skal man sammenligne ?
6 4
7 5
8 7
6 4
7 5
8 5
.. ..
.. ..
1
2
3
4
5
6
..
..
P < 0,01
P < 1/20 P < 0,05
102 0 10
22 9 1
.. .. ..
Der ER lige mange røde og hvide ... men enkelte gange finder man noget forskelligt ... ex: 9 – 1
type ? fejl
... Han tror der er en forskelhvor ingen forskel er
1
Der ER IKKE lige mange røde og hvide ... men enkelte gange finder man noget (stort set) ens ... ex: 6 – 4
type 2 fejl
... Han ser ikke forskellen, men tror de er ens
D
174 175 176
x s.d.
Antal pr. højde-gruppe
D
174 175 176 174,5 175,5
Antal pr. højde-gruppe
x s.d.
D D
D D
40 42
40 42
D D
40 42
40 42
D D
Kurver over forskellige samples
- -
3 4 5 6 100
median mean= 24
1 3 4 5 7 8 8 9 21
median
Inter-Quartile Range = IQR
range
15
10
5
0
Antal ptt. Antal ptt. i alt = 99
0 20 40 60 80 100 120 140 X
mean
SD
spændvidde
15
10
5
0
Antal ptt. Antal ptt. i alt = 99
0 20 40 60 80 100 120 140 X
meanmedian SD
spændvidde
15
10
5
0
Antal ptt. Antal ptt. i alt = 99
0 20 40 60 80 100 120 140 X
meanmedian SD
95 interpercentil spændvidde
spændvidde
15
10
5
0
Antal ptt. Antal ptt. i alt = 99
0 20 40 60 80 100 120 140 X
meanmedian SD
IQR
10 – 15 – 20 – 25 – 25 – 30 – 30 ...
15
10
5
0
Antal ptt. Antal ptt. i alt = 99
0 20 40 60 80 100 120 140 X
meanmedian SD
95 interpercentil spændvidde
spændvidde
Base- 3 1 line mdr. år
10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0
RYG-smerte ( ) Amoxilli
nPlacebo
BEHANDL.
median + IQR
ikke-kliniske ... kliniske populationer
43 %
6 %
ikke-kliniske ... kliniske populationer
43 %
6 %
= x
D
= x
D
= x
D
= x
Standard Error of Means = SEM
D
DD
Standard Error of Means = SEM
95% Confidence Interval = CI (95)
Effekt af behandl. B på smerte
placebo
behandl. Bex: Smerte
0 1 1 2 12 uge md
Effekt af behandl. B på smerte
placebo
behandl. Bex: Smerte
0 1 1 2 12 uge md
SD
SEM
range
IQR
95 % CI
95 % Interpercentil range
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Smerte
Antal med resp. smerte-niveauer efter behandl.... A
B
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Smerte
Antal med resp. smerte-niveauer efter behandl.... A
B
0
0
3
4
4
6
8
9
0
2
3
3
5
6
9
9
10
2
2
6
8,5
8,5
11.5
13
15
2
4
6
6
10
11,5
15
15
17
Rangsum 66,5 86,5 ∑∑ = 153
8 + 9 observationer= 17
∑ = (17 x 18)/2 = 153
Smerte 0 - 10 (max) v. 2 md. Follow-up
Beh: A rang: B rang:
0
0
3
4
4
6
8
9
0
2
3
3
5
6
9
9
10
Rangsum _____ + ______ = ______
8 + 9 observationer= 17Rangsum skal være:
n ......... = ______
Smerte 0 - 10 (max) v. 2 md. follow-up
Beh: A rang: B rang:
0 153
65 115
66,5 86,5
Mann-Whitney = Wilcoxon’s test for uparrede data:Interval for bevaret H0 ... altså N.S. v/ 2 grupper henhv. n=10 og 9
2 samples > 2 samples
parametrisk parret one-sample t-test two-way ANOVA
u-parret two-sample t-test one-way ANOVA
non-parametr. parret Wilcoxon Friedman
u-parret Mann Whitney Kruskal Wallis
Test af forskelle mellem samples
Test af forskelle mellem forhold
Generelt: χ 2 - spec 2x 2 tabeller
Mindre grupper Fischers exacte test
Behandling A B C
Pt_1 2 - 2 3 - 3 2 - 4 4 - 5 3 - 6 1 - 7 2 - 8 2
Pt_9 12 - 10 13 - 11 12 - 12 14 - 13 13 - 14 11 - 15 12 - 16 12
Pt_17 22 - 18 23 - 19 22 - 20 24 - 21 23 - 22 21 - 23 22 - 24 22
- 25 25
SD = varians
2
Varians-analyse (a)
varians af alle
0,9 0,9 0,9
8,4
varians -snit af 3 grupper
varians af alle
F = = 9.3
F (df: 2, 24) = 9.3 => p < 0.001
Varians-analyse (b)
BASAL STATISTIK• Sandsynligheder
• Hvordan beregner man dem ?
• Hvad betyder ‘p’ ?
• Hvad betyder det, at beh. A > beh B?
• Evidens - og Statistisk og klinisk signifikans
• Hvor mange behandl. grupper skal man sammenligne ?
effekthos ....
1
LÆGEKUNSTEN BESTÅR I AT UNDERHOLDE PATIENTEN, ..
.. MENS NATUREN HELBREDER SYGDOMMEN
LÆGEKUNSTEN BESTÅR I AT UNDERHOLDE PATIENTEN, ..
.. MENS NATUREN HELBREDER SYGDOMMEN
rask efter ....
dage
rask efter ....
dagep < 0,001p < 0,001
2 Beh. X Ingen Beh.21 2221 2221 2221 2221 2221 2221 2221 22...21 22
effekthos ....
+ -+ -X-Beh.X-Beh.
effektstørrel- se...
effektstørrel- se...
+ -+ -X-Beh.X-Beh.
effekthos ....
-+
3 X-Beh.X-Beh.
effektstørrel- se...
effektstørrel- se...
+ -+ -X-Beh.X-Beh. Y-Beh.4
….så hør dog efter !!….så hør dog efter !!
MIC - MID
Man spørger mange ptt:
”Hvordan har du fået det i forløbet?” … ex fra baseline → follow up:
bedre / uændret / værre.
(= ’anchor question’)
Samtidigt udfylder de ex: Oswestry v. baseline og follow up. Forskellen, ∆, afbilledes.
∆ Oswestry
bedreuændretværreantal pr. ∆ værdi
MIC = 10
-20 -10 0 10 20
baseline
Oswestry Disability Index
10 spørgs. - 1 smerte / 9 om aktiviteter. Hver:
0 1 2 3 4 5 ingen dårligst gener tænkelig
Max score: 50
ODI (%): 100
Beh: A
base
line
follow
-up
bedre
∆∆ sv.t. behandling
=> MID (Minimal Important Difference)
∆∆
∆B
B
∆A
∆ ≠ behandling !!
∆A ∆B
∆∆
Eksempel: • 2 x 10 behandles med A / B • Man finder:
∆∆ = 5• MIC = 10
MIC = 10
Altså: • Klinisk relevant og statistisk signif. forskel A-B • Numbers Needed To Treat = 2
∆A
∆A = 7
∆B
∆B = 12
∆A ∆B ∆∆
Eksempel: • 2 x 10 behandles med A / B • Man finder:
∆∆ = 5• MIC = 10
MIC = 10
Altså: • Klinisk ir-relevant, men statistisk signif. forskel A-B
∆A
∆A = 2
∆B
∆B = 7
∆A ∆B
∆∆
Eksempel: • 2 x 10 behandles med A / B • Man finder:
∆∆ = 5• MIC = 10
MIC = 10
Altså: • Klinisk relevant og stat. signif. forskel A-B • Numbers Needed To Treat = 1
∆A
∆A = 7
∆B
∆B = 12
Oswestry Disability Index
10 spørgs. - 1 smerte / 9 om aktiviteter. Hver:
0 1 2 3 4 5 ingen dårligst gener tænkelig
Max score: 50
ODI (%): 100
MIC = 10 / 30% reduktion fra baseline
concensus (Otello, Spine 2008)
BASAL STATISTIK• Sandsynligheder
• Hvordan beregner man dem ?
• Hvad betyder ‘p’ ?
• Hvad betyder det, at beh. A > beh B?
• Evidens - og Statistisk og klinisk signifikans
• Hvor mange behandl. grupper skal man sammenligne ?
A B
antal points v/ 6 terninge-slag (6 - 36)
15
18
21
16
11
32
A B C D E F