Transcript Ábrák-1 - xenia.sote.hu!

Kísérlettervezés és értékelés
Honlap: http://xenia.sote.hu/hu/biosci/docs/biometr/
Jellegzetes jelenségek
• Már majdnem kész a cikkünk, csak a
statisztika hiányzik. Segítség!
• Átgondolatlan vagy nem létező előzetes
kérdések =
lehet, hogy nincs érvényes következtetés
• A tervezésben sorrend fontos, mindent a
maga helyén kell csinálni
• A statisztikai meggondolások a tervezési
szakasz során, annak közepén kerüljenek
sorra.
Általános bevezetés
•
•
•
•
A kutatás teljes folyamatának áttekintése
Tervezési szakasz
Adatgyűjtési szakasz
Értékelési szakasz
– exploráló adatelemzés
– statisztikai elemzés
• Jegyzőkönyvezés, dokumentálás
Ezen előadás legfontosabb mondanivalói
•
•
•
•
•
•
•
A véletlen változékonyságot, szóródást okoz
A kísérletező(k) vágyai befolyásolják az eredményeket (?!)
A kutatás legfontosabb lépése a tervezés
A tervezés és az értékelés szorosan összefüggenek
Az eredmények értékelésében kell a statisztikai szemlélet
Néhány számítási módszert magunk is elvégezhetünk
Gyakran érdemes statisztikai szakértőtől tanácsot, segítséget
kérni
• A statisztikai tervezés és értékelés szolgáltatásként is
rendelkezésre kell álljon
André-Marie Ampēre
(Andre-Marie Ampere, 1775-1836)
1. A researcher invents a new hypothesis about some area of
experience (on the basis of earlier research, intuition, and logic)
2. A researcher infers an empirically testable implication of the
hypothesis.
3. A researcher then performs an empirical research project to test
whether the implication is actually present in the area of
experience.
4. If evidence of the implication is found (and in the absence of
a reasonable alternative explanation), the community with prime
interest in the area of experience will (by informal consensus)
accept (or will be more inclined to accept) the hypothesis framed
in step 1 as being correct.
A kísérletező pszichológiája, érdekei
T. C. Chamberlin:
The Method of Multiple Working Hypotheses.
With this method the dangers of parental affection for a
favorite theory can be circumvented.
Science (old series): 15, 92, 1890
Science 148:754-759 (1965), reprinted
•Premature theories
•Ruling theories linger
•A family of hypotheses
•Drawbacks of the method
•Multiple hypotheses and practical affairs
•Danger vacillation
•Imperfections of knowledge
A társadalom érdeke, hogy a kutató
objektiv legyen
•A kutatás objektivitását egyre több
jogszabály, előírás próbálja biztosítani.
•Ez különösen fontos a gyógyszerek,
készülékek, eljárások kipróbálásakor
•Ez ugyanolyan fontos az elméleti hipotézisek
vizsgálatánál
•Good Laboratory Practice
•Good Clinical Practice
•Etikai kódex(ek)
Kutatási kérdések
Hypotézisek
Predikciók
Elővizsgálatok
adatbányászat
exploratív elemzés (1)
Változók kiválasztása
Adatfelvételi módszer
Adatgyüjtés
Exploratív adatelemzés (2)
Konfirmatív adatelemzés
Précsényi István: Alapvető kutatástervezési, statisztikati,…. Debrecen (1995 )nyomán, kibővítve
A „feltáró” kutatás
(elővizsgálatok)
• Van feltételezésünk, de keveset tudunk:
–
–
–
–
A kísérletben alkalmazott módszerekről
A módszer hibájáról
A várható szóródásról
Kísérleti beavatkozásainktól várható változások
(?) irányáról és méretéről
– A kísérletezés költségeiről, komplikációkról
„Bizonyító” kutatás
• Ennek tervezéséhez
– van határozott ismeretünk (előkísérletből, adatbányászatból)
• a célról
• a populációról
• a változókról
• a várható szóródásról
• a kiértékelés módszeréről
• a várható, vagy megismerni kívánt mértékű
(nagyságú) eredményről
(szükséges a vizsgálat erejének számításához)
1. Megfigyeléses vizsgálatok
(elsősorban klinikai, epidemiológiai kutatásban, nem
részletezzük)
• Eset-sorozat (case-series), leíró
• Eset-kontroll (case-control), retrospektiv
• Keresztmetszeti felmérés, jelenlegi helyzet
jellemzésére
• Kohorsz tanulmány, prospektiv, előretekintő
• Historikus kohorsz tanulmány,
részben retrospektiv, onnan előre elemez
2. Beavatkozások vizsgálata
• Vizsgálatok, kontrollhoz hasonlitással
– Parallel kontrollok
• randomizált
• nem-randomizált
– Szekvenciális kontrollok
• önkontrollos
• cross-over, önkontrollos
– Külső kontroll (benne a történeti kontroll)
• Kontroll nélküli vizsgálatok (?)
– Abszolút érték meghatározása (standardhoz
hasonlítással)
Az adatok integritása
• Minden adat rögzítendő
• Minden nem tervezett tulajdonság
jegyzőkönyvezendő
• „Hibás adat” azonosítása, kezelése,
eltávolítása hogyan történhet?
• Outlier adat sorsa (nincs ismert hibája, csak
az értéke „kilóg”)
• A rögzített adatok ellenőrizendők
számitás előtt és után (gyakori hibaforrás?)
A szoftver, a számítások integritása
•
•
•
•
Jó és hiteles szoftvert használjunk
A célnak pontosan megfelelő számítást végezzünk
Az elemzett adatok köre rögzítendő
A rögzített adatok ellenőrizendők számítás előtt és
után
• Az elemzés menete, eredménye ellenőrizendő,
fileba, papirra nyomtatandó
• Statisztikai jegyzőkönyvezés (is) kell (GLP)
• Példa:
Jelentések, közlemények, adatok
• Az eredmények tárgyszerű közlése
• A módszerek ismételhetőségét bemutatni
• Az értékelés módszere, megismételhetőségét
illusztrálni kell
A szisztémás hibák elleni védekezés
(minimalizálásuk) eszköze
– a randomizálás
• Segít biztosítani a módszer kinduló feltételeinek
teljesülését (véletlen minta)
• Sokféleképen lehet randomizálni
– egyszerűen
– blokkokban
– rétegezetten
– A vak és a kettős vak módszer véd a szubjektív hibák ellen
(blind, double blind: „vak” – vagy „redőny, ”?
• Lásd Chamberlin cikkét
• Néha a vak kisérletezés nem könnyű
Kísérleti elrendezések egyes típusai
(a megvalósítás terve)
• Random elrendezés
(véletlenszerűen kiválasztott k csoport)
• Randomizált blokk elrendezés,
(ahol kísérlet-technikai csoportosítás is történik)
– Független alanyok, kísérleti egységek
– önkontroll, egy alanyon több mérés
– vegyes: egyes tényezők független alanyon,
más tényezők önkontrollos elrendezésben
• Faktoriális elrendezés
(ahol sok szempont, faktor szerinti elrendezést vizsgálunk)
• Latin négyzet elrendezés
(ahol kevés alanyon kell sok szempont szerint vizsgálni)
A vizsgálat kiterjedése
• Vizsgálat alanyai
• Változók
– Fő változó(k)
– Másodlagos változók
(mit érdemes mérni, mit nem)
– Összetett változók
– Összefüggés a változók között
– Kategorizálás, mérés
• Mérési skálák
Az összehasonlítás tipusai
• Kontroll (placebo, és/vagy kezeletlen) -- kezelés
• “Konvencionális” -- új kezelés
• Ekvivalencia
(x anyag -- y anyag összehasonlítása)
• Dózis--hatás összefüggés, függvény
keresése
– Receptor kötés (kötési paraméterek)
– enzimaktivitás (enzim paraméterek)
• Kölcsönhatások vizsgálata
Lebonyolítás
• Legyen-e közbülső elemzés,
vagy fix méret, végső elemzéssel
• Kizárási feltételek
(egyes adat, alany „kiesése”)
• Meddig folytassuk?
– Cut your losses?
– Döntésig
– Előre tervezett időpontig, vagy mennyiségig?
Jegyzőkönyvezés
(statisztikai...)
•
•
•
•
•
•
Az adatok részletes vizsgálatának alapja
Outliers és a jegyzőkönyv
Outliers és statisztikai kritériumok
Outliers és a report, cikk irása
Kizárási feltételeket előre kell(ene) megadni
A hiányzó értékek esete (“pótlás”, dummy)
Transzformálás
(szisztémás adatátalakítás)
• Mindig történik (valamilyen) transzformálás
 A mérés során (műszerbe építetten, kalibrálásnál, számolásnál)
gyakori a lineáris, vagy nem líneáris transzformáció
 A mérési célú transzformációnak van (?) szaktudományos alapja
 Példa: logit transzformáció radioimmun mérések kiértékelésénél
linearizálja a kalibrációs görbét
 A statisztikai célú transzformáció a kiértékelés lehetőségeit
módosítja
 Példa: a szórás arányos a csoport átlagával
– a logaritmikus transzformáció ezt eltüntetheti
• Lehetőleg a tervezési szakaszban meg kell adni a lehetséges
eljárást.
• Ne attól tegyük függővé a transzformálást, hogy utána kijön-e a
kívánt eredmény….
Kiinduló feltételezések
• A mért változó
– nominális skálán
– ordinális skálán
– numerikus skálán
(eloszlása nem standard normális)
• A null hipotézis
– eloszlások azonossága
– a mediánok azonossága
• A minták száma
– Lehet 1, 2, >2
A hipotézis vizsgálat kimenetele
D ö n té s
H 0 ig a z
H 1 ig a z
H 0 -t e lve tjü k
H 1 -e t e lfo g a d juk
E ls ő fa jú h ib a
( )
H e lye s d ö n té s
N e m ve tjük e l H 0 -t, é s
N e m fo g a d juk e l H 1 -e t
H e lye s
d ö n té s
M á so d fa jú h ib a
( )
A döntési küszöbök értékei
• Elsőfajú hiba (alfa), második fajú hiba (béta)
• A nem paraméteres módszereknél a béta
meghatározása nehéz,
• a “power”, a módszer ereje gyakran
ismeretlen
A módszer választáshoz útmutatás
• Függ:
–
–
–
–
A kutatási kérdéstől
Kísérleti elrendezéstől
A mérés skálájától (nominális, rang, intervallum)
Az elemszámtól
• Van-e különbség?
– 1 csoport
– 2 csoport
– 3, vagy több csoport
• Van-e összefüggés?
• Hány független változó van?
Módszerek választása
(nem paraméteres eset, bevezető kurzus)
A minta
természete
Egy random
minta
Párosított minta
(pár, vagy
többes)
Randomizált
blokk
Két független
random minta
Több független
random minta
Hipotézis
tárgya
Kategorizált
adatok
Rendezhető
adatok
Medián
binomiális teszt
Eloszlás
Khi négyzet
Kolmogorov
medián
-
Előjel próba
medián
Khi négyzet
Mann-Whitney
medián
(eloszlás)
-
medián
-
eloszlás
-
Numerikus
skálájú adatok
Wilcoxon előjeles
medián
Wilcoxon előjeles
Módszerek választása
(haladó)
A minta
természete
Egy random
minta
Párosított minta
(pár, vagy
többes)
Randomizált
blokk
Két független
random minta
Több független
random minta
Hipotézis
tárgya
Kategorizált
adatok
Rendezhető
adatok
Medián
binomiális teszt
Eloszlás
Khi négyzet
Kolmogorov
medián
-
Előjel próba
Wilcoxon előjeles
medián
Cochran
Friedman
Quade
medián
Khi négyzet
Mann-Whitney
medián
(eloszlás)
-
Wald-WolfowitzSmirnow
medián
-
Kruskal-Wallis
eloszlás
-
van der Waerden
Smirnov
Numerikus
skálájú adatok
Wilcoxon előjeles