Statistik - bivariat analys Flashcards
Bivariat analys
Typ av variabler – viktigt veta inför val av analysmetod!
- Kvantitativ variabel (siffror)
Hur presenterar vi siffrorna?
- Om normalfördelad – presentera med medelvärde (SD)
- Om ej normalfördelad – presentera med median och kvartilavstånd (IQR)
Bivariat analys
Typ av variabler – viktigt veta inför val av analysmetod!
-
Kvalitativ variabel
- Kategorier
Hur presenterar vi siffrorna?
- Antal (procent)
- Hur många har valt respektive svarsalternativ ex, grundskola, gymnasium och högskola
Forskningshypotes respektive hypotesprövning
Skillnad på dessa?
-
Forskningshypotes
- Formuleras innan studiestart
-
Hypotesprövning
- Används vid statistiska analyser
- För varje analys som görs prövas hypotesen
- En forskningshypotes kan generera flertalet hypotesprövningar – typ 4-5 st
Du ska göra en urvalsbeeräkning, vad behöver du ha koll på om du ska göra den utefter normogram?
- Differens
- Medelvärde och standardavvikelse
- P-värde
- Power
Urvalsberäkning
- Standardiserad differens vid normalfördelning och även kvalitativa variabler (proportioner)
Så hur får du fram ett medelvärde?
- Finns studier sen innan som har kommit fram till medelvärde
- Om inte det finns, vad är en rimlig skillnad för att det ska vara meningsfullt (kliniskt gångbart)
- Finns ingenting att stödja sig på, så kan man göra en pilotstudie för att få fram vissa värden
Urvalsberäkning
-
Standardiserad differens vid normalfördelning och även kvalitativa variabler (proportioner)
-
Medelvärde
- Finns studier sen innan som har kommit fram till medelvärde
- Om inte det finns, vad är en rimlig skillnad för att det ska vara meningsfullt (kliniskt gångbart)
- Finns ingenting att stödja sig på, så kan man göra en pilotstudie för att få fram vissa värden
-
Medelvärde
Differens
Så hur får du fram differens?
- Medelvärdet använder vi i förhållande till den andra gruppen vilket ger differens
- Om standardavvikelsen är hyfsat lika så tar vi det rakt av
- OM det är olika spridning så får vi använda formel för att få fram gemensam standarddeviation (standardavvikelse)
- OM det inte är normalfördelat får vi använda annan metod
- Sen tar vi bara fram linjalen!!
Vad säger egentligen power?
- Anger sannolikheten att finna en differens om den existerar i just denna studie, dvs vilken styrka har studien i att finna skillnader
- Hur hög är sannolikheten att vi hittar en skillnad om den finns
Vad säger egentligen p-värdet?
- Gränsvärde för om vi tolkar statistiska analyser som signifikanta eller ej signifikanta
- Hur stor är chansen att vi förkastar nollhypotesen trots att den är sann!!!!!??!?!!?
Vad säger H0 och vad säger H1?
- H0 = Det finns ingen skillnad
- H1 = Det finns en skillnad
- När vi gör statistiska analyser utgås ifrån H0
Vad innebär ett typ I-fel?
- Vi förkastar H0 trots att H0 gäller (p-värdet tyder på H0 kan förkastas men slumpen spökade)
- Denna risk minskar vid lägre p-värde
Vad innebär ett typ-II fel?
- H0 godtas trots att den är falsk (beror mer på bristande power)
- I 20 % av fallen ses ingen skillnad trots att den finns (power)
Hur kan både typ-I och typ-II fel undvikas helt?
- Om hela populationen undersöks
Tolka resultat
- P -< 0,05 = Signifikant H0 förkastas och H1 accepteras
- P > 0,05 = Ej signifikant, H0 kvarstår
När vi tolkar resultat så måste alltid p-värdet tas i relation till uträknade siffror i studien, för att göra en fullständig tolkning. Räcker inte med att bara säga att det är signifikant eller inte – varför räcker inte detta?
VIKTIGT! ÄR DET KLINISKT SIGNIGIKANT/RELEVANT!?
- Innebär att man har två variabler samtidigt i en analys (två mättillfällen)
- Jämföra grupper för att se om det finns någon skillnad mellan grupperna och en annan variabel
- Jämföra olika mättillfällen för att se om det finns en förändring över tid
vad beskrivs?
Bivariat analys
- Analyser utgår från en kvantitativ variabel som är normalfördelad. Det ska vara hyfsat många individer/observationer att räkna på
Vad beskrivs?
Parametrisk analys
Vilket parametriskt test kan vara lämpligt vid 2 grupper respektive 3 grupper?
t-test
ANOVA
- Variabeln säger om vi kör parametrisk eller icke parametrisk
- Situation säger vad vi väljer under
Vad kan vara lämpligt ex vid 2 mättillfällen?
Parat t-test
