Statistikk pugg

Question 1

Hva er en Type-1 feil?

Answer 1

En Type-1 feil er å feilaktig konkludere med at det er en effekt når det ikke er det.

For eksempel, i en klinisk studie hvor nullhypotesen er at en ny medisin ikke har noen forskjell i effekt sammenlignet med en standard behandling, vil en Type 1 feil forekomme hvis man konkluderer med at den nye medisinen er bedre, selv om den i virkeligheten ikke er det.

P = alfa.

Question 2

Hva er en Type-2 feil?

Answer 2

En Type-2 feil er å feilaktig konkludere med at det ikke er en effekt når det faktisk er det. “falsk negativ”.

Så vi sier nei til LM fordi vi tror den ikke har effekt, når den egentlig kunne kurert en sykdom

P = 1-styrke

Question 3

Hva vil konsekvensen være for antall falske negative og falske positive testresultat dersom variansen i målingene for de syke øker fra 20 til 30 og vi bruker samme grenseverdi?

Answer 3

Når variansen i målingene for de syke øker, sprer verdiene seg mer. Flere syke vil da ha målinger som er nærmere de typiske målingene for friske.
Kan da få økt antall falske negative resultater. Det er når en syk person blir kalt frisk. Med økt varians da vil flere målinger for de syke overlappe med målinger for de friske.
Så flere syke vil få at de er friske.

–> dette er den farlige typen for vi har fler som klassifiseres som friske. når de EGT er syke.

Økt varians kan også påvirke spesifisiteten og sensitiviteten til testen.

Question 4

Hva er positiv prediktiv verdi og negativ prediktiv verdi?

Answer 4

PPV
- sannsynligheten for at personer med et positivt testresultat faktisk har tilstanden som testen er ment til å oppdage. Altså sannsynligheten for at de syke faktisk er syke For eksempel .

HØY PPV –> de med pos test er syke.

NPV
- sannsynligheten for at personer med et negativt testresultat faktisk ikke har tilstanden. Altså at de friske faktisk er friske.

HØY NPV –> De som testet neg er faktisk friske.

Question 5

Hva er multippel lineær regresjon?

Answer 5

Det er en statistisk teknikk som brukes for å forstå forholdet mellom en avhengig variabel og to eller flere uavhengige variabelt.

Målet er å modellere lineær sammenheng mellom de uavhengige variablene og den avhengige variabelen.

Kan bruke den for å:
- Forutsi verdier av en avhengig variabel basert på verdien av uavhengige variabler.
- Vurdere styrken av effekt av uavhengig variabel på en avhengig variabel.
- Kontrollere for ulike variabler samt i forskningen.

Question 6

Hva er dummy koding?

Answer 6

Det er en metode for å identifisere flere enn to grupper ved hjelp av verdiene 0 og 1.

• antall nyre variabler blir alltid mindre enn gruppene vi dekoder. Eks: 5 gr vil gi 4 nye variabler.

Question 7

Hvordan påvirkes PPV og NPV av prevalens?

Answer 7

PPV øker med økende prevalens.

NPV faller med økende prevalens.

i en befolkning med høy sykdomsprevalens vil du ha flere sanne positive og potensielt flere falske negative, noe som gjør PPV høyere og NPV lavere.

Question 8

Hvordan regne PPV og NPV?

Answer 8

PPV = antall sanne pos/ (antall sanne pos + antall falske pos)

NPV= antall sanne neg / (antall sanne neg + antall falske neg)

Question 9

Hva er sensitivitet og spesifisitet?

Answer 9

Sensitivitet: andel syke som ble testet positivt.

Spesifisitet: andel friske som ble testet negativt.

Å øke en test sin sensitivitet kan noen ganger føre til en reduksjon i spesifisiteten, noe som betyr at flere falske positive resultater kan forekomme.

Question 10

Hva sier total sensitivitet og spesifisitet oss?

Answer 10

Forteller oss hvor godt testen er i stand til å identifisere personer som faktisk har sykdommen eller tilstanden.

Question 11

Over hvor mange tester foretrekker man bonferropni-holm framfor bonferroni?

Answer 11

Over 10, den blir for konservativ og sjansen for type 2 feil øker

Question 12

Hvordan hjelper bonferropni korreksjon for å unngå type 1 feil?

Answer 12

vi justerer signifikans nivå ned ved å ta 0,05 delt på antall, og finner et nytt og strengere signifikans nivå foreslått av bonferropni korreksjon.

Øker likevel sannsynligheten for type 2 feil ved antall over 10 stk. Kan være for konservativ-

Question 13

Hva er bonferropni-holm metoden?

Answer 13

Det er også en justeringsprosess, men mindre konservativ en bonferropni metoden. Den er da mindre streng og gir mindre sannsynlighet for type 1 feil og 2.

Question 14

Hva er waiting time distributions?

Answer 14

Det gir innsikt i tiden det tar for individer i en befolkningsgruppe for å oppnå en bestemt hendelse, som For eksempel å få utløst sin første resept på et LM.

Question 15

Hva betyr korte intervaller mellom utløste resepter?

Answer 15

Korte intervaller mellom utløste resepter gir bratt første del av kurven(stigningstall).

Typisk for dyre preparater uten refusjon, eller ved begrensinger på utlevert mengde

Forholdet prevalens:insidensrate. Lang behandlingstid gir høyt forholdstall.

Question 16

Hvorfor dominerer insidens over prevalens

Answer 16

Når det går lang nok tid vil grafen være dominert av insidente brukere og ikke prevalente. Det er fordi prevalente da er fanget opp.

Question 17

Hva er reversed WTD?

Answer 17

konsept der man måler tiden som har gått siden en spesifikk hendelse fant sted.

Kan brukes for å studere tiden fra en pasients siste resept ble utløst til et definert tidspunkt.

Question 18

a) Forklar kort prinsippene for tolkning av en grafisk framstilling «waiting time distributions» og hvilken informasjon vi kan lese ut av grafen.

Answer 18

Lang hale til høyre: der er flere lenger entetider enn korte.

hva vi kan lese ut av grafen.
- hvor raskt noen henter ut resepter. stigene kurve –> de henter oftere.

sesong variasjon om noen henter mye en periode.

forskjeller i ventetidsfordeling mellom ulike befolkningsgrupper kan indikere ulikheter i tilgang til medisinske tjenester.

Question 19

Hva sier lorenzkurven oss?

Answer 19

Lorenzkurven er en grafisk representasjon som viser fordelingen av et bestemt fenomen, i dette tilfellet forbruket av antibakterielle midler (målt i Definerte Døgndoser, DDD), blant en populasjon. Grafen viser forholdet mellom andelen av populasjonen og andelen av totalt forbruk.

Question 20

Hva er utfordringer med Lorenzkurven?

Answer 20

• Vanskelig å tolke
• Gir øyeblikksbilde på bestemt tid. fanger ikke endring over tid.

Question 21

Hvordan har PPV og NPV sammenheng med prevalens?

Answer 21

• PPV øker med økende prevalens av sykdommen i befolkningen. Når det er flere mennesker som faktisk har sykdommen, vil flere positive testresultater være sanne positive.
• NPV reduseres med økende prevalens, siden det er større sjanse for at en negativ test går glipp av en faktisk sykdomstilfelle når sykdommen er mer vanlig.
• Når prevalens av sykdom er lav, vil NPV være høy siden det da er mindre sannsynlighet at en person som tester negativ faktisk har sykdommen.
  samt vil PPV være lavere fordi en større andel av positive testresultater vil være falske positive.