Testiranje hipoteza Flashcards
Šta je hipoteza?
Hipoteza je pretpostavka koja zahteva dokazivanje tj. donošenje zaključka o prihvatanju ili odbacivanju hipoteze. Hipoteza koju postavlja istraživač je predikcija izvedena iz teorije koja se testira. U medicini istraživačke hipoteze se najčešće proveravaju na osnovu podataka dobijenih iz uzorka, a zaključci se zatim generalizuju na osnovni skup iz kojeg je dobijen uzorak.
Istraživačke hipoteze u medicini mogu se odnositi na različite istraživačke ciljeve:
- U etiološkim studijama je cilj ispitati povezanost izloženosti nekom faktoru rizika i određenog ishoda
- U prognostičkim studijama cilj je, za definisanu populaciju ispitanika, analizirati učestalost događaja i vreme do njihovog nastupanja. Događaj može biti preživljavanje ili smrtni ishod, nastupanje remisije, ozdravljenje, nastupanje recidiva, pojava komplikacija itd. može biti postavljena istraživačka hipoteza da je trajanje remisije u depresivnom poremećaju kraće kod pacijenata sa slabijim socijalnim funkcionisanjem.
- U studijama intervencije cilj je oceniti efektivnost nekog tretmana. Na primer, može biti postavljena hipoteza da je antihipertenziv A efektivniji od antihipertenziva B.
- U studijama o učestalosti bolesti može biti postavljena hipoteza o stopi prevalencije neke bolesti u populaciji.
Testiranje hipoteza
Testiranje hipoteza je standardni statistički metod kojim se ispituje neki iskaz / tvrdnja / pretpostavka o populaciji.
Procedura statističkog testiranja hipoteza (testiranja značajnosti) prolazi kroz nekoliko faza:
- Formulisanje nulte i alternativne hipoteze
- Izbor nivoa značajnosti ( α nivo)
- Izbor statističkog testa
- Izračunavanje statistike testa
- Statistički zaključak: donošenje odluke o odbacivanju ili prihvatanju nulte hipoteze (samim tim i odluke o prihvatanju ili odbacivanju alternativne hipoteze)
Procedura statističkog testiranja hipoteza (testiranja značajnosti) prolazi kroz nekoliko faza:
- Formulisanje nulte i alternativne hipoteze
- Izbor nivoa značajnosti ( α nivo)
- Izbor statističkog testa
- Izračunavanje statistike testa
- Statistički zaključak: donošenje odluke o odbacivanju ili prihvatanju nulte hipoteze (samim tim i odluke o prihvatanju ili odbacivanju alternativne hipoteze)
Nulta hipoteza
Nulta hipoteza ili hipoteza koja se ovim procesom testira (H0) ‐ hipoteza o nepostojanju razlike, na primer da su dve populacione aritmetičke sredine jednake:
Ho : μ1 = μ2
Alternativna ili radna hipoteza (H1)
Alternativna ili radna hipoteza (H1), iskaz o onome što istraživač veruje da je tačno u slučaju da su uzorački podaci doveli do odbacivanja nulte hipoteze, na primer da se dve populacione aritmetičke sredine razlikuju:
H1 : μ1 ≠ μ2
Greška prvog i drugog tipa
- Greška prvog tipa nastaje kada se odbaci tačna nulta hipoteza. Verovatnoća greške ovog tipa obeležava se sa α
- Greška drugog tipa nastaje kada se prihvati netačna nulta hipoteza. Verovatnoća greške ovog tipa obeležava se sa β
Kako kontrolišemo verovatnoću greške prvog tipa?
Verovatnoća greške prvog tipa je pod direktnom kontrolom istraživača. Maksimalno dozvoljena verovatnoća greške prvog tipa koju istraživač prihvata u istraživanju predstavlja nivo značajnosti (α nivo). Najčešće se za nivo značajnosti bira verovatnoća od 0.05, retko strožiji nivo od 0.01, a još ređe nivo od 0.001. Prelaskom sa nivoa značajnosti 0.05 na 0.01, smanjuje se verovatnoća greške prvog tipa, ali se istovremeno povećava verovatnoća greške drugog tipa, tako da istraživači u zaključivanju najčešće biraju nivo značajnosti od 0.05.
Verovatnoća greške drugog tipa zavisi od:
- Odabranog nivoa značajnosti (α nivo)
- Veličine uzorka. Povećanje veličine uzorka smanjuje verovatnoću greške i prvog i drugog tipa. Povećanje uzorka je od većeg značaja za kontrolu greške drugog tipa, jer grešku prvog tipa istraživač drži pod kontrolom izborom nivoa značajnosti.
- Formulacije H1 kao dvosmerne ili jednosmerne. Greška drugog tipa manja je kod jednosmerne u odnosu na dvosmernu radnu hipotezu.
- Stvarne razlike ispitivane pojave. Na razliku ispitivanih parametara u populaciji istraživač ne može da utiče, ali ako je ta razlika veća biće manja verovatnoća greške drugog tipa.
Snaga statističkog testa
Komplement verovatnoće greške drugog tipa (1-β) naziva se snagom statističkog testa, koja predstavlja verovatnoću odbacivanja nulte hipoteze kada je ona netačna. U istraživanjima se za donju prihvatljivu granicu snage testa najčešće uzima verovatnoća od 0.80. Sve ono što je navedeno da utiče, ili može poslužiti za kontrolu verovatnoće greške drugog tipa, takođe utiče i na snagu statističkog testa, ali u obrnutom smeru. Prema tome, snaga statističkog testa biće veća ako je:
- Odabran nivo značajnosti 0.05, a ne 0.01
- Veći uzorak
- H1 formulisana kao jednosmerna, ako takva formulacija ima svoju teorijsku osnovu
- Veća razlika ispitivanih populacionih parametara.
Snaga statističkog testa
Komplement verovatnoće greške drugog tipa (1-β) naziva se snagom statističkog testa, koja predstavlja verovatnoću odbacivanja nulte hipoteze kada je ona netačna. U istraživanjima se za donju prihvatljivu granicu snage testa najčešće uzima verovatnoća od 0.80. Sve ono što je navedeno da utiče, ili može poslužiti za kontrolu verovatnoće greške drugog tipa, takođe utiče i na snagu statističkog testa, ali u obrnutom smeru. Prema tome, snaga statističkog testa biće veća ako je:
- Odabran nivo značajnosti 0.05, a ne 0.01
- Veći uzorak
- H1 formulisana kao jednosmerna, ako takva formulacija ima svoju teorijsku osnovu
- Veća razlika ispitivanih populacionih parametara.
Izbor statističkog testa zavisi od:
- Tipa podataka (nominalni, ordinalni, numerički). Na primer, za nominalnie podatke moguću primenu ima Pearsonov hi-kvadrat test, a za ordinalne podatke Mann-Whitney test.
- Dizajna studije
- Broja uzoraka.
- Nezavisni ili zavisni uzorci
Nezavisni (nemečovani, nevezani) uzorci
jedinice u jednom uzorku su različite i nezavisne od jedinica u drugom uzorku. Primer: jedan uzorak čine ispitanici izloženi štetnim isparenjima, a drugi uzorak kontrolni ispitanici koji nisu izloženi. Testira se razlika učestalosti arterijske hipertenzije, pri čemu moguću primenu ima hi-kvadrat test.
ii.Zavisni (vezani, korelisani) uzorci
jedinice jednog uzorka povezane su sa jedinicama drugog uzorka. Zavisni uzorci nastaju:
U dizajnu pre-posle kada se merenje vrednosti jedne varijable vrši na istim jedinicama posmatranja dva ili više puta (ponovljena merenja). Primer: Uzorak čine ispitanici oboleli od depresije. Izmeren je arterijski pritisak pre i 20 dana nakon započete terapije antidepresivima. Testira se promena učestalosti hipotenzije (pre i posle primene antidepresiva) pri čemu moguću primenu ima McNemarov test.
Uparivanjem (mečovanjem) – svakoj jedinici posmatranja iz jednog uzorka odgovara jedna (ili više) jedinica posmatranja iz drugog uzorka a koje su uparene prema nekoj varijabli. Primer: Jedan uzorak čine ispitanici koji su izloženi štetnim isparenjima, a drugi uzorak, mečovan po polu i starosti, čine neizloženi kontrolni ispitanici. Svaki ispitanik iz kontrolne grupe uparen je sa nekim ispitanikom iz gupe izloženih – istog su pola i iste starosti. Testira se razlika učestalosti arterijske hipertenzije između grupa, pri čemu moguću primenu ima McNemarov test.
