Zváry [1], nebo z knihy, jejíž autorkou je prof. Zvárová [2]. Publikace těchto dvou. z knihy [2].

Transkript

1 Principy medicíny založené na důkazech a základy vědecké přípravy 1 MÉNĚ NEŽ MINIMUM ZE STATISTIKY Michaela Šedová 1 Úvod Při přípravě tohoto semináře jsem se opírala nejen o zkušenosti své, ale také o práce jiných. Většina příkladů v tomto textu pochází bud z přednášek a cvičení doc. Zváry [1], nebo z knihy, jejíž autorkou je prof. Zvárová [2]. Publikace těchto dvou autorů vřele doporučuji k hlubšímu prostudování. Začněme příkladem převzatým z knihy [2]. Příklad 1. Byla provedena studie syndromu náhodného úmrtí dětí. Ta se zaměřila na dvě skupiny. První tvořily děti, které byly nalezeny téměř mrtvé, bez známek života. Všechna další vyšetření byla negativní, zotavily se během několika dnů. Tuto skupinu jsme nazvali téměř ztracené. Druhou skupinu tvořily normální děti. U každého dítěte byla zjištěna dlouhodobá proměnlivost tepové frekvence (LTV, definována jako rozdíl mezi min. a max. hodnotami novorozenecké tepové frekvence). Údaje jsou zaznamenané v tabulce 1. Tabulka 1: Naměřené hodnoty LTV pro téměř ztracené a normální děti ve studii syndromu náhodného úmrtí dětí Téměř 9.33, 15.5, 21.17, 13.83, 24.67, 18.0, 9.33, 7.00, 8.83, 5.0 ztracené 20.6, 22.67, 14.17, 11.0, 9.33, 13.33, 11.67, 8.17, 9.17, 23.00, 7.67, 9.67, 17.33, 22.33, 8.33, Normální 29.00, 17.33, 17.83, 11.33, 14.33, 31.33, 20.67, 27.83, 32.0, 19.0, 32.5, 22.33, 35.0, 31.17, Ve studii z příkladu 1 bychom chtěli zjistit, zda se téměř ztracené děti nějak liší od normálních z hlediska LTV. Na první pohled vidíme, že rozlišení mezi skupinami není jednoznačné, ve skupině téměř ztracených dětí jsou hodnoty LTV od 5,00 do 24,67, ve skupině normálních dětí jsou hodnoty LTV od 11,33 do 35,00. Zajímáme se tedy o to, zda se tyto skupiny liší alespoň v průměru. A v průměru se skutečně liší, téměř ztracené děti mají průměrné LTV menší než děti normální (13.70 resp ). Problém je v tom, že nemůžeme vědět, zda je tento rozdíl pouze náhodný (tj. kdybychom zopakovali tentýž pokus s jinými dětmi, mohli bychom dostat i opačný vztah), nebo zda zde existuje nějaké systematické

2 Principy medicíny založené na důkazech a základy vědecké přípravy 2 posunutí, trend, který náhodný není (tj. podobné výsledky bychom dostali vždy při opakování pokusu). K tomuto rozlišení bychom měli postupně dospět. Protože zde chceme pracovat s pojmem náhody, dostáváme se na pole teorie pravděpodobnosti a matematické statistiky. Abychom její závěry dokázali dobře interpretovat, je potřeba pochopit způsobu uvažování, který je v tomto oboru obvyklý, naučit se číst statistické výsledky a umět rozlišit, co statistika umí a co neumí (bohužel, často jí bud pohrdáme, anebo ji naopak stavíme do role věštecké koule). Tento text si neklade za cíl stát se minikurzem statistiky. K tomu je možné doporučit citovanou literaturu. Raději než výčtem všech možných statistických pojmů, metod a testů budeme spíš na příkladech ilustrovat způsob statistického uvažování, ze kterého všechny popsané postupy vychází. To by snad mělo ulehčit jak četbu odborné medicínské literatury, tak komunikaci se statistikem v případě vlastního výzkumu. Je však potřeba začít od začátku... Statistika popisná versus induktivní Je podstatný rozdíl mezi popisnou (deskriptivní) a induktivní statistikou. Popisná statistika Určitým způsobem popisuje, charakterizuje data. Shrnuje databázi jednotlivých pozorování do nějaké přehledné formy, ukazuje, co vlastně máme. Používá k tomu popisné chrakteristiky (průměr, medián,... ), grafy (histogram, krabicový diagram, bodový graf,... ). Omezuje svá tvrzení na daná data, nečiní si nárok zobecňovat, dělat závěry. Induktivní statistika Na základě dat se snaží zobecnit pozorování na větší soubor, populaci. Pracuje s náhodou, odhady, testy. Velkou roli zde hraje správná interpretace. Ve většině prací se setkáme s oběma typy. Publikace zpravidla obsahují tabulky charakterizující populaci, která byla zařazena do studie (aby bylo např. vidět, že je reprezentativní). Většinou ale také uvádí výsledky statistických testů a mají ambici své výsledky zobecnit (např. tvrdit, že daný lék účinkuje nejen u konkrétních pacientů, kteří byli zařazeni do studie, ale že by účinkoval i u ostatních). Ujasněme si nejprve pár základních pojmů.

3 Principy medicíny založené na důkazech a základy vědecké přípravy 3 Měřítko Studii provádíme tak, že na statistických jednotkách sledujeme jejich vlastnosti; hodnoty znaků ve zvoleném měřítku. Měřítko je Kvalitativní (zpravidla vyjádřené slovem, znakem,... ) nula-jedničkové (jev nastal/nenastal, např. pacient přežil/nepřežil) nominální (několik kategorií, např. krevní skupina) - v literatuře se můžeme setkat s pojmem faktor ordinální (kategorie jsou jistým způsobem řazené, např. bolest je silná, mírná, žádná) Kvantitativní (vyjádřené číslem) intervalové (spojité, nabývají hodnoty z nějakého intervalu, např. výška, LTV) diskrétní (ordinální, např. počet pacientů, kteří navštíví ambulanci během jednoho dne) Pravděpodobnost Předpokládáme, že během studie realizujeme náhodný pokus, tedy pokus, jehož výledek není předem znám. Výsledek tohoto pokusu nazveme náhodný jev (označme ho A). Nás zajímá pravděpodobnost tohoto náhodného jevu, P(A). Je to míra častosti výskytu jevu A, naděje, že nastane. Tato míra je vyjádřena číslem v interavalu [0, 1]. V případě nemožného jevu A je P(A) = 0, v případě jistého jevu A je P(A) = 1. Na střední škole jsme se zřejmě setkali s klasickou definicí pravděpodobnosti: Množinu možných výsledků pokusu rozdělíme na n stejně pravděpodobných elementárních jevů ω 1, ω 2,..., ω n. Z toho m elementárních jevů je příznivých jevu A. Potom P (A) = m n. Příklad 2. Házení kostkou Jev A: padne sudé číslo Elementární jevy: padne 1, 2, 3, 4, 5, 6, všechny s pravděpodobností 1 6 P (A) = 3 6 = 1 2

4 Principy medicíny založené na důkazech a základy vědecké přípravy 4 Ovšem máme-li intervalový (spojitý) znak, tato definice nestačí. Můžeme dostat nekonečně mnoho výsledků a tím by se ve jmenovateli objevilo. Proto potřebujeme obecnější koncept. Náhodná veličina Náhodná veličina je číselně vyjádřený výsledek náhodného pokusu. Je to teoretický pojem. Snaží se postihnout fakt, že výsledek náhodného pokusu neznáme, přesto však něco víme o tom, jakých hodnot sledovaný znak může nabýt a s jakou pravděpodobností je skutečně zpozorujeme. Tomuto seznamu nebo popisu náhodné veličiny se říká rozdělení. Např. náhodná veličina je dlouhodobá proměnlivost tepové frekvence u novorozenců obecně. Její realizací je potom hodnota, kterou naměříme u konktrétního dítěte. Můžeme říci, že náhodná veličina je model, nějaký předpis, kterým se řídí jistá populace. Tu nikdy nemůžeme pozorovat celou (nikdy nenaměříme LTV u všech dětí na světě), pozorujeme však náhodný výběr z této populace (děti, které se narodily v naší porodnici v době, kdy studie probíhala) a z toho se snažíme usoudit o celé populaci. Do těchto úvah je nutné započítat náhodu, tedy to, že kdybychom studii opakovali na jiných dětech, dostali bychom jiná čísla, přestože bychom realizovali tu stejnou náhodnou veličinu (se stejným rozdělením). Statistika se tedy snaží odhadovat jisté parametry rozdělení náhodné veličiny, případně testovat hypotézy o těchto parametrech. Rozdělení náhodné veličiny Jsou dva základní typy rozdělení náhodné veličiny. Diskrétní je modelem pro počty případů, je to seznam pravděpodobností, se kterými daný znak nabývá jednotlivých hodnot. Např. rozdělení náhodné veličiny pohlaví nově narozeného dítěte je dáno pravděpodobností, že to bude dívka (řekněme 0,48), a pravděpodobností, že to bude chlapec (0,52). Druhou možností je rozdělení spojité. Nejznámějším rozdělením z této kategorie je oprávněně normální (Gaussovo). Tomu se budeme věnovat více. Známá Gaussova křivka (viz obr. 1a) je ve skutečnosti hustotou tohoto rozdělení, která má své přesné matematické vyjádření. Určuje, s jakou pravděpodobností může náhodná veličina X nabýt hodnoty z daného intervalu. To je dáno plochou pod touto křivkou. Obrázek 1b ukazuje, jaká je pravděpodobost, že dostaneme pozorování z intervalu (0, 1), má-li daná náhodná veličina standardní normální rozdělení. Hustota nám tak pomáhá vyjádřit, že rozdělení dané náhodné veličiny není rovnoměrné, tj. že např. nemůžeme nabýt hodnoty z intervalu (2.5, 3.5) se stejnou pravděpodobností jako hodnoty z intervalu (0, 1). Z vlastností hustoty vyplývá, že plocha pod celou touto křivkou musí být 1.

5 Principy medicíny založené na důkazech a základy vědecké přípravy 5 Obrázek 1: Hustota standardního normálního rozdělení (a) a znázornění pravděpodobnosti P (X (0, 1)) (b) Normální rozdělení je charakterizováno dvěma parametry: Střední hodnota µ určuje bod, kolem kterého je hustota symetrická. Rozptyl σ 2 určuje, jak moc jsou hodnoty rozpýlené kolem tohoto bodu. Skutečnost, že náhodná veličina má normální rozdělení se střední hodnotou µ a rozptyl σ 2, zapisujeme X N(µ, σ 2 ). Obrázek 2 znázorňuje normální rozdělení s různými parametry. Standardním normálním rozdělením se nazývá rozdělení N(0, 1). N(0,1) N(1,1) N(0,2) f(x) x a) f(x) x b) f(x) x c) Obrázek 2: Hustota normálního rozdělení; a) N(0,1), b) N(1,1), c) N(0,2)

6 Principy medicíny založené na důkazech a základy vědecké přípravy 6 Obrázek 3: Hustoty rovnoměrného (a), exponenciálního (b), studentova (c) a χ 2 rozdělení (d) s vyznačenými středními hodnotami (µ). Normální rozdělení však není zdaleka jediné spojité rozdělení. Příklady hustot dalších rozdělení jsou na obrázku 3. Často např. koncentrace látek mívají rozdělení výrazně zešikmené. Většina výsledků je však ve statistice odvozena pro normální rozdělení, proto bývá častým předpokladem jejich platnosti právě normalita dat. Pokud ta není splněná, závěry nemusí být správné. Jedním řešením tohoto problému může být např. transformace dat, čímž původní rozdělení přiblížíme normálnímu a dostaneme platné výsledky. Často se používá logaritmus naměřených hodnot.

7 Principy medicíny založené na důkazech a základy vědecké přípravy 7 Charakteristiky rozdělení Vrat me se ještě k charakteristikám rozdělení náhodné veličiny. Střední hodnota je charakteristikou polohy rozdělení. V případě diskrétního rozdělení je střední hodnota µ váženým průměrem možných hodnot. Váhami jsou pravděpodobnosti, s jakými jich můžeme nabýt µ = EX = x 1 p 1 + x 2 p x n p n. V případě spojitého rozdělení ji definujeme podobně, funkci vah plní hustota EX = xf(x)dx. Hustota normálního rozdělení je symetrická kolem své střední honoty. U ostatních rozdělení to tak nemusí být (jak je vidět na obrázku 3). Rozptyl je charakteristikou variability dat. Lze říci, že je to průměrná druhá mocnina odchylky hodnot od střední hodnoty Pro diskrétní rozdělení ji zapíšeme σ 2 = var (X) = E(X EX) 2. σ 2 = var (X) = (x 1 µ) 2 p 1 + (x 2 µ) 2 p (x n µ) 2 p n. V publikacích se často uvádí směrodatná odchylka (standard deviation, SD) σ, což je odmocnina rozptylu. Další charakteristiky Další charakteristikou, která pro nás může být zajímavá, jsou kvantily. Medián x je číslo, které oddělí polovinu možných hodnot: P (X x) = 1 2. Je ho také možné chápat jako míru polohy. Někdy může polohu dat charakterizovat lépe než střední hodnota. Kvartily x jsou čísla, která oddělí čtvrtiny možných hodnot: Dolní kvartil q 1... P (X q 1 ) = 1 4 Horní kvartil q 3... P (X q 3 ) = 3 4. Desetiny hodnot od sebe potom oddělují decily, setiny percentily.

8 Principy medicíny založené na důkazech a základy vědecké přípravy 8 2 Popisná statistika Až dosud byla řeč o vlastnostech náhodné veličiny, tedy o teoretickém konceptu, který v praxi nikdy nepozorujeme. První, ne však jediný krok k tomu, abychom mohli něco usoudit o dané náhodné veličině, je popisná statistika. Shrnuje to, co máme v datech. Míry polohy Předpokládejme, že máme n pozorování. Mezi míry polohy dat patří Průměr x = x 1 + x x n n (Výběrový) medián... prostřední hodnota dat, formálně zapíšeme { x[ n+1 x = 2 ] n liché 1 (x 2 [ n 2 ] + x [ n 2 +1] ) n sudé, kde x [n] značí n-tou nejmenší hodnotu. (Výběrové) kvartily... analogicky Míry variability Mírou variability je především výběrový rozptyl s 2 = (x 1 x) 2 + (x 2 x) (x n x) 2. n 1 Z něj potom můžeme určit výběrovou směrodatnou odchylku s. Grafické znázornění dat Krabicový diagram zachycuje rozdělení spojité veličiny v podobě obdélníku, kde je Medián znázorněn příčkou obdélníka Horní resp. dolní kvartil znázorněn kratšími stranami obdélníka Tykadla vykreslena od kvartilu k minimu resp. maximu, pokud není odllehlé Odlehlé pozorování znázorněno samostatně. Za odlehlé pozorování se zpravidla považuje takové, které je dál než 3 2 (q 3 q 1 ), kde q 3 a q 1 je horní a dolní kvartil.

9 Principy medicíny založené na důkazech a základy vědecké přípravy 9 Obrázek 4: Grafické znázornění naměřených hodnot LTV pro skupinu téměř ztracených dětí ; pomocí bodového grafu (a) a krabicového diagramu (b). Příklad 3. Kdybychom chtěli znázornit data, která máme o LTV pro skupinu téměř ztracených dětí, nebudeme vykreslovat jednotlivá pozorování jako na obrázku 4a), protože to je zvlášt u objemnějších dat velmi nepřehledné, ale použijeme krabicový diagram, viz obrázek 4b). Histogram znázorňuje intervalové četnosti spojité veličiny. Rozmezí všech možných hodnot (osa x) rozdělíme na malé intervaly, ke každému intervalu spočítáme, kolik pozorování do něj padne, a to vyneseme na osu y. Druhou možností je vynést na osu y relativní četnosti (počet pozorování v intervalu vydělený celkovým počtem pozorování). Histogram by měl při dostatečném počtu pozorování aproximovat hustotu rozdělení. Příklad 4. Data byla uměle vygenerována z rozdělení N(0, 1). Příslušný histogram je zobrazen na obrázku 5. Je blízký hustotě normálního rozdělení. Sloupcový graf znázorňuje četnosti (počty hodnot) kvalitativního znaku. Příklad 5. Zjistili jsme krevní skupinu ve vzorku 100 pacientů. Sloupcový graf je na obr. 6. Skupina 0 A B AB Počet

10 Principy medicíny založené na důkazech a základy vědecké přípravy 10 Histogram of x Histogram of x Frequency Density x x Obrázek 5: Histogram pro data pocházející z rozdělení N(0, 1); zobrazení pomocí absolutních četností (a) a relativních četností (b). Obrázek 6: Sloupcový graf zastoupení krevních skupin u 100 pacientů.

11 Principy medicíny založené na důkazech a základy vědecké přípravy 11 Histogram of x1 Density x1 Histogram of x2 Density x2 Histogram of x3 Density x3 Obrázek 7: Histogramy pro náhodné výběry pocházející z normálního rozdělení N(23, 8 2 ) o velikosti 10(x 1 ), 50(x 2 ) a 1000(x 3 ). 3 Induktivní statistika Jak už bylo řečeno, induktivní statistika se snaží zobecnit to, co pozorujeme na konkrétních statistických jednotkách. Jedním z jejích úkolů je odhadnout parametry (vlastnosti) rozdělení náhodné veličiny. Odhadem střední hodnoty je zpravidla průměr. Odhadem rozptylu je zpravidla výběrový rozptyl. Kdybychom daný pokus opakovali, dostaneme určitě jiný průměr, tj. jiný odhad střední hodnoty. Proto nás zajímá přesnost našeho bodového odhadu, tj. představa, jak jsme nanejvýš daleko od skutečné střední hodnoty. 3.1 Odhady Odhad střední hodnoty Příklad 6. Předpokládejme, že sledujeme náhodnou veličinu, která má v populaci rozdělení X N(23, 8 2 ). Provedeme 3 náhodné výběry o rozsahu 10, 50 a Histogramy pro tyto tři výběry jsou na obrázku 7. Průměry vyšly x 1 = 20, 17, x 2 = 22, 69, x 3 = 23, 14.

12 Principy medicíny založené na důkazech a základy vědecké přípravy 12 Obrázek 8: Kvantily normálního rozdělení z(0, 025) a z(0, 975). Průměr X je tedy také vlastně náhodná veličina. Naštěstí známe její vlastnosti. Je-li X N(µ, σ 2 ) a máme-li výběr o velikosti n, X N(µ, σ2 n ). Průměr tedy bude kolísat kolem skutečné střední hodnoty µ, je jejím odhadem. Avšak pokud bychom znali jenom průměr, moc nám to nepomůže, protože nevíme, jak daleko je tento náš odhad od skutečné střední hodnoty. Interval spolehlivosti Proto je vhodné kromě bodového odhadu střední hodnoty uvádět i intervalový odhad. Je to interval, který pokryje skutečnou střední hodnotu s předem stanovenou pravděpodobností, většinou se volí 90 nebo 95 %, případně 99 %. Lze ukázat, že 95% interval spolehlivosti má následující podobu: ( x 1, 96 σ n, x + 1, 96 σ n ). Konstanta z(0, 025) = 1, 96 je 97, 5% kvantil standardizovaného normálního rozdělení. Pro X N(0, 1) platí, že P ( X > 1, 96) = 0, 05, viz obr. 8. Kdybychom chtěli určit jiný než 95% interval spolehlivosti, stačí nahradit číslo 1, 96 příslušným kvantilem normálního rozdělení.

13 Principy medicíny založené na důkazech a základy vědecké přípravy 13 Směrodatnou odchylku většinou neznáme, nahrazujeme ji proto odhadem s. Tím však přinášíme další nejistotu a musíme použít upravený vzorec pro 95% interval spolehlivosti x ± t (n 1) (0, 025) s, n kde t (n 1) (0, 025) je 97, 5% kvantil (kritická hodnota) studentova rozdělení o n 1 stupních volnosti. Studentovo rozdělení je velmi podobné normálnímu, při větším počtu pozorování (nad 100) je možné používat kvantily normálního rozdělení. Tyto vzorečky pravděpodobně v běžné praxi používat nebudeme, statistický software nám rovnou prozradí interval spolehlivosti. Je však dobré vědět, jak k němu dospěl. Příklad 7. Intervalové odhady v příkladě 6 vyšly následovně: 1.výběr: (15,28, 25,07) 2.výběr: (20,55, 24,82) 3.výběr: (22,64, 23,64) Všechny pokrývají skutečnou střední hodnotu, která byla 23. Na závěr uved me několik tvrzení. Čím větší počet pozorování, tím užší interval spolehlivosti (přesnější odhad). Čím menší směrodatná odchylka, tím užší interval spolehlivosti (přesnější odhad). Čím menší přesnost požadujeme, tím užší interval spolehlivosti obdržíme. 3.2 Testování hypotéz V testování hypotéz je klíčovou záležitostí jejich správná formulace. To nemusí být jednoduchý krok, protože statistická hypotéza není totéž co hypotéza medicínská. Tzv. nulová hypotéza (H 0 ) je většinou tvrzení o hodnotě parametru (často právě o střední hodnotě). Např. Střední hodnota LTV u zdravých a téměř ztracených dětí je stejná. Zpravidla je to opak toho, co chceme ukázat. Alternativní hypotéza (H 1 ) je doplňkem nulové. Tedy žádná jiná hodnota parametru (než ta, která je obsažena v těchto dvou hypotézách) není možná. K uvedenému příkladu by alternativní hypotéza byla: Střední hodnota LTV u zdravých a téměř ztracených dětí není stejná.

14 Principy medicíny založené na důkazech a základy vědecké přípravy 14 Logika testování Hypotézu chceme otestovat na datech. Avšak stále tu máme náhodu. Tu se pokusíme ohlídat. Předem si stanovíme hladinu testu α, tedy pravděpodobnost, se kterou si dovolíme udělat chybný závěr. Většinou se volí α = 0, 05. Při testování postupujeme následovně. Předpokládáme, že platí H 0. Z dat spočítáme testovou statistiku (např. průměr). Spočítáme pravděpodobnost, že bychom za H 0 pozorovali naše data nebo data stejně či více extrémní. Tato pravděpodobnost se je tzv. dosažená hladina významnosti, neboli p hodnota. Bude-li p hodnota menší nebo rovna předem zvolené hladině testu α, H 0 zamítáme, bude-li velká, H 0 nezamítáme. Možná rozhodnutí Následující tabulka uvádí všechny možnosti, jak naše rozhodnutí může dopadnout. Rozhodnutí Skutečnost H 0 zamítneme H 0 nezamítneme H 0 platí Chyba 1. druhu (α) Správné rozhodnutí H 0 neplatí Správné rozhodnutí Chyba 2. druhu (β) Lze se dopustit dvou chyb. Chyba prvního druhu nastane, pokud zamítneme nulovou hypotézu, přestože ve skutečnosti platí. Chyby druhého druhu se dopustíme v případě, že nezamítneme nulovou hypotézu, přestože neplatí. Není možné minimalizovat obě chyby najednou, nebot jdou proti sobě. Čím je menší chyba prvního druhu, tím je větší chyba druhého druhu a opačně. Proto fixujeme chybu prvního druhu (α), tradičně α = 5%, chyba druhého druhu (β) už je tím daná. Sílu testu (1 β) můžeme ovlivnit velikostí výběru. Při malém výběru se tedy může stát, že se kvůli malé síle nepodaří zamítnout H 0, přestože neplatí. Jednovýběrový t-test Jednovýběrový t-test testuje hypotézu o střední hodnotě rozdělení, konkrétně to, zda je rovna nějaké dané hodnotě µ 0. H 0 : µ = µ 0 H 1 : µ µ 0

15 Principy medicíny založené na důkazech a základy vědecké přípravy 15 Protože se střední hodnota odhaduje průměrem, je testová statistika následující T = X µ 0 s. n Vajadřuje rozdíl mezi napozorovanou a předpokládanou střední hodnotou, který vztahuje k variabilitě dat. Je vidět, že velké hodnoty T vypovídají proti H 0 (rozdíl mezi tím, co jsme očekáváli a co jsme napozorovali, je příliš velký). Díky tomu, že známe rozdělení testové statistiky T, můžeme stanovit tzv. kritickou hodnotu. Za platnosti H 0 by T měla kritickou hodnotu překročit s pravděpodobností α. V tomto případě je kritickou hodnotou kvantil studentova rozdělení o n 1 stupních volnosti, značíme t n 1 ( α). Hypotézu H 2 0 tedy zamítáme, je-li T > t n 1 ( α ). Pro 2 velké n nahrazujeme t n 1 ( α) kvantilem normálního rozdělení z( α). 2 2 Abychom jednovýběrový t-test mohli použít, musí být splněny následující předpoklady: Rozdělení sledované veličiny je blízké normálnímu Pozorování jsou navzájem nezávislá (tj. nejsou zde opakovaná měření od jedné osoby apod.) Příklad 8. Naměřili jsme LTV pouze u téměř ztracených dětí. Předpokládejme, že víme, že střední hodnota LTV u zdravých dětí je 23. Je možné říci, že se téměř ztracené děti z hlediska LTV liší od normálních? H 0 : µ = 23 H 1 : µ 23 13, 7 23 T = 5,82 = 8, T < t 25 (0, 025) = 2, 06, tedy zamítáme H 0. V softwaru a publikacích často najdeme jako výsledek testu uvedenou p- hodnotu. V tomto případě je p = 1, Pokud je p-hodnota takto malá, píše se zpravidla p < 0, 001. Uvést p-hodnotu je lepší než sdělit pouze výsledek testu (H 0 zamítnuta/nezamítnuta). Dává to představu, jak daleko jsme od kritické hodnoty. Jednostranný t-test Předpokládejme však, že bychom už předem věděli, že téměř ztracené děti rozhodně nemohou mít LTV větší než děti zdravé. H 0 : µ = µ 0 H 1 : µ < µ 0

16 Principy medicíny založené na důkazech a základy vědecké přípravy 16 Testová statistika je v tomto případě stejná T = X µ 0 s, n avšak sledujeme pouze, o kolik je průměr menší než střední hodnota. Malé hodnoty T vypovídají proti H 0, zamítáme ji, je-li T < t n 1 (α). Pro velké n nahrazujeme kvantil studentova rozdělení t n 1 (α) kvantilem normálního rozdělení z(α). Předpoklady zde jsou stejné jako u oboustranného t-testu. Jednostranný test je silnější, protože reflektuje apriorní informaci. Tato informace ovšem musí být podložená. Nelze nejprve zjistit výsledek T statistiky, a potom volit typ t-testu. Dvouvýběrový t-test Jak název napovídá, dvouvýběrový t-test porovnává dvě skupiny A a B, konkrétně jejich střední hodnoty. H 0 : µ A = µ B H 1 : µ A µ B Testová statistika porovnává průměry: T = X A X B se( X A X B ) = X A X B s na n B n A + n B. Velké hodnoty T vypovídají proti H 0. Zamítáme ji, pokud je T > t na +n B 2( α 2 ). Dvouvýběrový t-test smíme použít, jsou-li splněny následující předpoklady Rozdělení sledované veličiny je v každé skupině blízké normálnímu. Pozorování jsou navzájem nezávislá (mezi skupinami i uvnitř skupin). V obou skupinách je shodný rozptyl. Pokud splněny nejsou, je nutné použít jiné nástroje, např. existuje úprava t-testu, která nevyžaduje shodnost rozptylů. Příklad 9. Naměřili jsme LTV u skupiny téměř ztracených dětí a u skupiny normálních dětí. Je možné říci, že se LTV v těchto dvou skupinách v průměru liší? H0 : µ z = µ n H 1 : µ z µ n T = 13, 70 23, , = 4, 62 T < t 39 (0, 025) = 2, 02, p = 4, < 0, 001, tudíž zamítáme H 0. Dvouvýběrový t-test má také samozřejmě jednostrannou a oboustrannou verzi.

17 Principy medicíny založené na důkazech a základy vědecké přípravy 17 Párový t-test Příklad 10. U každého z pacientů byl zjištěn krevní tlak před podáním a dvě hodiny po podání farmaka. Ovlivňuje podání farmaka krevní tlak? [2] Naměřené hodnoty před: 206, 205, 205, 198, 191, 185,186, 172, 168, 165, 158 Naměřené hodnoty po: 187, 178, 202, 197, 173, 167, 184, 166, 155, 125, 162 Možná by nás napadlo použít jednostranný dvouvýběrový t-test: H 0 : µ pred = µ po H 1 : µ pred > µ po Dostali bychom p = 0, 07 a H 0 bychom nezamítli, tj. neprokázali bychom účinnnost léku. Chyba je zde v tom, že pozorování před a po podání léku jsou závislá (máme zde dvojice měření provedené na jednom pacientovi). Není tedy splněn jeden z předpokladů dvouvýběrového t-testu. Vyplývá to už z designu studie musíme to zohlednit. Definujeme rozdíly D i = P red i P o i a použijeme (jednostranný) jednovýběrový t-test. H 0 : µ d = µ pred µ po = 0 H 1 : µ d = µ pred µ po > 0 X d 0 n s d = ,09 = 3, 29, 11 p-hodnota = 0, 004 zamítáme H 0, účinnnost léku jsme prokázali. Pozn. Na posouzení lékaře však zůstává, jestli průměrné snížení tlaku o 13 mm Hg je výsledek významný nejen statisticky, ale i klinicky. ANOVA Příklad 11. Následující studie je uvedena v [2]. 20 pacientů, kteří podstoupili operaci srdce, bylo náhodně rozděleno do tří skupin. Pacienti, kteří dostali 50% oxidu dusného a 50% kyslíkové směsi 24 hodin Pacienti, kteří dostali 50% oxidu dusného a 50% kyslíkové směsi během operace Pacienti, kteří dostali 35 50% kyslíku 24 hodin Liší se střední koncentrace soli kyseliny listové v červených krvinkách v těchto skupinách? Data jsou zobrazena na obr. 9.

18 Principy medicíny založené na důkazech a základy vědecké přípravy 18 Koncentrace skupina Obrázek 9: Koncentrace soli kyseliny listové v červených krvinkách ve třech skupinách pacientů. První nápad, který bychom dostali, by byl porovnat všechny dvojice dvouvýběrovými t-testy: Skupina 1 vs Skupina 2 Skupina 1 vs Skupina 3 Skupina 2 vs Skupina 3 Opět bychom se však dopustili chyby. Má-li každý test pravděpodobnost chybného pozitivního výsledku 5%, výsledná pravděpodobnost, že dostaneme alespoň jeden chybný pozitivní výsledek, je větší než 5% (konkrétně v případě tří porovnání cca 14%). Poznámka Zde narážíme na obecnější problém tzv. mnohonásobného testování. To je častá chyba mnoha odborných publikací. Představme si, že bychom měli dvě skupiny pacientů podle zjištěné alely v určitém genetickém lokusu. Na všech pacientech bychom uskutečnili měření desítek parametrů. Je téměř jisté, že by nám vyšel nějaký statisticky signifikantní výsledek pouze náhodnou. Totéž platí o podskupinách jedinců zařazených do studie. Skoro určitě bychom našli nějak definovanou podskupinu (např. pouze ženy, pouze lidé středního věku, pouze lidé s nízkými hodnotami celkového cholesterolu,... ), ve které je výsledek signifikantní, i když pro celou skupinu signifikantní není.

19 Principy medicíny založené na důkazech a základy vědecké přípravy 19 Problém porovnání více skupin řešíme metodou analýzy rozptylu (ANOVA). Tu si zde pouze nastíníme, nebot nemáme dostatek prostoru si ji vysvětlit podrobněji. ANOVA testuje hypotézu o rovnosti středních hodnot ve všech k skupinách najednou. H 0 : µ 1 = µ 2 = = µ k H 1 : Neplatí H 0 (Alespoň jedna skupina se liší.) Testová statistika porovnává variabilitu mezi skupinami a variabilitu uvnitř skupin F = variabilita mezi skupinami variabilita uvnitř skupin. Velké hodnoty F svědčí proti H 0. Opět je potřeba, aby data splňovala následující předpoklady: Rozdělení sledované veličiny je v každé skupině blízké normálnímu. Pozorování jsou navzájem nezávislá (mezi skupinami i uvnitř skupin). Ve všech skupinách je shodný rozptyl. Příklad 12. Test rovnosti středních hodnot koncentrace soli kyseliny listové v popsaných skupinách pacientů dává p-hodnotu 0.015, H 0 tedy zamítáme. Která skupina se však liší od které? Pro zodpovězení této otázky nyní provedeme porovnání všech dvojic skupin dvouvýběrovým t-testem. Problém mnohonásobného testování ošetříme tzv. Bonferroniho korekcí - za signifikantní budeme považovat výsledek, kdy je p-hodnota < α. V našem příkladě tedy provedeme tři k porovnání: Skupina 1 vs Skupina 2: p = < Skupina 1 vs Skupina 3: p = > Skupina 2 vs Skupina 3: p = > Můžeme tedy tvrdit, že významný rozdíl je mezi průměry skupin 1 a 2, ale ne mezi ostatními. Wilcoxonův test Wilcoxonův test považujeme za neparametrickou analogii t-testu. Můžeme jej použít ve stejné situaci jako t-test, má však tu výhodu, že je platný i když je porušen předpoklad o normálním rozdělení dat (musí však být spojité). Jeho nevýhodou je to, že má menší sílu, to znamená, že za předpokladu normality by měl mít t-test přednost. Tentokrát testujeme hypotézu o mediánu:

20 Principy medicíny založené na důkazech a základy vědecké přípravy 20 H 0 : Medián x = 0 H 1 : Medián x 0 Následujeme tyto kroky: Určíme pořadí R + i hodnot X i. Určíme součet těch pořadí, kde bylo X i > 0, označíme jej W. Položíme Z = W n(n + 1)/4 n(n + 1)(2n + 1)/24 Vysoké hodnoty Z vypovídají proti H 0. Neparametrické analogie parametrických testů Pro úplnost uved me alespoň názvy neparametrických alternativ k ostatním testům. rozdělení normální spojité parametr střední hodnota medián jeden jednovýběrový jednovýběrový výběr t-test Wilcoxon výběr dvojic párový t-test Wilcoxon dva nezávislé dvouvýběrový Mann-Whitney výběry t-test (Kolmogorov-Smirnov) k nezávislých analýza rozptylu Kruskal-Wallis výběrů (ANOVA) Analýza kategoriálních dat Až dosud jsme se zabývali hodnocením intervalové proměnné. Zabývejme se nyní kategorickými znaky. Příklad 13. Ve vyšetřované populaci jsou krevní skupiny 0, A, B a AB v poměru 35 %, 35 %, 20 % a 10 %. Ve vzorku pacientů byly počty osob s krevními skupinami po řadě 28, 36, 27, 9. Lze považovat tento výběr za reprezentativní vzhledem k výskytu krevních skupin? [1] Zde chceme testovat hypotézu o rozdělení kategorického znaku. H 0 : Kategorický znak má předpokládané rozdělení. H 1 : Kategorický znak nemá předpokládané rozdělení. Předpokládejme, že má testovaný znak k kategorií. Testová statistika porovnává napozorované četnosti (N 1, N 2,..., N k ) jednotlivých kategorií s teoretickými.

21 Principy medicíny založené na důkazech a základy vědecké přípravy 21 Jsou-li teoretické pravděpodobnosti π 1, π 2,..., π k, teoretické četnosti pro n pozorování musí být nπ 1, nπ 2,..., nπ k. Určíme statistiku χ 2 = (N 1 n π 1 ) 2 n π 1 + (N 2 n π 2 ) 2 n π (N k n π k ) 2 n π k. Velké hodnoty χ 2 vypovídají proti H 0. Testovou statistiku porovnáváme s kritickou hodnotou χ 2 k 1 (α). Příklad 14. V našem příkladě dostáváme χ 2 = (28 35) (36 35) (27 20) (9 10)2 35 = 3, 98, p-hodnota=0.24, nezamítáme H 0, výběr můžeme považovat za reprezentativní. Nezávislost dvou kategorických znaků Umíme také testovat hypotézu o nezávislosti dvou znaků. Příklad 15. V [2] je uveden následující příklad. Očkování proti chřipce se účastnilo 460 dospělých. Z nich 240 dostalo očkovací látku, 220 placebo. Chřipkou onemocnělo 20 z očkovací skupiny a 80 z kontrolní skupiny. Je to dostatečný důkaz o tom, že je očkovací látka účinná? Sestavíme tzv. kontingenční tabulku. Chřipka Očkování Placebo Celkem Ano Ne Celkem V tomto příkladě chceme otestovat nulovou hypotézu, že onemocnění chřipkou je nezávislé na tom, zda byla osoba očkovaná. Zamítnutím H 0 ukážeme, že onemocnění je očkováním ovlivněno. Obecně testujeme hypotézy o dvou kategorických znacích (mohou mít i více kategorií než dvě.) H 0 : Dva znaky jsou na sobě nezávislé. H 1 : Dva znaky nejsou nezávislé. Testová statistika porovnává napozorované četnosti v kontingenční tabulce (r s) s očekávanými: Očekávaná četnost = součet v řádku součet ve sloupci celkový počet pozorování

22 Principy medicíny založené na důkazech a základy vědecké přípravy 22 χ 2 = (pozorovaná četnost očekávaná četnost) 2. očekávaná četnost Velké hodnoty χ 2 mluví proti H 0. Testovou statistiku porovnáváme s kritickou hodnotou χ 2 (r 1)(s 1) (α). Příklad V uvedeném příkladě 15 to bude χ 2 = (20 52, 17)2 + 52, 17 (80 47, 83)2 + 47, 83 ( , 83)2 ( , 17) , , 17 = 53, 0 p-hodnota= 7, < 0, 001, nezamítáme H 0. Upozornění: Tento test dává spolehlivé výsledky jen pokud jsou napozorované četnosti dostatečně velké, obvykle se udává, že by měly být větší nebo rovno 5. Korelace Umíme již posuzovat závislost spojitého znaku na kategorickém (porovnávání střední hodnoty dvou nebo více skupin), závislost dvou kategorických znaků, neumíme však hodnotit závislost dvou spojitých znaků. Teoretickou mírou zachycující lineární závislost dvou náhodných veličin je kovariance cov(x, Y ) = E(X µ X )(Y µ Y ). Vidíme, že se jedná o jakési zobecnění rozptylu. Měla by vystihovat, jak moc spolu se tyto dvě náhodně veličiny mění. Protože kovariance závisí na zvoleném měřítku, definujeme Pearsonův korelační koeficient ( X µx ρ X,Y = cov σ X, Y µ Y σ Y ) = cov(x, Y ) var Xvar Y. Je to kovariance normovaná rozptylem těchto dvou náhodných veličin. Tím dostaneme bezrozměrné číslo 1 ρ X,Y 1. Na obrázku 10 je vidět, že kladná korelace znamená přímou, zatímco záporná nepřímou závislost. Čím je koeficient v absolutní hodnotě větší, tím je závislost užší. Výběrový korelační koeficient, tedy odhad Pearsonova korelačního koeficientu je (Xi r XY = X)(Y i Ȳ ) (Xi X) 2 (Y i Ȳ. )2

23 Principy medicíny založené na důkazech a základy vědecké přípravy 23 Obrázek 10: Korelační koeficienty. Co korelace je a co není Často se stává, že slovo korelovat se používá jako kdyby mělo pouze dvě kategorie: bud něco koreluje, nebo ne. V oblasti statistiky je však korelace mírou závislosti, tedy je to číslo z intervalu [ 1, 1]. Korelační koeficient vyjařuje míru lineární závislosti dvou veličin. Je-li nulový, neznamená to, že spolu veličiny nesouvisí. Může totiž být mezi nimi jiný než lineární vztah. Korelační koeficient nám lineární závislost nepopíše (nedá rovnici pro přímku) a navíc neumí zachytit složitější formy závislosti. V literatuře se často ke korelačnímu koeficientu uvádí p-hodnota. Ta se týká hypotézy o nulovosti korelačního koeficientu: H 0 : ρ XY = 0 H 1 : ρ XY 0 Používá se test, který je platný pro normálně rozdělené náhodné veličiny. Poznamenejme, že výsledek tohoto testu říká pouze, zda je korelační koeficient roven nule či nikoliv. Pro větší výběry se tak i jeho malá hodnota bude signifikantně lišit od nuly, což však prakticky nemusí nic znamenat. Neparametrickou analogií Pearsonova korelačního koeficientu je Spearmanův korelační koeficient (založen na pořadí). Regrese Lépe nám v měření závislosti dvou i více kvantitativních znaků poslouží lineární regrese. Protože se jedná o rozsáhlé a pokročilejší téma, nebudeme se jí zabývat

24 Principy medicíny založené na důkazech a základy vědecké přípravy 24 Obrázek 11: Regresní přímka podrobně, pokusíme se pouze zachytit její význam. Nejprve zkoumejme vztah mezi dvěma spojitými veličinami, kdy jedna z nich je tzv. nezávisle proměnná x, která řídí (s nějakými odchylkami) závisle proměnnou Y. Umíme odhadnout, zda je lineární vztah mezi těmito dvěma veličinami, a pokud ano, najdeme rovnici pro přímku, tj. model této závislosti (viz obrázek 11). Je podstatné, že tímto způsobem umíme popsat i složitější závislosti mezi více proměnnými. Příklad 16. U mladých mužů jsme vyšetřovali závislost procenta tuku na výšce [1]. Avšak procento tuku závisí zajisté i na hmotnosti. Bodové grafy vykreslující procento tuku proti hmotnosti a výšce a příslušné korelační koeficienty jsou na obrázku 12. Povšimněme si především, že korelační koeficint mezi procentem tuku a výškou je kladný. Znamenalo by to, že čím je muž vyšší, tím má i větší procento tuku. To je však způsobeno tím, že korelační koeficient v tomto případě zcela ignoruje hmotnost, která však s výškou zřejmě souvisí. Potom se informace o hmotnosti objeví i v informaci o výšce a dostaneme překvapivý závěr. Je vidět, že takový přístup postrádá smysl (ve většině případů). Při vyšetřování závislosti procenta tuku na výšce tedy potřebujeme adjustovat na hmotnost, tj. popsat, jak při dané hmotnosti závisí procento tuku na výšce. V tomto kontextu je hmotnost tzv. matoucí (confounding) proměnná. Hledáme rovnici EY = β 0 + β 1 x β p x p,

25 Principy medicíny založené na důkazech a základy vědecké přípravy 25 Obrázek 12: Procento tuku v závislosti na hmotnosti a výšce. což je v našem příkladě E tuk = β 0 + β 1 výška + β 2 hmotnost. Pokoušíme se vysvětlit naměřené hodnoty tuku hodnotami výšky a hmotnosti. Toto vysvětlení nikdy nebude úplné, ale někdy mohou nezávislé (vysvětlující) proměnné pomoci vysvětlit variabilitu závislé proměnné z podstatné části. V uvedeném příkladě dostaneme následující rovnici E tuk = 11, 327 0, 262 výška + 0, 624 hmotnost, která (nyní již ve shodě s intuicí) říká, že při dané hmotnosti s rostoucí výškou klesá procento tuku (přesněji řečeno jeho střední hodnota), konkrétně při pevně stanovené hmotnosti s každým centimetrem je procento tuku v průměru o 0,262 menší. 4 Závěrem Při plánování studie se často aspekt statistické analýzy podceňuje. Autoři se domnívají, že je možné nejprve sesbírat data, a potom teprve hledat, jaké metody analýzy použít, v nouzi potom přijít za statistikem, aby s tím něco udělal. Může se však docela snadno stát, že ani při nejlepší vůli už s tím nic udělat nejde. Proto se doporučuje konzultace se statistikem už v prvních fázích přípravy. Pomůže např. formulovat na základě medicínské hypotézy hypotézu statistickou,

26 Principy medicíny založené na důkazech a základy vědecké přípravy 26 navrhnout efektivní design studie, určit optimální velikost výběru, upozornit na možná úskalí, která si nestatistik nemusí uvědomit, a hlavně naplánovat vlastní statistickou analýzu. Ta má být stanovená apriory, neměla by být přizpůsobena výsedkům, které dostáváme. V neposlední řadě stojí za zvážení i otázka sběru dat. Pokud se jedná o malou studii (řádově desítky pozorování), je možné k záznamu použít obyčejnou tabulku např. v Excelu. Pokud by mělo jít o rozsáhlejší databázi, bude vhodné uvažovat o jiném softwarovém vybavení, někdy speciálně šitém na míru. Vhodné nástroje pro sběr dat nejen ulehčí práci, ale pomohou se vyvarovat i mnoha technickým chybám, přepisům apod. Podstatnou otázkou také je, jaké hodnoty sledovat, co všechno měřit. Vhodnější je se zaměřit na několik konkrétních znaků, které opravdu potřebujeme znát, než provádět desítky měření pro jistotu. V druhém případě je totiž odvedena pozornost od podstatného a vzniká nepřiměřená zátěž pro personál, což může vést k tomu, že mnoho měření chybí. To do statistické analýzy přináší velké problémy, někdy jsou taková děravá data téměř nepoužitelná. Je nutné dobře promyslet, v jaké formě hodnoty zaznamenávat (při slovních vyjádření kategorických znaků se např. vyplatí zavést kódování apod.), s jakou přesností a mnoho dalšího. Literatura [1] Zvára, K.: Biostatistika. Karolinum, Praha, 2003 [2] Zvárová, J.: Základy statistiky pro biomedicínské obory. Karolinum, Praha, 2002