Dvouvýběrové a párové testy. Komentované řešení pomocí MS Excel

Podobné dokumenty
DVOUVÝBĚROVÉ A PÁROVÉ TESTY Komentované řešení pomocí programu Statistica

Korelace. Komentované řešení pomocí MS Excel

JEDNOVÝBĚROVÉ TESTY. Komentované řešení pomocí programu Statistica

Lineární regrese. Komentované řešení pomocí MS Excel

Jednovýběrové testy. Komentované řešení pomocí MS Excel

POPISNÁ STATISTIKA Komentované řešení pomocí programu Statistica

Ústav matematiky Fakulta chemicko inženýrská Vysoká škola chemicko-technologická v Praze

KORELACE. Komentované řešení pomocí programu Statistica

Předpoklad o normalitě rozdělení je zamítnut, protože hodnota testovacího kritéria χ exp je vyšší než tabulkový 2

Popisná statistika. Komentované řešení pomocí MS Excel

UNIVERZITA OBRANY Fakulta ekonomiky a managementu. Aplikace STAT1. Výsledek řešení projektu PRO HORR2011 a PRO GRAM

Vzorová prezentace do předmětu Statistika

VŠB Technická univerzita Ostrava BIOSTATISTIKA

LINEÁRNÍ REGRESE Komentované řešení pomocí programu Statistica

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz

= = 2368

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie ANOVA. Semestrální práce

STATISTIKA A INFORMATIKA - bc studium OZW, 1.roč. (zkušební otázky)

Úvod do analýzy rozptylu

Porovnání dvou výběrů

RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr.

Testování hypotéz. 1 Jednovýběrové testy. 90/2 odhad času

VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky SMAD

Testování hypotéz. Testování hypotéz o rozdílu průměrů t-test pro nezávislé výběry t-test pro závislé výběry

PARAMETRICKÉ TESTY. 1) Měření Etalonu. Dataset - mereni_etalonu.sta - 9 měření etalonu srovnáváme s PŘEDPOKLÁDANOU HODNOTOU 10.

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

4ST201 STATISTIKA CVIČENÍ Č. 7

Pearsonův korelační koeficient

Zápočtová práce STATISTIKA I

VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky

Mann-Whitney U-test. Znaménkový test. Vytvořil Institut biostatistiky a analýz, Masarykova univerzita J. Jarkovský, L. Dušek

Vysoká škola báňská technická univerzita Ostrava. Fakulta elektrotechniky a informatiky

Cvičení 9: Neparametrické úlohy o mediánech

Jednostranné intervaly spolehlivosti

Intervalové odhady. Interval spolehlivosti pro střední hodnotu v N(µ, σ 2 ) Interpretace intervalu spolehlivosti. Interval spolehlivosti ilustrace

Intervalové odhady. Interval spolehlivosti pro střední hodnotu v N(µ, σ 2 ) Interpretace intervalu spolehlivosti. Interval spolehlivosti ilustrace

Parametrické testy hypotéz o středních hodnotách spojitých náhodných veličin

Základy biostatistiky II. Veřejné zdravotnictví 3.LF UK - II

Testování hypotéz. Testování hypotéz o rozdílu průměrů t-test pro nezávislé výběry t-test pro závislé výběry

Parametrické testy hypotéz o středních hodnotách spojitých náhodných veličin

Příklad 1. Řešení 1 ŘEŠENÉ PŘÍKLADY Z MV2 ČÁST 11

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

VYBRANÉ DVOUVÝBĚROVÉ TESTY. Martina Litschmannová

Korelační a regresní analýza

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie STATISTICKÉ ZPRACOVÁNÍ EXPERIMENTÁLNÍCH DAT

Charakteristika datového souboru

Test z teorie VÝBĚROVÉ CHARAKTERISTIKY A INTERVALOVÉ ODHADY

Jana Vránová, 3. lékařská fakulta UK

Rozhodnutí / Skutečnost platí neplatí Nezamítáme správně chyba 2. druhu Zamítáme chyba 1. druhu správně

You created this PDF from an application that is not licensed to print to novapdf printer (

STATISTICKÉ TESTY VÝZNAMNOSTI

UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Nám. Čs. Legií 565, Pardubice

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

6. Lineární regresní modely

Testování statistických hypotéz

Přednáška 9. Testy dobré shody. Grafická analýza pro ověření shody empirického a teoretického rozdělení

Jednofaktorová analýza rozptylu

Test z teorie VÝBĚROVÉ CHARAKTERISTIKY A INTERVALOVÉ ODHADY

Cvičení ze statistiky - 9. Filip Děchtěrenko

UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie. Nám. Čs. Legií 565, Pardubice. Semestrální práce ANOVA 2015

Statistika, Biostatistika pro kombinované studium Letní semestr 2011/2012. Tutoriál č. 4: Exploratorní analýza. Jan Kracík

STATISTICA Téma 6. Testy na základě jednoho a dvou výběrů

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

KONTINGENČNÍ TABULKY Komentované řešení pomocí programu Statistica

, Brno Hanuš Vavrčík Základy statistiky ve vědě

Testování statistických hypotéz. Obecný postup

Testování statistických hypotéz. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

Testování hypotéz. Analýza dat z dotazníkových šetření. Kuranova Pavlina

Protokol č. 1. Tloušťková struktura. Zadání:

5. Závislost dvou náhodných veličin různých typů (kategoriální a metrická veličina)

Návrh a vyhodnocení experimentu

SOFTWARE STAT1 A R. Literatura 4. kontrolní skupině (viz obr. 4). Proto budeme testovat shodu středních hodnot µ 1 = µ 2 proti alternativní

STATISTICKÉ TESTY VÝZNAMNOSTI

Parametry hledáme tak, aby součet čtverců odchylek byl minimální. Řešením podle teorie je =

SEMESTRÁLNÍ PRÁCE. Leptání plasmou. Ing. Pavel Bouchalík

Testování hypotéz. 1. vymezení základních pojmů 2. testování hypotéz o rozdílu průměrů 3. jednovýběrový t-test

Statistická analýza jednorozměrných dat

Testování hypotéz testy o tvaru rozdělení. Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie, FVL, UO Brno kancelář 69a, tel

Přednáška 9. Testy dobré shody. Grafická analýza pro ověření shody empirického a teoretického rozdělení

Biostatistika Cvičení 7

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

Testy statistických hypotéz

Statistická analýza. jednorozměrných dat

Stav a možná implementace DRG v zásadních otázkách

NEPARAMETRICKÉ TESTY

Plánování experimentu

SAMOSTATNÁ STUDENTSKÁ PRÁCE ZE STATISTIKY

Název testu Předpoklady testu Testová statistika Nulové rozdělení. ( ) (p počet odhadovaných parametrů)

Testy dobré shody Máme dvě veličiny, u kterých bychom chtěli prokázat závislost, TESTY DOBRÉ SHODY (angl. goodness-of-fit tests)

VŠB Technická univerzita Ostrava BIOSTATISTIKA

Statistické metody - nástroj poznání a rozhodování anebo zdroj omylů a lží

Analytické znaky laboratorní metody Interní kontrola kvality Externí kontrola kvality

Pearsonůvχ 2 test dobré shody. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

Statistika pro každého. Párový test Test shody dvou rozptylů Dvouvýběrový t-test Porovnání středních hodnot při nestejných rozptylech

UNIVERZITA PARDUBICE CHEMICKO-TECHNOLOGICKÁ FAKULTA KATEDRA ANALYTICKÉ CHEMIE

Transkript:

Dvouvýběrové a párové testy Komentované řešení pomocí MS Excel

Úloha A) koncentrace glukózy v krvi V této části posoudíme pomocí párového testu, zda nový lék prokazatelně snižuje koncentraci glukózy v krvi

Vstupní data a základní charakteristiky Vstupní data o koncentraci glukózy před léčbou a po léčbě (B3:C62) doplníme o pokles glukózy (rozdíl koncentrace před léčbou mínus po léčbě) D3:D62. Dále dopočítáme základní charakteristiky - průměry, výběrové směrodatné odchylky (S) a počet pozorování (n) B65:D67 Pomocí sloupcového grafu znázorníme přehled poklesu koncentrace glukózy u všech pacientů. U sledovaných 60ti pacientů způsobila aplikace léku pokles koncentrace glukózy v průměru o 0,48 mmol/l Z grafu je patrné, že u většiny pacientů způsobil nový lék pokles glukózy (kladné hodnoty), jen u některých způsobil mírný nárůst (záporné hodnoty). Zdá se tedy, že jeho aplikace má pozitivní dopad. Tuto hypotézu zkusíme prokázat pomocí t-testu o střední hodnotě.

Ověření normality - histogram Základním předpokladem pro použití párového t-testu je normalita zjištěných rozdílů. Normalitu posoudíme porovnáním histogramu empirických relativních četností s očekávanými relativními četnostmi normálního rozdělení. Konstrukce histogramu v MS Excel je podrobně popsána v úloze o jednovýběrovém testu střední hodnoty. Histogram ukazuje, že empirické rozdělení poklesu glukózy se příliš neliší od normálního rozdělení. Předpoklad normality se tedy zdá být oprávněný. Tuto domněnku si ještě potvrdíme pomocí Q-Q grafu

Ověření normality Q-Q graf Detailní popis tvorby Q-Q grafu v MS Excel lze nalézt v prezentaci k úloze o jednovýběrovém testu střední hodnoty Jednotlivé body na Q-Q grafu leží blízko osy 1. a 3. kvadrantu (červená přímka), což potvrzuje náš názor, že předpoklad normality můžeme považovat za splněný.

Test hypotézy a závěr Provedeme standardní t-test hypotézy o nulovosti střední hodnoty poklesu koncentrace glukózy. Detailnější popis tohoto testu lze opět nalézt v prezentaci a v teorii k úloze o jednovýběrovém testu střední hodnoty Závěr Z výsledků t-testu vyplývá, že na hladině významnosti 5 % se nám podařilo prokázat, že nový lék vede (ve střední hodnotě) ke snížení koncentrace glukózy v krvi. Vzhledem k dosažené p-hodnotě (řádově 10-9 ) jsou získané výsledky velmi průkazné (i na výrazně nižší hladině významnosti než 5 %).

Úloha B) úroveň glykovaného hemoglobinu V této části posoudíme pomocí dvouvýběrového t-testu, zda nový lék prokazatelně snižuje úroveň glykovaného hemoglobinu

Vstupní data a základní charakteristiky Při 1. pokusu byl skupině I aplikován nový přípravek, zatímco skupině II běžná léčba. Po nějakém čase se provedl 2. pokus, kdy se léčba prohodila skupina I dostávala běžný přípravek, zatímco skupina II ten nový. Vstupní data se zjištěnými úrovněmi hemoglobinu u skupiny I jsou v oblasti B4:C49, u skupiny II v oblasti F4:G52. Dopočítáme základní charakteristiky - průměry, výběrové směrodatné odchylky (S) a počet pacientů (n) B54:G56 Ve skupině I je 46 pacientů, ve skupině II 49 pacientů. U obou pokusů měla skupina s novým preparátem nižší průměrnou hladinu glykovaného hemoglobinu než skupina s běžným přípravkem. Zda lze považovat tyto rozdíly za statisticky významné ověříme pomocí dvouvýběrových t-testů (pro každý pokus zvlášť). Při použití nového přípravku také můžeme pozorovat nižší variabilitu hladiny glykovaného hemoglobinu ve srovnání s běžným přípravkem a to u obou pokusů.

Vizualizace vstupních dat Pro lepší představu srovnáme výsledky obou skupin v jednotlivých pokusech pomocí bodových grafů. Bodové grafy potvrzují naše předchozí zjištění o tom, že při použití nového léku je hladina glykovaného hemoglobinu v průměru nižší ve srovnání s běžným lékem. U nového léku je též patrné menší variabilita zjištěných hodnot než u běžného léku.

Ověření normality skupina I Jedním ze základních předpokladů dvouvýběrového testu je normální rozdělení pozorování v obou výběrech. Normalitu tedy ověříme u obou skupin a obou pokusů. Podobně jako v případě párového testu ověříme normalitu jen graficky pomocí histogramu a Q-Q grafu Odchylka od normality v případě 1. pokusu i 2. pokusu není příliš veliká a může být způsobena náhodnými výkyvy. Předpoklad normality tedy budeme v případě skupiny I považovat za splněný.

Ověření normality skupina II I v případě skupiny II můžeme soudit (na základě histogramů i Q-Q grafů), že odchylka empirických dat od teoretické normality není veliká. Předpoklad normality tedy budeme i u skupiny II považovat za splněný.

Testy hypotéz Provedeme dva dvouvýběrové t-test hypotézy o shodě středních hodnot jeden pro 1. pokus a jeden pro 2. pokus. Alternativní hypotéza v případě 1. pokusu je, že střední hodnota úrovně glykovaného hemoglobinu ve skupině I (nový lék) je nižší než ve skupině II (běžný lék) V případě 2. pokusu je alternativní hypotéza opačná střední hodnota ve skupině I (běžný lék) je vyšší než ve skupině II (nový lék)

Závěr Oba testy prokázaly (na hladině významnosti 5 %), že nový lék je účinnější (ve střední hodnotě) než ten běžný. Z velikosti spočítaných p-hodnot je patrné, že výsledky jsou velmi průkazné. Lepší výsledky nového léku bychom prokázali i na výrazně nižších hladinách významnosti (řádově 10-15 )