SEMESTRÁ LNÍ PRÁ CE. Licenč ní studium STATISTICKÉZPRACOVÁ NÍ DAT PŘ I KONTROLE A Ř ÍZENÍ JAKOSTI

Podobné dokumenty
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie Licenční studium chemometrie

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

ANOVA. Semestrální práce UNIVERZITA PARDUBICE. Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie

Statistická analýza jednorozměrných dat

PYTHAGORAS Statistické zpracování experimentálních dat

S E M E S T R Á L N Í

SEMESTRÁ LNÍ PRÁ CE. Licenč ní studium STATISTICKÉZPRACOVÁ NÍ DAT PŘ I KONTROLE A Ř ÍZENÍ JAKOSTI

UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie

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

Analýza rozptylu ANOVA

SEMESTRÁLNÍ PRÁCE. Leptání plasmou. Ing. Pavel Bouchalík

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

Úloha 1: Lineární kalibrace

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

Plánování experimentu

UNIVERZITA PARDUBICE

Stanovení manganu a míry přesnosti kalibrace ( Lineární kalibrace )

SEMESTRÁ LNÍ PRÁ CE. Licenč ní studium STATISTICKÉZPRACOVÁ NÍ DAT PŘ I KONTROLE A Ř ÍZENÍ JAKOSTI. Předmě t KALIBRACE A LIMITY JEJÍ PŘ ESNOSTI

Testování hypotéz o parametrech regresního modelu

Testování hypotéz o parametrech regresního modelu

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

2.2 Kalibrace a limity její p esnosti

1.4 ANOVA. Vliv druhu plodiny na míru napadení houbami Fusarium culmorum a Fusarium graminearum v systému ekologického hospodaření

Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie licenční studium Management systému jakosti Kalibrace a limity její přesnosti

1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004.

Úloha E301 Čistota vody v řece testem BSK 5 ( Statistická analýza jednorozměrných dat )

Porovnání dvou výběrů

Závislost obsahu lipoproteinu v krevním séru na třech faktorech ( Lineární regresní modely )

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

MÍRY ZÁVISLOSTI (KORELACE A REGRESE)

Kalibrace a limity její přesnosti

Statistická analýza. jednorozměrných dat

KGG/STG Statistika pro geografy

UNIVERZITA PARDUBICE

Semestrální práce. 2. semestr

12. cvičení z PSI prosince (Test střední hodnoty dvou normálních rozdělení se stejným neznámým rozptylem)

TVORBA LINEÁRNÍCH REGRESNÍCH MODELŮ PŘI ANALÝZE DAT. Semestrální práce UNIVERZITA PARDUBICE. Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie

Univerzita Pardubice SEMESTRÁLNÍ PRÁCE. Tvorba lineárních regresních modelů. 2015/2016 RNDr. Mgr. Leona Svobodová, Ph.D.

Dva případy chybného rozhodnutí při testování: a) Testační statistika padne mimo obor přijetí nulové H hypotézy O, tj.

Problematika analýzy rozptylu. Ing. Michael Rost, Ph.D.

Statistická analýza jednorozměrných dat

12. cvičení z PST. 20. prosince 2017

5 ANALÝZA ROZPTYLU. Počet sloupců, K = 7 Počet dat, N = 70 Celkový průměr =

Testování statistických hypotéz

Kalibrace a limity její přesnosti

Kalibrace a limity její přesnosti

S E M E S T R Á L N Í

INDUKTIVNÍ STATISTIKA

Analýza rozptylu. Ekonometrie. Jiří Neubauer. Katedra kvantitativních metod FVL UO Brno kancelář 69a, tel

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

IDENTIFIKACE BIMODALITY V DATECH

Regresní a korelační analýza

Pravděpodobnost a matematická statistika

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

KALIBRACE A LIMITY JEJÍ PŘESNOSTI. Semestrální práce UNIVERZITA PARDUBICE. Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie

6. Lineární regresní modely

Analýza rozptylu. Podle počtu analyzovaných faktorů rozlišujeme jednofaktorovou, dvoufaktorovou a vícefaktorovou analýzu rozptylu.

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

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ. FAKULTA STROJNÍHO INŽENÝRSTVÍ Ústav materiálového inženýrství - odbor slévárenství

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

Inovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie

Statistika (KMI/PSTAT)

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

Regresní analýza 1. Regresní analýza

Test z teorie VÝBĚROVÉ CHARAKTERISTIKY A INTERVALOVÉ ODHADY

Poznámky k předmětu Aplikovaná statistika, 9.téma

UNIVERZITA PARDUBICE FAKULTA CHEMICKO-TECHNOLOGICKÁ

Cvičící Kuba Kubina Kubinčák Body u závěrečného testu

6. Testování statistických hypotéz. KGG/STG Zimní semestr 6. Testování statistických hypotéz

UNIVERZITA PARDUBICE

VYBRANÉ DVOUVÝBĚROVÉ TESTY. Martina Litschmannová

P13: Statistické postupy vyhodnocování únavových zkoušek, aplikace normálního, Weibullova rozdělení, apod.

4ST201 STATISTIKA CVIČENÍ Č. 8

Test z teorie VÝBĚROVÉ CHARAKTERISTIKY A INTERVALOVÉ ODHADY

Kvantily a písmenové hodnoty E E E E-02

6. Lineární regresní modely

Tvorba lineárních regresních modelů

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

TESTOVÁNÍ STATISTICKÝCH HYPOTÉZ ZÁKLADNÍ POJMY

DVOUVÝBĚROVÉ A PÁROVÉ TESTY Komentované řešení pomocí programu Statistica

UNIVERZITA PARDUBICE CHEMICKO-TECHNOLOGICKÁ FAKULTA KATEDRA ANALYTICKÉ CHEMIE

Regresní a korelační analýza

Statistická analýza jednorozměrných dat

Příloha č. 1 Grafy a protokoly výstupy z adstatu

Jednofaktorová analýza rozptylu

Regresní a korelační analýza

Regresní a korelační analýza

Pravděpodobnost a statistika, Biostatistika pro kombinované studium. Tutoriál č. 5: Bodové a intervalové odhady, testování hypotéz.

KALIBRACE A LIMITY JEJÍ PŘESNOSTI 2015

1. (18 bod ) Náhodná veli ina X je po et rub p i 400 nezávislých hodech mincí. a) Pomocí ƒeby²evovy nerovnosti odhadn te pravd podobnost

Semestrální práce. 3.3 Tvorba nelineárních regresních modelů v analýze dat

, Brno Hanuš Vavrčík Základy statistiky ve vědě

TESTOVÁNÍ HYPOTÉZ STATISTICKÁ HYPOTÉZA Statistické testy Testovací kritérium = B B > B < B B - B - B < 0 - B > 0 oboustranný test = B > B

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

Semestrální práce. 2. semestr

Charakteristika datového souboru

Normální (Gaussovo) rozdělení

Regresní a korelační analýza

Statistická analýza jednorozměrných dat

Transkript:

SEMESTRÁ LNÍ PRÁ CE Licenč ní studium STATISTICKÉZPRACOVÁ NÍ DAT PŘ I KONTROLE A Ř ÍZENÍ JAKOSTI Předmě t ANOVA A ZÁ KON PROPAGACE CHYB U JEDNOROZMĚ RNÝ CH DAT Ú stav experimentá lní biofarmacie, Hradec Krá lové Ing. Martina Růžičková Strana 1

Příklad 1. Jednorozměrná ANOVA Zadá ní: Ve firmě Life a.s. Hradec Krá lové proběhla v roce 1999 klinická studie ursoxylu. Studie probíhala na třech centrech Hradec Krá lové, Brno a Praha. V každé m z center bylo do studie zařazeno 15 pacientů. Při vstupní prohlídce se mimo jiné zjišťovala hmotnost pacientů. Pomocí analýzy rozptylu urč ete, zda jsou v jednotlivých centrech staticky významné rozdíly v hmotnosti pacientů. Data: hmotnosti pacientů [kg]: Centrum I Hradec Krá lové Centrum II Brno 62 76 64 64 53 57 71 68 56 57 52 58 66 52 69 64 46 59 63 57 52 59 60 62 61 52 46 69 56 67 73 47 56 62 45 43 66 53 55 50 57 66 64 49 58 Centrum III Praha Program: ADSTAT 1.25, modul Analýza rozptylu jednorozměrná. Řešení: 1. PŘ ED TRANSFORMACÍ 1.1. Průměry a efekty úrovní. Proveden výpoč et parametrů sloupcových prů měrů, celkové ho prů měru, sloupcových efektů, reziduí a diagoná lních prvků H ii projekč ní matice H. Celkový průměr: 58,711 Reziduá lnírozptyl: 51,121 Ú roveň Průměr Efekt H ii 1 63,40 4,6889 0,066667 2 54,87-3,8444 0,066667 3 57,87-8,4444 0,066667 1.2. ANOVA tabulka. H 0 : efekty faktoru jsou nulové H A : efekty faktoru nejsou nulové Strana 2

Zdroj rozptylu Stupně volnosti Součet čtverců Průměrný čtverec Testovací kriterium Mezi úrovněmi k-1= 2 562,2 281,090 5,499 Rezidua n-k = 42 2147,1 51,121 Celkový n-1= 44 2709,2 61,574 Tabulkový kvantil: F (1-α,2,42) = 3,22 Statistika F: F exp = 5,499 Vypočtená hladina vý znamnosti: 0,008 Protože nabývá Fisher-Snedecorovo testač ní krité rium 5,499 hodnoty vyšší než je kvantil F (1-α,2,42) = 3,22, je nulová hypoté za H o zamítnuta a faktor je statisticky významný. To znamená, že v jednotlivých centrech jsou staticky významné rozdíly v hmotnostech pacientů. 1.3. Vícenásobné porovnávání Schéffeho procedurou. Byly vzá jemné porovná vá ny vztahy pro zadané kombinace úrovní (center). Nulová hypoté za (H 0 : µ j = µ i ) je zamítnuta pro dvojice v jejichž intervalový odhad (konfidenč ní interval) neobsahuje nulu. Hypoté za shodnosti prů mě rů je zamítnuta pouze u dvojce P1=P2, což znač í nerovnost těchto center. Ostatní centra jsou považová ny za shodné. Hypoté za H 0 Prů měrný pá rový Meze konfidenč ního intervalu Zá věr rozdíl dolní horní P1=P2 8,533 1,908 15,159 Zamítnuta P1=P3 5,533-1,092 12,159 Akceptová na P2=P3-3,000-9,625 3,625 Akceptová na 1.4. Zkouška transformace Korelač ní koeficient má hodnotu 1,0, což není blízké nule a je potřeba transformace dat. 1.5. Grafy. 1.5.1. Graf transformace. Strana 3

1.5.2. Rankitový Q-Q graf. 1.5.2. Zá vě r. Z transformač ního grafu vyplývá, že body lze proložit přímku, což ukazuje na nutnost transformace. Q-Q graf ale ukazuje, že body té měřodpovídají Gaussovu rozdělení. 1.6. Závěr. Pomocí analýzy rozptylu bylo zjiště no, že v jednotlivých centrech jsou staticky významné rozdíly v hmotnostech pacientů. Protože byl zjištěn vysoký korelač ní koeficient a data v grafu transformace tvoří přímku bude provedena logaritmická transformace. 2. P0 TRANSFORMACI 2.1. Průměry a efekty úrovní. Proveden výpoč et parametrů sloupcových prů měrů, celkové ho prů měru, sloupcových efektů, reziduí a diagoná lních prvků H ii projekč ní matice H. Celkový průměr: 4,0637 Reziduá lnírozptyl: 0,0152 Ú roveň Průměr Efekt H ii 1 4,1456 0,0819 0,066667 2 3,9952-0,0685 0,066667 3 4,0503-0,0134 0,066667 2.2. ANOVA tabulka. H 0 : efekty faktoru jsou nulové H A : efekty faktoru nejsou nulové Strana 4

Zdroj rozptylu Stupně volnosti Součet čtverců Průměrný čtverec Testovací kriterium Mezi úrovněmi k-1= 2 0,1737 0,0869 5,7 Rezidua n-k = 42 0,6402 0,0152 Celkový n-1= 44 0,8139 0,0185 Tabulkový kvantil: F (1-α,2,42) = 3,22 Statistika F: F exp = 5,7 Vypočtená hladina vý znamnosti: 0,006 Protože nabývá Fisher-Snedecorovo testač ní krité rium 5,7 hodnoty vyšší než je kvantil F (1-α,2,42) = 3,22, je nulová hypoté za H o zamítnuta a faktor je statisticky významný. To znamená, že v jednotlivých centrech jsou staticky významné rozdíly v hmotnostech pacientů. 2.3. Vícenásobné porovnávání Schéffeho procedurou. Byly vzá jemné porovná vá ny vztahy pro zadané kombinace úrovní (center). Nulová hypoté za (H 0 : µ j = µ i ) je zamítnuta pro dvojice v jejichž intervalový odhad (konfidenč ní interval) neobsahuje nulu. Hypoté za shodnosti prů mě rů je zamítnuta pouze u dvojce P1=P2, což znač í nerovnost těchto center. Ostatní centra jsou považová ny za shodné. Hypoté za H 0 Prů měrný pá rový Meze konfidenč ního intervalu Zá věr rozdíl dolní horní P1=P2 0,150 0,036 0,265 Zamítnuta P1=P3 0,095-0,019 0,210 Akceptová na P2=P3-0,055-0,170 0,059 Akceptová na 2.4. Zkouška transformace Korelač ní koeficient má hodnotu 0,982, což opět není blízké nule. Transformace nevedla k přílišné mu snížení korelač ního koeficientu 2.5. Grafy. 2.5.1. Graf transformace. Strana 5

2.5.2. Rankitový Q-Q graf. 3. ZÁVĚR Analýza rozptylu před transformací i po transformaci podala shodný zá věr, č ili že v jednotlivých centrech jsou staticky významné rozdíly v hmotnostech pacientů. Po transformaci se snížil korelač ní koeficient jen o velmi malou č á st, Q-Q graf byl zachová n, pouze v grafu transformace došlo ke změně body již neleží v přímce. Podle toho, že transformací dat nevznikly žá dné převratné změ ny, lze usuzovat, že její provedení nebylo nutné. Vysoký korelač ní koeficient a body na přímce v grafu transformace jsou zřejmě zapříč iněné tím, že analýza rozptylu byla provedena na malé m poč tu úrovní. Strana 6

Příklad 2. Dvojrozměrná ANOVA bez opakování Zadá ní: Analytická laboratořdisponuje dvěmi soustavami HPLC. V laboratoři pracují celkem 4 laborantky. Jeden vzorek o koncentraci lé č iva 140 µ l/ml byl připraven všemi laborantkami a změřen na obou soustavá ch. Je třeba rozhodnout, zda kvalitu stanovení ovlivňují laborantky č i přístroje. Data: změřené obsahy lé č iva [µ g]: Řešení: HPLC I HPLC II 1. laborantka 140,05 140,28 2. laborantka 140,36 140,06 3. laborantka 139,95 140,10 4. laborantka 140,09 140,15 1. PRŮ MĚRY A EFEKTY Ú ROVNÍ. Proveden výpoč et parametrů sloupcových a řá dkových prů měrů, celkové ho prů měru, sloupcových a řá dkových efektů. Celkový průměr: 140,13 Reziduá lnírozptyl: 0,0410 Faktor A Faktor B Ú roveň Průměr Efekt Ú roveň Průměr Efekt 1 140,17 0,035 1 140,11-0,0175 2 140,21 0,080 2 140,15 0,0175 3 140,03-0,105 4 140,12-0,010 2. ANOVA TABULKA. Zdroj rozptylu Stupně volnosti Součet čtverců Průměrný čtverec Testovací kriterium Mezi úrovněmi A n-1= 3 0,0375 0,0125 0,305 Mezi úrovněmi B m-1 = 1 0,0025 0,0025 0,060 Faktor A: H 0 : efekty faktoru A jsou nulové H A : efekty faktoru A nejsou nulové Tabulkový kvantil: F (1-α,3,1) = 19,164 Statistika F: F exp = 0,305 Vypočtená hladina vý znamnosti: 0,824 Protože nabývá Fisher-Snedecorovo testač ní krité rium 0,305 hodnoty nižší než je kvantil F (1-α,3,1) = 19,164, je nulová hypoté za H o akceptová na a vliv faktoru A není statisticky významný. To znamená, že kvalitu stanovení neovlivňují laborantky. Faktor B: H 0 : efekty faktoru B jsou nulové H A : efekty faktoru B nejsou nulové Strana 7

Tabulkový kvantil: F (1-α,3,1) = 18,513 Statistika F: F exp = 0,060 Vypočtená hladina vý znamnosti: 0,830 Protože nabývá Fisher-Snedecorovo testač ní krité rium 0,060 hodnoty nižší než je kvantil F (1-α,3,1) = 18,513, je nulová hypoté za H o akceptová na a vliv faktoru B není statisticky významný. To znamená, že kvalitu stanovení neovlivňují sestavy HPLC. 3. Q-Q GRAF. Graf dokazuje, že většina hodnot splňuje normalitu. 4. ZÁVĚR. Z uvedených údajů vyplývá, že ani jeden z faktorů laborantky č i soustavy HPLC nemají vliv na kvalitu měření. Rovněž efekt interakce je nevýznamný. Strana 8

Příklad 3. Dvojrozměrná ANOVA s opakováním Zadá ní: Ve firmě Life a.s. Hradec Krá lové proběhla v roce 1999 klinická studie, jejímž cílem bylo posoudit bioekvivalenci dvou uroxylových přípravků UROXAN a UROLON. Studie probíhala na třech centrech Hradec Krá lové, Brno a Praha. V každé m z center bylo do studie zařazeno 16 dobrovolníků, kterým byly jednorá zově podá vá ny oba přípravky s wash-out periodou jeden týden. V každé m centru vždy 6 dobrovolníků vzalo jako první přípravek UROXAN a druhý UROLON a 6 dobrovolníků vzalo tyto přípravky v opač né m pořadí. Po každé m podá ní přípravků byl dobrovolníků m mimo jiné měřeny hladiny hemoglobinu. Pomocí analýzy rozptylu urč ete, zda jsou hodnoty hemoglobinu v krvi po podá ní prvního přípravku ovlivně ny podá vaným přípravkem č i centrem. Data: Hladiny hemoglobinu [g/l] po pová ní 1. přípravku: Pořadí přípravků UROXAN - UROLON UROLON - UROXAN Číslo dobrovolníka Centrum I Hradec Krá lové Centrum II Brno 1 138 135 137 2 126 174 123 3 141 157 124 4 151 136 152 5 163 137 138 6 139 140 144 7 146 136 148 Centrum III Praha 8 144 144 141 9 126 143 151 10 132 142 142 11 163 125 168 12 145 155 167 13 142 149 143 14 159 153 139 15 130 137 147 16 139 133 131 Řešení: 1. DATA A PODMÍNKY. Hladina vý znamnosti: 0,050 Transformace: NE Počet úrovníparametru A: n = 2 Počet úrovníparametru B: m = 3 Počet opaková nív jedné buň ce: o = 8 2. PRŮ MĚRY A EFEKTY Ú ROVNÍ. Proveden výpoč et parametrů sloupcových a řá dkových prů měrů, celkové ho prů měru, sloupcových a řá dkových efektů. Strana 9

Celkový průměr: 143,23 Reziduá lnírozptyl: 144,94 Faktor A Faktor B Ú roveň Průměr Efekt Ú roveň Průměr Efekt 1 142,25-0,9792 1 142,75-0,4792 2 144,21 0,9792 2 143,50 0,2708 3 143,44 0,2083 3. ANOVA TABULKA. Je použit model bez interakce, protože mezi pořadím přípravků a jednotlivými centry neexistují skryté vztahy. Zdroj rozptylu Stupně volnosti Součet čtverců Průměrný čtverec Testovací kriterium Mezi úrovněmi A n-1= 1 46,021 46,021 0,461 Mezi úrovněmi B m-1 = 1 5,5417 2,7708 0,028 Faktor A: H 0 : efekty faktoru A jsou nulové H A : efekty faktoru A nejsou nulové Tabulkový kvantil: F (1-α,3,48) = 2,827 Statistika F: F exp = 0,461 Vypočtená hladina vý znamnosti: 0,579 Protože nabývá Fisher-Snedecorovo testač ní krité rium 0,461 hodnoty nižší než je kvantil F (1-α,3,48) = 2,827, je nulová hypoté za H o akceptová na a vliv faktoru A není statisticky významný. To znamená, že hladinu hemoglobinu v krvi dobrovolníků neovlivňuje podaný uroxylový přípravek. Faktor B: H 0 : efekty faktoru B jsou nulové H A : efekty faktoru B nejsou nulové Tabulkový kvantil: F (1-α,3,48) = 2,594 Statistika F: F exp = 0,028 Vypočtená hladina vý znamnosti: 0,981 Protože nabývá Fisher-Snedecorovo testač ní krité rium 0,028 hodnoty nižší než je kvantil F (1-α,3,48) = 2,594, je nulová hypoté za H o akceptová na a vliv faktoru B není statisticky významný. To znamená, že hladinu hemoglobinu v krvi dobrovolníků neovlivňují ani jednotlivá centra. 4. ZKOUŠKA TRANSFORMACE Korelač ní koeficient má hodnotu 0,589, což není blízké nule, ale je nižší jak číslo 0,7, od které ho jsou nutné logaritmické transformace, není transformace v tomto příkladu třeba. 5. GRAFY Graf transformace a Q-Q graf ukazují, že se jedná o normá lní rozdělení a není potřeba transformace. Strana 10

6. ZÁVĚR Dvoufaktorová analýza rozptylu s opaková ním proká zala, že druh podané ho uroxylové ho přípravku (tzn. zda byl dobrovolníkovi podá n UROXAN č i UROLON) ani jednotlivá centra statisticky neovlivnila hladinu hemoglobinu v krvi dobrovolníků. Strana 11