VŠB Technická univerzita Ostrava BIOSTATISTIKA



Podobné dokumenty
VŠB Technická univerzita Ostrava

VŠB Technická univerzita Ostrava BIOSTATISTIKA

VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky SMAD

VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky

VŠB Technická univerzita Ostrava

Zaokrouhlování: Směrodatná odchylka se zaokrouhluje nahoru na stanovený počet platných cifer. Míry

Zápočtová práce STATISTIKA I

a) Základní informace o souboru Statistika: Základní statistika a tabulky: Popisné statistiky: Detaily

Kurz Biostatistiky pro zaměstnance FNO

Průzkumová analýza dat

Statistika. Program R. popisná (deskriptivní) statistika popis konkrétních dat. induktivní (konfirmatorní) statistika. popisná statistika

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

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

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

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

Semestrální projekt. do předmětu Statistika. Vypracoval: Adam Mlejnek Oponenti: Patrik Novotný Jakub Nováček Click here to buy 2

Dynamické metody pro predikci rizika

12. TESTOVÁNÍ STATISTICKÝCH HYPOTÉZ

VYBRANÉ DVOUVÝBĚROVÉ TESTY. Martina Litschmannová

Návrhy dalších možností statistického zpracování aktualizovaných dat

Pracovní adresář. Nápověda. Instalování a načtení nového balíčku. Importování datového souboru. Práce s datovým souborem

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

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

Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. bakalářské studium. studijní obor "Management jakosti"

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

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

Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. bakalářské studium. studijní obor "Management jakosti"

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

Korelační a regresní analýza

Analýza dat s využitím MS Excel

Přednáška 5. Výběrová šetření, Exploratorní analýza

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

Semestrální projekt spočívá v nalezení vhodného datového souboru a jeho statistické analýze s využitím metod probíraných v rámci předmětu.

SYSTÉM TECHNICKO-EKONOMICKÉ ANALÝZY VÝROBY TEKUTÉHO KOVU - CESTA KE SNIŽOVÁNÍ NÁKLADŮ

MSI LS 2006/2007 Ing. Pavla Hošková, Ph.D., 2. test

Kvantily a písmenové hodnoty E E E E-02

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

Zpracování náhodného výběru. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

Statgraphics v. 5.0 STATISTICKÁ INDUKCE PRO JEDNOROZMĚRNÁ DATA. Martina Litschmannová 1. Typ proměnné. Požadovaný typ analýzy

4ST201 STATISTIKA CVIČENÍ Č. 8

Dvouvýběrové a párové testy. Komentované řešení pomocí MS Excel

Porovnání dvou výběrů

POPISNÁ STATISTIKA Komentované řešení pomocí programu Statistica

S E M E S T R Á L N Í

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

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

Matematická statistika

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

MATEMATIKA III V PŘÍKLADECH

Organizační pokyny k přednášce. Matematická statistika. Přehled témat. Co je statistika?

Národníinformačnístředisko pro podporu jakosti

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

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

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

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

ÚKOL ,77 5,00 5 2,531,003,056 -,869,113

MATEMATIKA vyšší úroveň obtížnosti

Za hranice nejistoty(2)

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

Úvod do kurzu. Moodle kurz. (a) (b) heslo pro hosty: statistika (c) skripta na pravděpodobnost

Jak získáváme hydrogeologická data pro modelování toku podzemní vody v puklinovém prostředí

Návrh a vyhodnocení experimentu

Poznámky k předmětu Aplikovaná statistika, 9.téma

PRŮZKUMOVÁ ANALÝZA JEDNOROZMĚRNÝCH DAT Exploratory Data Analysis (EDA)

Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. bakalářské studium. studijní obor "Management jakosti"

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

Test z teorie VÝBĚROVÉ CHARAKTERISTIKY A INTERVALOVÉ ODHADY

Charakteristika datového souboru

Test z teorie VÝBĚROVÉ CHARAKTERISTIKY A INTERVALOVÉ ODHADY

MATEMATICKO STATISTICKÉ PARAMETRY ANALYTICKÝCH VÝSLEDKŮ

NĚKTERÉ ZÁVĚRY Z ÚVODNÍ NÁKLADOVÉ ANALÝZY VÝROBY TEKUTÉHO KOVU V ŠESTI SLÉVÁRNÁCH. Václav Figala a Sylvie Žitníková b Václav Kafka c

Vysoká škola báňská technická univerzita Ostrava. Fakulta elektrotechniky a informatiky

Robust ledna 5. února 2010, Králíky

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

KORELACE. Komentované řešení pomocí programu Statistica

Návrh a vyhodnocení experimentu

ZNALOSTI A DOVEDNOSTI ČESKÝCH MUŽŮ V OBLASTI INFORMAČNÍ BEZPEČNOSTI - VÝSLEDKY STATISTICKÉ ANALÝZY

Zpracování náhodného výběru. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

ZNALOSTI A DOVEDNOSTI ČESKÝCH ŽEN V OBLASTI INFORMAČNÍ BEZPEČNOSTI - VÝSLEDKY STATISTICKÉ ANALÝZY

Analýza dat na PC I.

Jednofaktorová analýza rozptylu

Simulace. Simulace dat. Parametry

UNIVERZITA PARDUBICE CHEMICKO-TECHNOLOGICKÁ FAKULTA KATEDRA ANALYTICKÉ CHEMIE

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

KOMBINATORIKA, PRAVDĚPODOBNOST, STATISTIKA. Charakteristiky variability. Mgr. Jakub Němec. VY_32_INOVACE_M4r0120

Univerzita Pardubice Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie Licenční studium Management systému jakosti

3.4 Určení vnitřní struktury analýzou vícerozměrných dat

Analýza rozptylu dvojného třídění

Základy popisné statistiky. Vytvořil Institut biostatistiky a analýz, Masarykova univerzita J. Jarkovský, L. Dušek

Mgr. Karla Hrbáčková, Ph.D. Základy kvantitativního výzkumu

Statistická analýza. jednorozměrných dat

Inovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie

JEDNOVÝBĚROVÉ TESTY. Komentované řešení pomocí programu Statistica

KGG/STG Statistika pro geografy

Katedra textilních materiálů ENÍ TEXTILIÍ PŘEDNÁŠKA 6

Národní informační středisko pro podporu kvality

Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. Navazující magisterské studium. studijní obor "Management jakosti"

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

Analýza rozptylu. Statistika II. Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie FVL UO Brno kancelář 69a, tel

Transkript:

VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky JMÉNO STUDENTKY/STUDENTA: OSOBNÍ ČÍSLO: JMÉNO CVIČÍCÍ/CVIČÍCÍHO: BIOSTATISTIKA Zadání 11 DATUM ODEVZDÁNÍ DOMÁCÍ ÚKOL 1: DOMÁCÍ ÚKOL 2: DOMÁCÍ ÚKOL 3: DOMÁCÍ ÚKOL 4: CELKEM: --------------------- HODNOCENÍ Ostrava, AR 2015/2016

Popis datového souboru V datovém souboru endoprotezy_11.xlsx se nachází údaje o bolesti pacientů po totální endoprotéze kyčelního, kolenního nebo ramenního kloubu během nultého a prvního pooperačního dne. Bolest pacientů byla zaznamenávána pomocí škály VAS (Visual Analog Scale), každý pacient v pravidelných intervalech zaznamenával, jakou právě cítí bolest na škále od 0 do 10, kde 0 je žádná bolest a 10 maximální možná bolest. V datovém souboru je pro každého pacienta uveden průměr hodnot bolesti zaznamenaných během nultého pooperačního dne a průměr hodnot bolesti zaznamenaných během prvního pooperačního dne. Dále je uvedeno, kterou ze tří typů operací pacient absolvoval, a zda se jedná o muže nebo ženu. Obecné pokyny: Portfolio domácích úkolů budete odevzdávat postupně. Tj. nejdříve odevzdáte titulní stránku + úkol 1, následně doplníte úkol 2, atd. Jednotlivé domácí úkoly odevzdávejte vždy v termínu, který určil váš cvičící. Domácí úkoly zpracujte dle obecně známých typografických pravidel. Všechny tabulky i obrázky musí být opatřeny titulkem. Do domácích úkolů nevkládejte tabulky a obrázky, na něž se v doprovodném textu nebudete odkazovat. Bude-li to potřeba, citujte zdroje dle mezinárodně platné citační normy ČSN ISO 690.

Úkol 1 a) Prezentujte strukturu datového souboru podle pohlaví pacienta (muž / žena) a podle typu endoprotézy (kyčelní kloub / kolenní kloub / ramenní kloub). Uveďte tabulku sdružených četností a výsledky vhodným způsobem vizualizujte. b) Srovnejte na základě explorační analýzy hodnoty bolesti pacientů po absolvování jednotlivých typů operací (endoprotéza kyčelního / kolenního / ramenního kloubu) během nultého pooperačního dne. Data prezentujte graficky (histogram, vícenásobný krabicový graf) a doplňte následující tabulky a text. Tab. 1: Výběrové charakteristiky průměrné bolesti podle VAS u mužů a žen po totálních endoprotézách kloubů dolních končetin Míra bolesti Kyčelní kloub počet pacientů Míry polohy minimum dolní kvartil medián průměr horní kvartil maximum Míry variability směrodatná odchylka variační koeficient (%) Míry šikmosti a špičatosti šikmost špičatost Kolenní kloub Ramenní kloub po odstranění odlehlých pozorování Kyčelní kloub Kolenní kloub Ramenní kloub Identifikace odlehlých pozorování - vnitřní hradby dolní mez horní mez

Grafická prezentace sledovaného statistického znaku (vícenásobný krabicový graf + histogramy, resp. odhady hustoty pravděpodobnosti): Průměrná bolest pacientů během 0. pooperačního dne po totálních endoprotézách Byly analyzovány záznamy o průměrné bolesti u pacientů ( po endoprotéze kyčelního kloubu, kolenního kloubu a ramenního kloubu) během nultého pooperačního dne (viz Tab. 1). Kyčelní kloub bolest během 0. pooperačního dne Míra bolesti (vyjádřena indexem VAS) pacientů po endoprotézách kyčelního kloubu se pohybovala v rozmezí od do. Hodnoty ležící mimo interval od do byly identifikovány jako odlehlá pozorování a příslušní pacienti byli z dalšího zpracování vyřazeni. Níže uvedené výsledky tedy pocházejí z analýzy datového souboru o rozsahu pacientů. Průměr míry bolesti byl a směrodatná odchylka. U poloviny pacientů byla hodnota bolesti nižší než. (Podrobněji: U čtvrtiny pacientů byla hodnota bolesti nižší než, u čtvrtiny pacientů vyšší než.) Vzhledem k hodnotě variačního koeficientu (.%) lze / nelze analyzovaný soubor považovat za homogenní. Ověření normality míry bolesti u pacientů po endoprotézách kyčelních kloubů během 0. pooperačního dne na základě explorační analýzy Na základě grafického zobrazení (viz ) a výběrové šikmosti a špičatosti (viz Tab. 1, výběrová šikmost i špičatost leží / neleží v intervalu 2; 2 ) lze / nelze předpokládat, že bolest pacientů po endoprotézách kyčelních kloubů má normální rozdělení. Dle pravidla 3σ / Čebyševovy nerovnosti lze tedy očekávat, že u 95% / více než 75% pacientů bude během 0. pooperačního dne míra bolesti v rozmezí až.

Úkol 2 Srovnejte změnu bolesti mezi 0. a 1. pooperačním dnem u pacientů po endoprotézách kyčelních a kolenních kloubů. a) Změnu bolesti u obou skupin pacientů vhodným způsobem graficky prezentujte. b) Určete 95% intervalové odhady střední změny bolesti (resp. mediánu změny bolesti) pro obě skupiny pacientů. (Nezapomeňte na empirické i exaktní ověření předpokladů pro použití příslušných intervalových odhadů.)

c) Čistým testem významnosti ověřte, zda je pozorovaný průměrný nárůst bolesti statisticky významný na hladině významnosti 5%. Test proveďte pro obě skupiny pacientů. (Nezapomeňte na empirické i exaktní ověření předpokladů vybraného testu.) d) Pokud je to možno, určete 95% intervalový odhad rozdílu středních hodnot nárůstů bolesti srovnávaných skupin pacientů. (Nezapomeňte na empirické i exaktní ověření předpokladů pro použití příslušného intervalového odhadu.) e) Čistým testem významnosti ověřte, zda je pozorovaný rozdíl středních hodnot (resp. mediánů) nárůstů bolesti u srovnávaných skupin pacientů statisticky významný na hladině významnosti 5%. (Nezapomeňte na empirické i exaktní ověření předpokladů vybraného testu.)

Úkol 3 Srovnejte míru bolesti pacientů během 0. pooperačního dne po endoprotézách kyčelních, kolenních a ramenních kloubů pomocí exaktních metod statistické indukce. Využijte výsledků získaných v úkolu 1. a) Ověřte normalitu bolesti u všech tří skupin pacientů (empiricky i exaktně). b) Ověřte homoskedasticitu (shodu rozptylů) bolesti u všech tří skupin pacientů (empiricky i exaktně). c) Určete 95% intervalové odhady střední hodnoty (resp. mediánu) bolesti u srovnávaných skupin pacientů. (Nezapomeňte na ověření předpokladů pro použití příslušných intervalových odhadů.)

d) Čistým testem významnosti ověřte, zda je pozorovaný rozdíl středních hodnot (resp. mediánů) bolesti u srovnávaných skupin pacientů statisticky významný na hladině významnosti 5%. Pokud ano, zjistěte, zda lze některé skupiny pacientů označit (z hlediska bolesti během 0. pooperačního dne) za homogenní. (Nezapomeňte na ověření předpokladů pro použití zvoleného testu.)

Úkol 4 Analyzujte závislost mezi pohlavím pacientů a typem absolvované operace. a) Ověřte, zda existuje závislost mezi pohlavím pacienta a typem absolvované operace (endoprotéza kyčelního / kolenního / ramenního kloubu) pomocí Chí-kvadrát testu nezávislosti. Nezapomeňte ověřit předpoklady pro použití testu. b) Pomocí vhodné asociační tabulky prezentujte vliv pohlaví pacienta na skutečnost, jestli absolvoval endoprotézu kloubu dolní končetiny (kyčelní nebo kolenní) nebo kloubu horní končetiny (ramenní). Tabulku doplňte o řádkové relativní četnosti. c) Analyzovanou závislost prezentujte pomocí vhodného grafu. d) Určete alespoň jednu míru kontingence. Na základě posouzení vizualizace analyzované závislosti a nalezené míry kontingence posuďte míru analyzované závislosti.

e) Určete šanci, že pacient absolvoval operaci kloubu dolní končetiny, v případě, že se jedná o ženu, i v případě, že se jedná o muže. (Komentujte.) f) Určete relativní šanci, že pacient absolvoval operaci kloubu dolní končetiny, jestliže se jedná o ženu (včetně 95% intervalového odhadu). Na základě svého zjištění určete, zda lze vliv pohlaví pacienta považovat za statisticky významný na hladině významnosti 5%. g) Vybereme náhodného pacienta. Určete riziko, že je po operaci kloubu horní končetiny (včetně 95% intervalového odhadu) v případě, že je náhodně vybraným pacientem žena i v případě, že je náhodně vybraným pacientem muž. Nezapomeňte na ověření předpokladů pro použití příslušných intervalových odhadů. h) Vybereme opět náhodného pacienta. Určete relativní riziko, že je po operaci kloubu horní končetiny (včetně 95% intervalového odhadu) v případě, že je náhodně vybraným pacientem žena.

Jak identifikovat, zda jsou v datech odlehlá pozorování? Emiprické posouzení: použití vnitřních (vnějších) hradeb, resp. z souřadnice, resp. mediánová souřadnice, vizuální posouzení krabicového grafu. Exaktní posouzení: Grubbsův test (parametrický test - vyžaduje normalitu dat) Deanův - Dixonův test (neparametrický test) Jak naložit s odlehlými hodnotami by měl definovat hlavně zadavatel analýzy (expert na danou problematiku). Jak ověřit normalitu dat? Emiprické posouzení: vizuální posouzení histogramu, vizuální posouzení grafu odhadu hustoty pravděpodobnosti, Q-Q graf, P-P graf, posouzení výběrové šikmosti a výběrové špičatosti. Exaktní posouzení: testy normality (např. Shapirův Wilkův test, Andersonův-Darlingův test, Lillieforsův test, ) Jak ověřit homoskedasticitu (shodu rozptylů)? Emiprické posouzení: poměr největší a nejmenší směrodatné odchylky, vizuální posouzení krabicového grafu. Exaktní posouzení: F test (parametrický dvouvýběrový test), Bartlettův test (parametrický vícevýběrový test), Leveneův test (neparametrický test).