Statistická šetření - PROČ? Žádná věda není skutečnou vědou, není-li podložena matematickými principy. (L.da Vinci)

Statistická šetření - na kom / čem? statistické jednotky (S.J.) 1 respondent (pacient, proband) 1 krevní vzorek 1 nemocnice populace = stanovení všech S.J. konečná (např. demograficky) nekonečná (hypotetická např. všechny potenciální krevní vzorky)

Příklady statistických šetření úplné lze jen v konečné populaci, i tak bývá dlouhé a drahé (SLBD) výběrové jen na náhodně vybraných S.J., či vybraných jinak, ale aby byla zajištěna reprezentativnost (tj. poměrné zastoupení důležitých podskupin ve výběru musí kopírovat jejich poměrné zastoupení v celé populaci)

NEREPREZENTATIVNOST

REPREZENTATIVNOST

Proč výběrová šetření realizujeme? odhad pro neznámý populační parametr = =neznámá číselná charakteristika celé populace pravděpodobnost střední hodnota = populační průměr Př: Pravděpodobnost výskytu rakoviny plic u kuřáků její odhad? Př: Střední hodnota LDL cholesterolu u pacientů s kardiovaskulárním onemocněním její odhad? (příp.jiné úkoly např. ověření rozdílností mezi podpopulacemi či závislostí mezi veličinami)

Typy výběrových šetření ANKETA obvykle ústní zjišťování na malém vzorku dotázaných spíše orientační, např. pro média - nebývá reprezentativní! lze použít při pilotním odzkoušení Př: Názor občanů na situaci ve zdravotnictví

Typy výběrových šetření PRŮZKUM (SEARCH) slouží ke zjišťování a popisu (deskripci) dané situace na reprezentativním vzorku populace, obvykle bez ambice zkoumat / analyzovat hlubší příčiny či možné důsledky obvykle měkká data (názory apod. zjišťované dotazníkem) Př.: Průzkum spokojenosti pacientů dané nemocnice

Typy výběrových šetření VÝZKUM (RESEARCH) nejen deskripce, i ANALÝZA (příčin/důsledků) pokud měkká data : kvalitativní výzkum pokud číselná data (výsledky měření, laboratorních testů apod.): kvantitativní výzkum v obou typech nutná opět reprezentativnost obvykle pro větší populace Př.: Výzkum příčin kardiovaskulárních onemocnění v české populaci

TYPY VELIČIN a) textové - otevřené pokud odpovědí je volný text Př.: Popište, jak se cítíte po zákroku. nelze zpracovat automaticky b) textové uzavřené (kategoriální) výběr z předem připravených variant Př.: Pohlaví M Ž lze zpracovat automaticky; někdy musí být varianty odpovědí pečlivě promýšleny

TYPY VELIČIN c) číselné diskrétního typu pokud odpovědí je jen spočetný počet číselných hodnot Př.: Počet provedených re-operací u daného pacienta. (možnosti: 0,1,2, ) d) číselné spojitého typu odpověď = jakékoli reálné číslo Př.: Tělesná teplota pacienta.

TYPY VELIČIN POZNÁMKY 1. Kategoriální veličiny se někdy dál dělí na nominální (neuspořádané) Př.: Typ léčby (pokud lze daného pacienta léčit jedním z např. 4 možných postupů) ordinální (uspořádané) Př.: Míra bolestivosti zákroku (např. s možnostmi: nebolí vůbec < bolí snesitelně < nesnesitelná bolest)

TYPY VELIČIN POZNÁMKY 2. Číselné údaje lze někdy zaznamenávat různě: Např. veličinu tělesná teplota lze zaznamenat: Jako veličinu spojitého typu jak v dotazníku? Uveďte naměřenou teplotu ( C) Jako ordinální kategoriální veličinu jak v dotazníku? kategorie 1 do 37 C; kategorie 2 37-40 C; kategorie 3 více než 40 C

TYPY VELIČIN POZNÁMKY 3. Proč je důležité rozlišovat typy veličin? každý typ má svůj specifický způsob zpracování Př.: Průměrnou hodnotu má smysl počítat u číselných veličin, ale určitě ne u nečíselných (např. u veličiny nominálního typu barva očí s možnostmi 1=modrá, 2=zelená, 3=hnědá, 4=jiná, nemá smysl počítat průměrnou barvu )

Charakteristiky kategoriálních veličin Data (a zpracování) v programu MS EXCEL Identifikátor Veličina kategoriální (1-4)

Charakteristiky kategoriálních veličin Absolutní četnosti (FREQUENCY)

Na samostatné procvičení: Data vpravo zaznamenávají výsledky dotazování 14 studentů, kteří patřili do některého ze studijních oborů, kódovaných 1=fyzioterapie, 2=ergoterapie, 3=ostatní. Data si přepište do Excelu a pomocí příkazu =ČETNOSTI připravte tabulku četností, obsahující počty studentů v každé z uvedených tří kategorií.