ZÁKLADY METODOLOGIE KLINICKÉHO VÝZKUMU A BIOSTATISTIKY. Tomáš Novák Psychiatrické centrum Praha

Podobné dokumenty
Přednáška XI. Asociace ve čtyřpolní tabulce a základy korelační analýzy

ANALÝZA DAT V R 7. KONTINGENČNÍ TABULKA. Mgr. Markéta Pavlíková Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky MFF UK.

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

Statistické metody uţívané při ověřování platnosti hypotéz

analýza kategoriáln lních dat Prof. RNDr. Jana Zvárová, DrSc. Záznam epidemiologických dat Epidemiologické ukazatele

Epidemiologické ukazatele. lních dat. analýza kategoriáln. Prof. RNDr. Jana Zvárová, DrSc. Záznam epidemiologických dat. a I E

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

Grafický a číselný popis rozložení dat 3.1 Způsoby zobrazení dat Metody zobrazení kvalitativních a ordinálních dat Metody zobrazení kvan

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

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

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

Epidemiologické metody

Návod na vypracování semestrálního projektu

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

Statistické testování hypotéz II

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

Cvičení 12: Binární logistická regrese

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

META-ANALÝZA Z POHLEDU STATISTIKA. Medicína založená na důkazu - Modul 3B

PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii Přednáška 10

Testování hypotéz. testujeme (většinou) tvrzení o parametru populace. tvrzení je nutno předem zformulovat

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

VÝBĚR A JEHO REPREZENTATIVNOST

JEDNOVÝBĚROVÉ TESTY. Komentované řešení pomocí programu Statistica

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

INDUKTIVNÍ STATISTIKA

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

Jana Vránová, 3. lékařská fakulta UK

Lékařská biofyzika, výpočetní technika I. Biostatistika Josef Tvrdík (doc. Ing. CSc.)

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

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

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

Neparametrické metody

Tomáš Karel LS 2012/2013

Obsah Úvod Kapitola 1 Než začneme Kapitola 2 Práce s hromadnými daty před analýzou

ADDS cviceni. Pavlina Kuranova

Ranní úvahy o statistice

Úvod do analýzy rozptylu

Charakteristika datového souboru

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

Úvodem Dříve les než stromy 3 Operace s maticemi

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

MÍRY ZÁVISLOSTI (KORELACE A REGRESE)

Jednovýběrový Wilcoxonův test a jeho asymptotická varianta (neparametrická obdoba jednovýběrového t-testu)

IBM SPSS Exact Tests. Přesné analýzy malých datových souborů. Nejdůležitější. IBM SPSS Statistics

Kategorická data METODOLOGICKÝ PROSEMINÁŘ II TÝDEN 7 4. DUBNA dubna 2018 Lukáš Hájek, Karel Höfer Metodologický proseminář II 1

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

ANALÝZA DAT V R 5. ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ TESTY. Mgr. Markéta Pavlíková Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky MFF UK.

Analytické znaky laboratorní metody Interní kontrola kvality Externí kontrola kvality

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

Program Statistica Base 9. Mgr. Karla Hrbáčková, Ph.D.

DVOUVÝBĚROVÉ A PÁROVÉ TESTY Komentované řešení pomocí programu Statistica

PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii seminář 9. Statistické testování hypotéz

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

7. SEMINÁŘ DESKRIPTIVNÍ STATISTIKA

Seminář 6 statistické testy

Vzorová prezentace do předmětu Statistika

Stručný úvod do vybraných zredukovaných základů statistické analýzy dat

Statistické metody v ekonomii. Ing. Michael Rost, Ph.D.

Pravděpodobnost v závislosti na proměnné x je zde modelován pomocí logistického modelu. exp x. x x x. log 1

= = 2368

Revize farmakoekonomické analýzy

Testování statistických hypotéz

ANALÝZA DAT V R 3. POPISNÉ STATISTIKY, NÁHODNÁ VELIČINA. Mgr. Markéta Pavlíková Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky MFF UK

Testování hypotéz a měření asociace mezi proměnnými

Testování hypotéz. Analýza dat z dotazníkových šetření. Kuranova Pavlina

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

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Neparametrické testy hypotéz čast 1

Korelační a regresní analýza. 1. Pearsonův korelační koeficient 2. jednoduchá regresní analýza 3. vícenásobná regresní analýza

KGG/STG Statistika pro geografy

Neparametrické testy

TESTOVÁNÍ STATISTICKÝCH HYPOTÉZ ZÁKLADNÍ POJMY

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

STATISTICKÉ ODHADY Odhady populačních charakteristik

Přednáška X. Testování hypotéz o kvantitativních proměnných

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

Tomáš Karel LS 2012/2013

II. Statistické metody vyhodnocení kvantitativních dat Gejza Dohnal

Analýza rozptylu. PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii Přednáška 12. Srovnávání více než dvou průměrů

Jednostranné intervaly spolehlivosti

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

Počet pravděpodobnosti

Vysoká škola báňská technická univerzita Ostrava. Fakulta elektrotechniky a informatiky

3. SEMINÁŘ MĚŘENÍ FREKVENCE NEMOCÍ V POPULACI

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

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

Tomáš Karel LS 2012/2013

Statistika. Základní pojmy a cíle statistiky. Roman Biskup. (zapálený) statistik ve výslužbě, aktuálně analytik v praxi ;-) roman.biskup(at) .

, Brno Hanuš Vavrčík Základy statistiky ve vědě

1. Číselné posloupnosti - Definice posloupnosti, základní vlastnosti, operace s posloupnostmi, limita posloupnosti, vlastnosti limit posloupností,

Vícerozměrné statistické metody

Jednofaktorová analýza rozptylu

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

Statistika. Testování hypotéz statistická indukce Úvod do problému. Roman Biskup

5 Vícerozměrná data - kontingenční tabulky, testy nezávislosti, regresní analýza

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

Korelační a regresní analýza

Korelace. Komentované řešení pomocí MS Excel

Základy biostatistiky

Transkript:

ZÁKLADY METODOLOGIE KLINICKÉHO VÝZKUMU A BIOSTATISTIKY Tomáš Novák Psychiatrické centrum Praha

Úkol 1 Senzitivita a specificita nového testu pro schizofrenii je shodně 90%. Prevalence onemocnění v populaci je 1%. Subjekt je vyšetřen a má pozitivní výsledek. Jaká je pravděpodobnost, že nemocí skutečně trpí? Senzitivita = a / a+c Specificita = d / b+d PPH = a / a+b NNH = d / c+d Test pozitivní Test negativní Nemoc přítomna a c 9 1 Nemoc nepřítomna b d 100 900 PPH = 9 / 109 = 0,083

Úkol 2 Ve farmakologické studii se na účinné látce zlepšilo 40% pacientů a na placebu 20% pacientů. Kolik pacientů musíme léčit abychom v porovnání s placebem dosáhli jednoho zlepšení NNT number need to treat = 1 / zlepšení na aktivní látce zlepšení na placebu NNT = 1 / (0,4 0,2) = 5 Musíme léčit 5 pacientů, abychom u jednoho dosáhli zlepšení

Úkol 3 Ze 100 pacientů ve skupině s látkou A zlepšeno 40 (40%), z 30 pacientů ve skupině s látkou B zlepšeno se zlepšilo 18 (60%). Která látka je účinnější? + - A 40 60 B 18 12 p= 0,06 Rozdíl není významný

Úkol 4 2 studie srovnávající nové AD a placebo z pohledu redukce škály MADRS. MADRS SD N p MADRS SD N p AD 13 7 20 AD 12 7 100 0,08 0,04 PL 9 7 20 PL 10 7 100

Populace výčet všech jedinců, kteří splňují určitou charakteristiku (všeobecná p., p. žen ve věku 15-25let, p. jedinců s dg. schizofrenie) Testování hypotéz Statistický odhad Vzorek/Výběr vybraná část populace (velikost, reprezentativnost), která je objektem zkoumání. Z pozorování vzorku usuzujeme na vlastnosti populace

Populace - parametry μ průměr, σ směrodatná odchylka, π pravděpodobnost Náhodný výběr (vzorek) - statistiky x průměr, s směrodatná odchylka, p relativní četnost Statistické odhady Na základě statistik získaných z dat v náhodném výběru (vzorku) odhadujeme populační parametry Testování hypotéz Formulujeme hypotézu o populačním parametru a tu následně testujeme, tj. srovnáváme s daty (statistikou) z náhodného výběru (vzorku)

Garbage in, garbage out (GIGO) Chybná metodika Chybný sběr dat Chybějící data Přesná a detailní matematická analýza Nesprávné či zavádějící výsledky a odpovědi Fishing

Validita pozorování Interní míra platnosti pozorování pro sledovaný vzorek Interní validitu narušuje: Náhodná chyba (chance) Systematická chyba (bias) Zavádějící faktory (confounding f.) Externí míra platnosti pozorování pro jiný vzorek nebo populaci Externí validita závisí na: Reprezentativnosti vzorku nakolik vzorek odráží skutečné charakteristiky populace

Náhodná chyba (chance) Odráží míru náhodné variability výsledků pozorování ve vzorku populace Ovlivněná velikostí vzorku Citlivostí měřících nástrojů Statistická významnost (p) určuje s jakou pravděpodobností může být výsledek pozorování ovlivněn náhodnou chybou

Systematická chyba (bias) Situace, kdy se výsledky systematicky odchylují od skutečných hodnot Výběrový (selekční) bias systematická chyba vlivem rozdílného výběru vzorků (skupin) Observační (informační) bias systematická chyba vlivem osobní preferenci hodnotitele či hodnoceného Eliminace bias Randomizace, párování, zaslepení, apod.

Zavádějící faktor Je ve vztahu k expozici a je nezávisle na expozici rizikovým faktorem pro sledovanou nemoc Confounding bias Nejsou-li skupiny vyváženy dle možných zavádějících faktorů, nelze skupiny validně srovnávat Eliminace zavádějícího faktoru Stratifikovaná randomizace, restrikce

Typ studie Sběr dat Forma Užití Průřezová Jednorázový (opakovaný) Observační Prevalence (změny v čase) Prognóza Kohortová Logitudinální (prospektivní) Observační Přirozený průběh nemoci Etiologie Případů a kontrol Longitudinální (retrospektivní) Observační Etiologie (zvláště u vzácných jevů) Terapie Intervenční Longitudinální (prospektivní) Experimenální Prevence Laboratorní experimení

Observační studie expozice ANO Populace v riziku NE expozice KOHORTOVÁ STUDIE ČAS SLEDOVÁNÍ nemoc nemoc ANO NE ANO NE ANO NE ANO NE ANO ČAS Populace v riziku SLEDOVÁNÍ NE STUDIE PŘÍPADŮ A KONTROL

KOHORTOVÉ STUDIE Kohorta definovaný vzorek populace bez sledované nemoci s různou mírou expozice rizikovému faktoru Longitudinální, prospektivní a incidenční Výhody:-přímé určení incidence nemoci nebo rizika -není ovlivnění bias (výsledek není znám) -lze hodnotit vztah mezi expozicí a více nemocemi Nevýhody:-nutný velký soubor, riziko drop out -časově a finančně náročné (výsledky obvykle s velkým odstupem) -lze hodnotit účinek jen u předem definovaných rizikových faktorů

ANALÝZA KOHORTOVÉ STUDIE nemoc Ano expozice Ne Ano a b Ne c d Riziko nemoci u exponovaných = a/(a+c) Riziko nemoci u neexponovaných = b/(b+d) Atributivní riziko ( o kolik? ) AR = riziko exponovaných riziko neexponovaných Relativní riziko ( kolikrát? ) RR = riziko exponovaných / riziko neexponovaných

STUDIE PŘÍPADŮ A KONTROL Případy a kontroly jsou definovány přítomnosti nemoci, v ostatních faktorech se neliší (párování) Longitudinální, retrospektivní Výhody:-rychlá, levná a dostupná metoda -není drop out -vhodná i pro vzácné nemoci -lze studovat řadu rizikových faktorů Nevýhody: výběrový bias (případy i kontroly)

ANALÝZA STUDIE PŘÍPADŮ A KONTROL Status Expozice Ano Ne Případ a b Kontrola c d Odds ratio (OR) kolikrát je při expozici rizikového faktoru větší/menší šance na nemoc proti absenci expozice OR = (a x d) // (b x c) U vzácných nemocí podobný RR, jinak jen nepřímý ukazatel

Klinický pokus/klinická studie Longitudinální, prospektivní, intervenční Otevřené sledování (nekontrolovaný pokus) Naturalistické sledování (imituje reálnou klinickou praxi) Riziko bias vysoké, nižší síla důkazu, pilotní studie Randomizovaný klinický pokus (studie) (RCT = randomized controlled trial) Minimalizace bias (randomizace, restrikce, zaslepení, kontrolní skupina) někdy však za cenu snížení externí validity (omezená možnost generalizace)

Srovnávání Formy klinického pokusu / studie Paralelní uspořádání vzorek Vstupní hodnocení randomizace Aktivní intervence Kontrolní intervence Hodnocení výsledků Hodnocení výsledků Zkřížené uspořádání vzorek Vstupní hodnocení randomizace Srovnávání Hodnocení Wash Aktivní i. Kontrolní i. výsledků out Hodnocení Wash Kontrolní i. Aktivní i. výsledků out Hodnocení výsledků Hodnocení výsledků

Analýza kontrolovaného pokusu Snížení relativního rizika výsledek v kontrolní sk. výsledek v aktivní sk. RRR= výsledek v kontrolní sk. Snížení absolutního rizika ARR= výsledek v kontrolní sk. výsledek v aktivní sk. Number need to treat počet osob, které je nutno léčit, aby se zabránilo rozvoji jednoho následku NNT= 1/ ARR Intention to treat analýza hodnocení subjektů dle příslušnosti ke skupině ke skupině bez bez ohledu, ohledu, zda zda studii studii dokončí dokončí Intention to treat analýza hodnocení subjektů dle příslušnosti On treatment analýza hodoceny jsou pouze subjekty, které dokončily celou studii (nedoporučuje se, riziko bias)

Validita kontrolovaného pokusu Výběr vzorku (reprezentativnost vzorku, multicentrické studie) Velikost vzorku (omezení chyby II.typu, tj. falešně negativních nálezů) Restrikce (eliminace zavádějících faktorů, tzv. vstupní a výstupní kritéria, síla testu 90-95%) Kontrolní skupina (komparátor/placebo, DROP OUT v eliminace : bias) Randomizace (eliminace výběrového bias) Pacienti se schizofrenii zařazení do RCT reprezentují asi 15% skutečné klinické populace s touto diagnózou RCT s antidepresivy: 24-37% RCT s antipsychotiky 50-64% RCT u OCD 29-44% RCT ostatní úzkostné poruchy 35-37% Zaslepení (eliminace observačního bias, jednoduché/dvojité/trojité z.) Drop out (>20% předčasných ukončení je zatíženo významným bias)

Dilema klinické studie Homogenenita (interní validita) Rozdílné podskupiny pacientů mohou narušit závěry pro většinu Omezení populace snižuje vliv zavádějících faktorů a umožňuje vést studie s menším souborem pacientů Omezit výběr k dosažení homogenní skupiny Zobecnitelnost (externí validita) Cílem studie je dosjít k závěrům, které jsou platné pro celou populaci Jsou-li však některé podskupiny vyloučeny, zobecnění je obtížné Zvolit co možná nejširší vstupní kritéria From: Virgina Howard

Příprava experimentu Testování hypotéz Stanovíme nulovou hypotézu a alternativu (H0=HA) Stanovíme hladinu významnosti α (obvykle 0,05) Zvolíme testovací statistiku (testové kritérium), tj. předpoklad o pravděpodobnostním rozložení Spočteme hodnotu testové statistiky (statistický test) Spočteme odpovídající p hodnotu Je-li p < 0,05 zamítáme nulovou hypotézu Je-li p > 0,05 nezamítáme nulovou hypotézu

Skutečnost Rozhodnutí výzkumníka H 0 je pravdivá H 0 není pravdivá Nezamítnutí H 0 Zamítnutí H 0 Správné rozhodnutí 1-alfa Chyba I typu (falešně pozitivní) alfa Chyba II typu (falešně negativní) beta Správné rozhodnutí 1-beta (síla testu)

Skutečnost Rozhodnutí soudu Nevinen Vinen Osvobozen Správné rozhodnutí Zločinec na svobodě Odsouzen Odsouzen nevinný Správné rozhodnutí

Hladina významnosti a p- hodnota Hladina významnosti α odpovídá riziku chyby I typu (zamítnutí nulové hypotézy, když tato platí) stanovíme předem (obvykle 0,05 neboli 5%) p hodnota (p value) je dosažená hladina významnosti Udává pravděpodobnost s jakou bychom za předpokladu platnosti hypotézy dostali náš výsledek (nebo výsledek ještě extrémnější) pokud bychom experiment mnohokrát opakovali. p hodnota není pravděpodobnost platnosti hypotézy!!! Je-li p < 0,05 výsledek je statisticky signifikantní (*) Je-li p < 0,01 výsledek je statisticky vysoce signifikantní (**) Neplést statistickou významnost a klinickou (věcnou) významnost

Statistická versus klinická významnost P hodnota neříká nic o klinické významnosti Děje se něco nenáhodného Významně ovlivněna velikostí souboru 5% fundamentalismus Studie A1 Lék A: 4 zlepšili, 6 se nezlepšilo Lék B: 6 zlepšilo, 4 se nelepšili => p = 0,328 Studie A2 Lék A: 40 se zlepšilo, 60 se nezlepšilo Lék B: 60 se zlepšilo, 40 se nezlepšilo => p = 0,004 Studie B1 Lék A: 1 zlepšil, 9 se nezlepšilo Lék B: 5 zlepšilo, 5 se nelepšilo => p = 0,051 Studie B2 Lék A: 40 se zlepšilo, 60 se nezlepšilo Lék B: 54 se zlepšilo, 46 se nezlepšilo => p = 0,047

Intervaly spolehlivosti a klinická významnost Placebo lepší A B C D E F Lék lepší 0 Δ Klinicky irelevantní Lék lepší Klinicky relevantní STATISTICKÁ VÝZNAMNOST KLINICKÁ VÝZNAMNOST A NE MOŽNÁ B NE MOŽNÁ C ANO MOŽNÁ D ANO ANO E NE NE F ANO NE

VÝHODY INTERVALŮ SPOLEHLIVOSTI Vidíme velikost odhadu (poloha intervalu) i přesnost odhadu (šíře intervalu) Rychle určíme statistickou i klinickou významnost Horní a dolní mez nesou důležitou informaci (máme 95% jistotu, že rozdíl je alespoň dolní mez) Omezení: Neurčíme přesnou p hodnotu Široký IS ukazuje (bez ohledu na statistickou významnost) především na nedostatek informací a nepřesnost odhadu Intervaly spolehlivosti mají přednost, ideální je uvádět IS i p hodnotu

Percent of Nonoverlap 2.0 97.7 81.1% 1.9 97.1 79.4% 1.8 96.4 77.4% 1.7 95.5 75.4% 1.6 94.5 73.1% 1.5 93.3 70.7% 1.4 91.9 68.1% 1.3 90 65.3% 1.2 88 62.2% 1.1 86 58.9% 1.0 84 55.4% 0.9 82 51.6% LARGE 0.8 79 47.4% 0.7 76 43.0% 0.6 73 38.2% MEDIUM 0.5 69 33.0% 0.4 66 27.4% 0.3 62 21.3% SMALL 0.2 58 14.7% 0.1 54 7.7% 0.0 50 0% Cohen's Standard Effect Size Percentile Standing

Volba statistického testu Závislost pozorování Typ proměnné Rozložení dat Počet proměnných Počet skupin(výběrů) Typ hypotézy

Testová statistika z = pozorovaná hodnota očekávaná hodnota směrodatná chyba pozorované hodnoty Očekávaná hodnota dle hypotézy Pozorovaná hodnota vzdálenost [SEM] Dostatečná vzdálenost pro zamítnutí hypotézy je 2*SEM

Závislost skupin/pozorování Závislé x nezávislé ~ párové x nepárové Párové srovnávání subjekt je sám sobě kontrolou, hodnotí se intraindividuální změna Nepárové pozorování srovnávání dvou různých, hodnotí se interindividuální rozdíl

proměnná kvalitativní kvantitativní nominální ordinální diskrétní kontinuální Nelze seřadit Pohlaví Odpověď na léčbu seřazeny Psychiatrické škály Celočíselné hodnoty Počet sebevražd Dny v remisi Lze dosáhnou jakýchkoli hodnot BMI Hladina prolaktinu

Rozložení dat Normální x nenormální rozložení? ANO Testy na normalitu Shapiro-Wilkův test Kolmogorov-Smirnovův test Je rozložení dat normální? NE Parametrické testy Transformace (log,x2, x, ) Neparametrické testy Log transformace

Normální rozložení -1,96 95% 1,96 Normální rozložení N (μ ; σ ) př. IQ (100;15) Standardní normální rozložení N (0;1) z skór = (x μ) / σ

Typ hypotézy t Srovnání polohy Užívanie antidepresív ECT nie 21 χ 2 Srovnání četnosti áno 9 nie 17 áno 5 Vztah mezi jevy r Závislost jednoho jevu na druhém y = a + bx

proměnná 1 proměnná 2 prom. k prom. data výběr nezávislé závislé 1 výběr 2 výběry k výběrů 2 výběry k výběrů spojitá poloha Jednovýběrový t test Nepárový t test ANOVA variabilita IS F test Bartlett Párový t test ANOVA opak. měření Pearson korelační koefic. Mnohonásobný korelační koeficient ordinální poloha Jednovýběrový Wilcoxon Mann- Whitney test Kruskal Walis test Párový Wilcoxon Friedman test Spearman korelační koefic. variabilita Vícerozměrná analýza nominální pravd. výskytu χ 2 χ 2 2x2 tab Fisher χ 2 rxs tab Kontingenční korel. koefic.

Cíl Kvantitativní normálně rozložené Průměrný věk skupiny Typ dat Kvantitativní nenormální, ordinální Skór v škále PANSS ve skupině Binominální Kategoriální Podíl žen ve skupině Popis skupiny Průměr, SD Medián, IQR Proporce Srovnání jedné skupiny s normou Srovnání dvou nepárových skupin Srovnání dvou párových skupin Jednovýběrový IQ ve zkoumané skupině vs norma t test Srovnání věku ve skupině léčené a kontrolní Nepárový t test Srovnání hladin chol na začátku léčby a po roce Délka hospit Jednovýběrový ve skupině Wilcoxonův test vs norma Srovnání Mann- vstupního skóru PANSS mezi Whitneyho test dvěma skupinami Srovnání skóru PANSS na začátku léčby a po týdnu Srovnání míry odpovědi Chí-kvadrát na léčbu a odpovědi standardní Fisherův Srovnání test míry (chí-kvadrát test pro velké n) odpovědi mezi skup léčenou lékem A a B Srovnání odpovědi na léčbu lékem A a B v jedné skupině Párový t test Wilcoxonův test McNemarův test

Typ dat Cíl Srovnání 3 a více nepárových skupin Srovnání 3 a více párových skupin Hodnocení asociace mezi 2 proměnnými Předpověď jedné hodnoty z hodnoty jiné Kvantitativní normálně rozložená ANOVA s opakovaným měřením Pearsonův korelační a věku koeficient Lineární nebo nelineární na věku regrese Kvantitativní nenormálně rozl a ordinální Srovnání hl chol ve Srovnání délky hosp Jednocestná Kruskal 3 skup léčených 3 skup léčených ANOVA Wallisův test různými AP různými AP Srovnání hl chol v průběhu léčby (10 odběrů po měs) Vztah hl chol Závislost hl chol Srovnání skórů PANSS v průběhu léčby (4x) Friedmanův test Spearman korelační koeficient Vztah délky léčby a skóru PANSS při vstupu Závislost Neparametrické délky hosp na vstupním skóru regrese PANSS Binominální Kategoriální Srovnání Chí-kvadrát odpovědi kontingenční na léčbu dle tab r stupně x s vzdělání Cochranův Srovnání odpovědi Q na lék A, B a placebo test v jedné skupině Vztah Kontingenční mezi stupněm vzdělání a mírou koeficient kompliance Logistická Závislost odpovědi na léčbu na pohlaví, regrese diagnóze a epizodě

Závěr: hledání odpovědí Co? (položit si správnou otázku, cíl studie) Jak? (zvolit vhodný design studie) Jaký? (výběr adekvátních metod a nástrojů) Kdo? (výběr studijní populace) Kde? (volba místa, prostředí) Kdy? (časový plán studie) Kolik? (zdroj financování, podpora) Proč? (analýza a interpretace dat, publikace)