1. Statistička obradba podataka uvodna razmatranja
Doktorski studij
“Farmaceutsko-biokemijske znanosti”
Kolegij “Biostatistika”
Statistička obradba podataka uvodna razmatranja
Mladen Petrovečki
2007./08.

2. Ovo predavanje... MS PowerPoint  1,8 MB na adresi:
mi.medri.hr (E-prilozi  predavanja)

3. Obvezni predmeti

4. Raspored nastave
dan datum vrijeme od-do šk. tema
skupina sati (nastavnik)
ponedjeljak svi 15:00 – 16:30 h 2 Uvod (MP)
17:00 – 18:30 h 2 Vrste istr. (LBZ)
utorak I 15:00 – 18:30 h 4 Vježbe I (LBZ)
srijeda I 15:00 – 18:30 h 4 Vježbe II (LBZ)
četvrtak I 15:00 – 18:30 h 4 Vježbe III (LBZ)
ponedjeljak II 15:00 – 18:30 h 4 Vježbe I (MP)
utorak II 15:00 – 18:30 h 4 Vježbe II (MP)
srijeda II 15:00 – 18:30 h 4 Vježbe III (MP)
četvrtak svi 15:00 – 16:30 h 2 Baze podataka (IL)
16:30 – 18:00 h 2 Rasp. (MP, LBZ, IL)

5. Raspored
Vježba, tema
uvod, MedCalc, vrste podataka (mjerne ljestvice), unos podataka, prikaz podataka
odnos dvaju brojčanih obilježja, male skupine, velike skupine, odnos više brojčanih obilježja
korelacija i regresija, usporedba kvalitativnih podataka, ROC, multivarijatni postupci

6. Nastavnici prof. dr. sc. Mladen Petrovečki, dr. med.
Katedra za medicinsku informatiku Medicinskog fakulteta Sveučilišta u Rijeci
Klinički zavod za laboratorijsku dijagnostiku Kliničke bolnice Dubrava u Zagrebu
dr. sc. Lidija Bilić-Zulle, spec. med. biokemije
Zavod za laboratorijsku dijagnostiku Kliničkog bolničkog centra Rijeka
mr. sc. Ivica Lukšić, dr. med.
Katedra za maksilofacijalnu kirurgiju sa stomatologijom Medicinskog fakulteta Sveučilišta u Zagrebu
Klinika za kirurgiju čeljusti i lica Kliničke bolnice Dubrava u Zagrebu

7. Program MedCalc computer program for statistic in biomedicine
Copyright, Medcalc Software Mariakerke, Belgija

8. Program – postavljanje:
otvoriti mapu “C:\MCWin”
preslikavanje svih podataka sa diskete u zadanu mapu
otvoriti mapu
pokrenuti program “Install”
po završetku pokrenuti program “MedCalc”

9. Literatura
Dawson-Saunders B, Trapp RG. Basic & Clinical Biostatistics. Prentice-Hall Int. Inc., London, 2001.
Petrie A, Sabin C. Medical statistics at a glance. Blackwell Science, Oxford, 2000.
Marušić M. Uvod u znanstveni rad u medicini. III. obnov. izd. Medicinska naklada, Zagreb, 2004.
Petz B. Osnovne statističke metode za nematematičare. III. dopunjeno izd. Naklada Slap, Jastrebarsko, 1997.
StatSoft Inc. Electronic Statistics Textbook. Tulsa, OK: StatSoft, (
Moher D, Schulz KF, Altman DG, for the CONSORT Group. The CONSORT statement: revised recommendations for improving the quality of reports of parallel group randomized trials. Lancet 2001;357: ( revisedstatement.htm)

10. Literatura

11. Literatura
Znanost je sumnja.
(N. Alegretti)

12. Ispit
Nema ispitnih razdoblja!
kritička raščlamba statističkih postupaka objavljenog znanstvenog rada
pismeno (elektronički 
poslati desetak dana prije usmene obrane
časopis – citiran u Current Contents-u
rad:
cjelokupno istraživanje (ne osvrt na drugi objavljeni rad!)
najmanje dva priloga (tablica, slika)
jasan opis statističkih postupaka

14. Opis događaja...

15. Opis događaja...

16. Opis događaja...

17. Opis događaja...

18. Opis događaja – ? nesreća… sreća… svaki puta… desetak puta…
nemoguće… nevjerojatno…

19. Pregled metodologija znanstvenog istraživanja postupci istraživanja
neznanstveni i znanstveni postupci

20. Metodologija znan. istraživanja
znanost kao način razmišljanja
znanstveno djelovanje
privremeno tumačenje
hipoteza
zaključak
provjerljivost
postavke ® činjenice ® znanje
TVRDNJA
OBRAZLOŽENJE
PROVJERA

21. Neznanstveni postupci istraživanja
ustrajnost (navika, stav, vjerovanje, inercija)
autoritet
intuicija (očiglednost)

22. Pokus pokus – istraživanje / dio istraživanja planiranje pokusa
unasumičenje (randomizacija)
prikrivanje (maskiranje)

23. Unasumičenje RND (MedCalc)
funkcija slučajnog broja (uniformna raspodjela)
“RND(x) returns a computer-generated random number:
when x <= 1 then the result is a number between 0 and 1, or
when x > 1 then the result is a number between 1 and x.”
(usp. funkcija RNDNORM)

24. Prikrivanje
jednostruko
dvostruko
trostruko
četverostruko

25. Vjerojatnost modeli vjerojatnosti: deterministički probabilistički
predvidivi događaji
probabilistički
slučajni događaji

26. Vjerojatnost jest…
izračun matematičke vrijednosti ostvarivanja nekog događaja
matematički  teorija vjerojatnosti
statistika
matematika
znanstvena metodologija
logika i filozofija
zaključivanje o ostvarivosti događaja

27. Probabilistički model vjerojatnosti
tri sastavnice:
ishod mjerenja
ostali događaji koji nastaju (njihova brojnost i ovisnost)
vrijednost vjerojatnosti P (probability)
0 < P < 1

28. Izračun vjerojatnosti
vjerojatnost događaja P
broj povoljnih mogućnosti P = ukupni broj mogućnosti
vjerojatnost događaja:
vrijednost u rasponu 0-1
0 – vjerojatnost nemogućeg događaja
1 – vjerojatnost sigurnog događaja

29. Hipoteza
znanstvena hipoteza
statistička hipoteza

30. Znanstvena hipoteza Značajke dobre hipoteze svrhovita provjerljiva
Uvod; Poglavlje 3, str 19.
Značajke dobre hipoteze
svrhovita
provjerljiva
suglasna s općim znanjem
jednostavna

31. Statistička hipoteza elementarna, jednoznačna i eksplicitna tvrdnja
točna (istinita) ili netočna (neistinita)
proizlazi iz znanstvene hipoteze
statističke hipoteze dokazujemo (testiramo)
provjera hipoteze  traženje istine
istina  stvarno, objektivno stanje
probabilistički sustav: istina  vjerojatnost
značajno  ono što se ostvaruje na svaki drugi način osim slučajno

32. Statistička hipoteza postupak dokazivanja: postavljanje hipoteze
biranje statističkog testa
određivanje razine značajnosti
izračunavanje
zaključivanje

33. Dokazivanje statističke hipoteze
CD Kontrolna Ispitanici s Statistika
skupina PTSD H p
CD3 39,0 (15,1 – 61,1) 44 (32,3 – 57,7) 0,59 0,442
CD4 3,5 (2,1 – 5,8) 10,3 (6,5 – 17,4) 15,9 0,018
Razlikuje li se razina CD4 u ispitanika u istraživanju?
Škarpa I et al. Croat Med J 2001;42:551-5.

34. 1. Postavljanje hipoteze
nulta:
 H0-hipoteza: razlike nema!
suprotna
 H1-hipoteza: razlike ima!
samo jedna može biti istinita
samo jedna može biti prihvaćena, dok će ona preostala biti odbačena

35. 2. Odabir testa testovi dokazivanja statističkih hipoteza ovisnost:
osobine obilježja – mjerne ljestvice
osobine uzoraka
veličina
povezanost
osobine raspodjele
parametrijski
neparametrijski
broj obilježja – uni/bi/multivarijatni testovi

36. Nastavak (mjerno obilježje)
Mjerne ljestvice
NOMINALNA
ORDINALNA
INTERVALNA
OMJERNA

37. Nastavak (odabir testa)
Ljestvica Jedan uzorak Dva uzorka Tri i više uzoraka
Ovisni Neovisni Ovisni Neovisni
Nominalna binomni test McNemara Cohran
hi-kvadrat Fisher hi-kvad
hi-kvadrat/
Ordinalna Kol/Smir. Wilcoxon Friedman
homologni MW p/medijan
Moses KW
Intervalna
Omjerna . . .

38. 3. Određivanje razine značajnosti
vjerojatnost “P”
alfa (a)
vjerojatnost odbacivanja H0 kad je ona stvarno točna i istinita
tzv. a-pogrješka (pogrješka I. vrste)
što manja!
uobičajene vrijednosti
npr. P<0,05

39. (nastavak) zašto upravo to: P<0,05? POKUS
bacanje novčića: pismo/glava
2x isto uzastopce = 0,5
3x = 0,25
4x = 0,125
5x = 0,0625
...

40. 4. Izračunavanje matematički račun računalni statistički programi:
MedCalc
Statistica
SPSS
NCSS
GraphPad InStat
...

41. 5. Zaključivanje mala vrijednost “P” zaključivanje:
znači: mala vjerojatnost da NE prihvaćamo ono što je istinito
zaključivanje:
P < a
vjerojatnost istinitosti H0 je mala
odbacujemo (NE prihvaćamo) nultu hipotezu
prihvaćamo suprotnu (alternativnu), H1
potvrdimo je, iskažemo, uz P=...

42. Pogrješke testiranja hipoteze
PRAVO STANJE ZAKLJUČENO
RAZLIKA RAZLIKA
POSTOJI (H1) NE POSTOJI (H0)
ISPRAVAN a pogrješka RAZLIKA
ZAKLJUČAK (I. vrste) POSTOJI
(H0 odbac.)
b pogrješka ISPRAVAN RAZLIKE
(II. vrste) ZAKLJUČAK NEMA
(H0 prihvat.)

43. Statistički pojmovnik
istraživanje donosi zaključke o populaciji
populacija
zaključivanje
istraživanje
uzorak

44. Uzorak i populacija populacija mjereno obilježje
SPOZNAJA O POPULACIJI
populacija mjereno obilježje
uzorak statistička obrada
podataka
UZORKOVANJE
PROCJENA
SPOZNAJA O
UZORKU

45. Zašto uzorak, a ne populacija?
brzina dobivanja rezultata
cijena istraživanja
dostupnost uzoraka i jedinki
stvarna nemogućnost ispitivanja populacije

46. Uzorak reprezentativan mjerljiv slučajni (probabilistički)
jednostavni slučajni
sustavni slučajni
slojevit slučajni
skupovni (klasterirani) slučajni

47. Zavisni i nezavisni uzorci

48. Uzorak (nastavak) – veličina
uzorkovanje - MedCalc (engl. sampling)
primjer: sampling simple mean ...

49. WWW… http://faculty.vassar.edu/lowry/VassarStats.html

50. E-pošta: mladenp@medri.hr
Priopćavanje
E-pošta:
Klinička bolnica Dubrava
Klinički zavod za laboratorijsku dijagnostiku
Avenija G. Šuška 6, Zagreb 
Katedra za medicinsku informatiku
Medicinski fakultet Sveučilišta u Rijeci
Ulica braće Branchetta 20, Rijeka 