Basal statistik. 27. januar 2009

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Størrelse: px
Starte visningen fra side:

Download "Basal statistik. 27. januar 2009"

Transkript

1 Basal statistik 27. januar 2009 Deskriptiv statistik Grafik Summary statistics Normalfordelingen Typer af data Judith Jacobsen, Lene Theil Skovgaard, Biostatistisk Afdeling Institut for Folkesundhedsvidenskab, Københavns Universitet

2 Deskriptiv statistik, januar Eksempel på kvantitative data Deskriptiv statistik, januar Statistik Handler om ud fra tal, data at udtale sig om aspekter af virkeligheden (sundhedsvidenskabelige problemstillinger) (Ikke officiel statistik, statistikproduktion) Ud fra stikprøve: 1. Deskriptiv statistik: beskrive niveau og variation i population 2. Statistisk inferens: drage konklusioner om ukendte størrelser, parametre, knyttet til populationen, f.eks. forskel i niveau for mænd og kvinder eller stigning i niveau pr. år. Deskriptiv statistik, januar Nøgleord Datareduktion Datapræsentation Statistiske modeller Værktøjer matematik, sandsynlighedsregning edb grafik og sund fornuft!

3 Deskriptiv statistik, januar Scatter plot af PImax mod alder Deskriptiv statistik, januar Histogram SAS ANALYST: Graph/Histogram pimax i Analysis Deskriptiv statistik, januar Beskrivelse af kvantitative variable Histogram Location, centrum Gennemsnit: ȳ = 1 n (y y n ) Median: midterste observation, efter størrelsesorden (50% fraktil) Variation Varians: s 2 = 1 n 1 Σ(y i ȳ) 2 spredning = standardafvigelse = varians Fraktiler (kumuleret fordelingsfunktion) Fraktildiagram Boxplot

4 Deskriptiv statistik, januar Gennemsnit Eksempel: Indlæggelsestider: 5,5,5,7,10,16,106 dage Gennemsnit: 154/7=22 dage. Repræsentativt for hvad?? På den anden side, hvis omkostninger er kan opfattes som ligevægtspunkt påvirkes kraftigt af yderlige observationer proportionale med indlæggelsestiden, så er det måske gennemsnittet, der er interessant for hospitalsledelsen. Deskriptiv statistik, januar Fraktiler for PImax-eksempel Data i rækkefølge: Median: Midterste observation, 50%-fraktil: 95 Kvartiler (25% og 75% fraktiler): 75, 110. Deskriptiv statistik, januar Should we scare the opposition by announcing our mean height, or lull them by announcing our median height?

5 Deskriptiv statistik, januar Beregning af gennemsnit: Håndregning ȳ = 1 n her: ( )/25 = 92.6 Beregning af varians: s 2 = 1 n 1 i y i (y i ȳ) 2 her: (( ) 2 + ( ) ( ) 2 )/24 = Beregning af spredning: her: = 24.9 i s = s 2 Deskriptiv statistik, januar Summary statistics i SAS Statistics/Descriptive/Summary Statistics pimax i Analysis i Statistics afkrydses: Mean, Standard Deviation, Minimum, Maximum, Median og Number of Observations samt Standard error The MEANS Procedure Analysis Variable : pimax Mean Std Dev Minimum Maximum Median N Std Error Deskriptiv statistik, januar Fortolkning af spredningen, s Hovedparten af observationerne ligger inden for ȳ ± ca.2 s dvs. sandsynligheden for at en tilfældig udtrukket person fra populationen har en værdi i dette interval er stor... For PImax finder vi 92.6 ± = (42.8, 142.4) Hvis data er normalfordelt, vil dette interval indeholde ca. 95% af fremtidige observationer. Hvis ikke... For at benytte ovenstående, skal der i hvert fald helst være rimelig symmetri...

6 Deskriptiv statistik, januar For kvantitative variable har hver enkelt værdi sandsynlighed 0 for at indtræffe (fordi der i princippet er mange mulige udfald). Vi taler i stedet om sandsynlighedstætheder, således at sandsynligheden for et interval udregnes som arealet under kurven. Område, der dækker de centrale 95% af observationerne, må gå fra % fraktilen til % fraktilen, her... Men hvordan finder man % af kun 25 observationer?? Deskriptiv statistik, januar Normalfordelingstætheder benævnes ofte N(µ,σ 2 ) middelværdi = mean, ofte benævnt µ, α el.lign. spredning, ofte benævnt σ Deskriptiv statistik, januar Histogram med overlejret normalfordeling SAS ANALYST: Graph/Histogram pimax i Analysis klik Fit og afkryds Normal Parameters

7 Deskriptiv statistik, januar Deskriptiv statistik, januar Skæve fordelinger: Immunoglobulin (n=298) Histogram of IgM gennemsnit ȳ 0.80g/l spredning s=sd 0.47g/l (ȳ+2s, ȳ+2s) = ( 0.14g/l, 1.74g/l) Urimeligt interval, indeholder f.eks. negative værdier IgM Deskriptiv statistik, januar Fraktiler for IgM-data Quantile Estimate Kumulativ fordeling: 100% Max % % % % Q % Median % Q % 0.4 5% 0.3 1% 0.1 0% Min 0.1 Obs P_2_5 P_5 P_95 P_97_ Intervallet (0.2, 2.0) synes mere repræsentativt

8 Deskriptiv statistik, januar Hvordan kan vi se, om normalfordelingen er en god beskrivelse? Simulation af 40 observationer fra samme normalfordeling, gentaget 9 gange: Nogle af dem ser ikke ret normalfordelte ud! Histogram of nf nf1 Histogram of nf Histogram of nf nf2 Histogram of nf Histogram of nf nf3 Histogram of nf Ganske store afvigelser kan tolereres i visse sammenhænge, specielt når de ikke er for systematiske! nf4 Histogram of nf nf nf5 Histogram of nf nf nf6 Histogram of nf nf9 Deskriptiv statistik, januar Test af normalitet for PImax blandt meget andet output fra Statistics/Descriptive/Distributions når der afkrydses i Fit/Normal Parameters: The UNIVARIATE Procedure Fitted Distribution for pimax Parameters for Normal Distribution Parameter Symbol Estimate Mean Mu 92.6 Std Dev Sigma Goodness-of-Fit Tests for Normal Distribution Test ---Statistic p Value----- Kolmogorov-Smirnov D Pr > D >0.150 Cramer-von Mises W-Sq Pr > W-Sq >0.250 Anderson-Darling A-Sq Pr > A-Sq >0.250 Quantiles for Normal Distribution Quantile Percent Observed Estimated Deskriptiv statistik, januar Test af normalfordelingen er ikke særligt informativt! giver ikke udtryk for graden af afvigelse fra normalitet i små samples skal afvigelsen være stor for at slå igennem i store samples vil selv ubetydelige afvigelser give signifikant udslag

9 Deskriptiv statistik, januar Fraktildiagram Graphs/Probability Plot: Hvis data er normalfordelt, skal fraktildiagrammet ligne en ret linie: De observerede fraktiler skal passe med de teoretiske (pånær en skala) Deskriptiv statistik, januar Fitted Distribution for igm Test af normalitet for IgM Parameters for Normal Distribution Parameter Symbol Estimate Mean Mu Std Dev Sigma Goodness-of-Fit Tests for Normal Distribution Test ---Statistic p Value----- Kolmogorov-Smirnov D Pr > D <0.010 Cramer-von Mises W-Sq Pr > W-Sq <0.005 Anderson-Darling A-Sq Pr > A-Sq <0.005 Quantiles for Normal Distribution Quantile Percent Observed Estimated Deskriptiv statistik, januar Fraktildiagram for IgM ses at passe meget dårligt med en ret linie

10 Deskriptiv statistik, januar Normalområde: Område, der omslutter 95% af normale observationer: nedre grænse: % fraktil øvre grænse: % fraktil Hvis fordelingen kan beskrives ved en normalfordeling N(µ,σ 2 ), kan disse fraktiler direkte udtrykkes som % fraktil: µ 1.96σ ȳ 1.96s % fraktil: µ σ ȳ s og normalområdet udregnes derfor som ȳ ± ca.2 s = (ȳ ca.2 s, ȳ + ca.2 s) Deskriptiv statistik, januar Sådanne normalområder dur ikke for IgM: fordi fordelingen er tydeligt skæv Hvad gør vi så? benytter empiriske fraktiler (se s. 18) transformerer, typisk med logaritmen (se s. 27) Deskriptiv statistik, januar Transformation med logaritme (log 10 ) gennemsnit spredning Antilog: = = 0.63 Antilog: = = 0.32 Antilog: = Histogram of log10(igm) log10(igm) Bedre grænser: (0.23, 2.08)

11 Deskriptiv statistik, januar Hvorfor benyttes normalfordelingen så ofte? Det er ofte en rimelig approksimation Evt. efter transformation med logaritme, kvadratrod, invers,... Central grænseværdisætning: Sum (eller gennemsnit) af et stort antal variable får en fordeling, der efterhånden kommer til at ligne en normalfordeling (sum af normalfordelinger er igen en normalfordeling). Rimelig let at arbejde med, fordi standard programmel er udviklet for normalfordelingen. Deskriptiv statistik, januar Deskriptiv statistik, januar Hvordan kan vi sige noget om fordelingen af gennemsnittet ȳ? vi har jo kun et... Bootstrap: Resampling (trækning af observationer fra vores sample, med tilbagelæggelse Udregn gennemsnit af hvert nyt sample Fordeling af Bootstrap gennemsnit...!! Ved at benytte en fordelingsantagelse for selve y erne Hvis y i erne er normalfordelte, vil ȳ også være det, og spredningen i denne fordeling vil være SEM = SD n

12 Deskriptiv statistik, januar Bootstrap distribution of PIMAX ȳ, 1000 samples Histogram of bootstrap.pimax.snit "bootstrap gennemsnit" "bootstrap spredning" modsvarer SEM i samplet bootstrap.pimax.snit "fraktiler for bootstrap gennemsnit" 1% 2.5% 5% 50% 95% 97.5% 99% Deskriptiv statistik, januar Central grænseværdisætning: IgM Histogram of igm Histogram of boot.igm.snit4 Histogram of boot.igm.snit igm boot.igm.snit4 boot.igm.snit16 Histogram of boot.igm.snit16 Histogram of boot.igm.snit64 Histogram of boot.igm.snit boot.igm.snit16 boot.igm.snit64 boot.igm.snit298 Deskriptiv statistik, januar Central grænseværdisætning: Jo flere observationer, der indgår i gennemsnittet des mere normalfordelt ser det ud des mindre spredning har fordelingen Standard error (of the mean), SEM siger noget om usikkerheden på gennemsnittet SEM = SD n

13 Deskriptiv statistik, januar Konfidensinterval Hvad tror vi på, at den sande middelværdi kan være? Et interval, der fanger den sande middelværdi med en passende høj (95%) sandsynlighed kaldes et 95% konfidensinterval 95% kaldes dækningsgraden eller coverage ȳ ± ca.2 SEM Dette er ofte en god approksimation, selv når data ikke er særligt pænt normalfordelt (på grund af CLT, den centrale grænseværdisætning) Deskriptiv statistik, januar For PImax fås: 92.6 ± = (82.64, ) som sammenlignes med Bootstrap-fraktilerne: (83.0, 102.2) For IgM fås: 0.80 ± = (0.75, 0.85) som sammenlignes med Bootstrap-fraktilerne: (0.75, 0.86) Men gennemsnittet er stadig ikke et godt mål for IgM!! Medianen er Deskriptiv statistik, januar Spredning=standard deviation, SD siger noget om variationen i vores sample, og formentlig i populationen benyttes ved beskrivelser af data Standard error (of the mean), SEM siger noget om usikkerheden på gennemsnittet SEM = SD n standard error (of mean, of estimate) = 1 n standard deviation benyttes ved sammenligninger, sammenhænge etc.

14 Deskriptiv statistik, januar Boxplot for PImax-eksempel Graph/Box Plot i Display skiftes til Schematic God ved sammenligning af fordelinger Deskriptiv statistik, januar Hvis fordelingen er tydeligt skæv eller på anden måde afviger tydeligt fra normalfordelingen, bør man ikke angive gennemsnit og spredning, men snarere: fraktiler: median inter-quartile range, IQR: intervallet mellem 25% og 75% fraktil range Om muligt bør fordelingen illustreres grafisk! Alternativ: Transformer til normalitet. For små materialer angives median og range Deskriptiv statistik, januar Hvis variablen Y er normalfordelt med middelværdi µ og varians σ 2, skriver vi y N(µ, σ 2 ) Standardiseret/normeret variabel: z = y µ s t(df) N(0, 1) når df = n 1 er stor

15 Deskriptiv statistik, januar Deskriptiv statistik, januar Eksempel: Ud fra et stort materiale har vi fundet en gennemsnitlig Se-albumin på (g/l) og en empirisk varians på (g/l) 2 Hvis vi udfra dette antager at Se-albumin er normalfordelt med middelværdi g/l og spredning 5.84 g/l, hvad er så sandsynligheden for at en tilfældigt udvalgt person har en værdi over 42.0 g/l? Hvor mange standardafvigelser er 42.0 fra 34.46? = 1.29 Tabelopslag i standardnormalfordeling (B1) eller computer: P = % Deskriptiv statistik, januar Vigtigheden af normalfordelingen afhænger af formålet med undersøgelsen vigtig ved beskrivelser ved konstruktion af diagnostisk værktøj ikke så vigtig ved sammenligninger ved vurdering af effekter

16 Deskriptiv statistik, januar Kategoriske kun distinkte værdier mulige død ja/nej Typer af data fysisk aktivitet i 4 kategorier Kvantitative (numeriske) Diskrete (tælledata) antal børn i en famile antal metastaser Kontinuerte (måledata) Censurerede (e.g. levetider) Deskriptiv statistik, januar Kategoriske data To kategorier (dikotom/binær): Mand/kvinde dør/overlever Gift/ugift Ryger/ikke ryger Flere end to: Nominal: Gift/ugift/fraskilt/enke(mand) Ordinal: minimal/moderat/alvorlig/uudholdelig smerte Deskriptiv statistik, januar Diskrete kvantitative/numeriske data Tælletal Antal børn i en familie Antal metastaser/celler/bakteriekolonier Flydende grænser mellem diskrete numeriske og ordinale kategoriske data. OBS: Ofte meningsløst at behandle ordinale data som om de var numeriske. Gennemsnitlig socialklasse eller cancerstadium??

17 Deskriptiv statistik, januar Kontinuerte data Højde Vægt Se-kolesterol Blodtryk Måling på en sammenhængende skala. I praksis afrundede tal. Variable der antager mange værdier. Ofte noget med normalfordelingen Deskriptiv statistik, januar Censurerede data Typisk overlevelsesdata For nogen data vides kun om de er større end en vis værdi. For andre kendes værdien. Patienten var i live ved sidste follow-up / pr. 1.jan NB: der er også trunkerede data hvor man slet ikke har data hvis de er mindre/større end en vis værdi: Tid til diagnose blandt patienter med symptomstart i 1995, fx. Deskriptiv statistik, januar Beskrivelse af kategoriske data Stolpediagrammer (barplots) Tabeller Absolutte hyppigheder/frekvenser (antal) Relative hyppigheder (procenter)

18 Deskriptiv statistik, januar Tabeller Kejsersnit og skostørrelse: Absolutte frekvenser (antal) Shoe size Sectio < Total Yes No Total Deskriptiv statistik, januar Tabeller - i procent Kejsersnit og skostørrelse: Relative frekvenser (i %) Shoe size Sectio < Total Yes No Total Fordel: direkte sammenlignelighed Ulempe: mister de faktiske antal Deskriptiv statistik, januar Procenter, den anden vej Kejsersnit og skostørrelse: Relative frekvenser (i %) Shoe size Sectio < Total Yes No Total Dette siger noget om fodstørrelse og ikke så meget om hyppighed af kejsersnit