Statistik ved Bachelor-uddannelsen i folkesundhedsvidenskab. Introduktion

Transkript

1 Statistik ved Bachelor-uddannelsen i folkesundhedsvidenskab Introduktion 1

2 Formelt Lærer: Jørgen Holm Petersen Øvelseslærere: Signe, Helene, Marie, Amalie Databehandling: SPSS Eksamen: Ugeopgave efterfulgt af mundtlig eksamination. 13-skalaen lærebøger: Statistisk problemløsning. Præmisser, teknik og analyse af Svend Kreiner SPSS. Introduktion til databehandling & statistisk analyse af Tine Nielsen og Svend Kreiner Supplerende litteratur FSV-bibliotek - ved CSS Hjemmeside: 2

3 Kursets formål At gøre de studerende i stand til på egen hånd at gennemføre elementære statistiske analyser af den type data, som man normalt arbejder med indenfor folkesundhedsvidenskaben. at omformulere faglige problemer til statistiske problemer at vælge hensigtsmæssige statistiske metoder til at løse problemet at gennemføre analysen i praksis at tolke resultaterne af analysen at gennemskue hvad der i givet fald kan være gået galt i analysen 3

4 Statistiske metodefejl Forkert formuleret statistisk problem Forkert valg af statistisk metode til at løse problemet Forkert brug af statistiske programmer Manglende forståelse af resultaterne Statistiske uheld på grund af statistisk usikkerhed For at undgå metodefejl er det nødvendigt, at man både forstår baggrunden - præmisserne - for det, der sker i løbet af en statistisk analyse, og for den statistiske teknik, der anvendes. 4

5 Eksamen En 1 uges opgave med efterfølgende mundtlig eksamen på 20 minuter Opgaven udleveres i slutningen af semestret, hvorefter de studerende afleverer en synopsis på 5-10 sider, der kan danne udgangspunkt for eksaminationen. Synopsen kan afleveres gruppevis, men eksaminationen vil være enkeltvis De studerende vil blive orienteret om i retningslinierne for en synopsis under kurset 5

6 Udbytte for de studerende: kunne kritisk vurdere udsagn med brug af statistik selv lave enkle analyser bidrag til projektdelen mere statistik på kandidatstudiet 6

7 Fra ide til afklaring Et (potentielt) folkesundhedsproblem identificeres Planlægning af undersøgelse - Hvilke oplysninger? Hvem? Hvordan? Data-indsamling Data-analyse - Hvad fortæller data om problemet? Formidling af resultaterne - Hvad er lavet - og hvorfor? Konklusioner? Forbehold? 7

8 Statistik Handler om at drage konklusioner om Det virkelige liv ud fra Data Ofte: Tabeller og figurer der opsummerer aspekter af virkeligheden Her : Metoder til analyse af oplysninger (data) mhp at uddrage relevant information om en problemstilling Elementer : Induktion, data-reduktion, variation 8

9 1. Fødsler i Østtyskland før og efter 1989 (Aalen, Figur 1.3, side 19) 9

10 2. Københavnernes sundhed 1996 (Figur 18-19, side 27) 10

11 3. Flour i drikkevandet (Aalen, Figur 2.6, side 39) 11

12 4. Dødelighed i Norge og i Tanzania (Aalen, Figur 1.2, side 18) 12

13 Variation Ved gentagen dataindsamling - hvad forventer man da at observere? person variation ( inter-individuel ), f.eks. i fødselsvægt: systematisk variation tilfældig variation, inkl. målefejl og observatør variation dag til dag variation ( intra-individuel ), f.eks. blodtryk stikprøve variation, f.eks. Kbh.undersøgelse, valg 13

14 Datatyper: kvantitative data - måledata fødselsvægt blodtryk kategoriske data - tælledata død: ja/nej fysisk aktivitet i 4 kategorier (levetider) 14

15 Statistisk Metode Ud fra en stikprøve ( sample ) 1. beskrives variationen i en population 2. drages konklusioner om ukendte størrelser ( parametre ) i populationen. 1. deskriptiv statistik 2. statistisk inferens Nøgleord: beregninger, data reduktion data præsentation, statistisk model Redskaber: matematik - specielt sandsynlighedsregning EDB, grafik Vigtigst: sund fornuft! 15

16 Deskriptiv statistik Metoder: tabeller (absolutte, relative hyppigheder) tegninger (histogram, scatterplot ) stikprøvestørrelser summary statistics positionsmål: gennemsnit, median, percentiler variationsmål: standard afvigelse, variationsbredde ( range ) korrelationsmål 16

17 Brød-konsumering (Altman, Tabel 3.6, side 43) 17

18 Brød-konsumering 18

19 Brød-konsumering 19

20 Brød-konsumering 20

21 Selvstudium Histogram, scatterplot positionsmål: gennemsnit, median variationsmål: standardafvigelse (varians), percentiler Box-plot Læs: s i Statistisk problemløsning. Præmisser, teknik og analyse af Svend Kreiner Kapitel 0 og 1, samt s i kapitel 3. i SPSS. Introduktion til databehandling & statistisk analyse af Tine Nielsen og Svend Kreiner 21