Århus 19. marts 2011 Morten Frydenberg Epidemiologi og Biostatistik Opgaver i Biostatistik Uge 7: 23. marts Epibasic er nu opdateret til version 2.04 med arkene Str any og weighted Alle tabeller og tegninger til opgaven kan findes i regnearket OpgaveData.xls. Opgave 1 (gruppe 3) Vi vil se på data over heart period fra forelæsningen i uge 6. Udover de 34 fysisk aktive, så var der også 65 fysisk passive med i studiet. Untransformed Active n mean se sd low high Night 34 1070.6 27.5 160.5 1014.6 1126.6 Day 34 854.6 20.0 116.4 814.0 895.2 Difference 34 216.0 15.1 88.2 185.2 246.8 Untransformed Passive n mean se sd low high Night 65 947.3 15.5 125.1 916.3 978.3 Day 65 777.7 12.0 96.6 753.8 801.6 Difference 65 169.6 9.4 76.2 150.7 188.5 Kort fortalt kan vi, at se blandt aktive er nat heart period i middel 216.0 (185.2; 246.8) ms længere end dag. For de passive er den tilsvarende forskel 169.6 (150.7; 188.5) ms. 1. Estimer forskellen mellem i nat-dag faldet i de to grupper af personer. Mao. hvor meget bliver nat-dag faldet modificeret af hvorvidt man er fysisk aktiv eller fysisk passiv. 2. Skriv en kort konklusion og vurder om nat-faldet er statistisk signifikant forskelligt for fysisk aktive og fysisk passive. Man kunne også vælge at betragte/analysere ln(heart period): 1
Ln-ntransformed Active n mean se sd low high Night 34 6.965 0.026 0.150 6.913 7.017 Day 34 6.742 0.023 0.134 6.695 6.789 Difference 34 0.223 0.014 0.081 0.195 0.252 Ln-ntransformed Passive n mean se sd low high Night 65 6.846 0.016 0.127 6.814 6.877 Day 65 6.649 0.015 0.118 6.620 6.679 Difference 65 0.196 0.010 0.084 0.175 0.217 Vi ser at for de ln-transformerede data er nat-dag faldet på 0.223 (0.195; 0.252) for de aktive og 0.196 (0.175; 0.217) for de passive. 3. Forsøg at give en fortolkning af disse to estimater (med sikkerhedsintervaller). Hint: relativt fald. 4. Estimer forskellen (for de ln-transformerede data) mellem i nat-dag faldet i de to grupper af personer. Mao hvor meget bliver nat-dag faldet modificeret af hvorvidt man er fysisk aktiv eller fysisk passiv. 5. Skriv en kort konklusion og vurder om nat-faldet er statistisk signifikant forskelligt for fysisk aktive og fysisk passive. Opgave 2 (Skal ikke præsenteres) Opgaven skal bruges til en diskussion af hvorfor at I fik modstridende resultater i spørgsmål 2 og 5 i opgave 1. 1500 active 1500 passive heart period in ms 1200 900 heart period in ms 1200 900 600 600 day night Vurder følgende udsagn på basis af de to tegninger: day night 1. Aktive har i middel større heart period end passive. Personer med stort heart period om natten tenderer til at have større nat-dag fald målt i ms end personer med lille heart period om natten. 2
400 passive active.4 passive active 300.3 night-day 200 ln(night)-ln(day).2 100.1 0 600 800 1000 1200 1400 (night+day)/2 0 6.4 6.6 6.8 7 7.2 (ln(night)+ln(day))/2 Vurder (igen) følgende udsagn på basis af den venstre tegning: 2. Aktive har i middel større heart period end passive. Personer med stor heart period tenderer til at have større nat-dag fald målt i ms end personer med lille heart period. Vurder følgende udsagn på basis af den højre tegning: 3. Aktive har i middel større heart period end passive. Personer med stor heart period tenderer til at have samme relative nat-dag fald som personer med lille heart period. Hint: ln(night) ln(day) = ln(night/day) = ln(day/night) Opgave 3 (gruppe 2) I tabellen nedenfor en lille del af data fra Hvordan har du det? 2010. 1. Sammenlign Århus og Samsø. Estimer forskellen i andelen af person med et BMI 25 kg/m 2. 2. Estimer sandsynligheden for at en tilfældig midtjyde over 16 år har et BMI 25 kg/m 2 uden at antage at den sandsynlighed er den samme i alle kommuner. 3
SVAR BMI Kommune Population Antal oplyst 25 30 Favrskov 36,530 1,747 1,713 857 271 Hedensted 36,500 1,674 1,634 847 270 Herning 69,341 1,635 1,599 806 215 Holstebro 46,391 1,619 1,586 783 249 Horsens 67,297 1,584 1,542 807 243 Ikast-Brande 32,619 1,596 1,542 783 218 Lemvig 17,737 1,593 1,549 848 239 Norddjurs 31,826 1,603 1,549 843 255 Odder 17,653 1,678 1,634 797 207 Randers 78,099 1,651 1,605 806 234 Ringkøbing-Skjern 46,838 1,651 1,610 831 248 Samsø 3,338 1,049 1,012 546 180 Silkeborg 71,162 1,635 1,590 736 189 Skanderborg 44,825 1,765 1,736 828 236 Skive 39,366 1,611 1,573 814 250 Struer 18,134 1,650 1,606 811 240 Syddjurs 34,058 1,658 1,624 802 251 Viborg 75,423 1,658 1,610 799 264 Aarhus 259,739 5,111 5,027 1986 531 Total 1,026,876 34,168 33,341 16330 4790 Opgave 4 (gruppe 1) På sidste side finder I en tabel er taget fra side 192 i Larsen F.B., Ankersen P.V. & Poulsen S. (2011). Hvordan har du det? 2010. Sundhedsprofil for region og kommuner. Voksne. Aarhus: Center for Folkesundhed. (Hele rapporten ligger som pdf fil på nettet) Tabellen omhandler personer over 24 år og viser andelen af moderat overvægtige (BMI 25 kg/m 2 ) og svær overvægtige (BMI 30 kg/m 2 ), samt et estimat på hvor mange personer, der var i den enkelte gruppe. 1. Brug tallene til at komme med et bud på hvor mange i Region Midtjylland der a) er over 24 år. b) er mellem 75 og 79 år. c) bor i ejerbolig. 2. Skriv et kort beskrivelse af fundne hvad angår alder. 3. Nederst i tabellen står signifikant flere end i hele befolkningen og signifikant færre end i hele befolkningen. Hvad betyder det i denne sammenhæng? Opgave 5 (gruppe 6) Vi ser på Canoy2007 table 2 igen. Til højre har vi er estimater for Hazard Ratios (Incidens Rate Ratioer), når vi sammenligner kvinder, der afviger 0.05 i Waist Hip Ratio. Vi ser først på kvinder delt op efter alder. 4
1. Find standard error for ln Hazar Ratioen for kvinde under 65 år. Find standard error for ln Hazar Ratioen for kvinde over 64 år. Hint: sikkerhedsintervallerne er lavet på ln-skala 2. Vurder hvorvidt betydningen af Waist Hip Ratio er forskellig for de to aldersgrupper. 3. Estimer betydningen af Waist Hip Ratio, korrigeret for alder. 4. Diskuter hvorvidt alder er en effektmodifikator for sammenhængen mellem Waist Hip Ratio og CHD. Diskuter hvorvidt alder er en konfounder for sammenhængen mellem Waist Hip Ratio og CHD. Opgave 6 (gruppe 5) Vi ser nu på kvinder delt op efter BMI. 1. Vurder hvorvidt betydning af Waist Hip Ratio er forskellig for de to BMI Hvordan hænger det sammen med hvad vi så i opgave 2 uge 4? 2. Estimer betydningen af Waist Hip Ratio, korrigeret for BMI. Hvad er tolkning af dette estimat? Opgave 7 (gruppe 4) Sidste gang så vi vægtdata fra Ekelund2004. Ifølge Wikipedia er indbyggertallet i Madeira 0.25 mio., Estland 1.3 mio., Norge 4.9 mio. og Danm+ark 5.6 mio. 1. Brug denne information til at beregne ét estimat for middelvægten for drenge i de fire områder samlet. 5
6