Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Biostatisztika bevezetés Honlap:

Hasonló előadás


Az előadások a következő témára: "Biostatisztika bevezetés Honlap:"— Előadás másolata:

1 Biostatisztika bevezetés Honlap:

2 A kurzus szerkezete Szemléleti bevezetés Matematikai alapok Adat kezelés, ábrázolás, szoftverbemutató Legegyszerűbb statisztikai módszerek –Előfordulási gyakoriság teszt –Normális eloszlás (t próba) –Eloszlásmentes módszerek –ANOVA (variancia analízis) –Regresszió Következő kurzusok (elmélet+gyakorlat): –Kísérlettervezés –ANOVA+nem-paraméteres módszerek haladóknak –Regresszió haladóknak (klinikai epidemiológia)

3 Általános bevezetés Koncepcionális meggondolások a kísérletek és a statisztikai szemlélet kapcsolatáról A teljes folyamat áttekintése Tervezési szakasz Adatgyüjtési szakasz Értékelési szakasz –exploráló adatelemzés –statisztikai elemzés Jegyzőkönyvezés, dokumentálás

4 Néhány fontosabb mondanivaló A véletlen változékonyságot, szóródást okoz A kísérletező(k) vágyai befolyásolják az eredményeket A kutatás legfontosabb lépése a tervezés A tervezés és az értékelés szorosan összefüggenek Az eredmények értékelésében kell a statisztikai szemlélet néhány számítási módszert magunk is elvégezhetünk Szakember segítségével végezzék az összetettebb elemzéseket

5 André-Marie Ampēre a kutatás folyamatáról (Andre-Marie Ampere, ) 1. A researcher invents a new hypothesis about some area of experience. (on the basis of earlier research, intuition, and logic.) 2. A researcher infers an empirically testable implication of the hypothesis. 3. A researcher then performs an empirical research project to test whether the implication is actually present in the area of experience. 4. If evidence of the implication is found (and in the absence of a reasonable alternative explanation), the community with prime interest in the area of experience will (by informal consensus) accept (or will be more inclined to accept) the hypothesis framed in step 1 as being correct.

6 A kutató pszichológiája, érdekei T. C. Chamberlin: The Method of Multiple Working Hypotheses. With this method the dangers of parental affection for a favorite theory can be circumvented. Science (old series): 15, 92, 1890 Science 148: (1965), reprinted Premature theories Ruling theories linger A family of hypotheses Drawbacks of the method Multiple hypotheses and practical affairs Danger vacillation Imperfections of knowledge

7 A társadalom érdeke, hogy a kutató objektiv legyen –A kutatás objektivitását egyre több jogszabály, előírás próbálja biztosítani. –Ez különösen fontos a gyógyszerek, készülékek, eljárások kipróbálásakor –Ez ugyanolyan fontos az elméleti hipotézisek vizsgálatánál –Good Laboratory Practice –Good Clinical Practice

8 A statisztikai meggondolásokra (konzultációra) a kutatás kezdete előtt kerüljön sor

9 Hypotézisek Précsényi István: Alapvető kutatástervezési, statisztikati,…. Debrecen, 1995 Elővizsgálatok Kutatási kérdések Predikciók Változók kiválasztása Adatfelvételi módszer Adatgyüjtés Explorativ adatelemzés Konfirmativ adatelemzés

10 A „feltáró” kutatás Van feltételezésünk, de keveset tudunk: –A kutatásban alkalmazott módszerekről –A módszer hibájáról –A várható szóródásról –Kutatói beavatkozásainktól várható változások irányáról és méretéről –A kutatás költségeiről, komplikációkról

11 „Bizonyító” kutatás Ennek tervezéséhez –van határozott ismeretünk (előkísérletből) a célról a populációról a változókról a várható szóródásról a kiértékelés módszeréről a várható eredményről (a vizsgálat erejéhez)

12 1. Megfigyeléses vizsgálatok (elsősorban klinikai, epidemiológiai kutatásban) Eset-sorozat (case-series), leíró Eset-kontroll (case-control), retrospektiv Keresztmetszeti felmérés, jelenlegi helyzet jellemzésére Kohorsz tanulmány, prospektiv, előretekintő Historikus kohorsz tanulmány, részben retrospektiv, onnan előre elemez

13 2. Beavatkozások vizsgálata Vizsgálatok, kontrollhoz hasonlitással –Parallel kontrollok randomizált nem-randomizált –Szekvenciális kontrollok önkontrollos cross-over, önkontrollos –Külső kontroll (benne a történeti kontroll) Kontroll nélküli vizsgálatok (?) –Abszolút érték meghatározása (standardhoz hasonlítással)

14 A szoftver, a számítások integritása Hiteles szoftvert használjunk A célnak pontosan megfelelő számítást végezzünk Az elemzett adatok köre rögzítendő A rögzített adatok ellenőrizendők számítás előtt és után Az elemzés menete, eredménye ellenőrizendő, fileba, papirra nyomtatandó

15 Jelentések, közlemények, adatok Az eredmények tárgyszerű közlése A módszerek ismételhetőségét bemutatni Az értékelés módszere, megismételhetőségét illusztrálni kell


Letölteni ppt "Biostatisztika bevezetés Honlap:"

Hasonló előadás


Google Hirdetések