Kísérlettervezés és értékelés 2. rész Honlap:

Voodoo science The road from foolishness to fraud R.L. Park ( Oxford University Press 2000) Error is a normal part of science, and uncovering flaws in scientific observations or reasoning is the everyday work scientists Scientists try to guard against attributing significance to spurious results by repeating experiments and designing control experiments Even eminent scientist have had their careers tarnished by misinterpreting unremarkable event…. …scientist, no less than others, are inclined to see what they expect to see…. …erroneous conclusion by a respected colleague often carries other scientists along on the road to ignonimity. This is pathological science, in which scientists manage to fool themselves Junk science…., pseudoscience…, fraudulent science = voodoo science

Hitünk, meggyőződésünk a kutatómunka fontos tényezője The brain = „belief engine” Asszociációkból, egybeesésekből indul ki A véletlen sokszor hoz létre valószínűtlen egybeeséseket Mindannyian szeretnénk megérteni, miért is történik meg valami szokatlan, ezért magyarázatot konstruálunk A nyelv, az irás, a kép terjeszti a könnyű, látványos magyarázatokat, mert nem tudunk mindent ellenőrizni A tudomány a magyarázatokat kritikai elemzésnek veti alá, ez gyakran sokoldalú kísérleti ellenőrzést jelent Független ismétlés, és ellenőrzés kell, más kutatók által Teljesebb bizonyítékoknak -- új magyarázatot feleltethetünk meg

Kontroll kísérlet, kísérleti kontroll Jó szakmai tudás kell a jó kontrollhoz (nem statisztikai tervezési kérdés) A jó kutató idejének jelentős részét tölti –kontrollok tervezésével (pozitiv kontroll, negatív kontroll), –hiba kerüléssel, hiba javítással Ellenőrzendő, hogy –a berendezések azt teszik, amit róluk gondolunk, –az elrendezés megfelelő –van-e szisztémás, kontrollálatlan jelenség A kontroll azonos a kísérletivel, kivéve egy kulcs komponenst –Tablettát kap, de csak keményítő van benne. –Betesszük a készülékbe, de nem kapcsoljuk be… –és igy tovább a végtelenségig...

Tervezzünk egy egyszerű kísérletet Viselkedésbiológus feltételezése: A jobbkezes emberek többnyire jobbra fordulnak útjuk során, hacsak valamilyen egyéb szempont nem befolyásolja őket az irány megválasztásában… Kísérleti elrendezés (Y maze? Ajtók? Kilincsek?) Személyek Statisztikai értékelő módszer Lebonyolítást hogyan szervezzük? Ki, mikor, hogyan? Hogyan elemezzük a vizsgálatot? Mit jegyezzünk fel a jegyzőkönyvbe?

Esszenciális hypertenzióban szenvedők kezelése Kérdés: mi a hatásosabb? –A. séma: Propranolol+phenoxybenzamin, vagy –B. séma= A. séma+hydrochlorothiazid Hogyan válasszunk alanyokat? Mit és mennyit adjunk? Hogyan szervezzük meg az adagolást? Meddig tartson a kezelés? Mikor, hányszor és hogyan mérjünk? Hogyan jegyzőkönyvezzünk? Hogyan értékeljünk?

Exploráló vizsgálat pszichés tünetek befolyásolására 2x9 személyt vizsgálhatunk. 2 vegyület (gyógyszer) hatását kell megvizsgálnunk Az adott pszichés tünet mérésére egy kérdőíves tesztet végzünk, melynek eredménye 0 és 20 közé eső pontszám lehet 6 ágyas termekben vannak betegek, vegyesen a „Betegségben” szenvedők, és más okokból bentfekvők.

Beavatkozások vizsgálata Vizsgálatok, kontrollhoz hasonlitással –Parallel kontrollok randomizált nem-randomizált –Szekvenciális kontrollok önkontrollos cross-over, önkontrollos sorrend hatás, carry-over? –Külső kontroll (benne a történeti kontroll)

Alapsokaság, mintavétel...Ahol minden elkezdődik, és csak nem el is dől… Rossz kezdet esetleg későbbi évek munkáját is tönkre teheti. Felméréseknél, epidemiológiai vizsgálatoknál gondoljunk arra hogy milyen statisztikai populációval dolgozunk? –Becslés, mintázatelemzés –Diszkrét vagy folytonos alapsokaság? –Egy változó - sok változó Teljes felmérés, leszámlálás Minta = reprezentatív részhalmaz A mintavételi egység: 1 kémcső Balatonviz, 1 g talaj, 1 ml vér, vizelet, 1 g májszövet, egy ebéd, 1 rutin klinikai mérés (pl. 20 elemű vektor) Preferenciális mintavétel : szép virág <> a Virág jellemzőivel

A mintavétel főbb jellemzői A minta nagysága A minta származtatása az alapsokaságból –random (minden egyed egyforma eséllyel) –nem mindig valósítható meg (nem mindegyik egyed található meg, számozható meg) –véletlen bolyongással is lehet kiválasztani –Lépcsőzetes random mintavétel beágyazásos módszer (nesting, vagy subsampling) stratified random –Szisztematikus, félig szisztematikus

Táblázatkezelők és a random számok [=rand()]

Lebonyolítás Legyen-e közbülső elemzés, vagy fix méret, végső elemzéssel Kizárási feltételek (egyes adat, alany) Meddig folytassuk? –Cut your losses? –Döntésig –Előre tervezett időpontig, vagy mennyiségig?