Vid Medicinsk statistik - Frågestund ges tillfälle att fråga om övningarna.

Storlek: px
Starta visningen från sidan:

Download "Vid Medicinsk statistik - Frågestund ges tillfälle att fråga om övningarna."

Transkript

1 Räkneövningar i Medicinsk statistik ISEX T5 HT 014 Vid Medicinsk statistik - Frågestund ges tillfälle att fråga om övningarna. 1. I en pilotstudie där man ville undersöka en kräm som verkade lokalt smärtstillande deltog 11 friska frivilliga. Krämen applicerades på låret, och efter att man gett den tid att verka fick de frivilliga ett nålstick på det behandlade området. De fick därefter bedöma smärtan i nålsticket på en skala från 1 till 10. a Vilken sorts data är det man samlar in? Nominala, ordinala, kontinuerliga eller diskreta? Motivera! b Vilket lägesmått, och vilket/vilka spridningsmått skulle du använda för att beskriva data om det var du som genomfört studien och var intresserad av att publicera den? c De elva personerna i studien uppgav följande smärtintensitet efter nålsticket: 1, 4, 1,, 9, 4, 6, 10, 5, 7, 10. Beräkna lägesmått och spridningsmått enligt uppgiften ovan!. För att undersöka om barns födelsevikt förändras över tid planerade man att på ett stort sjukhus vart tionde år slumpmässigt registrera födelsevikterna hos 10 barn. a Vilken sorts data är det man samlar in? Nominala, ordinala, kontinuerliga eller diskreta? Motivera! b Man vet sedan tidigare att födelsevikter hos barn tenderar att komma från en normalfördelning. Vilket lägesmått och vilket/vilka spridningsmått skulle du använda för att beskriva födelsevikterna? c Första året fick man följande värden: 3450, 4100, 390, 950, 4600, 3365, 3550, 570, 350, Beräkna lägesmått och spridningsmått enligt uppgiften ovan! 3. Att födas för tidigt är en riskfaktor för ett flertal oönskade utfall, som t.ex. CP. För att motverka detta kan modern ges kortikosteroider under graviditeten. Man har dock sett att effekten av dessa endast varar i sju dagar, och vill därför undersöka huruvida det är riskfritt att efter en vecka ge en upprepad dos, d.v.s. om man får den positiva effekten av behandlingen utan att orsaka negativa effekter som t.ex. påverkan på födelsevikten. För att göra detta sätter man upp en studie med två grupper av kvinnor en som behandlas med kortikosteroider och en som behandlas med placebo. Barnen undersöks vid födsel och följs dessutom upp vid två års ålder. (N Engl J Med. 007 Sep 0;357(1): ) a Medelfödelsevikten i den behandlade gruppen (n=531) var 1911 g (standardavvikelse 83 g) och i placebogruppen (n=537) 1915 g (standardavvikelse 803 g). Beräkna ett 95% konfidensintervall för medelvärdet i vardera gruppen! Tolka dessa!

2 b Vid två års ålder var det av 51 barn i den behandlade gruppen och 5 av 56 barn i placebogruppen som hade CP. Beräkna ett 95% konfidensintervall för andelen behandlade i vardera gruppen! Tolka dessa! 4. För att undersöka om behandling med nikotininhalator permanent kunde reducera antalet rökta cigaretter utförde man en randomiserad studie i vilken 400 frivilliga rökare fick antingen aktiv behandling eller placebo. (BMJ 000;30:39-33) a Efter första veckan med behandling/placebo fick deltagarna ange hur mycket de hade minskat sin cigarettkonsumtion. I den grupp som fick behandling rökte deltagarna i snitt endast 53% (95% konfidensintervall ) av den mängd man hade rökt vid studiens start. Vilken nollhypotes relaterar detta konfidensintervall till? Hur tolkar du konfidensintervallet? b Efter fyra månader hade 5 av 00 personer med behandling minskat sitt rökande. Använd c = 1.96 och beräkna ett konfidensintervall för andelen som minskat sitt rökande. Vad kan du dra för slutsats av detta konfidensintervall? c Efter fyra månader hade 6% i den behandlade gruppen och 9% i placebogruppen minskat sitt rökande (p < 0.001). Efter två år var motsvarande siffror 10% och 3% (p = 0.01). Vilka nollhypoteser relaterar p-värdena till? Vad kan du med hjälp av p-värdena dra för slutsats om behandlingens effektivitet? 5. I en studie du nyligen gjort har du lyckats få ett nästan statistiskt signifikant resultat (p = 0,056). Detta irriterar dig eftersom du gärna ville kunna visa på en effekt. Om du fick en chans att göra om studien, vad skulle du göra annorlunda? 6. I en publikation om ulcus duodeni (sår i tolvfingertarmen) läser du följande korta tabell. Koncentration av gastrin hos patienter och kontrollpersoner. Siffrorna anger medelvärden standardavvikelse. Patienter (pmol/l) 7 55 Kontroller (pmol/l) 8 4 Vad har du för kommentarer till författarnas val av centralvärden och spridningsmått? Finns det andra alternativ? 7. I en uppsats rapporteras en studie om vätske- och elektrolytbalans hos intensivvårdspatienter. Man skriver att albuminkoncentrationen hos de 5 ingående patienterna var 3 5 g/l (medelvärde standardavvikelse). Det uppmätta värdet har förstås en viss osäkerhet.

3 a Vilka två faktorer avgör hur exakt man i en studie kan fastställa det sanna medelvärdet? b Vilka uttryck används för att beskriva osäkerheten i ett uppmätt medelvärde? c Kan du beräkna hur säkert det uppmätta medelvärdet i exemplet ovan är, d.v.s. inom vilket intervall det sanna medelvärdet ligger? 8. För att undersöka hur gravida kvinnors förändrade rökvanor påverkar barnets födelsevikt användes data från 1583 kvinnor som deltagit i ett sluta-röka-projekt. (Am J Epide-miol 001;154: ) a Barnen som föddes av kvinnor som uppgav att de slutat röka under graviditeten vägde i snitt 3 g (95% konfidensintervall -3 g 95 g) mer än barnen som föddes av kvinnor som enligt egen utsago inte förändrade sina rökvanor. Vid jämförelse erhölls p-värdet Vilken nollhypotes relaterar p-värdet till? Med tanke på konfidensintervallet, hade du förväntat dig ett p-värde av denna storleksordning? Motivera! b Förutom att kvinnorna fick uppge sina rökvanor använde man kotinin i urin, en biomarkör för nikotin. I graviditetens tredje trimester hade de 4 kvinnor som slutat röka före studiens start (d.v.s. före graviditeten eller i början av den) i genomsnitt 1 ng/ml kotinin i urinen (standardavvikelse 19 ng/ml). De 17 kvinnor som slutade röka efter inklusion hade i snitt 6 ng/ml kotinin i urinen (standardavvikelse 0 ng/ml). Beräkna ett konfidensintervall för skillnaden mellan grupperna! Använd c=1.96. Den gemensamma (poolade) standardavvikelsen skattas med s pooled n A 1 s A nb 1 n 1 n 1 A B s och det gemensamma standardfelet B SE s pooled 1 na 1 n B Vilken nollhypotes relaterar konfidensintervallet till? Vad drar du för slutsats av detta konfidensintervall? 9. I 103 plasma-prover tagna från kvinnor mättes CB-153, en biomarkör för PCB-exponering. Kvinnorna tillfrågades hur deras första graviditet hade slutat, och man jämförde halten av CB-153 hos dem vars graviditet slutat i missfall med halten hos dem vars graviditet ej slutade i missfall. (Int Arch Occup Environ Health 000;73:04-8) a Vilken sorts data är de två variablerna (CB-153 och graviditetsutfall) nominala, ordinala, diskreta eller kontinuerliga? Motivera!

4 CB-153 (pg/g fat) b Med hjälp av ett Mann-Whitney-test beräknades p-värdet 0.4 för skillnad i CB-153- halt för de två grupperna. Vilken nollhypotes relaterar p-värdet till? Vilken slutsats kan du dra av p-värdet? N = 95 No 8 Yes Miscarriage/stillbirth c Data beskrivs ovan med hjälp av en box-plot. Vilka parametrar kan man utläsa ur denna? Vad kan du säga om hur data fördelar sig i de två grupperna? 10. För att undersöka om konsumtion av snabbmat påverkar en människas kroppsvikt följde man 804 män och 783 kvinnor under 15 år. I början av studien (baseline) noterade man hur ofta varje individ åt snabbmat. Antalet gånger delades sedan in i grupper om tre (dvs 0: 1-3, 1: 4-6, : 7-9, etc.). Varje individs vikt mättes dels vid studiens början, och dels 15 år senare, och viktförändringen beräknades. (Lancet 005;365:36-4) a Vilken sorts data är det man samlar in (konsumtionsfrekvens av snabbmat och viktförändring)? Nominala, ordinala, kontinuerliga eller diskreta? Motivera! b När studien inleddes var den genomsnittliga konsumtionsfrekvensen hos männen,4 gånger per vecka (SE=0,07). Använd c=1,96 och beräkna ett 95% konfidensintervall för denna skattning! Tolka konfidensintervallet! c För att undersöka hur konsumtionsfrekvensen av snabbmat vid baseline påverkade viktförändringen under de kommande 15 åren analyserade man data med linjär regression. Vilken torde vara x-variabeln, och vilken är y-variabeln? d Den linjära regressionen gav att =1,56. Tolka detta! e p-värdet för var 0,0064. Till vilken nollhypotes relaterar detta p-värde? Hur tolkar du p-värdet?

5 11. I en studie bland 06 kvinnor studerades sambandet mellan BMI (Body Mass Index, kg/m ) och bentäthet (BMD, Bone Mineral Density, mg/cm ). Studien visade på följande resultat: Vid linjär regression fick man följande ekvation: BMD = BMI Dessutom fick man ett R = a Formulera studiens nollhypotes och alternativhypotes. b Vid den linjära regressionen erhölls enligt formeln ovan en lutningskoefficient på 6.7. Hur tolkar man lutningskoefficienten? c Det beräknades även ett 95% konfidensintervall till lutningskoefficienten. Konfidensintervallets gränser var 4.3 till 9.. Hur tolkas detta? Innebär detta att man kan förkasta nollhypotesen? Motivera kortfattat Ditt ställningstagande! d Om man i c-uppgiften skulle angivet ett p-värde i stället för ett 95% konfidensintervall, vilket av följande påstående är riktigt? i) p-värdet kommer vara lika med 0.95 ii) p-värdet kommer vara >0.10 iii) p-värdet kommer vara lika med 0.10 iv) p-värdet kommer vara <0.05 v) p-värdet kommer vara lika med 0.05 vi) p-värdet kommer vara >0.05 e Beskriv kortfattat vad R innebär?

6 1. En forskargrupp testade en ny markör för testikelcancer som kan analyseras med ett enkelt blodprov där ett förhöjt värde indikerar malignitet. På onkologiska mottagningen togs 00 blodprov från konsekutivt remitterade patienter som alla hade palpationsfynd som ingav misstanke på malignitet. Biopsifynd utgjorde gold standard (~facit). Följande data erhölls: Biopsifynd ( gold standard ) Blodprov ( test ) Malignitet Ej malignitet Totalt Förhöjt Normalt Totalt Beräkna: a Prevalensen b Sensitivitet c Specificitet d Positivt prediktivt värde e Negativt prediktivt värde

7

8 Lösningsförslag till Räkneövningar i Medicinsk statistik ISEX T5 HT Lokalt smärtstillande kräm a. Ordinaldata, ty 1 < < 3 < men det är inte säkert att -1=3-, d.v.s. avståndet mellan stegen är inte nödvändigtvis lika långa. b. Eftersom det handlar om ordinaldata är det lämpliga lägesmåttet median, medan spridningen beskrivs med kvartiler, percentiler och variationsvidd. c. Börja med att rangordna data och tilldela varje observation en rang: Värde Rang Medianen: Mittvärdet bland de rangordnade variabelvärdena dvs. 5. Undre kvartilen: Enligt formeln (n-1)*(q/100)+1 skall undre kvartilen ha rang (11-1)*(5/100)+1=3,5. Då inte formeln gav ett heltal används interpolation (s ). I det här fallet utgår vi från värde med rang 3 vilket motsvarar värde och lägger till 50% av avståndet till variabelvärde 4 (värde=4). Undre kvartilen är alltså 3. Övre kvartilen: Övre kvartilen har värdet 8. Variationsvidden är 1 till 10 (eller 10-1=9).. Födelseviktsförändring över tid a. Kvantitativa data, ty det handlar om mätvärden snarare än kategorier, 1 < < 3 < och för det gäller att 3-=-1. Eftersom variabeln kan anta i princip vilka värden som helst är den kontinuerlig. b. Eftersom man vet att data är normalfördelade i målpopulationen kan man använda medelvärde som lägesmått och standardavvikelse som spridningsmått. c. För att beräkna varians och standardavvikelse för hand sätter man enklast in data i en tabell: Mätvärde (x i ) Avvikelse från medelvärdet (x i - x ) Avvikelsen i kvadrat (x i - x )

9 34600 x s s Kortikosteroider a. För den behandlade gruppen blir SE s n s n 83 35,7 531 och följaktligen 95% konfidensintervall x c SE 19111,96 35, g. Med samma formler gäller för placebogruppen att SE = 34,7 och 95% KI = g. Man kan alltså förvänta sig att i en målpopulation som behandlas med kortikosteroider kommer medelfödelsevikten, med 95% säkerhet, att ligga mellan 1841 g och 1981 g, medan den i en placebobehandlad målpopulation kommer att, återigen med 95% säkerhet, ligga mellan 1847 g och 1983 g. a b. I den behandlade gruppen är andelen med CP q 0, 04. Ett 95% n 51 konfidensintervall blir då q c 1 q 0,04 1 0,04 q n 0,04 1, ,05 0,059 På motsvarande sätt blir ett 95% konfidensintervall för placebogruppen 0,09 0,066. I en målpopulation där de gravida mammorna behandlats med kortikosteroider kan man alltså förvänta sig att andelen barn med CP vid två års ålder, med 95% säkerhet, ligger mellan,5% och 5,9%, medan man i en placebobehandlad målpopulation förväntar sig att motsvarande andel, med 95% säkerhet, ligger mellan,9% och 6,6%. OBS! En förutsättning för att använda formeln ovan är att a > 5 och n-a>5 4. Nikotininhalator a. Här handlar det om att jämföra ett medelvärde med ett förutbestämt värde. Detta värde är inte angivet i texten/artikeln, och det behövs egentligen inte heller för att tolka konfidensintervallet. Vill man titta på om deltagarna överhuvudtaget har

10 förändrat sina rökvanor kan man sätta upp nollhypotesen att de inte har förändrat rökvanorna, d.v.s. att de rökte i snitt 100% av vad de rökte när studien började. Vill man titta på om de har halverat antalet rökta cigaretter kan man sätta upp nollhypotesen att de rökte i snitt 50% av vad de rökte när studien började. Det angivna konfidensintervallet säger att med 95% säkerhet röker man efter en veckas behandling mellan 4% och 105% av vad man rökte före behandling. D.v.s. man kan inte utesluta att man ökar antalet rökta cigaretter! b. Andelen som minskat sitt rökande är 5/00 = 0,6. Standardfelet är SE 0,6 (1 0,6) 00 0,03 vilket ger konfidensintervallet 0,6 ± 1,96 0,03 = 0,0 0,3. Detta säger oss att om vi behandlar en grupp rökare (målpopulationen) kommer, med 95% säkerhet, mellan 0% och 3% av de behandlade att ha en lägre cigarettfrekvens efter fyra månader. OBS! En förutsättning för att använda formeln ovan är att a > 5 och n-a>5 c. Det första p-värdet relaterar till nollhypotesen att det inte finns någon skillnad mellan grupperna efter fyra månader, och det andra till nollhypotesen att det inte finns någon skillnad mellan grupperna efter två år. Båda p-värdena < 0,05, så med 5% signifikans kan vi förkasta nollhypoteserna. Med andra ord är det fler rökare som minskar sitt rökande i den behandlade gruppen än i placebogruppen. Hade vi valt 1% signifikansnivå hade vi inte kunnat förkasta nollhypotesen om ingen skillnad efter två år, ty efter två år är p-värdet > 0, Nästan signifikant En hypotesprövning ger samma resultat oavsett om man använder konfidensintervall eller p-värde, så vi kan använda oss av vad vi vet om konfidensintervall för att fundera ut detta. Konfidensintervallets bredd beror av konfidensgraden, stickprovets storlek och spridningen i data. Om p-värdet är 0,056 innebär det att ett 95% konfidensintervall bara precis täcker nollhypotesen, och att ett smalare konfidensintervall kanske inte hade gjort det (vi utgår från att det faktiskt finns en skillnad och att vi nu inte använder statistiken för att ljuga ). Det enklaste vore ju förstås att använda sig av en annan signifikansnivå/konfidensgrad, men detta är lite för enkelt att genomskåda och skulle förmodligen inte accepteras av en seriös vetenskaplig tidskrift. Vad gäller spridningen i data kan vi inte göra så mycket åt den (väljer vi en målpopulation med mindre spridning är det inte längre samma frågeställning vi besvarar). Återstår då alltså stickprovets storlek. Gör om studien med ett större stickprov! Finns det en skillnad är sannolikheten större att du lyckas påvisa den med fler observationer.

11 6. Ulcus duodeni Inte informativa eftersom data inte är normalfördelade. Det syns direkt eftersom intervallet medelvärde ± standardavvikelser sträcker sig till negativa värden. Median och interkvartilintervall eller variationsvidd hade gett en bättre beskrivning av data. 7. Intensivvårspatienter a. Spridningen i data (=den interindividuella biologiska variationen) och antalet observationer. b. Standardfel och konfidensintervall. c. Standardfelet=standardavvikelsen/roten ur n, dvs 5/5=1. Det sanna medelvärdet ligger med 95% säkerhet i intervallet 3±*1 dvs g/l. Som konstant använde vi här vilket är en avrundning av Gravida kvinnor i sluta-röka-projekt a. Nollhypotesen är att de barn som föddes av kvinnor som slutat röka vägde lika mycket som barnen till de kvinnor som inte förändrade sina rökvanor, d.v.s. att skillnaden är noll. Eftersom det 95%-iga konfidensintervallet täcker nollhypotesen vet vi att p > 0,05, så p-värdet 0,33 är i enlighet med vad vi skulle ha förväntat oss. b. Nollhypotesen här bör vara att det inte finns någon skillnad i kotinin mellan de två grupperna av kvinnor, d.v.s. att skillnaden är noll. Den faktiska skillnaden mellan de två grupperna är 6-1=5. Den poolade standardavvikelsen är s pooled ,08 Det gemensamma standardfelet blir SE ,08, och det 95%-iga konfidensintervallet 5 ± 1,96,15 = 0,79 9,1. Alltså: I målpopulationen (t.ex. gravida kvinnor) har kvinnor som slutat röka under graviditeten, med 95% säkerhet, mellan 0,79 ng/ml och 9,1 ng/ml högre kotininhalt än kvinnor som slutat röka före graviditeten.

12 9. CB-153 och missfall a. CB-153: Kvantitativa data, ty det handlar om mätvärden snarare än kategorier, 1 < < 3 < och för det gäller att 3-=-1. Eftersom variabeln kan anta i princip vilka värden som helst är den kontinuerlig. Graviditetsutfall (missfall/ej missfall): Nominaldata, ty utfallet kan delas in i grupper som inte har någon inbördes rangordning. b. Nollhypotesen är att kvinnor som har haft missfall inte skiljer sig åt med avseende på CB-153-halt jämfört med kvinnor som inte haft missfall. Eftersom p > 0,05 kan man på signifikansnivå 5% inte förkasta nollhypotesen, d.v.s. vi kan inte säga att det finns någon skillnad mellan kvinnor med och utan missfall. c. Det tjockare strecket mitt i lådan representerar medianen. Lådans yttre (övre och undre) kanter anger var kvartilerna ligger. Strecken som går ut från lådan går till det minsta och det högsta värdet, outliers borträknade. Ringarna symboliserar outliers, d.v.s. observation som ligger mer än 1,5 kvartilavstånd (lådans höjd) från lådans kant. Det är större spridning i gruppen som inte haft missfall, men lägesmässigt ligger de ungefär lika (d.v.s. medianerna är ungefär de samma). 10. Snabbmatskonsumtion a. När man samlade in information om hur ofta varje individ åt snabbmat var det en diskret variabel. I och med att man grupperade den i grupper om tre blev det dock en ordinalvariabel eftersom man inte längre vet något om den exakta skillnaden mellan två grupper. Om man jämför två individer där den ena ligger i grupp 1 (1-3 mål/vecka) och den andra i grupp (4-6 mål/vecka) vet vi inte om den faktiska skillnaden är 5 mål (d.v.s. att den ena äter 6 mål och den andra 1 mål) eller om den är 1 mål (d.v.s. att den ena äter 4 mål och den andra 3 mål). Vikt och viktförändring är kontinuerliga variabler. b. Konfidensintervallet blir x c SE,4 1,96 0,07,4 0,14,6,54 Detta tolkas som att i den målpopulation som männen i stickprovet representerar ligger den genomsnittliga konsumtionsfrekvensen, med 95% säkerhet, mellan,6 och,54 gånger per vecka. c. Man antar att konsumtionsfrekvensen påverkar viktförändringen. Alltså är konsumtionsfrekvensen x-variabeln och viktförändringen är y-variabeln.

13 d. För varje en-stegs-ökning i x ökar y med 1,56 steg. I detta specifika fall blir det alltså att ett hopp från en frekvensgrupp (1-3, 4-6, 7-9, etc) till nästa innebär att viktökningen under de 15 åren blir 1,56 kg större än om man hade stannat kvar i den ursprungliga frekvensgruppen. e. Nollhypotesen är att =0. Att p-värdet < 0,05 innebär att man på 5%-nivån kan förkasta nollhypotesen. är alltså sannolikt skilt från noll, vilket innebär att konsumtionsfrekvensen vid baseline påverkar viktökningen under de kommande 15 åren. 11. BMI i linjär regression a. H 0 : Inget samband mellan BMI och BMD, dvs riktningskoefficienten (ß) = 0. H 1 : Samband mellan BMI och BMD, dvs ß 0. b. För varje enhet som BMI ökar så ökar BMD med 6,7 enheter. c. Med 95% säkerhet ligger den sanna lutningskoefficienten mellan 4,3 och 9,. Nollhypotesen kan förkastas eftersom konfidensintervallet inte täcker 0 (= nollhypotesen). d. Alternativ iv), dvs p<0,05. e. R är ett mått på hur stor del av variationen i BMD som förklaras av BMI. I detta fallet förklaras alltså 1,8% av variationen i BMD av BMI. 1 Diagnostiskt test a. Prevalensen = 0,50 eller 50% (100/00) b. Sensitivitet = 0,60 eller 60% (60/100) c. Specificitet = 0,80 eller 80% (80/100) d. Positivt prediktivt värde = 0,75 eller 75% (60/80) e. Negativt prediktivt värde = 0,67 eller 67% (80/10)

Statistik och epidemiologi T5

Statistik och epidemiologi T5 Statistik och epidemiologi T5 Anna Axmon Biostatistiker Yrkes- och miljömedicin Biostatistik kursmål Dra slutsatser utifrån basala statistiska begrepp och analyser och själva kunna använda sådana metoder.

Läs mer

Medicinsk statistik I

Medicinsk statistik I Medicinsk statistik I Läkarprogrammet T5 VT 2013 Susanna Lövdahl, Msc, Doktorand Klinisk koagulationsforskning, Lunds universitet E-post: susanna.lovdahl@med.lu.se Medicinsk statistik VT-2013 Tre stycken

Läs mer

Bild 1. Bild 2 Sammanfattning Statistik I. Bild 3 Hypotesprövning. Medicinsk statistik II

Bild 1. Bild 2 Sammanfattning Statistik I. Bild 3 Hypotesprövning. Medicinsk statistik II Bild 1 Medicinsk statistik II Läkarprogrammet T5 HT 2014 Anna Jöud Arbets- och miljömedicin, Lunds universitet ERC Syd, Skånes Universitetssjukhus anna.joud@med.lu.se Bild 2 Sammanfattning Statistik I

Läs mer

Statistik och epidemiologi T5

Statistik och epidemiologi T5 Statistik och epidemiologi T5 Anna Axmon Biostatistiker Yrkes- och miljömedicin Dagens föreläsning Fördjupning av hypotesprövning Repetition av p-värde och konfidensintervall Tester för ytterligare situationer

Läs mer

Medicinsk statistik II

Medicinsk statistik II Medicinsk statistik II Läkarprogrammet termin 5 VT 2013 Susanna Lövdahl, Msc, doktorand Klinisk koagulationsforskning, Lunds universitet E-post: susanna.lovdahl@med.lu.se Dagens föreläsning Fördjupning

Läs mer

EXAMINATION KVANTITATIV METOD vt-11 (110204)

EXAMINATION KVANTITATIV METOD vt-11 (110204) ÖREBRO UNIVERSITET Hälsoakademin Idrott B Vetenskaplig metod EXAMINATION KVANTITATIV METOD vt-11 (110204) Examinationen består av 11 frågor, flera med tillhörande följdfrågor. Besvara alla frågor i direkt

Läs mer

Medicinsk statistik I

Medicinsk statistik I Medicinsk statistik I Läkarprogrammet T5 VT 2014 Susann Ullén FoU-centrum Skåne Skånes Universitetssjukhus Medicinsk statistik Varför behöver Ni kunskap i medicinsk statistik? Självständigt arbete Framtida

Läs mer

BIOSTATISTIK OCH EPIDEMIOLOGI

BIOSTATISTIK OCH EPIDEMIOLOGI BIOSTTISTIK OCH EPIDEMIOLOGI 1. DTTYPER... 3 1.1. Kvalitativa data... 3 1.2. Kvantitativa data... 3 2. DESKRIPTIV STTISTIK... 5 2.1. Lägesmått... 5 2.2. Spridningsmått... 6 2.3. Grafisk beskrivning...

Läs mer

Analys av medelvärden. Jenny Selander , plan 3, Norrbacka, ingång via den Samhällsmedicinska kliniken

Analys av medelvärden. Jenny Selander , plan 3, Norrbacka, ingång via den Samhällsmedicinska kliniken Analys av medelvärden Jenny Selander jenny.selander@ki.se 524 800 29, plan 3, Norrbacka, ingång via den Samhällsmedicinska kliniken Jenny Selander, Kvant. metoder, FHV T1 december 20111 Innehåll Normalfördelningen

Läs mer

Innehåll. Frekvenstabell. II. Beskrivande statistik, sid 53 i E

Innehåll. Frekvenstabell. II. Beskrivande statistik, sid 53 i E Innehåll I. Grundläggande begrepp II. Deskriptiv statistik (sid 53 i E) III. Statistisk inferens Hypotesprövnig Statistiska analyser Parametriska analyser Icke-parametriska analyser 1 II. Beskrivande statistik,

Läs mer

Medicinsk statistik II

Medicinsk statistik II Medicinsk statistik II Läkarprogrammet T5 HT 2014 Susann Ullén FoU-centrum Skåne Skånes Universitetssjukhus Hypotesprövning Man sätter upp en nollhypotes (H0) och en mothypotes (H1) H0: Ingen effekt H1:

Läs mer

Två innebörder av begreppet statistik. Grundläggande tankegångar i statistik. Vad är ett stickprov? Stickprov och urval

Två innebörder av begreppet statistik. Grundläggande tankegångar i statistik. Vad är ett stickprov? Stickprov och urval Två innebörder av begreppet statistik Grundläggande tankegångar i statistik Matematik och statistik för biologer, 10 hp Informationshantering. Insamling, ordningsskapande, presentation och grundläggande

Läs mer

Deskriptiv statistik. Andrew Hooker. Division of Pharmacokinetics and Drug Therapy Department of Pharmaceutical Biosciences Uppsala University

Deskriptiv statistik. Andrew Hooker. Division of Pharmacokinetics and Drug Therapy Department of Pharmaceutical Biosciences Uppsala University Deskriptiv statistik Andrew Hooker Division of Pharmacokinetics and Drug Therapy Department of Pharmaceutical Biosciences Uppsala University Deskriptiv statistik Tabeller Figurer Sammanfattande mått Vilken

Läs mer

Hur skriver man statistikavsnittet i en ansökan?

Hur skriver man statistikavsnittet i en ansökan? Hur skriver man statistikavsnittet i en ansökan? Val av metod och stickprovsdimensionering Registercentrum Norr http://www.registercentrumnorr.vll.se/ statistik.rcnorr@vll.se 11 Oktober, 2018 1 / 52 Det

Läs mer

Parade och oparade test

Parade och oparade test Parade och oparade test Andrew Hooker Division of Pharmacokinetics and Drug Therapy Department of Pharmaceutical Biosciences Uppsala University Hypotesprövning: möjliga jämförelser Jämförelser mot ett

Läs mer

Tillämpad statistik (A5), HT15 Föreläsning 11: Multipel linjär regression 2

Tillämpad statistik (A5), HT15 Föreläsning 11: Multipel linjär regression 2 Tillämpad statistik (A5), HT15 Föreläsning 11: Multipel linjär regression 2 Ronnie Pingel Statistiska institutionen Senast uppdaterad: 2015-11-23 Faktum är att vi i praktiken nästan alltid har en blandning

Läs mer

Analytisk statistik. Mattias Nilsson Benfatto, PhD.

Analytisk statistik. Mattias Nilsson Benfatto, PhD. Analytisk statistik Mattias Nilsson Benfatto, PhD Mattias.nilsson@ki.se Beskrivande statistik kort repetition Centralmått Spridningsmått Normalfördelning Konfidensintervall Korrelation Analytisk statistik

Läs mer

EXAMINATION KVANTITATIV METOD vt-11 (110319)

EXAMINATION KVANTITATIV METOD vt-11 (110319) ÖREBRO UNIVERSITET Hälsoakademin Idrott B Vetenskaplig metod EXAMINATION KVANTITATIV METOD vt-11 (110319) Examinationen består av 10 frågor, flera med tillhörande följdfrågor. Besvara alla frågor i direkt

Läs mer

BIOSTATISTISK GRUNDKURS, MASB11 ÖVNING 6 (2015-04-22) OCH INFÖR ÖVNING 7 (2015-04-29)

BIOSTATISTISK GRUNDKURS, MASB11 ÖVNING 6 (2015-04-22) OCH INFÖR ÖVNING 7 (2015-04-29) LUNDS UNIVERSITET, MATEMATIKCENTRUM, MATEMATISK STATISTIK BIOSTATISTISK GRUNDKURS, MASB11 ÖVNING 6 (2015-04-22) OCH INFÖR ÖVNING 7 (2015-04-29) Aktuella avsnitt i boken: Kap 61 65 Lektionens mål: Du ska

Läs mer

Statistik. Statistik. Statistik. Lars Walter Fil.lic. Statistik

Statistik. Statistik. Statistik. Lars Walter Fil.lic. Statistik Statistik Lars Walter Fil.lic. Statistik Linköping universitet Stockholms universitet Karolinska sjukhuset Sveriges Lantbruksuniversitet Linköpings universitet Folkhälsocentrum, LiÖ FoU-enheten, LiÖ Statistik

Läs mer

Tentamen i statistik (delkurs C) på kursen MAR103: Marina Undersökningar - redskap och metoder.

Tentamen i statistik (delkurs C) på kursen MAR103: Marina Undersökningar - redskap och metoder. Tentamen 2014-12-05 i statistik (delkurs C) på kursen MAR103: Marina Undersökningar - redskap och metoder. Tillåtna hjälpmedel: Miniräknare och utdelad formelsamling med tabeller. C1. (6 poäng) Ange för

Läs mer

Föreläsning 2. NDAB01 Statistik; teori och tillämpning i biologi

Föreläsning 2. NDAB01 Statistik; teori och tillämpning i biologi Föreläsning 2 Statistik; teori och tillämpning i biologi 1 Normalfördelning Samplingfördelningar och CGS Fördelning för en stickprovsstatistika (t.ex. medelvärde) kallas samplingfördelning. I teorin är

Läs mer

Betrakta kopparutbytet från malm från en viss gruva. För att kontrollera detta tar man ut n =16 prover och mäter kopparhalten i dessa.

Betrakta kopparutbytet från malm från en viss gruva. För att kontrollera detta tar man ut n =16 prover och mäter kopparhalten i dessa. Betrakta kopparutbytet från malm från en viss gruva. Anta att budgeten för utbytet är beräknad på att kopparhalten ligger på 70 %. För att kontrollera detta tar man ut n =16 prover och mäter kopparhalten

Läs mer

FÖRELÄSNINGSMATERIAL. diff SE. SE x x. Grundläggande statistik 2: KORRELATION OCH HYPOTESTESTNING. Påbyggnadskurs T1. Odontologisk profylaktik

FÖRELÄSNINGSMATERIAL. diff SE. SE x x. Grundläggande statistik 2: KORRELATION OCH HYPOTESTESTNING. Påbyggnadskurs T1. Odontologisk profylaktik Grundläggande statistik Påbyggnadskurs T1 Odontologisk profylaktik FÖRELÄSNINGSMATERIAL : KORRELATION OCH HYPOTESTESTNING t diff SE x 1 diff SE x x 1 x. Analytisk statistik Regression & Korrelation Oberoende

Läs mer

2 Dataanalys och beskrivande statistik

2 Dataanalys och beskrivande statistik 2 Dataanalys och beskrivande statistik Vad är data, och vad är statistik? Data är en samling fakta ur vilken man kan erhålla information. Statistik är vetenskapen (vissa skulle kalla det konst) om att

Läs mer

Introduktion. Konfidensintervall. Parade observationer Sammanfattning Minitab. Oberoende stickprov. Konfidensintervall. Minitab

Introduktion. Konfidensintervall. Parade observationer Sammanfattning Minitab. Oberoende stickprov. Konfidensintervall. Minitab Uppfödning av kyckling och fiskleveroljor Statistiska jämförelser: parvisa observationer och oberoende stickprov Matematik och statistik för biologer, 10 hp Fredrik Jonsson vt 2012 Fiskleverolja tillsätts

Läs mer

Hypotesprövning. Andrew Hooker. Division of Pharmacokinetics and Drug Therapy Department of Pharmaceutical Biosciences Uppsala University

Hypotesprövning. Andrew Hooker. Division of Pharmacokinetics and Drug Therapy Department of Pharmaceutical Biosciences Uppsala University Hypotesprövning Andrew Hooker Division of Pharmacokinetics and Drug Therapy Department of Pharmaceutical Biosciences Uppsala University Hypotesprövning Liksom konfidensintervall ett hjälpmedel för att

Läs mer

VANLIGA TERMER OCH BEGREPP INOM MEDICINSK VETENSKAP OCH STATISTIK

VANLIGA TERMER OCH BEGREPP INOM MEDICINSK VETENSKAP OCH STATISTIK VANLIGA TERMER OCH BEGREPP INOM MEDICINSK VETENSKAP OCH STATISTIK TERM Analytisk statistik Bias Confounder (förväxlingsfaktor)) Deskriptiv statistik Epidemiologi Fall-kontrollstudie (case-control study)

Läs mer

F14 HYPOTESPRÖVNING (NCT 10.2, , 11.5) Hypotesprövning för en proportion. Med hjälp av data från ett stickprov vill vi pröva

F14 HYPOTESPRÖVNING (NCT 10.2, , 11.5) Hypotesprövning för en proportion. Med hjälp av data från ett stickprov vill vi pröva Stat. teori gk, ht 006, JW F14 HYPOTESPRÖVNING (NCT 10., 10.4-10.5, 11.5) Hypotesprövning för en proportion Med hjälp av data från ett stickprov vill vi pröva H 0 : P = P 0 mot någon av H 1 : P P 0 ; H

Läs mer

, s a. , s b. personer från Alingsås och n b

, s a. , s b. personer från Alingsås och n b Skillnader i medelvärden, väntevärden, mellan två populationer I kapitel 8 testades hypoteser typ : µ=µ 0 där µ 0 var något visst intresserant värde Då användes testfunktionen där µ hämtas från, s är populationsstandardavvikelsen

Läs mer

Hur man tolkar statistiska resultat

Hur man tolkar statistiska resultat Hur man tolkar statistiska resultat Andrew Hooker Division of Pharmacokinetics and Drug Therapy Department of Pharmaceutical Biosciences Uppsala University Varför använder vi oss av statistiska tester?

Läs mer

STATISTISK POWER OCH STICKPROVSDIMENSIONERING

STATISTISK POWER OCH STICKPROVSDIMENSIONERING STATISTISK POWER OCH STICKPROVSDIMENSIONERING Teori UPPLÄGG Gemensam diskussion Individuella frågor Efter detta pass hoppas jag att: ni ska veta vad man ska tänka på vilka verktyg som finns vilket stöd

Läs mer

TENTAMEN TEORI. EXAMENSARBETE 1 (LÄLA53/LÄMA53) TERMIN 5, HT 2012, , kl

TENTAMEN TEORI. EXAMENSARBETE 1 (LÄLA53/LÄMA53) TERMIN 5, HT 2012, , kl TENTAMEN TEORI. EXAMENSARBETE 1 (LÄLA53/LÄMA53) TERMIN 5, HT 2012, 2012-11-27, kl. 09.00-11.00 Namn: Pers.nr: Bokstavskombination: VIKTIGT: Skriv ovannämnda bokstavskombination plus de fyra sista siffrorna

Läs mer

Lösningsförslag till tentamen på. Statistik och kvantitativa undersökningar STA100, 15 hp. Fredagen den 13 e mars 2015

Lösningsförslag till tentamen på. Statistik och kvantitativa undersökningar STA100, 15 hp. Fredagen den 13 e mars 2015 MÄLARDALENS HÖGSKOLA Akademin för ekonomi, samhälle och teknik Statistik Lösningsförslag till tentamen på Statistik och kvantitativa undersökningar STA100, 15 hp Fredagen den 13 e mars 015 1 a 13 och 14

Läs mer

Statistik 1 för biologer, logopeder och psykologer

Statistik 1 för biologer, logopeder och psykologer Innehåll 1 Hypotesprövning Innehåll Hypotesprövning 1 Hypotesprövning Inledande exempel Hypotesprövning Exempel. Vi är intresserade av en variabel X om vilken vi kan anta att den är (approximativt) normalfördelad

Läs mer

Tentamen i Vetenskaplig grundkurs (MC001G/MC014G/MC1016), STATISTIK

Tentamen i Vetenskaplig grundkurs (MC001G/MC014G/MC1016), STATISTIK Tentamen i Vetenskaplig grundkurs (MC001G/MC014G/MC1016), 161102 STATISTIK Maxpoäng är 17 p. G 10 p; VG 14,5 p; Ge fullständiga svar men skriv ändå kortfattat och tydligt! Ange dina svar direkt i tentamen!

Läs mer

F3 Introduktion Stickprov

F3 Introduktion Stickprov Utrotningshotad tandnoting i arktiska vatten Inferens om väntevärde baserat på medelvärde och standardavvikelse Matematik och statistik för biologer, 10 hp Tandnoting är en torskliknande fisk som lever

Läs mer

Föreläsning G60 Statistiska metoder

Föreläsning G60 Statistiska metoder Föreläsning 9 Statistiska metoder 1 Dagens föreläsning o Regression Regressionsmodell Signifikant lutning? Prognoser Konfidensintervall Prediktionsintervall Tolka Minitab-utskrifter o Sammanfattning Exempel

Läs mer

Gamla tentor (forts) ( x. x ) ) 2 x1

Gamla tentor (forts) ( x. x ) ) 2 x1 016-10-10 Gamla tentor - 016 1 1 (forts) ( x ) x1 x ) ( 1 x 1 016-10-10. En liten klinisk ministudie genomförs för att undersöka huruvida kostomläggning och ett träningsprogram lyckas sänka blodsockernivån

Läs mer

Föreläsning 12: Regression

Föreläsning 12: Regression Föreläsning 12: Regression Matematisk statistik David Bolin Chalmers University of Technology Maj 15, 2014 Binomialfördelningen Låt X Bin(n, p). Vi observerar x och vill ha information om p. p = x/n är

Läs mer

Analytisk statistik. Tony Pansell, optiker Universitetslektor

Analytisk statistik. Tony Pansell, optiker Universitetslektor Analytisk statistik Tony Pansell, optiker Universitetslektor Analytisk statistik Att dra slutsatser från det insamlade materialet. Två metoder: 1. att generalisera från en mindre grupp mot en större grupp

Läs mer

Föreläsning 1. NDAB02 Statistik; teori och tillämpning i biologi

Föreläsning 1. NDAB02 Statistik; teori och tillämpning i biologi Föreläsning 1 Statistik; teori och tillämpning i biologi 1 Kursens uppbyggnad 9 föreläsningar Föreläsningsunderlag läggs ut på kurshemsidan 5 lektioner Uppgifter från kursboken enligt planering 5 laborationer

Läs mer

Agenda. Statistik Termin 11, Läkarprogrammet, VT14. Forskningsprocessen. Agenda (forts.) Data - skalnivåer. Den heliga treenigheten

Agenda. Statistik Termin 11, Läkarprogrammet, VT14. Forskningsprocessen. Agenda (forts.) Data - skalnivåer. Den heliga treenigheten Agenda Statistik Termin 11, Läkarprogrammet, VT14 I: Grundläggande begrepp och beskrivande statistik II: Exempel på typisk forskning III. Frågestund Martin Cernvall martin.cernvall@pubcare.uu.se Grundläggande

Läs mer

Tentamen i Statistik, STG A01 och STG A06 (13,5 hp) Torsdag 5 juni 2008, Kl

Tentamen i Statistik, STG A01 och STG A06 (13,5 hp) Torsdag 5 juni 2008, Kl Karlstads Universitet Avdelningen för Nationalekonomi och Statistik Tentamen i Statistik, STG A0 och STG A06 (3,5 hp) Torsdag 5 juni 008, Kl 4.00-9.00 Tillåtna hjälpmedel: Bifogad formelsamling, approximationsschema

Läs mer

Statistikens grunder. Mattias Nilsson Benfatto, Ph.D

Statistikens grunder. Mattias Nilsson Benfatto, Ph.D Statistikens grunder Mattias Nilsson Benfatto, Ph.D Vad är statistik? Statistik är en gren inom tillämpad matematik som sysslar med insamling, utvärdering, analys och presentation av data eller information.

Läs mer

Bilaga 6 till rapport 1 (5)

Bilaga 6 till rapport 1 (5) till rapport 1 (5) Bilddiagnostik vid misstänkt prostatacancer, rapport UTV2012/49 (2014). Värdet av att undvika en prostatabiopsitagning beskrivning av studien SBU har i samarbete med Centrum för utvärdering

Läs mer

LULEÅ TEKNISKA UNIVERSITET Ämneskod S0002M, MAM801, IEK600,IEK309 Institutionen för matematik Datum 2009-12-17 Skrivtid 0900 1400

LULEÅ TEKNISKA UNIVERSITET Ämneskod S0002M, MAM801, IEK600,IEK309 Institutionen för matematik Datum 2009-12-17 Skrivtid 0900 1400 LULEÅ TEKNISKA UNIVERSITET Ämneskod S0002M, MAM801, IEK600,IEK309 Institutionen för matematik Datum 2009-12-17 Skrivtid 0900 1400 Tentamen i: Statistik A1, 15 hp Antal uppgifter: 6 Krav för G: 13 Lärare:

Läs mer

Kursens upplägg. Roller. Läs studiehandledningen!! Examinatorn - extern granskare (se särskilt dokument)

Kursens upplägg. Roller. Läs studiehandledningen!! Examinatorn - extern granskare (se särskilt dokument) Kursens upplägg v40 - inledande föreläsningar och börja skriva PM 19/12 - deadline PM till examinatorn 15/1- PM examinationer, grupp 1 18/1 - Forskningsetik, riktlinjer uppsatsarbetet 10/3 - deadline uppsats

Läs mer

Hypotestestning och repetition

Hypotestestning och repetition Hypotestestning och repetition Statistisk inferens Vid inferens använder man urvalet för att uttala sig om populationen Centralmått Medelvärde: x= Σx i / n Median Typvärde Spridningsmått Används för att

Läs mer

Provmoment: Tentamen 6,5 hp Ladokkod: A144TG Tentamen ges för: TGMAI17h, Maskiningenjör - Produktutveckling. Tentamensdatum: 28 maj 2018 Tid: 9-13

Provmoment: Tentamen 6,5 hp Ladokkod: A144TG Tentamen ges för: TGMAI17h, Maskiningenjör - Produktutveckling. Tentamensdatum: 28 maj 2018 Tid: 9-13 Matematisk Statistik 7,5 högskolepoäng Provmoment: Tentamen 6,5 hp Ladokkod: A144TG Tentamen ges för: TGMAI17h, Maskiningenjör - Produktutveckling Tentamensdatum: 28 maj 2018 Tid: 9-13 Hjälpmedel: Miniräknare

Läs mer

EXAMINATION KVANTITATIV METOD

EXAMINATION KVANTITATIV METOD ÖREBRO UNIVERSITET Hälsoakademin Idrott B, Vetenskaplig metod EXAMINATION KVANTITATIV METOD vt-09 (090209) Examinationen består av 8 frågor, några med tillhörande följdfrågor. Frågorna 4-7 är knutna till

Läs mer

LTH: Fastighetsekonomi 23-24 sep 2008. Enkel och multipel linjär regressionsanalys HYPOTESPRÖVNING

LTH: Fastighetsekonomi 23-24 sep 2008. Enkel och multipel linjär regressionsanalys HYPOTESPRÖVNING LTH: Fastighetsekonomi 23-24 sep 2008 Enkel och multipel linjär regressionsanalys HYPOTESPRÖVNING Hypotesprövning (statistisk inferensteori) Statistisk hypotesprövning innebär att man med hjälp av slumpmässiga

Läs mer

Föreläsning 6. Kapitel 7, sid Jämförelse av två populationer

Föreläsning 6. Kapitel 7, sid Jämförelse av två populationer Föreläsning 6 Kapitel 7, sid 186-209 Jämförelse av två populationer 2 Agenda Jämförelse av medelvärden för två populationer Jämförelse av populationsandelar för två populationer Konfidensintervall och

Läs mer

F19, (Multipel linjär regression forts) och F20, Chi-två test.

F19, (Multipel linjär regression forts) och F20, Chi-två test. Partiella t-test F19, (Multipel linjär regression forts) och F20, Chi-två test. Christian Tallberg Statistiska institutionen Stockholms universitet Då man testar om en enskild variabel X i skall vara med

Läs mer

BIOSTATISTISK GRUNDKURS, MASB11 ÖVNING 7 (2015-04-29) OCH INFÖR ÖVNING 8 (2015-05-04)

BIOSTATISTISK GRUNDKURS, MASB11 ÖVNING 7 (2015-04-29) OCH INFÖR ÖVNING 8 (2015-05-04) LUNDS UNIVERSITET, MATEMATIKCENTRUM, MATEMATISK STATISTIK BIOSTATISTISK GRUNDKURS, MASB ÖVNING 7 (25-4-29) OCH INFÖR ÖVNING 8 (25-5-4) Aktuella avsnitt i boken: 6.6 6.8. Lektionens mål: Du ska kunna sätta

Läs mer

Uppgift a b c d e Vet inte Poäng 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

Uppgift a b c d e Vet inte Poäng 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 TENTAMEN: Dataanalys och statistik för I, TMS136 Onsdagen den 5 oktober kl. 8.30-13.30 på M. Jour: Jenny Andersson, ankn 5317 Hjälpmedel: Utdelad formelsamling med tabeller, BETA, på kursen använd ordlista

Läs mer

Analytisk statistik. 1. Estimering. Statistisk interferens. Statistisk interferens

Analytisk statistik. 1. Estimering. Statistisk interferens. Statistisk interferens Analytisk statistik Tony Pansell, Leg optiker Docent, Universitetslektor Analytisk statistik Att dra slutsatser från den insamlade datan. Två metoder:. att generalisera från en mindre grupp mot en större

Läs mer

Föreläsning G60 Statistiska metoder

Föreläsning G60 Statistiska metoder Föreläsning 6 Statistiska metoder 1 Dagens föreläsning o Kort om projektet o Hypotesprövning Populationsandel Populationsmedelvärde p-värdet 2 Kort om projektet Syftet med projektet i denna kurs är att

Läs mer

Sänkningen av parasitnivåerna i blodet

Sänkningen av parasitnivåerna i blodet 4.1 Oberoende (x-axeln) Kön Kön Längd Ålder Dos Dos C max Parasitnivå i blodet Beroende (y-axeln) Längd Vikt Vikt Vikt C max Sänkningen av parasitnivåerna i blodet Sänkningen av parasitnivåerna i blodet

Läs mer

1. a) F4 (känsla av meningslöshet) F5 (okontrollerade känlsoyttringar)

1. a) F4 (känsla av meningslöshet) F5 (okontrollerade känlsoyttringar) 1. a) F1(Sysselsättning) F2 (Ålder) F3 (Kön) F4 (känsla av meningslöshet) F5 (okontrollerade känlsoyttringar) nominalskala kvotskala nominalskala ordinalskala ordinalskala b) En möjlighet är att beräkna

Läs mer

SF1905 Sannolikhetsteori och statistik: Lab 2 ht 2011

SF1905 Sannolikhetsteori och statistik: Lab 2 ht 2011 Avd. Matematisk statistik Tobias Rydén 2011-09-30 SF1905 Sannolikhetsteori och statistik: Lab 2 ht 2011 Förberedelser. Innan du går till laborationen, läs igenom den här handledningen. Repetera också i

Läs mer

17/10/14. Kvantitativ metod och grundläggande statistik. Varför. Epidemiologi

17/10/14. Kvantitativ metod och grundläggande statistik. Varför. Epidemiologi Kvantitativ metod och grundläggande statistik Varför Sjuksköterskans yrkesutövning skall vila på vetenskaplig grund Kritiskt förhållningssätt, att kunna läsa artiklar och bedöma om slutsatser är rimliga

Läs mer

TMS136. Föreläsning 13

TMS136. Föreläsning 13 TMS136 Föreläsning 13 Jämförelser mellan två populationer Hittills har vi gjort konfidensintervall och tester kring parametrar i EN population I praktiska sammanhang är man ofta intresserad av att jämföra

Läs mer

LYCKA TILL! Omtentamen i Statistik A1, Institutionen för Farmaceutisk Biovetenskap Institutionen för Farmaci

LYCKA TILL! Omtentamen i Statistik A1, Institutionen för Farmaceutisk Biovetenskap Institutionen för Farmaci Institutionen för Farmaceutisk Biovetenskap Institutionen för Farmaci Omtentamen i Statistik A1, 2013 08 15 Skrivtid: 3 timmar (08:00 11:00) Ansvarig lärare: Åsa Johansson poäng = 45 p Betyg (U/G/VG):

Läs mer

Kvantitativ forskning C2. Viktiga begrepp och univariat analys

Kvantitativ forskning C2. Viktiga begrepp och univariat analys + Kvantitativ forskning C2 Viktiga begrepp och univariat analys + Delkursen mål n Ni har grundläggande kunskaper över statistiska analyser (univariat, bivariat) n Ni kan använda olika programvaror för

Läs mer

OMTENTAMEN I GRUNDLÄGGANDE STATISTIK FÖR EKONOMER

OMTENTAMEN I GRUNDLÄGGANDE STATISTIK FÖR EKONOMER STOCKHOLMS UNIVERSITET Statistiska institutionen Termeh Shafie OMTENTAMEN I GRUNDLÄGGANDE STATISTIK FÖR EKONOMER 2012-04-16 Skrivtid: 15.00-20.00 Hjälpmedel: Miniräknare utan lagrade formler eller text,

Läs mer

Standardfel (Standard error, SE) SD eller SE. Intervallskattning MSG Staffan Nilsson, Chalmers 1

Standardfel (Standard error, SE) SD eller SE. Intervallskattning MSG Staffan Nilsson, Chalmers 1 Standardfel (Standard error, SE) Anta vi har ett stickprov X 1,,X n där varje X i has medel = µ och std.dev = σ. Då är Det sista kalls standardfel (eng:standard error of mean (SEM) eller (SE) och skattas

Läs mer

Tentamentsskrivning: Matematisk Statistik med Metoder MVE490 1

Tentamentsskrivning: Matematisk Statistik med Metoder MVE490 1 Tentamentsskrivning: Matematisk Statistik med Metoder MVE490 1 Tentamentsskrivning i Matematisk Statistik med Metoder MVE490 Tid: den 29 oktober, 2016 Examinatorer: Kerstin Wiklander och Erik Broman. Jour:

Läs mer

Idag. EDAA35, föreläsning 4. Analys. Exempel: exekveringstid. Vanliga steg i analysfasen av ett experiment

Idag. EDAA35, föreläsning 4. Analys. Exempel: exekveringstid. Vanliga steg i analysfasen av ett experiment EDAA35, föreläsning 4 KVANTITATIV ANALYS Idag Kvantitativ analys Kamratgranskning Analys Exempel: exekveringstid Hur analysera data? Hur vet man om man kan lita på skillnader och mönster som man observerar?

Läs mer

Föreläsning G70 Statistik A

Föreläsning G70 Statistik A Föreläsning 1 732G70 Statistik A 1 Population och stickprov Population = den samling enheter (exempelvis individer) som vi vill dra slutsatser om. Populationen definieras på logisk väg med utgångspunkt

Läs mer

ÖVNINGSUPPGIFTER KAPITEL 8

ÖVNINGSUPPGIFTER KAPITEL 8 ÖVNINGSUPPGIFTER KAPITEL 8 SAMPEL KONTRA POPULATION 1. Nedan beskrivs fyra frågeställningar. Ange om populationen är ändlig eller oändlig i respektive fall. Om ändlig, beskriv också vem eller vad som ingår

Läs mer

Medicinsk statistik III Läkarprogrammet, Termin 5 VT 2016

Medicinsk statistik III Läkarprogrammet, Termin 5 VT 2016 Medicinsk statistik III Läkarprogrammet, Termin 5 VT 2016 Jonas Björk E-post: jonas.bjork@med.lu.se Medicinsk statistik III Innehåll och läsanvisningar Statistik för binära utfall Kapitel 12 Dimensionering

Läs mer

I. Grundläggande begrepp II. Deskriptiv statistik III. Statistisk inferens Parametriska Icke-parametriska

I. Grundläggande begrepp II. Deskriptiv statistik III. Statistisk inferens Parametriska Icke-parametriska Innehåll I. Grundläggande begrepp II. Deskriptiv statistik III. Statistisk inferens Hypotesprövnig Statistiska analyser Parametriska analyser Icke-parametriska analyser Univariata analyser Univariata analyser

Läs mer

Agenda. Statistik Termin 10, Läkarprogrammet, VT15. Agenda (forts.) Forskningsprocessen. Data - skalnivåer. Den heliga treenigheten

Agenda. Statistik Termin 10, Läkarprogrammet, VT15. Agenda (forts.) Forskningsprocessen. Data - skalnivåer. Den heliga treenigheten Agenda Statistik Termin 10, Läkarprogrammet, VT15 I: Grundläggande begrepp och beskrivande statistik II: Exempel på typisk forskning III. Frågestund Martin Cernvall martin.cernvall@pubcare.uu.se Grundläggande

Läs mer

Föreläsning 3. NDAB02 Statistik; teori och tillämpning i biologi

Föreläsning 3. NDAB02 Statistik; teori och tillämpning i biologi Föreläsning 3 Statistik; teori och tillämpning i biologi 1 Dagens föreläsning o Inferens om två populationer (kap 8.1 8.) o Parvisa observationer (kap 9.1 9.) o p-värde (kap 6.3) o Feltyper, styrka, stickprovsstorlek

Läs mer

HYPOTESPRÖVNING sysselsättning

HYPOTESPRÖVNING sysselsättning 0 självmord 20 40 60 HYPOTESPRÖVNING 4. Se spridningsdiagrammen nedan (A, B och C). Alla tre samband har samma korrelation och samma regressionslinje (r = 0,10, b = 0,15). Vi vill testa om sambandet mellan

Läs mer

Statistik Termin 10, Läkarprogrammet, HT16

Statistik Termin 10, Läkarprogrammet, HT16 I: Grundläggande begrepp och beskrivande statistik II: Exempel på typisk forskning III. Frågestund Statistik Termin 10, Läkarprogrammet, HT16 Martin Cernvall martin.cernvall@pubcare.uu.se Måndag 29/8 -

Läs mer

34% 34% 13.5% 68% 13.5% 2.35% 95% 2.35% 0.15% 99.7% 0.15% -3 SD -2 SD -1 SD M +1 SD +2 SD +3 SD

34% 34% 13.5% 68% 13.5% 2.35% 95% 2.35% 0.15% 99.7% 0.15% -3 SD -2 SD -1 SD M +1 SD +2 SD +3 SD 6.4 Att dra slutsatser på basis av statistisk analys en kort inledning - Man har ett stickprov, men man vill med hjälp av det få veta något om hela populationen => för att kunna dra slutsatser som gäller

Läs mer

Stockholms Universitet Statistiska institutionen Termeh Shafie

Stockholms Universitet Statistiska institutionen Termeh Shafie Stockholms Universitet Statistiska institutionen Termeh Shafie TENTAMEN I GRUNDLÄGGANDE STATISTIK FÖR EKONOMER 2012-03-16 Skrivtid: 9.00-14.00 Hjälpmedel: Miniräknare utan lagrade formler eller text, bifogade

Läs mer

Tentamen på. Statistik och kvantitativa undersökningar STA101, 15 hp. Tisdagen den 10 e januari Ten 1, 9 hp

Tentamen på. Statistik och kvantitativa undersökningar STA101, 15 hp. Tisdagen den 10 e januari Ten 1, 9 hp MÄLARDALENS HÖGSKOLA Akademin för ekonomi, samhälle och teknik Statistik Tentamen på Statistik och kvantitativa undersökningar STA101, 15 hp Tisdagen den 10 e januari 2017 Ten 1, 9 hp Tillåtna hjälpmedel:

Läs mer

Idag. EDAA35, föreläsning 4. Analys. Kursmeddelanden. Vanliga steg i analysfasen av ett experiment. Exempel: exekveringstid

Idag. EDAA35, föreläsning 4. Analys. Kursmeddelanden. Vanliga steg i analysfasen av ett experiment. Exempel: exekveringstid EDAA35, föreläsning 4 KVANTITATIV ANALYS Idag Kvantitativ analys Slump och slumptal Analys Boxplot Konfidensintervall Experiment och test Kamratgranskning Kursmeddelanden Analys Om laborationer: alla labbar

Läs mer

Industriell matematik och statistik, LMA136 2013/14

Industriell matematik och statistik, LMA136 2013/14 Industriell matematik och statistik, LMA136 2013/14 7 Mars 2014 Disposition r Kondensintervall och hypotestest Kondensintervall Statistika Z (eller T) har fördelning F (Z en funktion av ˆθ och θ) q 1 α/2

Läs mer

Introduktion till Biostatistik. Hans Stenlund, 2011

Introduktion till Biostatistik. Hans Stenlund, 2011 Introduktion till Biostatistik Hans Stenlund, 2011 Modellbaserad analys Regression Logistisk regression Överlevnadsanalys Hitta misstag Hantera extremvärden Bortfall Hur samlas data in? Formell analys

Läs mer

Tentamentsskrivning: Matematisk Statistik med Metoder MVE490 1

Tentamentsskrivning: Matematisk Statistik med Metoder MVE490 1 Tentamentsskrivning: Matematisk Statistik med Metoder MVE490 1 Tentamentsskrivning i Matematisk Statistik med Metoder MVE490 Tid: den 22 december, 2016 Examinatorer: Kerstin Wiklander och Erik Broman.

Läs mer

Tentamentsskrivning: Matematisk Statistik med Metoder MVE490 1

Tentamentsskrivning: Matematisk Statistik med Metoder MVE490 1 Tentamentsskrivning: Matematisk Statistik med Metoder MVE490 1 Tentamentsskrivning i Matematisk Statistik med Metoder MVE490 Tid: den 16 augusti, 2017 Examinatorer: Kerstin Wiklander och Erik Broman. Jour:

Läs mer

Biostatistik: Begrepp & verktyg. Kvantitativa Metoder II: teori och tillämpning.

Biostatistik: Begrepp & verktyg. Kvantitativa Metoder II: teori och tillämpning. Biostatistik: Begrepp & verktyg Kvantitativa Metoder II: teori och tillämpning Lovisa.Syden@ki.se BIOSTATISTIK att hantera slumpmässiga variationer! BIO datat handlar om levande saker STATISTIK beskriva

Läs mer

Grundläggande Biostatistik. Joacim Rocklöv, Lektor Epidemiologi och global hälsa Umeå Universitet

Grundläggande Biostatistik. Joacim Rocklöv, Lektor Epidemiologi och global hälsa Umeå Universitet Grundläggande Biostatistik Joacim Rocklöv, Lektor Epidemiologi och global hälsa Umeå Universitet Formell analys Informell data analys Design and mätning Problem Formell analys Informell data analys Hur

Läs mer

Föreläsning G60 Statistiska metoder

Föreläsning G60 Statistiska metoder Föreläsning 5 Statistiska metoder 1 Dagens föreläsning o Konfidensintervall För andelar För medelvärden Vid jämförelser o Den statistiska felmarginalen o Stickprovsstorlek 2 Introduktion När man beräknar

Läs mer

Föreläsning 5. Kapitel 6, sid Inferens om en population

Föreläsning 5. Kapitel 6, sid Inferens om en population Föreläsning 5 Kapitel 6, sid 153-185 Inferens om en population 2 Agenda Statistisk inferens om populationsmedelvärde Statistisk inferens om populationsandel Punktskattning Konfidensintervall Hypotesprövning

Läs mer

FACIT (korrekta svar i röd fetstil)

FACIT (korrekta svar i röd fetstil) v. 2013-01-14 Statistik, 3hp PROTOKOLL FACIT (korrekta svar i röd fetstil) Datorlaboration 2 Konfidensintervall & hypotesprövning Syftet med denna laboration är att ni med hjälp av MS Excel ska fortsätta

Läs mer

Kvantitativ strategi Univariat analys 2. Wieland Wermke

Kvantitativ strategi Univariat analys 2. Wieland Wermke + Kvantitativ strategi Univariat analys 2 Wieland Wermke + Sammanfattande mått: centralmått n Beroende på skalnivån finns det olika mått, som betecknar variablernas fördelning n Typvärde eller modalvärde

Läs mer

Beskrivande statistik

Beskrivande statistik Beskrivande statistik Tabellen ovan visar antalet allvarliga olyckor på en vägsträcka under 15 år. år Antal olyckor 1995 36 1996 20 1997 18 1998 26 1999 30 2000 20 2001 30 2002 27 2003 19 2004 24 2005

Läs mer

Statistik en introduktion

Statistik en introduktion Varför kurs i vetenskaplig metod? Statistik en introduktion Frida Eek Framtida forskning? Projektarbete? Förståelse! Tolkning! Kritisk granskning/utvärdering! frida.eek@med.lu.se Statistik 2 Medicinsk

Läs mer

Studietyper, inferens och konfidensintervall

Studietyper, inferens och konfidensintervall Studietyper, inferens och konfidensintervall Andrew Hooker Division of Pharmacokinetics and Drug Therapy Department of Pharmaceutical Biosciences Uppsala University Studietyper Experimentella studier Innebär

Läs mer

Tentamen består av 12 frågor, totalt 40 poäng. Det krävs minst 24 poäng för att få godkänt och minst 32 poäng för att få väl godkänt.

Tentamen består av 12 frågor, totalt 40 poäng. Det krävs minst 24 poäng för att få godkänt och minst 32 poäng för att få väl godkänt. KOD: Kurskod: PC1244 Kursnamn: Kognitiv psykologi och utvecklingspsykologi Provmoment: Metod Ansvarig lärare: Sandra Buratti Tentamensdatum: 2013-09-27 Tillåtna hjälpmedel: Miniräknare Tentamen består

Läs mer

Uppgift a b c d e Vet inte Poäng

Uppgift a b c d e Vet inte Poäng TENTAMEN: Dataanalys och statistik för I2, TMS135 Fredagen den 12 mars kl. 8:45-11:45 på V. Jour: Jenny Andersson, ankn 8294 (mobil:070 3597858) Hjälpmedel: Utdelad formelsamling med tabeller, BETA, på

Läs mer

TENTAMEN I STATISTIKENS GRUNDER 2

TENTAMEN I STATISTIKENS GRUNDER 2 STOCKHOLMS UNIVERSITET Statistiska institutionen Michael Carlson HT2012 TENTAMEN I STATISTIKENS GRUNDER 2 2012-11-20 Skrivtid: kl 9.00-14.00 Godkända hjälpmedel: Miniräknare, språklexikon Bifogade hjälpmedel:

Läs mer

Beskrivande statistik. Tony Pansell, Leg optiker Docent, Universitetslektor

Beskrivande statistik. Tony Pansell, Leg optiker Docent, Universitetslektor Beskrivande statistik Tony Pansell, Leg optiker Docent, Universitetslektor Beskrivande statistik Grunden för all analys är ordning och reda! Beskrivande statistik hjälper oss att överskådligt sammanfatta

Läs mer

Föreläsning 1. 732G60 Statistiska metoder

Föreläsning 1. 732G60 Statistiska metoder Föreläsning 1 Statistiska metoder 1 Kursens uppbyggnad o 10 föreläsningar Teori blandas med exempel Läggs ut några dagar innan på kurshemsidan o 5 räknestugor Tillfälle för individuella frågor Viktigt

Läs mer

OBS! Vi har nya rutiner.

OBS! Vi har nya rutiner. KOD: Kurskod: PC1203 och PC1244 Kursnamn: Kognitiv psykologi och metod och Kognitiv psykologi och utvecklingspsykologi Provmoment: Metod Ansvarig lärare: Linda Hassing Tentamensdatum: 2012-09-28 Tillåtna

Läs mer