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

Transkript

1 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 utifrån metod och resultat Värdera graden av evidens Värdera vad som är kliniskt relevant Viktigt att tidig skolas i kritiskt reflekterande tänkande Uppsatskrivande Epidemiologi Läran om sjukdomars utbredning I befokningen Kortvariga förlopp, ex influensaepidemi Långvariaga förlopp, ex astma, diabetes Prevalens = sjukdomsförekomst vid mättillfällena Incidens = nyinsjuknande mellan mättillfällena 1

2 Kvantitativ forskningsmetodik Ej motpol til kvalitativ metod Båda kompletterar varandra Central fråga Hur är fenomen relaterade till varnadra Antagande Vetenskapen är objektiv Det finns regelbundenhet Regelbundenheten går att beskriva Ambition Dra slutsater baserade på observationer Det går att generalisera från observationer till populationer Olika typer av studier Experiment 1. Manipulation 2. Kontroll 3. Randomisering Klinsika prövningar Observationsstudier Retrospektivstudie Tvärsnittsstudie Prospektivstudie Representativt (randomiserat) urval Population Stickprov Slutsatser Generalisering 2

3 Olika typer av urval Slumpmässogt urval: alla har samma möjlghet att få delta. Systematiskt urval: personuppgifter hämtas från register. Stratifierat urval: tvåstegsurval: först val av egenskaper (tex ålder, yrke) därefter slumpmässigt urval. Konsekutivt urval: urval utifrån egenskaper t ex alla som fått höftfrakturer under ett år. Bortfall Skiljer sig de I bortfallsgruppen från de övriga I undersökningsgruppen? Osäkerhet I resultten och slutsaterna ökar med bortfall Kotrollera effekterna av bortfall Studera nyckelvariabler Följa upp orskaerna Externtbortfall=de som inte svarar alls Interntbortfall=de som skickat in formulär/deltagit I undersökningar, men som inte besvarat vissa eller alla frågor Variabler = De egenskaper vi studerar/ mäter Beroende variabel (dependent variable) Utfallsvariablen Det vi studerar Det sompåverkas Beroende av de oberoende variablen Oberoende variabel (independent variable) Variabler som påverkar utfallet Förklaringsvariabler Oberoende av den beroende variablen 3

4 Exempel 1. Hur påverkar interventionen X patientens upplevad hälsa? Interventionen X = oberoende Upplevdhälsa = beroende 2. Vilka av faktorerna sjukdomsgrad, ålder, kön, och BMI förklarar bäst graden av upplevd hälsa? Sjukdomsgrad, ålder, kön och BMI = oberoende Upplevd hälsa = beroende Mätnivåer Nominal (kvalitativ variabel; t ex kön, boendeform) Kategorier utan kvantitativ mening Klassificering 0=kvinna 1=man Ordinal (kvalitativ variabel; t ex symtom svårighetsgrad) Ojämna (okända) intervall Ordning Intervall (kvantitativ variabel; t ex temperatur enlig Celcius & Fahrenheit) Jämna intervaller med absulota magnituder okända och noll-punkt arbiträr Ordning + differens Kvot (kvantitativ variabel; t ex blodtryck, lab-prover) Jämna intervall med absoluta magnituder och noll-punk Ordnign + differens + kvot Kvalitativa data, tabeller Frekvenser: antal och procent Längd n % cm 3 17, cm 9 52, cm 4 23, cm 1 5,9 4

5 Department of Nutrition, Exercise and Sports The female athlete triad in female endurance athletes - preliminary data (n=31) Insufficient energy availability (n=24) 77% Eating Disorder (n=7) 23% (n=8) 26% Hypercholesterolemia (n=8) 26% (n=11) 35% (n=8) 26% (n=8) 26% (n=4) 13% (n=5) 16% Functional hypothalamic amenorrhéa (n=14) 45% (n=10) 32% Osteopenia (n=14) 45% Osteoporosis (n=2) 6% Grafisk presentation av kvalitativa data Stapeldiagram 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Årliga totalkostander (%) Direkta sjv-kostnader Hjälp & vård i hemmet Indirekta kostnader Grafisk presentation av kvalitativa data Cirkeldiagram Huvudvärk Nej Ja, lite Ja, ganska mycket Ja, mycket Ja, Ja, Yrsel mycket ganska 9% mycket 10% Ja, lite 23% Nej 58% 5

6 Grafisk presentation av kvalitativa data Histogram Normalfördelning (symetrisk) Medelvärde Median Positiv snedfördelning Negativ snedfördelning Median Medelvärde Medelvärde Median Kvantitativa data Centralmått (Central tendencies) Medelvärde (mean, m, x) Summan av alla mätvärden dividerat med antalet observationer Median (md) Det värde som delar fördelningen I två likastoradelar efter sortering från lägsta till högsta värde Typvärde (mode) Det vanligast förekommande värdet Obs nr Ålder n=10 Σ=390 m=390/10=39,0 md = 34 mode = 58 Spridningsmått vid normalfördelning Standardavvikelse (standarddeviations, SD,s) den genomsnittliga avvikelsen från medelvärdet Medelvärdet ± 2 SD 0 ca 95% av alla observationer Obs nr Värde (xi) xi- m (xi- m) Σ M=72/8=9,0 SD= Σ(xi- m)2/(n- 1)= 136/7=4,41 6

7 Normalfördelning Spridningsmått för ej normalfördelade variabler Kvartilavstånd (interquartiale range, IQR, q1,q3) Omfattar 50% av alla observationer(varav 25% ligger över och 25% ligger under medianen) oavsett fördelning Obs nr värde q1=5,5 q2=md=9 IQR Variationsvidd (range) Skillnaden mellan lägsta och högsta värdet q3=12,5 Min-max Lägsta och högsta värdet Boxplott IQR Max q1 q2=md q3 Min Variationsvidd (range) 7

8 Användning av deskriptiv statistik CentralmåJ SpridningsmåJ Mätnivå Medel Median Typvärde SD IQR Min- Max/ VariaTonsvidd Totalt antal Kvot O X X O X X (X) Intervall O X X O X X (X) Snedfördelad intervall/kvot O X O X (X) Ordinal O X O X (X) Nominal O O O: Används normalt i första hand X: kan användas (X): kan användas men tveksamt som spridningsmått 8