BIOSTATISTIK att hantera slumpmässiga variationer BIO STATISTIK. data handlar om levande saker



Relevanta dokument
Bilaga 3A. Metaanalyser

Motivet finns att beställa i följande storlekar

Analysförklaring. är det den senaste registreringen/patient som gäller

Hälsoekonomisk utvärdering som en del i studie Hälsoundersökningar för 55-åringar

Utdrag ur: Räkna med variation - Digitala uppgifter. Lena Zetterqvist och Johan Lindström

Medicinsk statistik II

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

Matematisk statistik kompletterande projekt, FMSF25 Övning om regression

BIOSTATISTISK GRUNDKURS, MASB11 ÖVNING 7 ( ) OCH INFÖR ÖVNING 8 ( )

BIOSTATISTISK GRUNDKURS, MASB11 ÖVNING 8 ( ) OCH INFÖR ÖVNING 9 ( )

Min personliga diabetesbok

Statistik och epidemiologi T5

Sänkningen av parasitnivåerna i blodet

Johan Blomgren, överläkare, medicinkliniken Eksjö. Nationella Diabetesregistret, Registercentrum VGR, Göteborg

Visualiserings och Analys Plattform (VAP)

Delprov 3 Vetenskaplig artikel

Beskrivande statistik

Rättningstiden är i normalfall 15 arbetsdagar, till detta tillkommer upp till 5 arbetsdagar för administration, annars är det detta datum som gäller:

Diabetes Hur kan vi förebygga typ 2 diabetes?

SFAM-Q. Bättre följsamhet till lokala diabetes vårdprogrammet

Nationella Diabetesregistret

Tentamen i Statistik, STA A13 Deltentamen 2, 5p 4 mars 2006, kl

Vi har en ursprungspopulation/-fördelning med medelvärde µ.

Preliminära lösningar för Tentamen Tillämpad statistik A5 (15hp) Statistiska institutionen, Uppsala universitet

BIOSTATISTISK GRUNDKURS, MASB11, VT-16, VT2 ÖVNING 1, OCH ÖVNING 2, SAMT INFÖR ÖVNING 3

Metabola Syndromet. Bukfetma, dyslipidemi (ogynnsamt blodfettsmönster), hyperglykemi (högt blodsocker) och förhöjt blodtryck.

LÖSNINGSFÖRSLAG TILL TENTAMEN I MATEMATISK STATISTIK

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

Hjälpmedel: Miniräknare (nollställd) samt allmänspråklig (ej fackspråklig) ordbok utan kommentarer. Formelsamling lånas i tentamenslokalen.

Den personliga diabetesboken

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

Föreläsning 7. Statistikens grunder.

INDIVIDUELL TENTAMEN I OMVÅRDNADSVETENSKAP B, OM1415. Instruktion: Skriv kodnummer och sidnummer på varje skrivningspapper

Regionstatistik. Medicinska resultat och Tillgänglighet för hjärtsjukvården i Sydöstra sjukvårdsregionen

Tentamen i Statistik, STA A10 och STA A13 (9 poäng) Måndag 14 maj 2007, Kl

Bilaga 1. Landstings profiler. Nationell utvärdering 2011 Diabetesvård Rekommendationer, bedömningar och sammanfattning. Socialstyrelsen 2012.

Upprepade mätningar och tidsberoende analyser. Stefan Franzén Statistiker Registercentrum Västra Götaland

10 Vad är ett bra HbA1c?

Föreläsning 4. Kapitel 5, sid Stickprovsteori

STATISTISK POWER OCH STICKPROVSDIMENSIONERING

Filspecifikationer för uppföljning enligt bilagan till krav- och kvalitetsbok för VG Primärvård.

1 Grundläggande begrepp vid hypotestestning

Föreläsning G60 Statistiska metoder

Räkna med variation - Digitala uppgifter Studiematerial i sannolikhetslära och statistisk inferens. Lena Zetterqvist och Johan Lindström

En hjärtesak För dig som undrar över högt blodtryck

Exempel från föreläsningar i Matematisk Statistik

Högt blodtryck. Åderlåtning i Landeryd/Hylte

Examinationsuppgift 2014

Sammanställning av data från SNRs CKD-del Mellansverige

Landstingsstyrelsens förslag till beslut

HJÄRTSJUKDOM & TOBAK. Annica Ravn-Fischer, MD, PhD Kardiologen Sahlgrenska

Att välta ett landsting

Tentamen i Statistik STG A01 (12 hp) Fredag 16 januari 2009, Kl

äldre dar? Sten Landahl Sahlgrenska Universitetssjukhuset Vårdalinstitutet Ordförande rande Läkemedelskommitten Götaland

Uppgift a b c d e Vet inte Poäng

Industriell matematik och statistik, LMA /14

Välkommen till Blodtrycksutbildningen. Inger Norvinsdotter Borg

GRUNDLÄGGANDE STATISTIK FÖR EKONOMER

Statistik. Det finns tre sorters lögner: lögn, förbannad lögn och statistik

Variabler i BORIS. Formulär / Modul När registrera Variabel Beskrivning / Kommentar Alternativ Hjälptext

Konfidensintervall i populationsbaserade studier varför behövs de? Therese Andersson Sandra Eloranta

Analytisk statistik. Tony Pansell, optiker Universitetslektor

Svensk Dialysdatabas. Blodtryck och blodtrycksbehandling HD. Klinikdata hösten 2005 Översikt åren

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

få kontroll över din diabetes

Hur skriver man statistikavsnittet i en ansökan?

Bestäm med hjälp av en lämplig och välmotiverad approximation P (X > 50). (10 p)

Lektion 1: Fördelningar och deskriptiv analys

d i a b e t e s d a g b o k d o s e r i n g s k o r t

Hepatit C Smittspårning efter blodtransfusion Ann Söderström Smittskyddsläkare Västra Götalandsregionen

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

Övningstentamen i matematisk statistik

SUMMARY THE HEDEMORA STUDY

Analytisk statistik. Mattias Nilsson Benfatto, PhD.

LÖSNINGAR TILL. Matematisk statistik, Tentamen: kl FMS 086, Matematisk statistik för K och B, 7.5 hp

Del 3. Totalt 6 sidor. Maxpoäng: 19p

Riktade hälsosamtal Hans Lingfors. Hälsokurvan

Skrivning/skriftlig eksamen till statistikdelen av kursen i forskningsmetodik maj 2002

SF1905 Sannolikhetsteori och statistik: Lab 2 ht 2011

histogram över 1000 observerade väntetider minuter 0.06 f(x) täthetsfkn x väntetid

Vid underökningen noterar du blodtryck 135/85, puls 100. Hjärta, lungor, buk ua.

cx 5 om 2 x 8 f X (x) = 0 annars Uppgift 4

Obesity Trends* Among U.S. Adults BRFSS, 1985

Föreläsning 7: Punktskattningar

Hälsoenkät. AAA-screening. (Bukaortaaneurysm i Västra Götaland) Undersökningsdatum:... Personnummer:... Namn..

1. En kontinuerlig slumpvariabel X har följande täthetsfunktion (för någon konstant k). f.ö.

Institutionen för beteendevetenskap Tel: / Tentamen i kvantitativ metod Psykologi 2 HPSB05

Hälsoekonomisk aspekter på fysisk aktivitet för äldre. Lars Hagberg Hälsoekonom, medicine doktor Örebro läns landsting

Vipidia 25 mg, filmdragerade tabletter Vipidia 12,5 mg, filmdragerade tabletter Vipidia 6,25 mg, filmdragerade tabletter (alogliptin)

Rätt rustad för vägen framåt

Del 2. Totalt 17p. EKG: Se bifogad kopia.

Summor av slumpvariabler

Förbättringsområde: Att få hypertonipatienter med högt BMI att gå ned i vikt.

Högt blodtryck Hypertoni

Föreläsning 1. Repetition av sannolikhetsteori. Patrik Zetterberg. 6 december 2012

Att välja statistisk metod

Tentamen i Statistik, STA A13 Deltentamen 2, 5p 21 januari 2006, kl

Regionstatistik. Medicinska resultat och Tillgänglighet för hjärtsjukvården i Sydöstra sjukvårdsregionen

EXAMINATION KVANTITATIV METOD vt-11 (110319)

Exempel: Kolesterol. Skillnad? Skillnad? Förra årets kolesterolvärden. Δ total = 0,35 mmol/l Δ HDL = 0,87 mmol/l. = 0,35 mmol/l. Δ total

Transkript:

BIOSTATISTIK att hantera slumpmässiga variationer BIO data handlar om levande saker STATISTIK beskriva slumpmässiga variationer modellera slumpmässiga variationer dra slutsatser från observerade data förutsäga framtida utfall

EXEMPEL: FASTEBLODSOCKER Från en stor grupp personer valdes 143 slumpmässigt ut och på dessa mätte man fasteblodsockernivån (mmol/l). Värdena beskrevs i ett histogram: Vilken typ av fördelning (matematisk Histogram över blodsockerhalten modell) beskriver blodsockerhalten i 40 populationen bäst? Antal 30 20 10 0 0 2 4 6 8 Blodsockerhalt (mmol/l) Hur avgör man vilken fördelning som passar bäst? Om blodsockerhalten överstiger 6.0 mmol/l får man diagnosen diabetes. Vad är sannolikheten att en person i populationen (d.v.s. den stora gruppen) har diabetes? Vilken är den blodsockernivå som överstigs av 2 % av personerna i populationen? ii

EXEMPEL: KOLESTEROL Blir det en märkbar förändring i kolesterolhalt efter information om kost och motion? Hur stor är denna förändring? Kolesterolhalt i serum (mmol/l) mättes på ett slumpmässigt urval av kvinnor, anställda på ett större företag, både före och efter en informationskampanj. Antal Antal 30 20 10 Före information 0 1 2 3 4 5 6 7 Kolesterolhalt Efter information 30 20 10 0 1 2 3 4 5 6 7 Kolesterolhalt Vad menas med märkbar förändring? x före = 4.2 mmol/l; x efter = 3.8 mmol/l Hur ta hänsyn till spridningen mellan mätvärdena? Viktig fråga: Är det samma kvinnor som är med i båda undersökningarna eller är det helt olika kvinnor? Hur skiljer sig analysen i de två fallen? iii

EXEMPEL: BEHANDLINGSEFFEKT Vid försök med en viss medicinsk behandling registreras för varje patient hurvida patienten förbättrats eller inte efter behandlingen. När data om tio patienter insamlats visar det sig att åtta av dem förbättrats. Tyder dessa data på att behandlingen är effektiv? iv

EXEMPEL: BLODTRYCK I ett slumpmässigt urval av män i åldern 35 54 år i Stockholm mättes vikt och systoliskt blodtryck vid en hälsoundersökning: Vikt (kg): 67 68 65 62... 71 87 82 94 SBT (mm Hg): 118 104 101 102... 132 109 117 153 SBT (mm Hg) 160 140 120 100 80 Systoliskt blodtryck plottat mot vikt 60 80 100 120 vikt (kg) Finns det ett samband mellan vikt och blodtryck? Hur ser detta samband ut? (Linjärt?) Hur mycket ökar blodtrycket i genomsnitt hos en man när han ökar sin vikt med ett kilo? Hur högt är genomsnittligt blodtryck för män som väger 90 kg? Vilket blodtryck är normalt för en man som väger 90 kg? v

EXEMPEL: I en patientpopulation vet vi att 40 % har högt blodtryck. Vi väljer slumpmässigt två patienter. Vad är sannolikheten att minst en av dem har högt blodtryck? EXEMPEL: I ett land är sannolikheten att smittas av HIV vid blodtransfusion 1 %. Antag att en person får blodtransfusion vid 20 tillfällen. Vad är sannolikheten att denna individ smittas någon gång med HIV genom blodtransfusion? EXEMPEL: Då man slumpmässigt valde 1000 personer ur en population och frågade om de använde tobak eller inte fick man följande svar: Män Kvinnor Tobak 267 203 Ej tobak 352 178 (a). Vad är sannolikheten att en slumpmässigt vald person använder tobak? (b). Den utvalda personen är en kvinna. Vad är sannolikheten att hon använder tobak? (c). Är händelserna kvinna väljs och använder tobak oberoende? vi

EXEMPEL: För att upptäcka livmoderscancer i ett tidigt stadium undersöker man regelbundet cellprov från livmodershalsen. Vid ett sådant test vet man att sannolikheten att P(test positivt cancer) = 0.95 och P(test positivt ingen cancer) = 0.01. (a). Antag att det är 1 kvinna på 10 000 som har denna typ av cancer. Vad är sannolikheten att om vi slumpmässigt väljer en kvinna, testet visar positivt? (b). Testet på en slumpmässigt vald kvinna visade positivt. Vad är sannolikheten att kvinnan har cancer? (c). Antag att tre på varandra följande test betraktas oberoende. Vad är sannolikheten att en kvinna som inte har cancer kommer att ha minst ett positivt resultat under de tre undersökningarna? vii