Lärare 4. Lärare 1 Binomial och normalfördelning Fel i statistiska undersökningar Att tolka undersökningar Falska samband Jämföra i tid och rum

Relevanta dokument
Stockholms Universitet Fysikum Tentamensskrivning i Experimentell fysik för lärare 7.5 hp, för FK2004. Onsdagen den 14 december 2011 kl 9-14.

Lärare 1. Lärare 1 Binomial och normalfördelning Fel i statistiska undersökningar Att tolka undersökningar Falska samband Jämföra i tid och rum

Lärare 5 Lärare 1 Binomial och normalfördelning Fel i statistiska undersökningar Att tolka undersökningar Falska samband Att jämföra i tid och rum

Lärare 5. Lärare 1 Binomial och normalfördelning Fel i statistiska undersökningar Att tolka undersökningar Falska samband Jämföra i tid och rum

Lärare 2. Lärare 1 Binomial och normalfördelning Fel i statistiska undersökningar Att tolka undersökningar Falska samband Jämföra i tid och rum

HT 2011 FK2004 Tenta Lärare delen 4 problem 6 poäng / problem

Studietyper, inferens och konfidensintervall

Föreläsning 7 FK2002

FK2004. Normalfördelningstabell Formelsamling Provtenta

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

1) I följande studier a) och b) identifiera populationen, stickprovet, stickprovs egenskap, rådata och populationsegenskap.

Kapitel 4 Sannolikhetsfördelningar Sid Föreläsningsunderlagen är baserade på underlag skrivna av Karl Wahlin

Jörgen Säve-Söderbergh

Kap 6: Normalfördelningen. Normalfördelningen Normalfördelningen som approximation till binomialfördelningen

TMS136. Föreläsning 4

Lärare 2. Lärare 1 Binomial och normalfördelning Fel i statistiska undersökningar Att tolka undersökningar Falska samband Jämföra i tid och rum

LMA521: Statistisk kvalitetsstyrning

Finansiell Statistik (GN, 7,5 hp,, HT 2008) Föreläsning 3

Lektionsanteckningar 11-12: Normalfördelningen

Föreläsning G60 Statistiska metoder

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

Föreläsning 3. Kapitel 4, sid Sannolikhetsfördelningar

Hypotestestning och repetition

LMA522: Statistisk kvalitetsstyrning

4.1 Grundläggande sannolikhetslära

STA101, Statistik och kvantitativa undersökningar, A 15 p Vårterminen 2017

F2 Introduktion. Sannolikheter Standardavvikelse Normalapproximation Sammanfattning Minitab. F2 Introduktion

STA101, Statistik och kvantitativa undersökningar, A 15 p Vårterminen 2017

Föreläsning 5. Funktioner av slumpvariabler. Ett centralt resultat.

Parade och oparade test

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

F3 Introduktion Stickprov

LMA521: Statistisk kvalitetsstyrning

LMA522: Statistisk kvalitetsstyrning

4 Diskret stokastisk variabel

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

Föreläsning 5. Kapitel 6, sid Inferens om en population

2. Test av hypotes rörande medianen i en population.

Tentamen i Statistik, STA A10 och STA A13 (9 poäng) Fredag 8 december 2006, Kl

TMS136. Föreläsning 11

Tentamen består av 14 frågor, totalt 40 poäng. Det krävs minst 24 poäng för att få godkänt och minst 32 poäng för att få väl godkänt.

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

Finansiell Statistik (GN, 7,5 hp,, VT 2009) Föreläsning 2. Diskreta Sannolikhetsfördelningar. (LLL Kap 6) Stokastisk Variabel

SF1920/SF1921 Sannolikhetsteori och statistik 6,0 hp Föreläsning 3 Diskreta stokastiska variabler. Jörgen Säve-Söderbergh

F9 SAMPLINGFÖRDELNINGAR (NCT

SF1901: Sannolikhetslära och statistik. Statistik: Intervallskattning (konfidensintervall)

Vetenskaplig metod och statistik

Giltig legitimation/pass är obligatoriskt att ha med sig. Tentamensvakt kontrollerar detta. Tentamensresultaten anslås med hjälp av kodnummer.

MVE051/MSG Föreläsning 7

F6 STOKASTISKA VARIABLER (NCT ) Används som modell i situation av följande slag: Slh för A är densamma varje gång, P(A) = P.

FÖRELÄSNING 8:

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

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

Kap 3: Diskreta fördelningar

SF1901: SANNOLIKHETSLÄRA OCH STATISTIK. MER HYPOTESPRÖVNING. χ 2 -TEST. Jan Grandell & Timo Koski

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

4.2.1 Binomialfördelning

Tentamentsskrivning: Matematisk Statistik med Metoder MVE490 1

Lösningsförslag till Tillämpad matematisk statistik LMA521, Tentamen

Föreläsning 3. Sannolikhetsfördelningar

Föreläsning 7: Punktskattningar

Vetenskaplig metod och statistik

Hur skriver man statistikavsnittet i en ansökan?

SF1901: Sannolikhetslära och statistik. Statistik: Intervallskattning (konfidensintervall) Jan Grandell & Timo Koski

Föreläsning 4. NDAB01 Statistik; teori och tillämpning i biologi

Nedan redovisas resultatet med hjälp av ett antal olika diagram (pkt 1-6):

1. Du slår en tärning två gånger. Låt A vara händelsen att det första kastet blir en sexa och låt B vara händelsen att summan av kasten blir sju.

Syfte: o statistiska test om parametrar för en fördelning o. förkasta eller acceptera hypotesen

Föreläsning 7: Punktskattningar

Föreläsning 4. Kapitel 5, sid Stickprovsteori

Föreläsning 6, Repetition Sannolikhetslära

Finns det över huvud taget anledning att förvänta sig något speciellt? Finns det en generell fördelning som beskriver en mätning?

Kort om mätosäkerhet

TMS136. Föreläsning 7

Föreläsning 4: Konfidensintervall (forts.)

F10 Problemlösning och mer om konfidensintervall

Uppgift a b c d e Vet inte Poäng

Vi har en ursprungspopulation/-fördelning med medelvärde µ.

Statistik 1 för biologer, logopeder och psykologer

Att välja statistisk metod

Föreläsning 7. Statistikens grunder.

π = proportionen plustecken i populationen. Det numeriska värdet på π är okänt.

F9 Konfidensintervall

SF1901: SANNOLIKHETSTEORI OCH. PASSNING AV FÖRDELNING: χ 2 -METODER. STATISTIK. Tatjana Pavlenko. 12 oktober 2015

Tentamen i matematisk statistik (9MA241/9MA341, STN2) kl 08-12

SVANTE JANSON OCH SVANTE LINUSSON

Föreläsning 8, Matematisk statistik 7.5 hp för E Punktskattningar

TMS136. Föreläsning 13

bli bekant med summor av stokastiska variabler.

Forskningsmetodik 2006 lektion 2

Finansiell Statistik (GN, 7,5 hp, HT 2008) Föreläsning 2

Bilaga 6 till rapport 1 (5)

SF1922/SF1923: SANNOLIKHETSTEORI OCH DISKRETA STOKASTISKA VARIABLER STATISTIK. Tatjana Pavlenko. 23 mars, 2018

Föreläsning 6. Kapitel 7, sid Jämförelse av två populationer

Föreläsning G60 Statistiska metoder

Resultat till ett försök är ofta ett tal. Talet kallas en stokastisk variabel (kortare s. v.).

Konfidensintervall, Hypotestest

Sannolikhetslära. 19 februari Vad är sannolikheten att vinna om jag köper en lott?

DATORÖVNING 2 MATEMATISK STATISTIK FÖR D, I, PI OCH FYSIKER; FMSF45 & MASB03. bli bekant med summor av stokastiska variabler.

Transkript:

1 Lärare 4 Lärare 1 Binomial och normalfördelning Fel i statistiska undersökningar Att tolka undersökningar Falska samband Jämföra i tid och rum Lärare 2 Att utföra undersökningar Sneda statistiska underlag Störande faktorer Hypotestester Placebo effekt Blindtester av läkemedel Lärare 3 Vetenskap och pseudovetenskap Hur man inte ska avfärda Att känna igen pseudovetenskap Poissonfördelning Simulering av vardagliga problem Tillämpnig på trafikflöde Lärare 4 Binomialfördelning: användningsområde Normal fördelning vs binomial Att jämföra två mätningar Signifikans och p-värde Testa medicin / kontroll grupp Övning Lärare 5 Analys av en statisktisk undersökning Bemöta spådomar om världens undergång Analys av protokollet för ett test av rutgängare Analys av en recension och stickprovmetodik

Binomialfördelning - Användningsområde Varje försök har exakt två möjliga utfall t.ex. ja/nej, svart/vitt, framgång/misslyckande Varje försök har exakt samma förutsättningar som föregående t.ex. sannolikhet för framgång är samma vid varje försök Kännetecknas av En sannolikhet p per försök Antalet försök n Antalet framgångar s. sannolikhet för ett antal s framgångar i n försök: B n,p (s) 2

formeln finns med i Physics handbook. sannolikhet för ett antal s framgångar i n försök: B n,p (s) = n p s (1 p) n s s hur många olika sätt som finns att välja s bland n. sannolikhet att få s framgångar sannolikhet att få 1-s misslyckande 3 n = s n(n 1)...(n s +1) 1 2... s = n! s!(n s)!

En fotball spelare har under en match 4 tillfällen att försöka göra mål man vill veta sannoliheten att göra 2 mål bland 4 försök 4 tillfälle 1 tillfälle 2 tillfälle 3 tillfälle 4 utfall 1 mål mål utfall 2 mål mål utfall 3 mål mål utfall 4 mål mål utfall 5 mål mål utfall 6 mål mål Det finns 6 möjliga utfall där spelaren gör mål ut av 4 måltillfällen = n s = 4 2 = 4! 2!(4 2)! = 1 2 3 4 1 2 (2)! = 1 2 3 4 1 2 1 2 = 6 n s = 4 2

Varför p s? Exempel Vi kastar tärning n=10 ggr och man räknar antalet man får 6 Sannolikheten för att få utfallet 6 är p=1/6 i ett kast. Sannolikheten för att få utfallet 6 två ggr är p=(1/6) 2 i 2 kast. Sannolikheten för att få tio är (1/6) 10 =~10-8 Det är mer sannolikt att få 2 sexor om man kastar tärningen mer en två ggr 5

Binomialfördelning - Exempel Antalet elever/människor/väljare / patienter/ försök som tillhör en viss kategori: Tillhör = Ja/Nej begrepp. blir frisk / röstar på parti X / får bäst betyg / osv. Typiskt som följer binomialfördelning är en andel 6

Tentafråga Styrelsen i Lillebyskolan skapar debatt. Styrelsen vill byta arbetsmetodik eftersom så många som 20% (p=0.2) av Lillebyskolans elever får sämre betyg än riksgenomsnittet. Antalet elever är Ntot = 5. Styrelsen räknade med att den statistiska osäkerheten på dessa 20% är 2% (alltså p=0.20±0.02). a) Vilken andel elever borde vara under riksgenomsnittet om skolan var en genomsnittlig skola? Är det logiskt eller ologiskt att vilja byta arbetsmetodik? (2p) b) Vi antar i denna fråga att Lillebyskolan är en genomsnittlig skola. Vad är då sannolikheten för att en statistisk avvikelse skulle leda till p=0.2? Vi antar att andelen elever med sämre betyg än riksgenomsnittet kan modelleras med en normalfördelning vars standardavvikelsen är 0.02. (2p) 7

a) Vilken andel elever borde vara under riksgenomsnittet om skolan var en genomsnittlig skola? Är det logiskt eller ologiskt att vilja byta arbetsmetodik? (2p) Om vi antar att betygen är normalfördelade (eller en annan symmetrisk fördelning), så kommer alltid 50% av eleverna vara under medelbetyget och 50% kommer vara över medelbetyget. Vi säger att i skolan är det 20% av eleverna som får sämre betyg än riksgenomsnittet. 80% får alltså bättre betyg än riksgenomsnittet, trots att man skulle kunna förvänta sig bara 50% över riksgenomsnittet. Det är allstå flera duktiga elever över riksgenomsnittet än vad det är i en annan genomsnittlig skola. Det motsäger styrelsens beslut och tyder på att denna skola är egentligen bättre än riksgenomsnittet. 8

b) Vi antar i denna fråga att Lillebyskolan är en genomsnittlig skola. Vad är då sannolikheten för att en statistisk avvikelse skulle leda till p=0.2? Vi antar att andelen elever med sämre betyg än riksgenomsnittet kan modelleras med en normalfördelning vars standardavvikelsen är 0.02. (2p) OBS1 andelen elever är egentligen binomialfördelad, men under vissa förhållanden kan det approximeras med normalfördelning. 9

Approximation av binomial fördelning med normalfördelning När np(1-p) är ca lika med eller större än 10 kan binomial fördelning approximeras mycket väl med en normal fördelning med medelvärde µ = np och standard avvikelse: σ = np(1 p) 10

Approximera Binomialfördelning med normalfördelning Sannolikhet för s framgångar Antalet frangångar s binomial fördelning med n=6, p=0.5 och approximation med normalfördelning 11

b) Vi antar i denna fråga att Lillebyskolan är en genomsnittlig skola. Vad är då sannolikheten för att en statistisk avvikelse skulle leda till p=0.2? Vi antar att andelen elever med sämre betyg än riksgenomsnittet kan modelleras med en normalfördelning vars standardavvikelsen är 0.02. (2p) b) Vi antar i denna fråga att Lillebyskolan egentligen är en genomsnittlig skola Det betyder att det sanna värdet för p sann är 0.5. så mäter man p i praktiken: p mätt = Antalet elever med bättre betyg Totalla antalet elever men p är också en grundegenskap hos skolan som har ett sant värde p sann som man försöker komma åt med en undersökning. p mätt är bara en uppskattning av p sann. 12 Antalet elever med bättre betyg kan fluktuera från år till år också bara pga av statistiska fluktuationer.

och p sann är 0.5. p mätt = N sämre N tot Vad är sannolikheten för att få det uppmätta p mätt =0.20±0.02 pga av en statistik fluktuation i årets betyg. Alltså hur sannolikt är det att få, dvs mäta : p mätt = N sämre? N tot = 0.2 Antalet elever med sämre betyg = N sämre är binomialfördelad (bättre = framgång, sämre= misslyckande) Resultatet i skolan = Resultatet i skolan eller värre än så: N sämre = 0.2N tot N sämre > 0.2N tot 13

I problemets text står följande: Andelen elever med sämre betyg än riksgenomsnittet kan modelleras med en normalfördelning Då kan vi använda en normalfördelning med: N tot = 5 N sämre < 0.2N tot = 0.2 5 =1 p sann är 0.5 µ = N tot p = 2.5 σ = 0.25 5 =1.1 =2.5 N sämre µ = 0.2N tot µ = 1 2.5 σ 1.1 1.1 = 1.4 14

Att Jämföra två mätningar Ofta vill man jämföra två mätningar och vill dra en slutsats om dessa är olika är konsistenta med varandra. Fråga: Studenter mäte accelerationskonstanten i Uppsala som i Stockholm och undrar om det är den samma. g S = 9.7 ± 0.1m.s -2 g U = 9.9 ± 0.1m.s -2 Utan vidare information antar vi att g är normalfördelad. Visar dessa mätningar att accelerationskonstanten är signifikant olika? 15

g S = 9.7 ± 0.1m.s -2 g U = 9.9 ± 0.1m.s -2 Visar dessa mätningar att accelerationskonstanten är signifikant olika? Vi tittar på skillnaden mellan dessa mätningar: Δ = g S - g U = 0.2 Vad är osäkerheten på? Felpropagering! σ Δ = σ 2 g S +σ 2 gu = 0.1 2 + 0.1 2 = 0.14 Δ är det kompatibelt med noll inom felen? om ja då är det ingen signifikant skillnad om nej, då är det en signifikant skillnad 16

Δ = g S - g U = 0.2 σ Δ = σ 2 g S +σ 2 gu = 0.1 2 + 0.1 2 = 0.14 Skillnaden är 0.2 med ett fel på 0.14 I samma storlek ordning vi kan redan säga att det är inte en mycket signifikant skillnad. För att vara mer kvantitativ vi kan räkna signifikansen t = g S - g U σ Δ = 0.2/0.14 =1.4 17 denna mängd följer en normalfördelning med medelvärde noll och standardavvikelse 1 om gs och gu tillhör samma underliggande fördelning

vi mäte t=1.4, hur signifikant är det? arean mellan -1.4 och +1.4 är 84% alltså det är 16% sannolikhet att få t > 1.4 eller t < -1.4 16% är inte särskilt osannolikt! brukar räknas som osannolikt om mindre än 5% eller mindre än 1% Man kan då tala om 95% konfidens nivå eller 99% konfidens nivå. 18

Att Jämföra två mätningar två mätningar med värden X, Y och fel σ X, σ Y t = X - Y σ X Y = X - Y σ X 2 +σ Y 2 t är normalfördelad med medelvärde noll och standardavvikelse 1 och dess sannolikhet kan därför läsas av standarda tabeller (se förra sidan) 19

Problem 4 (6p) I en skola vill man undersöka om det hjälper eleverna att lyssna på klassisk musik samtidigt som de har självständigt arbete. Man skapar 2 grupper av 100 elever var: grupp 1) som får lyssna på klassisk musik under självständigt arbete och grupp 2) som inte får lyssna på någon musik alls. a) Vilken är kontrollgruppen och vilken är testgruppen? (1p) b) I slutet av terminen observerar man att antalet elever med betyg A är: 8 i grupp 1 och 4 i grupp 2. En av föräldrarna gör följande uttalande: Klassiskmusik leder till en fördubbling av antalet elever med högsta betyg. Kommentera. (1p) c) Hur signifikant är skillnaden mellan grupp 1 och grupp 2? (2p) d) Eleverna fick själva bestämma om de skulle vara med i grupp 1 eller grupp 2. Påverkar detta resultatet? Om det påverkar resultatet, hur? Om det inte påverkar resultatet, varför inte? (2p) 20

Problem 4 (6p) I en skola vill man undersöka om det hjälper eleverna att lyssna på klassisk musik samtidigt som de har självständigt arbete. Man skapar 2 grupper av 100 elever var: grupp 1) som får lyssna på klassisk musik under självständigt arbete och grupp 2) som inte får lyssna på någon musik alls. a) Vilken är kontrollgruppen och vilken är testgruppen? (1p) a) Testgruppen är alltid den man experimenterar på, i det här fallet gruppen som får lyssna på musik. Testgruppen är grupp 2. 21

b) I slutet av terminen observerar man att antalet elever med betyg A är: 8 i grupp 1 och 4 i grupp 2. En av föräldrarna gör följande uttalande: Klassiskmusik leder till en fördubbling av antalet elever med högsta betyg. Kommentera. (1p) b) Antalet elever som får högsta betyget följer en statistisk fördelning. Frågan är då om det följer samma fördelning i grupp 1 och 2. Man måste tänka på att även om betygen i båda grupper följer samma fördelning, det verkliga utfallet kan variera pga normala statistiska fluktuationer. Därför måste man vara försiktig innan man uttalar sig. Så även om den underliggande fördelningen för betygen var samma i grupp 1 och 2 så kan det hända att för ett visst utfall så är det flera A betyg i ena gruppen än i den andra gruppen. Man behöver räkna sannolikheten för den observerade skillnaden innan man dra en slutsats. 22

Betyg A: 8 i grupp 1 och 4 i grupp 2. c) Hur signifikant är skillnaden mellan grupp 1 och grupp 2? (2p) c) Antalet elever med betyg A föjler en binomialfördelning. Vi vill räkna den statistiska osäkerheten på antalet elever med A betyg i gupp 1 och 2. Grupp1: p = 8/ 100 = 0.08 µ = N tot p = 8 σ = N tot p(1 p) = 100 0.08 0.92 = 2.7 Grupp 1: NA1 = 8±2.7 Grupp2: p = 4/ 100 = 0.04 µ = N tot p = 4 σ = N tot p(1 p) = 100 0.04 0.96 = 2.0 Grupp 2: NA2 = 4±2 23

Hur signifikant är skillnaden? Grupp 1: NA1 = 8±2.7 Grupp 2: NA2 = 4±2 t = 8-4 σ Δ = 4 2.71 2 +1.96 2 =1.2 24

vi mäte t=1.2, hur signifikant är det? arean mellan -1.2 och +1.2 är 77% alltså det är 23% sannolikhet att få t > 1.2 eller t < -1.2 23% är inte särskilt osannolikt! 25

d) Eleverna fick själva bestämma om de skulle vara med i grupp 1 eller grupp 2. Påverkar detta resultatet? Om det påverkar resultatet, hur? Om det inte påverkar resultatet, varför inte? (2p) d) Att eleverna fick bestämma själva i vilken grupp de fick ingå betyder att grupperna 1 och 2 är inte representativa urval av hela populationen. Det finns antagligen faktorer som gör att elever grupperar sig som de gör och det går inte att veta hur det påverkar resultatet Det kan då finnas andra grundläggande skillnader mellan grupp 1 och 2 innan ens experimentet med musik har börjat. Detta gör det omöjligt att dra någon slutsats angående effekten av att lyssna på på musik under självständigt arbete. 26 Ett exempel på hur ett litet fel i studiens uppbyggnad omintetgör hela experimentet.

Problem 3 (6p) På ett sjukhus har man problem med patienter som lider av hudallergi mot sängkläder, och man tror att det kan bero på vissa kemikalier som används när dessa tvättas. Flera läkare menar dock att det är omöjligt och att allergin är psykosomatisk (dvs har sin grund i psykiska eller emotionella störningar). a) Vi vill utföra ett första test där lakan genomgår en särskild högtemperatur behandling helt utan kemikalier och därför inte kan orsaka allergiska reaktioner. Studien ska kunna bestämma om de särbehandlade lakanen hjälper mot allergin. Beskriv i detalj hur ett sådant test skulle kunna utformas. Hur skulle patienter och sjukhuspersonalen kunna vara involverade, så att man kan skilja mellan placeboeffekt och verklig effekt. Vad heter metodik använder man sig av? (3p) 27

a) Vi vill bestämma först om de särbehandlade lakanen hjälper mot allergin. Man kan bygga en dubbelblind experimentellstudie. Man behöver bygga en kontrollgrupp och en testgrupp. I kontrollgruppen får patienter vanliga lakan medan patienter i testgruppen får särskilda lakan. 28

a) Vi vill bestämma först om de särbehandlade lakanen hjälper mot allergin. Man kan bygga en dubbelblind experimentellstudie. Man behöver bygga en kontrollgrupp och en testgrupp. I kontrollgruppen får patienter vanliga lakan medan patienter i testgruppen får särskilda lakan. Det ska vara tillräckligt många patienter i varje grupp för att resultaten ska kunna ha tillräckligt statistisk säkerhet. 29

a) Vi vill bestämma först om de särbehandlade lakanen hjälper mot allergin. Man kan bygga en dubbelblind experimentellstudie. Man behöver bygga en kontrollgrupp och en testgrupp. I kontrollgruppen får patienter vanliga lakan medan patienter i testgruppen får särskilda lakan. Det ska vara tillräckligt många patienter i varje grupp för att resultaten ska kunna ha tillräckligt statistisk säkerhet. Patienterna i varje grupp bör veta att de är med i studien men får inte veta vilken typ av lakan de får. Blind 30

a) Vi vill bestämma först om de särbehandlade lakanen hjälper mot allergin. Man kan bygga en dubbelblind experimentellstudie. Man behöver bygga en kontrollgrupp och en testgrupp. I kontrollgruppen får patienter vanliga lakan medan patienter i testgruppen får särskilda lakan. Det ska vara tillräckligt många patienter i varje grupp för att resultaten ska kunna ha tillräckligt statistisk säkerhet. Patienterna i varje grupp bör veta att de är med i studien men får inte veta vilken typ av lakan de får. Blind För att undvika störande psykologiska faktorer som kan störa slutsatsen, får personalen närmast patienterna inte veta vilken typ av lakan de använder. Dubbelblind Genom användning av dubbelblind metoden är dem psykologiska förhållanden samma för både testgruppen och kontrollgruppen och om det finns en placeboeffekt pga att patienter vet att de är med i studien, som bör effekten vara samma i båda grupper. 31

b) Den skeptiska läkargruppen vill utföra ett nytt test för att bestämma om allergin är psykosomatisk. Beskriv i detalj ett sådant test och hur den skulle involvera personalen och patienterna på sjukhuset. (3p) 32

b) Den skeptiska läkargruppen vill utföra ett nytt test för att bestämma om allergin är psykosomatisk. Beskriv i detalj ett sådant test och hur den skulle involvera personalen och patienterna på sjukhuset. (3p) b) I förra frågan ville man se om särskilda lakan hjälper eller inte mot allergin. I denna fråga vill man däremot bestämma om allergin beror på lakanen eller en annan faktor. Nu vi vill testa om den psykologiska faktorn spelar roll här. 33

b) Den skeptiska läkargruppen vill utföra ett nytt test för att bestämma om allergin är psykosomatisk. Beskriv i detalj ett sådant test och hur den skulle involvera personalen och patienterna på sjukhuset. (3p) b) I förra frågan ville man se om särskilda lakan hjälper eller inte mot allergin. I denna fråga vill man däremot bestämma om allergin beror på lakanen eller en annan faktor. Nu vi vill testa om den psykologiska faktorn spelar roll här. Därför behöver kontrollgruppen och testgruppen ha olika psykologiska förhållanden under samma fysiska förhållanden. Man kan ge båda grupper samma typ av lakan, av den vanliga sorten. 34

b) Den skeptiska läkargruppen vill utföra ett nytt test för att bestämma om allergin är psykosomatisk. Beskriv i detalj ett sådant test och hur den skulle involvera personalen och patienterna på sjukhuset. (3p) b) I förra frågan ville man se om särskilda lakan hjälper eller inte mot allergin. I denna fråga vill man däremot bestämma om allergin beror på lakanen eller en annan faktor. Nu vi vill testa om den psykologiska faktorn spelar roll här. Därför behöver kontrollgruppen och testgruppen ha olika psykologiska förhållanden under samma fysiska förhållanden. Man kan ge båda grupper samma typ av lakan, av den vanliga sorten. Testgruppen får höra att de får särskilda antiallergiska lakan. Kontrollgruppen får höra att de får vanliga lakan. Båda grupper måste veta att de ingår i en studie om allergi. 35

b) Den skeptiska läkargruppen vill utföra ett nytt test för att bestämma om allergin är psykosomatisk. Beskriv i detalj ett sådant test och hur den skulle involvera personalen och patienterna på sjukhuset. (3p) b) I förra frågan ville man se om särskilda lakan hjälper eller inte mot allergin. I denna fråga vill man däremot bestämma om allergin beror på lakanen eller en annan faktor. Nu vi vill testa om den psykologiska faktorn spelar roll här. Därför behöver kontrollgruppen och testgruppen ha olika psykologiska förhållanden under samma fysiska förhållanden. Man kan ge båda grupper samma typ av lakan, av den vanliga sorten. Testgruppen får höra att de får särskilda antiallergiska lakan. Kontrollgruppen får höra att de får vanliga lakan. Båda grupper måste veta att de ingår i en studie om allergi. För att undvika störande faktorer svåra att uppskatta som tex psykologin mellan personalen och patienterna, får inte personalen veta att alla patienter får samma typ av lakan. 36

Nästa och sista föreläsning En känd statisktik studie Flera tentalfrågor. 37