Biostatistik II - Hypotesprövning i teori och praktik. Frida Eek

Relevanta dokument
Viktiga dimensioner vid val av test (och även val av deskriptiv statistik) Biostatistik II - Hypotesprövning i teori och praktik.

Höftledsdysplasi hos dansk-svensk gårdshund - Exempel på tavlan

Statistik en introduktion

Högskoleutbildad 0,90*0,70=0,63 0,80*0,30=0,24 0,87 Ej högskoleutbildad 0,07 0,06 0,13 0,70 0,30 1,00

F19 HYPOTESPRÖVNING (NCT ) Hypotesprövning för en differens mellan två medelvärden

Statistisk analys. Vilka slutsatser kan dras om populationen med resultatet i stickprovet som grund? Hur säkra uttalande kan göras om resultatet?

Vid mer än 30 frihetsgrader approximeras t-fördelningen med N(0; 1). Konfidensintervallet blir då

Finansiell Statistik (GN, 7,5 hp,, HT 2008) Föreläsning 4 (del 1)

Stat. teori gk, ht 2006, JW F13 HYPOTESPRÖVNING (NCT ) Ordlista till NCT

Föreläsning G04: Surveymetodik

S0005M V18, Föreläsning 10

Tentamen i Statistik, STA A13 Deltentamen 2, 5p 20 januari 2007, kl

Finansiell Statistik (GN, 7,5 hp,, HT 2008) Föreläsning 4 (del 2)

Minsta kvadrat-metoden, MK. Maximum likelihood-metoden, ML. Medelfel. E(X i ) = µ i (θ) MK-skattningen av θ fås genom att minimera

Antalet sätt att välja ut r objekt bland n stycken med hänsyn till ordning är np r = n(n 1) (n r + 1).

================================================

4.2.3 Normalfördelningen

Formelblad Sannolikhetsteori 1

Grundläggande matematisk statistik

Datorövning 2 Fördelningar inom säkerhetsanalys

1. Test av anpassning.

Skattning / Inferens. Sannolikhet och statistik. Skattning / Inferens. Vad är det som skattas?

Intervallskattning. c 2005 Eric Järpe Högskolan i Halmstad. Antag att vi har ett stickprov x 1,..., x n på X som vi vet är N(µ, σ) men vi vet ej

Viktigt! Glöm inte att skriva Tentamenskod på alla blad du lämnar in.

F10 ESTIMATION (NCT )

2. Konfidensintervall för skillnaden mellan två proportioner.

Datorövning 2 Fördelningar inom säkerhetsanalys

LÖSNINGAR TILL. Räkningar: (z i z) 2 = , Δ = z = 1 n. n 1. Konfidensintervall:

Tentamen i Statistik, STA A10 och STA A13 (9 poäng) 26 mars 2004, klockan

Normalfördelningens betydelse. Sannolikhet och statistik. Täthetsfunktion, väntevärde och varians för N (µ, σ)

Föreläsning 2: Punktskattningar

Statistik. Språkligt och historiskt betyder statistik ungefär sifferkunskap om staten

Tentamen i Statistik, STA A13 Deltentamen 2, 5p 5 juni 2004, kl

Z-Testet. Idè. Repetition normalfördelning. rdelning. Testvariabel z

b) Bestäm det genomsnittliga antalet testade enheter, E (X), samt även D (X). (5 p)

Digital signalbehandling Fönsterfunktioner

STATISTIK FÖR LÄKARSTUDENTER

Tentamen Metod C vid Uppsala universitet, , kl

(a) Skissa täthets-/frekvensfunktionen och fördelningsfunktionen för X. Glöm inte att ange värden på axlarna.

Föreläsning G70, 732G01 Statistik A. Föreläsningsunderlagen är baserade på underlag skrivna av Karl Wahlin

Lycka till! I(X i t) 1 om A 0 annars I(A) =

SANNOLIKHETER. Exempel. ( Tärningskast) Vi har sex möjliga utfall 1, 2, 3, 4, 5 och 6. Därför är utfallsrummet Ω = {1, 2, 3, 4, 5,6}.

ENDIMENSIONELL ANALYS B1 FÖRELÄSNING VI. Föreläsning VI. Mikael P. Sundqvist

LÖSNINGSFÖRSLAG TILL TENTAMEN I MATEMATISK STATISTIK

Tentamentsskrivning: Tillämpad Statistik 1MS026 1

För att skatta väntevärdet för en fördelning är det lämpligt att använda Medelvärdet. E(ξ) =... = µ

Borel-Cantellis sats och stora talens lag

Föreläsning G70 Statistik A

θx θ 1 om 0 x 1 f(x) = 0 annars

a) Beräkna E (W ). (2 p)

Sannolikheten. met. A 3 = {2, 4, 6 }, 1 av 11

Tentamen i Statistik STG A01 (12 hp) 5 mars 2010, kl

KOM IHÅG ATT NOTERA DITT TENTAMENSNUMMER NEDAN OCH TA MED DIG TALONGEN INNAN DU LÄMNAR IN TENTAN!!

Jag läser kursen på. Halvfart Helfart

Rättningstiden är i normalfall 15 arbetsdagar, annars är det detta datum som gäller:

TMS136: Dataanalys och statistik Tentamen med lösningar

F3 Lite till om tidsserier. Statistikens grunder 2 dagtid. Sammansatta index 4. Deflatering HT Laspeyres index: Paasche index: Index.

MS-A0509 Grundkurs i sannolikhetskalkyl och statistik Exempel, del II

Sannolikheter 0 < P < 1. Definition sannolikhet: Definition sannolikhet: En sannolikhet kan anta värden från 0 till 1

Introduktion till statistik för statsvetare

SAMMANFATTNING TAMS79 Matematisk statistik, grundkurs

Genomsnittligt sökdjup i binära sökträd

F4 Enkel linjär regression.

Tentamen Metod C vid Uppsala universitet, , kl

FORMELSAMLING MATEMATISK STATISTIK, FMS601. Fördelning Väntevärde Varians. p x (1 p) n x x = 0, 1,..., n np np(1 p) ) x = 0, 1,..., n np.

MS-A0509 Grundkurs i sannolikhetskalkyl och statistik Exempel etc., del II

TENTAMEN I MATEMATIK MED MATEMATISK STATISTIK HF1004 TEN kl

Följande begrepp används ofta vid beskrivning av ett statistiskt material:

MS-A0509 Grundkurs i sannolikhetskalkyl och statistik Sammanfattning, del II

Smärtlindring vid medicinsk abort

1. (a) Eftersom X och Y har samma fördelning så har de även samma väntevärde och standardavvikelse. E(X 2 ) = k

P (A) = k A P (A ) = 1 P (A) P (A B) P (B) P (M i ) = 1 P (A) P (X = k) = p X (k) p X (k) = 1 P (A B) p X (k)

F6 Uppskattning. Statistikens grunder 2 dagtid. Beteckningar, symboler, notation. Grekiskt-romerskt

Jag läser kursen på. Halvfart Helfart

MS-A0509 Grundkurs i sannolikhetskalkyl och statistik Exempel etc., del II

Cirkulära data och dess statistiska tillämpningar

Tentamen i statistik för STA A13, 1-10 poäng Deltentamen II, 5p Lördag 9 juni 2007 kl

Föreläsning G70, 732G01 Statistik A. Föreläsningsunderlagen är baserade på underlag skrivna av Karl Wahlin

Formelsamling. Enkel linjär regressionsananalys: Modell: y i = β 0 + β 1 x i + ε i. Anpassad regressionslinje: ŷ = b 0 + b 1 x. (x i x) (y i ȳ) ( x)2

Avd. Matematisk statistik

Lösningsförslag

Uppgifter 3: Talföljder och induktionsbevis

Tentamen 19 mars, 8:00 12:00, Q22, Q26

Konsoliderad version av. Styrelsens för ackreditering och teknisk kontroll föreskrifter (STAFS 1993:18) om EEG-märkning av färdigförpackade varor

Föreläsning 10: Kombinatorik

Tentamen i matematisk statistik, Statistisk Kvalitetsstyrning, MSN320/TMS070 Lördag , klockan Lärare: Jan Rohlén

z Teori z Hypotesgenerering z Observation (empirisk test) z Bara sanningen : Inga falska teser z Hela sanningen : Täcker alla sanna teser

HYPOTESPRÖVNING. De statistiska metoderna som används för att fatta denna typ av beslut baseras på två komplementära antaganden om populationen.

Linjär Algebra (lp 1, 2016) Lösningar till skrivuppgiften Julia Brandes

Sannolikhetsteori FORMELSAMLING MATEMATISK STATISTIK, AK FÖR I, FMS 120, HT-00. Kap 2: Sannolikhetsteorins grunder

MS-A0509 Grundkurs i sannolikhetskalkyl och statistik Sammanfattning, del II

Föreläsning G04 Surveymetodik 732G19 Utredningskunskap I

MS-A0509 Grundkurs i sannolikhetskalkyl och statistik Sammanfattning, del II

Tentamen i Matematisk statistik för V2 den 28 maj 2010

Lösningar och kommentarer till uppgifter i 1.1

Uppsala Universitet Matematiska institutionen Matematisk Statistik. Formel- och tabellsamling. Sannolikhetsteori och Statistik

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

vara ett polynom där a 0, då kallas n för polynomets grad och ibland betecknas n grad( P(

95%-igt konfidensintervall för andel kalsongbärare i populationen: Slutsats: Med 95% säkerhet finns andelen kalsongbärare i intervallet 38-48%

ST-fredag i Biostatistik & Epidemiologi När ska jag använda vilket test?

Transkript:

Biostatistik II - Hypotesprövig i teori och praktik Frida Eek frida.eek@med.lu.se 1

Viktiga dimesioer vid val av test (och äve val av deskriptiv statistik) Urvalsstorlek Mätivå/skaltyp Fördelig av data Studiedesig 2

Studiedesig E grupp (jämfört med referesvärde, eller 0)? Två (eller flera) grupper tvärsittsjämförelse? Oberoede -upaired (idepedet) samples/ observatios Upprepade mätigar-två (eller flera) mätigar på samma idivider? Beroede paired (depedet) samples/ observatios 3

Samples size: Stort eller litet urval? Fördelig: Normalfördelat eller sedfördelat? (Symmetriskt eller asymmetriskt) 4

Samples size: Stort eller litet urval? Fördelig: Normalfördelat eller sedfördelat? (Symmetriskt eller asymetriskt) 5

Variableras mät/skalivå Kategorisk? Biär? Ordialskala? Metrisk/scale? Kombiatioe av oberoede och beroede variabel (expoerig och utfall) avgör test! 6

Dimesioer att beakta DV (depedet variable)/ Outcome Metric/scale Nomial/Categorical (biary) IV (idepedet variable)/ Exposure Metric/scale Nomial/Categor ical Och upprepade eller oberoede mätigar? Hur måga mätigar/grupper? 7

Parametriska test: Förutsätter ormalfördelig Stora urval/sample Ger både p-värde och effektmått Tex t-test, ANOVA, pearso correlatio 8

Icke-parametriska test Kräver ej ormalfördelig Små sample OK Ger p-värde Ex Ma-whitey, spearma correlatio 9

Exempel på test (det fis måga fler ) Parametric Depedet variable DV/Outcome No-parametric Depedet variable DV/Outcome Metric/ cot Nomial/Cat egorical (biary) Metric/ cot Nomial/ Categorical (biary) Idepedet variable IV/Exposure Metric/cot Nomial/Cat egorical Correlatio (Pearso r) Liear regressio 2 groups: t- test 2+ gr/adj: ANOVA (Liear regressio) Logistic regressio* Chi 2 -test* Logistic regressio* Paired/repeated observatios : 2 groups: paired sample t-test 2+ groups/factorial: repeated ANOVA Idepedet variable IV/ Exposure Metric/ cot Nomial/ Categoric al Correlatio (Spearma) 2 gr: Mawhitey U # 3+ gr: Kruskal - Wallis # Logistic regressio* Chi 2 -test Logistic regressio* #Paired/repeated observatios, 2 groups: Wilcoxo siged rak test (or sig test) (2+ gr: Friedmas ANOVA) Repeated measures, 2 groups, biary outcome: McNemar *Chi2 is ot actually parametric, but what you ca use i this situatio. Parametric/o-parametric refer more to aalyses icludig metric/scale data. LR is ot either a parametric test, but is just as useful ad ca be used whe sample size is ot too small 10

Några valiga test 11

Situatio 1: 2 grupper av möss: albio och icke-albio Hur måga har e specifik geetisk mutatio? Vilket är IV resp DV? Vilke typ av variabler (mätivå) är de? 12

Chi 2 -test Två kategoriska variabler (biär, omial eller ordial med relativt få kategorier) Icke-parametriskt test Testar om frekvese (adele) av utfallet är de samma mella olika grupper (jämför observerade och förvätade frekveser) Ger p-värde Talar ite om exakt vilka celler som skiljer sig åt, edast att fördelige ite är de samma i alla jämförda grupper. 13

Chitvå (Chi 2 ) settig 2 grupper av möss: albio eller icke-albio Hur måga har e specifik ge-mutatio? Både IV och DV är omiala (biära) Oberoede mätigar 14

Chitvå (Chi 2 ) 15

16

17

Situatio 2: 2 grupper: ormal diet och restricted caloriesdiet Hur läge lever de? (Hur gamla blir de?) Vilket är IV resp DV? Vilke typ av variabler är de? 18

T-test Parametriskt test Jämför två medelvärde Tvärsitt (oberoede mätigar) eller upprepade mätigar (före-efter) olika t-test! Idepedet- eller paired- samples) Ger p-value Ger medelvärdesskillad och CI Nackdel: går ej att justera för potetiella cofouders. Jämför edast två grupper/mättillfälle. 19

Idepedet sample t-test: 2 grupper: ormal diet och restricted calories Skillad i livslägd? Två grupper IV biär DV: livslägd metric scale (kvotskala) (symmetrisk/ormalfördelad) 20

Två oberoede grupper Ma ka räka ut ett kofidesitervall för skillad i medelvärde SE pooled är ett sammaviktat stadardfel KI = ( x - x ) ± c SE pooled Puktskattige = A s B 2 pooled æ 1 ç è A + SE 1 B ö ø pooled s 2 pooled är e sammaviktad varias 2 pooled ( = atal observatioer; x = medelvärde; s = stadardavvikelse) s = 2 ( A -1) s A + ( B -1) ( -1) + ( -1) A B s 2 B 21

Två versioer av t-testet beroede på om ma ka ata att stadardavvikelse är lika i båda gruppera Levee s test: p-värde ( Sig. ) testar H 0 : Varias i A = Varias i B 22

Atagade bakom t-testet (idepedet sample t-test) 1. Medelvärdet är ett bra sammafattade mått 2. Oberoede observatioer (t.ex. ige patiet förekommer mer ä e gåg) om beroede mätigar/grupper aväds paired sample t-test! 3. Mätigara är ormalfördelade i båda gruppera eller Båda gruppera är stora 23

Situatio 3: 1 grupp: före och efter aabola steroider Förädrig i styrka? (tygdlyftigstest) Förädrig i uthållighet? 1 grupp pre och post Metric/scale outcome. Normalfördelad (differes)? 24

Paired sample t-test 1 25

Paired sample t-test 2: uthållighet (mi i hjulet) 26

Atagade bakom parat t-test 1. Parade stickprov, beroede iom pare, iget beroede mella pare 2. Medelvärde är ett relevat summerade mått: H 0 : Medelvärdesskillade = 0 3. Skilladera mella pare är ormalfördelade eller Det fis så måga par att det ite gör ågot att de ite är ormalfördelade 27

Situatio 4: 3 groups: Normal diet, restricted cal, LCHF Skillad i livslägd? DV/IV? Variabeltyper/mätivå? 28

ANOVA (ANalysis Of VAriace) Parametriskt test Jämför medelvärde mella 2 eller flera grupper (egetlige, varias iom/mella gruppera!) Tvärsittsjämförelse/oberoede mätigar ( valig ANOVA) eller upprepade mätigar (repeated measures ANOVA) Ger p-value Parvisa post hoc test-möjligheter Ger medelvärde med CI Möjligt att ikludera flera olika IV/covariat justera för cofouders Möjligt att testa iteraktioer (effect modificatio) (ANCOVA, MANOVA..) 29

ANOVA: 3 grupper: Normal diet, restricted cal, LCHF Skillad i livslägd? 3 grupper DV/outcome: scale/metrisk variabel 30

ANOVA 31

Post-hoc test 32

När ska icke-parametriska test avädas? Icke-parametriska test aväds är förutsättigara för parametriska test ite uppfylls. Vid små urval, eller skeva fördeligar (eller ordial(?)/omialdata) q q Då aväds icke-parametriska test. De ställer ite samma krav på ormalfördelig, mätivå etc. 33

Icke-parametriska gruppjämförelser T ex Ma-whitey, Wilcoxo, McNemar, Kruskal Wallis, Friedmas ANOVA Modelle ages i SPSS (atal grupper, paired eller idepedet samples, etc). SPSS ka välja exakt test me det är såklart bra att veta vad som häder! Ger p-värde Jämförelser baseras geerellt på ragordig istället för exakta värde 34

Situatio: 8 albioråttor och 8 icke-albioråttor Skillad i serum-vitami D? (g/ml) IV/DV? Små grupper, och/eller asymmetriska data 35

Ma-Whiteys U test Ragorda alla observatioera frå de lägsta till de högsta Beräka summa av ragera i grupp A (W A ) respektive grupp B (W B ) Ju större skillad i medelrag, W A / A och W B / B, ju lägre p-värde fås 36

Ma-whitey U 37

Presetera resultat frå Ma-Whitey U test Deskriptiv statistik för de två gruppera q q Media Mi och Max (eller lämpliga percetiler) P-värde Mediakofidesitervall fis me aväds ite så ofta 38

Situatio: 8 möss, före och efter vitami D-tillskott Förädrig i serum-vitami D? IV/DV? 39

Parade data Icke-parametriskt test Wilcoxos teckeragtest H 0 : Mediadifferesera mella metodera är oll, och positiva och egativa differeser har samma fördelig H 1 : Mediadifferesera mella metodera är ite oll, eller positiva och egativa differeser har ite samma fördelig 40

Wilcoxo siged rak 41

Fler icke-parametriska gruppjämförelser: Tvärsittsjämförelse av mer ä 2 grupper: Kurskal- Wallis (med post-hoc) Samma logik som för Ma-whitey U Biär/dikotom (yes/o) variabel, upprepade mätigar (t ex adele av ågotig före och efter e itervetio): McNemar Vad du primärt får ut: p-värde. 42

Situatio: 32 möss, olika solljusexpoerig. Olika ivåer av serum vitami D Fis det ågot sambad mella solljusexpoerig och vitami D-ivåer? Vilke typ av variabler? 43

Associatio? 44

Korrelatio Parametrisk (pearso) eller icke-parametrisk (spearma) Beskriver associatio (lijär samvariatio) mella två metriska variabler Ger p-värde Ger korrelatioskoefficiet ( r ) (Ger därmed äve förklarad varias (r 2 )) 45

Korrelatio Parametrisk (baserad på faktiska värde) eller icke-parametrisk (baserad på ragordig)? 46

What to report from a correlatio aalysis? r, or rho p-value r 2? 47

Lijär regressio Om ma atar att e variabel påverkar de adra, ka sambadet beskrivas geom lijär regressio (OBS regressioe ka dock aldrig vare sig testa eller bevisa faktisk kausalitet) Om y alltid är samma som x ka ma säga att y = x Om y alltid är dubbelt så mycket som x ka ma säga y = 2x y är beroede variabel x är oberoede variabel 48

Lijär regressio formel 1 y = bx β är lutige, the slope Tolkige av b är: q q q För varje ehet ökig i x, ökar y med b eheter E idivid med e ehet högre x, har b eheter högre (predicted) y β (beta) är stadardiserad slope: för e sd ökig i x, ökar y med β sd β/b ca ka vara egativ = y miskar för varje ökig i x Y=a + bx ikluderar itercept (a) 49

Liear regressio Parametriskt test Testar lijärt sambad mella två metriska/scale variabler eller e biär (oberoede/iv) och e metrisk/scale variabel (som beroede/dv) Y= a + bx Ger p-värde Ger regressios coefficiet ( b/β ) Ger förklarad varias (r 2 ) Flera prediktorvariabler/iv ka ikluderas (multipel lijär regressio), ökar förklarad varias/förbättrar prediktio Tolkas som kausal påverka frå x på y, me bevisar ige kausalitet! 50

Lijär regressio Ex: Maratho och VO 2 Påverkar VO 2 max maratho-tid? Marathotid = depedet/beroede variabel (de som påverkas) = y VO2max= idepedet /oberoede variabel (de som påverkar) = x 51

52

Y=a + bx Lijär regressio ger y = 414-4.46x Vad säger iterceptet? Vad är y, är x=0 där lije skär y-axel Negativ associatio= ät X ökar, så miskar y! If VO2max icreases with 1 ml/kg/mi, the maratho fiishig time decreases with 4.5 miutes b= -4.46 95% CI:-4,91; -4,02 53

Variatio 54

Lie with best fit 55

Variatio goodess of fit Ju bättre modell, desto midre residualer De adel av variase som förklaras av modelle: (R 2 ) Ju fler förklarade variabler(factors) i modelle, desto högre R 2 56

57

VO 2 max förklarar 45% av variatioe I marathotid (obs! Fiktivt exempel) 55% är fortfarade oförklarat! Viss adel av variase kommer alltid att förbli oförklarad (idividuella variatioer). Modelle ka dock förbättras geom ikluderig av fler prediktiva/förklarade variabler! 58

59

AB 20111020 60

Lijär regressio villkor För varje värde på x måste y vara ormalfördelad Samtliga observatioer måste vara oberoede Variase ska vara kostat Dessa villkor måste vallideras! 61

Modellvalliderig Residualera ska vara q q q ormalfördelade oberoede ha kostat varias Detta udersöks med lämpliga figurer 62

Exempel på test-orieterig (fis fler test!!) Parametric No-parametric Depedet variable DV/Outcome Depedet variable DV/Outcome Metric/ cot Nomial/Cat egorical (biary) Metric/ cot Nomial/ Categorical (biary) Idepedet variable IV/Exposure Metric/cot Nomial/Cat egorical Correlatio (Pearso r) Liear regressio 2 groups: t- test 2+ gr/adj: ANOVA (Liear regressio) Logistic regressio* Chi 2 -test* Logistic regressio* Paired/repeated observatios : 2 groups: paired sample t-test 2+ groups/factorial: repeated ANOVA Idepedet variable IV/ Exposure Metric/ cot Nomial/ Categoric al Correlatio (Spearma) 2 gr: Mawhitey U # 3+ gr: Kruskal - Wallis # Logistic regressio* Chi 2 -test Logistic regressio* #Paired/repeated observatios, 2 groups: Wilcoxo siged rak test (or sig test) (2+ gr: Friedmas ANOVA) Repeated measures, 2 groups, biary outcome: McNemar *Chi2 is ot actually parametric, but what you ca use i this situatio. Parametric/oparametric refer more to aalyses icludig metric/scale data. LR is ot either a parametric test, but is just as useful ad ca be used whe sample size is ot too small 63

KORT SAMMANFATTNING AV VANLIGA TEST: Observera: till viss del föreklad och ofullstädig geomgåg! 64

Chi 2 -test Två kategoriska variabler (biära, omial eller ev ordialskala med få kategorier) Icke-parametriskt Testar om det fis skillad i frekvesfördelige mella de olika gruppera/kategoriera (eg: jämför observerade och förvätade frekveser) Ger p-värde Säger ite VILKA celler som skiljer sig åt, bara att/om det fis ågo skillad. 65

T-test Parametriskt test Jämför medelvärde mella två grupper Tvärsittsjämförelse eller upprepade mätigar (olika t-test! Idepedet- eller paired-) Ger p-värde Ger medelvärdesskillad med CI Nackdel: går ej att justera för ev cofouders 66

ANOVA (aalysis of variace) Parametriskt test Jämför medelvärde mella två eller fler grupper (egetlige olika former av varias!) Tvärsittsjämförelse ( valig ANOVA) eller upprepade mätigar (repeated measures ANOVA) observatioer Ger p-värde Möjlighet till parvisa post hoc test Ger medelvärdesskillader med CI Flera faktorer/covariat ka ikluderas medger justerig för cofouders Möjligt att testa iteraktio/effektmodifierig 67

Ickeparametriska gruppjämförelser Ex Ma-whitey, Wilcoxo, Kruskal Wallis, Friedmas ANOVA I SPSS preciseras modelle (hur måga grupper, parade eller oparade observatioer, etc). Ma måste ite välja exakt test (me självklart bra att veta vilket som passar bäst!) Ger p-värde Jämförelse ofta baserad på ragordig istället för exakta värde 68

Korrelatio Parametrisk (pearso) eller icke-parametrisk (spearma) Udersöker lijärt sambad mella två metriska/skalvariabler Ger p-värde Ger korrelatioskoefficiet ( r ) (Ger förklarad varias (r 2 )) 69

Lijär regressio Parametriskt test Testar lijärt sambad mella atige två metriska/skalvariabler eller e (biär eller) ordialskala (som oberoede) och metrisk/skalvariabel (som beroede variabel) Y= a + bx Ger p-värde Ger regressioskoefficiet (med CI) Ger förklarad varias Flera olika faktorer/coviariat ka ikluderas samtidigt 70

Logistisk regressio Kategorisk oberoede variabel och biärt/dikotomt utfall (beroede variabel) Ger p-värde Ger Oddskvot (OR) med CI Tolkas ugefär (me ite exakt) som relativ risk 71