7. SEMINÁŘ •DESKRIPTIVNÍ STATISTIKA • • • Statistika •Nedostatečná znalost cílů, metod a možností statistiky –Nezájem a nedůvěra – X –Přílišné přeceňování statistiky – •„S pomocí statistiky je jednoduché lhát, bez ní je ale těžké říci pravdu“. – A. Dunkels – – Počátky - popisná statistika •Starověk –Soupis občanů, půdy a všeho, co tvořilo základ státu –Vyčerpávající šetření – zachycení veškerého obyvatelstva pomocí sčítání lidu a vedení podrobných záznamů o demografických, geografických a hospodářských jevech – –Heslo: čísla, stále více a stále úplnější Moderní (induktivní) statistika •30. léta 20. století – rozvoj teorie pravděpodobnosti a revoluce ve statistice •Výběrová šetření – nové možnosti: – hlubší analýza výběrového souboru, – zkoumání mnoha dosud nezkoumaných jevů, – zobecnění výsledků pomocí postupů induktivní statistiky. •Heslo dnešní statistiky: výběr • Statistika – základní pojmy Statistika jako vědní obor •Jejím předmětem jsou hromadné jevy –Vlastnosti, znaky a události, které se vyskytují ve velkém množství. – •Zabývá se sběrem, popisem a analýzou dat. • •Data – zjištěné (naměřené) hodnoty určitých vlastností – hodnoty jednotlivých vlastností se vyznačují variabilitou • •Variabilita dat –Důsledek působení velkého množství drobných NÁHODNÝCH vlivů, z nichž každý výslednou hodnotu sledované vlastnosti ovlivňuje jen nepatrně. • Náhoda ve statistice •Přirozený jev, který lze zkoumat exaktními metodami teorie pravděpodobnosti. •Má svoje zákonitosti, jsou-li sledované vlastnosti určovány pouze náhodnými vlivy, podléhají zákonitostem náhody. •Pokud zjištěné údaje neodpovídají těmto zákonitostem, potom nalezené rozdíly pravděpodobně nezpůsobila jen náhoda, ale i nějaký jiný faktor. Oblasti využití statistiky v medicíně •Zvládání variability –Variabilita: biologická, podmínek, měřících přístrojů - hodnocení variability, variabilita náhodná x nenáhodná – •Diagnostika nemocí a identifikace zdravotních problémů společnosti –Pravděpodobnostní závěry na základě mnoha údajů z předchozích obdobných případů (popis příznaků nemoci x počátek thalidomidové aféry) – •Prognóza léčby a odhad přínosu zdravotnických programů –Pravděpodobnostní odhad dalšího průběhu léčby (vychází z minulých zkušeností podobnými případy) –Také o aplikacích populačních zdr. opatřeních se vedou záznamy, které umožňují odhadovat úspěšnost příštích opatření Oblasti využití statistiky v medicíně •Výběr vhodného medicínského postupu –Dřívější zkušenosti + klinické zkoušky + další důležité aspekty dané metody (ekon. náklady, riziko pro společnost) – •Řízení systému péče o zdraví –Využívání soustavy rutinních statistik doplňovaných o výběrová šetření •velikost a struktura populace, •informace o populačních procesech – rození, umírání, migrace, •zdravotní stav populace, •životní prostředí, •životní styl, •zdravotnický systém Induktivní a deduktivní úvaha •Aplikace statistických metod se váže ke dvěma typům uvažování: • –Deduktivní úvaha: využívání obecných znalostí k rozhodování v jednotlivých případech – –Induktivní úvaha: zobecnění poznatků z jednotlivých případů na všechny možné případy – Základní a výběrový soubor • •Základní soubor – soubor jednotek, jejichž vlastnosti chceme poznat (konečný n. nekonečný rozsah) • Vyčerpávající (úplné) šetření •Výběrový soubor – ta část souboru, u které skutečně probíhá statistické šetření • Výběrové šetření • Výběr a ZS spojuje statistická indukce (zobecnění výsledků z výběru na ZS) Výběrový soubor •Vypovídá jen o tom základním souboru, ze kterého byl odvozen. • •Reprezentativnost výběrového souboru (dobře reprezentuje všechny známé i neznámé charakteristiky základního souboru). • •Náhodný výběr – je získán postupem, kdy každý prvek základního souboru má na začátku výběru stejnou naději být vybrán. Metody náhodného výběru 1.Prostý náhodný výběr – losováním, pomocí tabulek (generátoru) náhodných čísel 2.Náhodný výběr mechanický (systematický) – vytvoříme seznam jednotek, ze kterého vybereme např. každou stou osobu , přičemž první osobu vybereme metodou prostého náhodného výběru. 3.Náhodný výběr oblastní (stratifikovaný) – rozdělení do oblastí (strat) – např. rozdělíme soubor na muže a ženy a vybíráme prostým NV takový počet mužů a žen, aby byl zachován poměr mužů a žen v základním souboru. • •Mačování není metodou náhodného výběru. Etapy statistického šetření 1)Plán šetření (cíl, studium literatury, statistická jednotka, základní soubor, sledované znaky, způsob a přesnost měření, forma záznamu, způsob a rozsah výběru, statistické zpracování, pracovní a testované hypotézy, přínos a náklady výzkumu, pilotní studie) 2)Sběr dat (dodržování pravidel těmi, kdo sběr dat provádějí) 3)Popis a technické zpracování (deskriptivní statistika) 4)Rozbory a závěry (induktivní statistika) Dvě základní oblasti statistiky • •Popisná (deskriptivní) statistika Ø východisko k usuzování z výběru na základní soubor • (tj. indukci) •Induktivní statistika • Ø odhady parametrů ZS z výběrových charakteristik Ø testování statistických hypotéz Ø hodnocení závislostí kvantit. i kvalit. veličin Ø • • Deskriptivní statistika •Popis a technické zpracování dat: qStatistické třídění • cíl: uspořádat a zpřehlednit velký soubor dat qPrezentace dat (konstrukce tabulek a grafů) • cíl: znázornit rozložení četností sledovaných znaků qStatistické charakteristiky (ukazatele) • cíl: charakterizovat sledované znaky pomocí výstižných ukazatelů • • Třídění • Rozdělení souboru dat do skupin ( tříd, intervalů) podle předem určených třídících znaků. •zpřehlednění souboru dat •popis struktury souboru •rozložení četností •produktem třídění je tabulka rozdělení(rozložení) četností •Způsob třídění závisí na typu veličiny Třídění: typy veličin (znaků) •KVALITATIVNÍ (kategoriální) – slovní určení, nelze měřit číselně, lze pouze klasifikovat do různých kategorií (pohlaví, věk, …) 1.Nominální – lze vyjádřit pouze slovně, nelze seřadit • a) alternativní – existují pouze 2 varianty (kuřák x nekuřák, muž x žena) b) množné – existují > 2 varianty (diagnózy, barva vlasů, …) 2.Ordinální – lze je seřadit dle nějaké míry (ZŠ – SŠ – VŠ, silný – slabý kuřák – nekuřák) 3. •KVANTITATIVNÍ – lze vyjádřit pouze číselně (jejich obměny charakterizovány polohou na číselné ose) 1.Diskrétní (nespojité)– nabývají oddělených hodnot,vyjádřeny celými čísly (počet cigaret, počet onemocnění) 2.Spojité – jejich hodnoty na sebe plynule navazují, desetinná čísla (výška, hmotnost, …) • v praxi lze spojité znaky převést na diskrétní • • Třídění kvalitativních veličin • •Kategorie třídění jsou předem dány. • •Jde o výčet všech hodnot, kterých může sledovaný znak nabývat (např. znak vzdělání – hodnoty znaku: ZŠ, SŠ, VŠ). • Třídění kvantitativních veličin •Vytváříme třídy teprve na základě získaných dat •Dochází k redukci dat (shrnutí do tříd) ve prospěch přehlednosti (! ztráta informací!) • •Vytváření intervalů: –počet intervalů –délka intervalů –hranice intervalů – •Musíme brát v úvahu: –počet dat (velikost souboru) –přesnost měření –cíl třídění • Prezentace dat •Tab. 1.: Rozložení vitální kapacity plic u 200 mužů ve věku 40-50 let • (v litrech) • Třídění kvantitativních veličin •Stejně dlouhé intervaly •Nestejně dlouhé intervaly • (výskyt dětské nemoci podle věku) Věk Abs. četnost 1 18 2 43 3 50 4 60 5 36 6 25 7 22 8 21 9 6 10 5 11-15 14 16-20 3 Třídění: jednostupňové a vícestupňové •Třídění podle jednoho znaku. •Třídění podle dvou a více znaků současně (kombinační). CELKEM Nekuřák 120 Slabý kuřák 60 Silný kuřák 20 CELKEM 200 ZŠ SŠ VŠ CELKEM Nekuřák 20 40 60 120 Slabý kuřák 35 10 15 60 Silný kuřák 12 7 1 20 CELKEM 67 57 76 200 Prezentace dat •Prezentace dat v tabulkách a grafech •Četnost jednotlivých kategorií (tabulka) •Tvar rozložení četností (graf) –Symetrické x asymetrické, jednovrcholové x dvouvrcholové –Výběr vhodného ukazatele pro popis souboru – (ukazatel polohy, variability) Prezentace dat v tabulkách •Výsledky třídění uvádíme v tabulkách – tzv. tabulky rozdělení četností. •Četnosti: –absolutní –relativní –kumulativní absolutní –kumulativní relativní • Prezentace dat •Tab. 1.: Rozložení vitální kapacity plic u 200 mužů ve věku 40-50 let (v litrech) • Prezentace dat v grafech •Kvalitativní veličiny –Sloupcový graf (sloupce oddělené mezerou) –Výsečový graf (struktura) –Kartogram (regionální srovnání) – •Kvantitativní veličiny • - Bodový graf –Sloupcový graf (plošný graf) –Histogram (spojnicový graf ) –Polygon četností (spojnicový graf) Sloupcový graf Výsečový (kruhový) graf • Kartogram Prezentace dat v grafech – – – – – • • osa X : naměřené hodnoty sledování veličiny • osa Y : četnost intervalů (abs. nebo v %) • • Tvar rozložení četností: –Symetrické x asymetrické –Jednovrcholové x vícevrcholové –Podoba s teoretickými modely rozložení četností – Snímek 001.jpg Snímek 005.jpg Snímek 003.jpg Prezentace kvantitativních dat Statistické ukazatele • Kvalit.veličiny - relativní ukazatele - (viz rutinní statistiky – ukazatele frekvence, ukazatele struktury, indexy) • Kvantit. veličiny •1) střední hodnoty (ukazatele polohy) –aritmetický průměr –medián –modus –kvantil, percentil •2) ukazatele variability –rozpětí –rozptyl – směrodatná odchylka – variační koeficient –kvantily, percentily (nejméně dva) •Volba ukazatele: 1.Tvar (typ)rozložení (symetrické X asymetrické) 2.Typ sledovaného znaku • • Statistické ukazatele • Ukazatelé polohy i variability charakterizují rozdělení NV jak ve výběru (výběrové charakteristiky), tak v celém základním souboru (parametry). •Výběrové charakteristiky – náhodné veličiny, jejichž hodnotu počítáme z dat výběrového souboru. Jejich hodnota se mění náhodně výběr od výběru. •Parametry základního souboru- pro daný ZS pevná čísla(neměnné konstanty), jejichž hodnotu neznáme Ukazatele polohy •Většina hodnot, kterých může NV nabývat, se kupí kolem nějakého pevného bodu, zpravidla kolem středu rozdělené četností. •Tento bod charakterizuje polohu souboru na číselné ose a ukazatele vystihující tuto vlastnost se nazývají ukazatele polohy. Ukazatele polohy •Aritmetický průměr (m): –sečteme pozorované hodnoty a vydělíme je počtem sledovaných jednotek •Medián (me): pořadová charakteristika –hodnota, která je právě uprostřed všech pozorování, která jsme seřadili podle velikosti ( u sudého n = průměr ze 2 prostř.hodnot) •Modus (mo): nejčastější hodnota, nejvíce typická, leží v modálním intervalu (tj. třída (kategorie) s nejvyšší četností) •Kvantil (percentil, decil, kvartil) –pořadový ukazatel, obměna mediánu (=5.decil, 50. percentil) • ÚKOL: • Z výběru 200 mužů (z roztříděných dat), ve kterém jsme měřili VKP určete hodnotu. •- Medián (me) -P25 -P75 • Výsledek interpretujte. Ukazatele polohy •Typ veličiny: –nominální: modus –ordinální: modus, medián, percentil (kvantil) –intervalové: modus, medián, percentil (kvantil), průměr •POZOR NA INTERPRETACI ARITMETICKÉHO PRŮMĚRU U ASYMETRICKÝCH ROZLOŽENÍ. •ARITMETICKÝ PRŮMĚR JE CITLIVÝ NA VYCHÝLENÉ HODNOTY. • VHODNĚJŠÍM UKAZATELEM POLOHY U ASYMETRICKÝCH ROZLOŽENÍ je MEDIÁN a MODUS. • • Ukazatele polohy •Ukazatele polohy u symetrického a asymetrického rozložení • • symetrické pravostr. asym. levostr. asym. • • • • • • • m = mo = me mo < me < m m < me < mo Ukazatele polohy F:\img017.png m = 26 700 mo = 20 000 me = 22 000 Ukazatele variability •Proč nestačí ukazatele polohy k výstižnému popisu dat? • •Př. •1. sk.: 3,08 4,42 5,05 5,67 6,59 m = 4,96 •2. sk.: 4,86 4,90 4,91 5,03 5,11 m = 4,96 • •Obě skupiny mají stejný průměr, liší se ale kolísáním hodnot, tj. VARIABILITOU Ukazatele variability •Hodnoty, kterých nabývá NV kolísají v určitém rozmezí kolem středních hodnot. •Ukazatelé kvantifikující míru tohoto kolísání (rozptýlení) se nazývají ukazatelé variability. Ukazatele variability •Spolu se střední hodnotou by se měl vždy udávat příslušný ukazatel variability! • •Rozpětí (u malých souborů, kde n ≤ 10) •Rozptyl - směrodatná odchylka (nejč.) - variační koeficient • - uvádějí se s aritmetickým průměrem ( u symetrický • rozdělení) •Kvantily (percentily, decily, kvartily) • - uvádějí se s modem či medián (asymetrický rozdělení) • - lze je ale samozřejmě použít i s aritmetickým průměrem – Ukazatele variability Ukazatele variability Ukazatele variability •Variační koeficient (v.k.) % •Relativní ukazatel variability •Udává, jaký podíl tvoří směrodatná odchylka z průměru : (s/m) x 100 •Je-li větší než 50%, pak je soubor natolik nesourodý, že nemá smysl ho charakterizovat aritmetickým průměrem. • Ukazatele variability •Variační koeficient (v.k.) •Slouží ke srovnání variability 2 souborů, jejichž průměry se značně liší • Př.: VKP u mužů a u žen • M: m = 4, 80 s = 0,66 v.k. = 13,8% • Ž: m = 3, 90 s = 0,42 v.k. = 10,8% •Slouží ke srovnání variability znaků uváděných v různých měrných jednotkách • Př.: VKP (l), výška (cm) a hmotnost mužů (kg) • VKP: m = 4,80 s = 0,66 v.k. = 13,8% • Výška: m = 178 s = 4 v.k. = 2,2% • Hmotnost: m = 82 s = 6 v.k. = 7,3% • Příklad •Porodní délka 5 novorozenců v cm: • 49, 50, 50, 51, 53 • •Vypočítejte: –Aritmetický průměr –Rozptyl –Směrodatnou odchylku –Variační koeficient • Příklad - řešení •xi xi – m (xi – m)2 •49 - 1,6 2,56 •50 - 0,6 0,36 •50 - 0,6 0,36 •51 0,4 0,16 •53 2,4 5,76 •253 0,0 9,20 • Ukazatele variability pro asymetrická rozložení četností •Kvantily – percentily, decily, kvartily •Kvantily dělí soubor dat uspořádaných podle velikosti na části obsahující stejný podíl z celkového počtu jednotek •Variabilitu vyjadřujeme pomocí dvou kvantilů (percentilů, decilů) •Variabilita se určuje pomocí intervalu, ve kterém se pohybuje nejčastěji 80% (P10 – P90) nebo 50% (P25 – P75) pozorování. •Postup výpočtu: 1.Určíme hodnotu pozorování, které představuje 10. percentil = dolní hranice intervalu 2.Určíme hodnotu pozorování, které představuje 90. percentil = horní hranice intervalu •Vhodné ukazatele variability pro asymetrická rozložení 1. 1. Jaké charakteristiky použít? (dle typu rozložení) •Symetrická rozdělení • - průměr • - směrodatná odchylka •Asymetrická rozdělení • - modus, medián, 2 percentily • (např. P10 P25 me P75 P90) • Transformace (např. logaritmická) – převede nesymetr. rozdělení na symetr., pak lze použít m a s Úkol: • Máme soubor 200 hodnot VCP, které jsme naměřili ve výběru 200 mužů (40-50 let)… • n = 200, m = 4,824, s = 0,668 • Stanovte (pomocí směr.odchylky a průměru) hranice - tj. intervaly, ve kterých se nachází • 68 %, 95% a 99,7% naměřených hodnot VCP. (na 2 desetinná místa) Které percentily odpovídají jednonásobku a dvojnásobku směrodatné odchylky ? (tj.intervaly m±s a m±2s vyjádřete pomocí percentilů.) Úkol: Percentilové růstové grafy •Auxologie – obor, který se komplexně zabývá růstem a vývojem člověka. •- umožňují pediatrům a rodičům,aby podle návodu připojeného ke grafům průběžně hodnotili všechna základní růstová data dítěte od narození až do jeho osmnácti let (tělesná výška, tělesná hmotnost, obvod hlavy, obvod paže, …) -Zároveň je grafy seznamují s variabilitou těchto základních antropometrických rozměrů pro každou věkovou skupinu chlapců a dívek současné české populace -Zcela snadno tak lze zjistit, kolik např. měří nejmenší děti (3. -10. percentil), jak vysoké jsou největší děti (90. – 97. percentil) a kolik měří dítě zcela průměrné (50. percentil). Auxo – řecky rostu Děkuji za pozornost C:\WINWORD\CLIPART\CROWD.WMF