Statistická šetření - PROČ? „Žádná věda není skutečnou vědou, není-li podložena matematickými principy.“ (L.da Vinci)
Statistická šetření - na kom / čem? statistické jednotky (S.J.) 1 respondent (pacient, proband) 1 krevní vzorek 1 nemocnice … populace = stanovení všech S.J. • konečná (např. demograficky) • nekonečná (hypotetická – např. všechny potenciální krevní vzorky)
Příklady statistických šetření úplné • lze jen v konečné populaci, i tak bývá dlouhé a drahé (SLBD) výběrové • jen na náhodně vybraných S.J., či vybraných jinak, ale aby byla zajištěna reprezentativnost (tj. poměrné zastoupení důležitých podskupin ve výběru musí „kopírovat“ jejich poměrné zastoupení v celé populaci)
NEREPREZENTATIVNOST
NEREPREZENTATIVNOST
NEREPREZENTATIVNOST
REPREZENTATIVNOST
REPREZENTATIVNOST
REPREZENTATIVNOST
Proč výběrová šetření realizujeme? odhad pro neznámý populační parametr = =neznámá číselná charakteristika celé populace • pravděpodobnost • střední hodnota = „populační průměr“ Př: Pravděpodobnost výskytu rakoviny plic u kuřáků – její odhad? Př: Střední hodnota LDL cholesterolu u pacientů s kardiovaskulárním onemocněním – její odhad? (příp.jiné úkoly – např. ověření rozdílností mezi podpopulacemi či závislostí mezi veličinami)
Typy výběrových šetření ANKETA • obvykle ústní zjišťování na malém vzorku dotázaných • spíše orientační, např. pro média - nebývá reprezentativní! • lze použít při „pilotním“ odzkoušení Př: Názor občanů na situaci ve zdravotnictví
Typy výběrových šetření PRŮZKUM (SEARCH) • slouží ke zjišťování a popisu (deskripci) dané situace na reprezentativním vzorku populace, • obvykle bez ambice zkoumat / analyzovat hlubší příčiny či možné důsledky • obvykle „měkká“ data (názory apod. zjišťované dotazníkem) Př.: Průzkum spokojenosti pacientů dané nemocnice
Typy výběrových šetření VÝZKUM (RESEARCH) • nejen deskripce, i ANALÝZA (příčin/důsledků) • pokud „měkká data“: kvalitativní výzkum • pokud číselná data (výsledky měření, laboratorních testů apod.): kvantitativní výzkum • v obou typech nutná opět reprezentativnost • obvykle pro větší populace Př.: Výzkum příčin kardiovaskulárních onemocnění v české populaci
TYPY VELIČIN a) textové - otevřené …pokud odpovědí je volný text Př.: Popište, jak se cítíte po zákroku. nelze zpracovat automaticky b) textové – uzavřené (kategoriální) … výběr z předem připravených variant Př.: Pohlaví … M Ž lze zpracovat automaticky; někdy musí být varianty odpovědí pečlivě promýšleny
TYPY VELIČIN c) číselné – diskrétního typu …pokud odpovědí je „jen spočetný“ počet číselných hodnot Př.: Počet provedených re-operací u daného pacienta. (možnosti: 0,1,2,…) d) číselné – spojitého typu … odpověď = jakékoli reálné číslo Př.: Tělesná teplota pacienta.
TYPY VELIČIN – POZNÁMKY 1. Kategoriální veličiny se někdy dál dělí na • nominální (neuspořádané) Př.: Typ léčby (pokud lze daného pacienta léčit jedním z např. 4 možných postupů) • ordinální (uspořádané) Př.: Míra bolestivosti zákroku (např. s možnostmi: nebolí vůbec < bolí snesitelně < nesnesitelná bolest)
TYPY VELIČIN – POZNÁMKY 2. Číselné údaje lze někdy zaznamenávat různě: Např. veličinu „tělesná teplota“ lze zaznamenat: •
Jako veličinu spojitého typu – jak v dotazníku? Uveďte naměřenou teplotu (°C)
•
Jako ordinální kategoriální veličinu – jak v dotazníku? kategorie 1 … do 37°C; kategorie 2 … 37-40°C; kategorie 3 … více než 40°C
TYPY VELIČIN – POZNÁMKY 3. Proč je důležité rozlišovat typy veličin? • každý typ má svůj specifický způsob zpracování Př.: Průměrnou hodnotu má smysl počítat u číselných veličin, ale určitě ne u nečíselných (např. u veličiny nominálního typu „barva očí“ s možnostmi 1=modrá, 2=zelená, 3=hnědá, 4=jiná, nemá smysl počítat „průměrnou barvu“)
Charakteristiky kategoriálních veličin Data (a zpracování) v programu MS – EXCEL
Identifikátor Veličina kategoriální (1-4)
Charakteristiky kategoriálních veličin Absolutní četnosti (FREQUENCY)
Charakteristiky kategoriálních veličin Absolutní četnosti (FREQUENCY)
Na samostatné procvičení: Data vpravo zaznamenávají výsledky dotazování 14 studentů, kteří patřili do některého ze studijních oborů, kódovaných 1=fyzioterapie, 2=ergoterapie, 3=ostatní. Data si přepište do Excelu a pomocí příkazu =ČETNOSTI připravte tabulku četností, obsahující počty studentů v každé z uvedených tří kategorií.
