Ẹyọ 8 / 11

Data Analysis ati Statistical afọwọsi

Awọn anfani:

  • Agbara lati yan idanwo ti o yẹ si iru ati pinpin data ati ṣayẹwo awọn arosinu (deede, iyatọ)
  • Agbara lati ni oye itumọ otitọ ti p-iye ati jabo awọn abajade pẹlu iwọn ipa ati aarin igbẹkẹle
  • Idaabobo lati p-sasaka pẹlu wiwa-idaniloju iyapa, atunṣe lafiwe pupọ ati ijabọ kikun

Idanwo naa ti pari, data wa ninu. Bayi a wa ni ipele ti o ṣe pataki julọ ati aṣiṣe julọ: itupalẹ data ni deede ati itumọ awọn abajade ni otitọ. Awọn data isedale nigbagbogbo n pariwo, riru ati pupọ. Aṣayan idanwo ti ko tọ, awọn irufin arosinu, ati p-sapa aimọkan (gbiyanju idanwo kan titi yoo fi fun abajade ti o fẹ) jẹ awọn idi akọkọ ti aawọ atunbi ninu awọn iwe ẹda ti a tẹjade. AI ṣe iranlọwọ fun ọ lati yan idanwo to tọ, ṣayẹwo awọn arosinu, ati kọ koodu itupalẹ; ṣugbọn iṣotitọ iṣiro jẹ ojuṣe rẹ.

Ninu ẹyọ yii, a yoo bo awọn idanwo iṣiro ti o wọpọ, awọn sọwedowo arosọ, ati awọn ọna lati daabobo ararẹ lọwọ gige sakasaka.

Yiyan awọn ọtun igbeyewo

Yiyan idanwo da lori iru ati pinpin data naa. Imọran atọwọda yoo ran ọ lọwọ lati ṣe yiyan, ṣugbọn o ko yẹ ki o lo ni afọju:

  • Awọn ẹgbẹ meji, data lemọlemọfún, pinpin deede: t-idanwo ominira.
  • Awọn ẹgbẹ meji, ti kii ṣe deede: Mann-Whitney U (ti kii ṣe parametric: ko nilo arosinu pinpin).
  • Diẹ ẹ sii ju awọn ẹgbẹ meji lọ: ANOVA (itupalẹ ti iyatọ) + idanwo post-hoc.
  • Data isori (awọn iṣiro): Chi-square tabi idanwo Fisher gangan.
  • Ibasepo: Ibaṣepọ (Pearson / Spearman) tabi atunṣe.
Imọran: Foju inu wo data ṣaaju yiyan idanwo naa. Histogram tabi apoti apoti lesekese fihan iwuwasi ati itujade ti t-idanwo nbeere. "Ayaya akọkọ, idanwo nigbamii" jẹ iwa ti o dara.

Ṣiṣayẹwo awọn awqn

Gbogbo idanwo ni awọn arosinu ti o farapamọ. T-igbeyewo dawọle pinpin deede ati idogba ti iyatọ; Ti awọn wọnyi ba ṣẹ, abajade yoo jẹ ṣina. AI kọ koodu ti o ṣayẹwo awọn arosinu wọnyi:

Ipa: Iwọ jẹ oluranlọwọ biostatistics. Iṣẹ-ṣiṣe: Kọ koodu ti o ṣayẹwo awọn idaniloju ti t-idanwo ṣaaju ki o to ṣe afiwe awọn ẹgbẹ meji ti data: deede (Shapiro-Wilk), Equality ti iyatọ (Levene). Ti o ba ti arosinu ti wa ni ru, so fun mi eyi ti yiyan igbeyewo ti mo ti yẹ ki o gbe lori. Fun Python koodu pẹlu comments.

Awọn koodu àtúnjúwe o si Mann-Whitney ti o ba ti normality baje. Yi "ṣayẹwo akọkọ, pinnu nigbamii" sisan n jẹ ki o ṣe idanwo ti ko tọ.

p-sasaka ati bi o ṣe le daabobo ararẹ

p-hacking n ṣe itupalẹ data ni awọn ọna oriṣiriṣi titi p <0.05: gbiyanju awọn idanwo oriṣiriṣi, yiyan sisọnu awọn ita, fifi kun / yọkuro awọn ẹgbẹ, ijabọ ohun ti o jẹ “pataki” laarin nọmba nla ti awọn oniyipada. Eyi ni orisun akọkọ ti awọn awari iro. Awọn ọna aabo:

  1. Ṣe atunṣe ero itupalẹ ni ilosiwaju (Unit 7).
  2. Jabọ gbogbo awọn idanwo, kii ṣe awọn ti o ṣe afihan pataki.
  3. Fix ọpọ lafiwe (FDR/Bonferroni).
  4. Fun iwọn ipa ati aarin igbẹkẹle lẹgbẹẹ p-iye.
  5. Awari lọtọ ati afọwọsi: Ṣe idanwo ohun ti o rii ninu ṣeto wiwa lori eto ominira.

Igbesẹ nipasẹ igbese: itupalẹ otitọ

  1. Fojuinu awọn data (tuka, outlier).
  2. Ṣayẹwo awọn awqn.
  3. Ṣe idanwo ti o pinnu tẹlẹ.
  4. Fix ọpọ lafiwe.
  5. Iwọn ipa Iroyin + aarin igbẹkẹle.
  6. Kọ awọn idiwọn kedere.

Awọn awoṣe kiakia idakọ

Foju inu wo igbejade: Idite histograms ati apoti apoti fun ẹgbẹ kọọkan, asia asia. Lẹhinna tumọ normality.Data columns: [name]. Fun Python koodu pẹlu comments.

Mo fẹ lati ṣe afiwe awọn ẹgbẹ meji mi. Awọn abuda ti data: [iru, N, pinpin].Ayẹwo wo ni o yẹ? Ṣayẹwo awọn arosinu, ṣe idanwo naa, ijabọ iwọn ipa ATI 95% aarin igbẹkẹle PẸLU p-iye.

Mo ṣe idanwo fun awọn Jiini oriṣiriṣi 15 ninu itupalẹ mi. Fun koodu ti o kan atunse Bonferroni ati Benjamini-Hochberg ati ṣe alaye iyatọ laarin awọn ọna meji.

Ailagbara kiakia / Alagbara kiakia

Alailagbara: "Ṣe awọn ẹgbẹ meji wọnyi yatọ, ṣe idanwo kan."

Strong: "Mo ni awọn ẹgbẹ meji (iṣakoso n = 18, itọju n = 20), iyipada ti o gbẹkẹle jẹ iṣẹ-ṣiṣe enzymu (tẹsiwaju). Ni akọkọ wo pinpin ati idanwo deede pẹlu Shapiro-Wilk. Ti o ba jẹ deede, lo t-igbeyewo, ti kii ba ṣe, Mann-Whitney. Iroyin abajade pẹlu p-iye, iwọn ipa (Cohen's d or rank-valserial) ati laarin 95% ti chopiserial. kilode."

Iyatọ: Itọkasi ti o lagbara ni iru data, awọn nọmba ayẹwo, iṣayẹwo eroro ati ibeere ijabọ kikun. Awoṣe naa tẹle ọna ti o tọ dipo lilo t-idanwo ni afọju.

mẹta mini igba

Ọran 1 - Idanwo ti ko tọ: Ọmọ ile-iwe kan lo t-igbeyewo lati ṣe pataki data skewed (ti kii ṣe deede) ati pe o rii p=0.048. Nigbati itetisi atọwọda ṣafikun ayẹwo deede, data ko jade ni deede; Pẹlu Mann-Whitney, p = 0.11. Abajade gangan jẹ asan. Ẹkọ: idanwo laisi ṣayẹwo arosinu jẹ ṣina.

Ọran 2 - Yiyan jade kuro: Oniwadi kan paarẹ awọn aaye “outlier” meji lati jẹ ki abajade ni itumọ. Awoṣe naa tẹnumọ pe sisọnu jade yẹ ki o da lori ofin ti a ti yan tẹlẹ (fun apẹẹrẹ, ọna IQR) ati royin; lainidii piparẹ ni p-sapa. Ẹkọ: ṣeto ofin itusilẹ tẹlẹ.

Ọran 3 - Imularada iwọn ipa: Iwadi kan ni p=0.001 ṣugbọn iwọn ipa (d=0.1) fẹrẹẹ jẹ odo; ayẹwo nla fihan iyatọ ti ko ṣe pataki lati ṣe pataki. Nigbati itetisi atọwọda royin iwọn ipa, a rii wiwa naa ko ni iye to wulo. Ẹkọ: Nitoripe p jẹ kekere ko ṣe pataki.

afiwe chart

Ipo

ọtun ona

Lati yago fun

ajeji data

Idanwo ti kii ṣe parametric

Ti fi agbara mu t-idanwo

igbeyewo pupọ

Wa atunse

robi p<0.05

outlier

Ofin ti a ti yan tẹlẹ

lainidii piparẹ

abajade pataki

Iwọn ipa + CI

kan p

wiwa wiwa

Sooto lori ominira ṣeto

Pari ni eto kan

Awọn aṣiṣe ti o wọpọ

  • Idanwo ti ko ni iṣakoso arosọ: pataki pataki pẹlu idanwo eke.
  • p-sapa: Gbiyanju onínọmbà titi ti o fi fun awọn ti o fẹ esi.
  • Ijabọ p-iye nikan: Yiyọ iwọn ipa ati aarin igbẹkẹle.
  • Ko ṣe atunṣe fun awọn afiwera pupọ: Awọn idaniloju eke.
  • Idi ti n fo: Ifarabalẹ okunfa lati ibamu.
Išọra: AI kii yoo “gbejade” abajade ti o fẹ, ṣugbọn yoo fi ayọ kọ koodu naa fun idanwo ti ko tọ ti o ba ṣina. O ni iduroṣinṣin iṣiro: jabo gbogbo awọn idanwo, gbero itupalẹ ni ilosiwaju, maṣe padanu iwọn ipa naa. Ṣiṣẹ pẹlu biostatistician fun awọn itupalẹ ti o yori si atẹjade.

gidi itumo p-iye

Imọye ti ko gbọye julọ ninu isedale ni p-iye. Awọn p-iye kii ṣe "iṣeeṣe ti iṣeduro jẹ otitọ"; O jẹ "iṣeeṣe ti ri iyatọ bi nla tabi pupọ ju ohun ti o ṣe akiyesi, nigbati ni otitọ ko si iyatọ." Iyatọ arekereke ṣugbọn pataki jẹ bọtini lati ma ṣe abumọ awọn abajade. p=0.03 ko tumọ si "ipa jẹ 97% gidi". Nigbati o ba ni itumọ AI abajade kan, ṣayẹwo pe o lo itumọ yii ni deede; Awoṣe naa le tun ṣe itumọ aiṣedeede ti o wọpọ nigbakan.

Aarin igbẹkẹle (CI) nigbagbogbo jẹ alaye diẹ sii ju p-iye nitori pe o fihan titobi ati aidaniloju ti ipa papọ. "Iyatọ 2.4-agbo (95% CI: 1.8-3.1)" sọ diẹ sii ju "p <0.05": mejeeji itọsọna ti ipa, titobi rẹ, ati bi o ti ṣe deede. Ṣe afihan GA ninu awọn ijabọ rẹ.

Lo itumọ ti o pe ti p-iye nigbati o tumọ abajade mi. Yago fun awọn alaye ti ko tọ gẹgẹbi "iṣeeṣe ipa naa jẹ otitọ." Dipo, ṣe alaye itumọ ti o wulo ni awọn ofin ti iwọn ipa ati 95% aarin igbẹkẹle. Esi: [data]

Ibaṣepọ, idi ati data akiyesi

Julọ ti ibi data jẹ akiyesi: o ri nkankan iyipada pẹlu nkan miran, ṣugbọn o ko ba le ri ohun ti o fa ohun ti. Gbólóhùn náà “isọ̀rọ̀ àbùdá X ní ìbámu pẹ̀lú àrùn” kò fi hàn pé X ń fa àrùn; Arun naa le pọ si X, tabi ifosiwewe kẹta le kan awọn mejeeji. A le fi idi idi mulẹ nikan nipasẹ idanwo idasilo (iyipada X ati idiwon abajade). AI le lo ede idinamọ ("awọn okunfa," "o yori si") ninu awọn ọrọ rẹ laimọọmọ; ṣe àtúnyẹ̀wò gbólóhùn ìparí ọ̀kọ̀ọ̀kan láti ojú ìwòye yìí, ní ṣíṣàfihàn àwọn àbájáde àkíyèsí ní èdè àtúnṣe (“ìbáramọ́,” “ yíyàtọ̀ papọ̀”).

Iyapa so pọ ati data ominira

Iyatọ aṣemáṣe nigbagbogbo julọ ni yiyan idanwo jẹ boya awọn ayẹwo jẹ ominira tabi so pọ. Ti o ba n mu ṣaaju ati lẹhin awọn wiwọn lati ọdọ ẹni kọọkan (fun apẹẹrẹ, awọn iye ẹjẹ ti awọn alaisan kanna ṣaaju ati lẹhin itọju), awọn wiwọn wọnyi ko ni ominira; Idanwo ti a so pọ ni a nilo. Lilo t-igbeyewo olominira meji-meji nibi asonu alaye ibaramu ninu data ati dinku agbara; O le paapaa yi abajade pada. Ofin naa rọrun: "Ṣe awọn wiwọn meji wọnyi wa lati ẹyọ ti ẹda kanna?" Ti idahun ba jẹ bẹẹni, idanwo so pọ (t-idanwo so pọ tabi idanwo ipo Wilcoxon ti o fowo si) ni a lo, ti ko ba si, idanwo ominira ni a lo. Nigbati o ba beere oye itetisi atọwọda fun awọn idanwo, rii daju lati pato eto ibaamu ti data rẹ; Ti o ko ba pato, awoṣe nigbagbogbo dawọle ominira ati ṣeduro idanwo ti ko tọ.

Mo ni awọn wiwọn meji. Pataki: awọn wiwọn wọnyi ni a mu ṣaaju / lẹhin awọn ẹni-kọọkan SAME (so pọ). Yan idanwo ti o tọ ti o ṣe akiyesi ibaamu yii (ti so pọ t-igbeyewo tabi Wilcoxon), ṣayẹwo awọn ero inu rẹ ki o jabo pẹlu iwọn ipa. Maṣe gba ominira.

Ni soki

Itupalẹ data deede; yiyan idanwo ti o yẹ fun iru data, ṣayẹwo awọn arosinu, atunṣe awọn afiwera pupọ, ati ijabọ iwọn ipa ati aarin igbẹkẹle ni afikun si p-iye. Awọn tobi ewu ni p-sasaka; Ipagun jẹ ero itupalẹ ilosiwaju, ijabọ kikun, ati iyapa-ẹri wiwa. Imọye atọwọda jẹ iranlọwọ ti o lagbara ni yiyan idanwo ati iṣayẹwo arosọ, ṣugbọn iduroṣinṣin iṣiro wa pẹlu eniyan.

Ohun elo iṣẹ-ṣiṣe

Mu eto data kan (data tirẹ tabi apẹẹrẹ) pẹlu awọn ẹgbẹ meji. Ni akọkọ ni koodu kikọ AI ti o wo data naa ati awọn idanwo fun deede. Ti o da lori abajade, lo idanwo ti o yẹ (t-idanwo tabi Mann-Whitney) ati jabo iwọn ipa ati aarin igbẹkẹle pẹlu p-iye. Lẹhinna ṣe afiwe ipa ti awọn afiwera pupọ laisi atunṣe ati pẹlu atunṣe lori abajade.

akojọ ayẹwo

  • [] Mo wo data naa ṣaaju idanwo.
  • [] Mo ṣayẹwo awọn igbero idanwo (deede, iyatọ).
  • [] Mo yan idanwo ti o yẹ, Emi ko lo ni afọju t-idanwo naa.
  • [] Mo ti o wa titi ọpọ lafiwe.
  • Mo royin [] p-iye bii iwọn ipa ati aarin igbẹkẹle.
  • [] Mo ti ṣeto eto onínọmbà ni ilosiwaju ati yago fun p-sasaka.