Αιτιότητα και τυχαίο σφάλμα στις επιδημιολογικές μελέτες



Σχετικά έγγραφα
Μελέτες αναλυτικής επιδημιολογίας στηδιερεύνησηεπιδημιών

Κλινική Επιδηµιολογία. Μέτρα κινδύνου Αιτιολογική συσχέτιση

Aιτιότητα. Ιωάννα Τζουλάκη

Μελέτες αναλυτικής. επιδημιολογίας στη διερεύνηση επιδημιών. Φάσεις διερεύνησης επιδημίας. Σκοπός μελετών αναλυτικής

Μελέτες αναλυτικής επιδημιολογίας στηδιερεύνησηεπιδημιών

Αιτιακός διαλογισμός. Κώστας Τσιλίδης, Ιωαννίδης: κεφάλαιο 2

Συγγραφή και κριτική ανάλυση επιδημιολογικής εργασίας

Μελέτες ασθενών οµάδας ελέγχου

Σημασία παρονομαστών!!!

Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας Σχολή Επιστημών Υγείας Ιατρικό Τμήμα. Μάθημα: Επιδημιολογία και Εφαρμοσμένη Ιατρική Έρευνα

Αναλυτική Στατιστική

Επιδημιολογία 3 ΣΧΕΔΙΑΣΜΟΣ ΜΕΛΕΤΩΝ. Ροβίθης Μ. 2006

Επαναληπτικό μάθημα Βασικών επιδημιολογικών εννοιών. Ειρήνη Αγιαννιωτάκη

Τροποποιητές - Διαστρωμάτωση

Έλεγχος Υποθέσεων. Δρ. Αθανάσιος Δαγούμας, Επ. Καθηγητής Οικονομικής της Ενέργειας & των Φυσικών Πόρων, Πανεπιστήμιο Πειραιώς

Επιδημιολογία. Ενότητα 1η: Εισαγωγή Ορισμοί, Αιτιολογία των Νοσημάτων. Προσπάθεια λογικής εξήγησης της εμφάνισης νόσου.

Περιεχόμενα. Πρόλογος... 15

ΤΕΙ Αθήνας Μεθοδολογία της έρευνας και Ιατρική στατιστική

ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ και ΕΠΑΓΩΓΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

(Confounders) Δύο κύρια θέματα. Θα πρέπει να πιστέψω το αποτέλεσμα της μελέτης μου; Συγχυτικοί και τροποποιητικοί παράγοντες

Μπεττίνα Χάιδιτς. Επίκουρη Καθηγήτρια Υγιεινής Ιατρικής Στατιστικής e mail:

Σκοπός του μαθήματος. Έλεγχος μηδενικής υπόθεσης OR-RR. Έλεγχος μηδενικής υπόθεσης. Σφάλαμα τύπου Ι -Σφάλμα τύπου ΙΙ 20/4/2013

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΒΙΟΛΟΓΙΑ

Ενότητα 2: Έλεγχοι Υποθέσεων Διαστήματα Εμπιστοσύνης

Έρευνες ασθενών-μαρτύρων. Αναδρομικές. Case-control studies (retrospective) (case-control studies) Προοπτικές μελέτες

Έλεγχος υποθέσεων και διαστήματα εμπιστοσύνης

Λογαριθµιστική εξάρτηση

Περιεχόμενα. ΚΕΦΑΛΑΙΟ 1 Κατευθύνσεις στην έρευνα των επιστημών υγείας. ΚΕΦΑΛΑΙΟ 2 Έρευνα και θεωρία

Τεκµηριωµένη Ιατρική ΒΛΑΒΗ. Βασίλης Κ. Λιακόπουλος Λέκτορας Νεφρολογίας ΑΠΘ

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Λίγα λόγια για τους συγγραφείς 16 Πρόλογος 17

Στατιστικοί έλεγχοι για διακριτά δεδομένα

Κριτήρια τεκμηρίωσης και αποδοχής μιας αιτιολογικής υπόθεσης

Κλινική Ε ιδηµιολογία. Τυχαίο Σφάλμα Συστηματικό Σφάλμα

Kruskal-Wallis H

Επαγγελματική Επιδημιολογία

Ενότητα 2: Μέθοδοι δειγματοληψίας & Εισαγωγή στην Περιγραφική Στατιστική

Διάλεξη 1 Βασικές έννοιες

Τα συστηματικά σφάλματα στις επιδημιολογικές μελέτες Κάθε επιδημιολογική μελέτη πρέπει να θεωρείται ως μια άσκηση μέτρησης

ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ. ΠΡΟΛΟΓΟΣ... vii ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ... ix ΓΕΝΙΚΗ ΒΙΒΛΙΟΓΡΑΦΙΑ... xv. Κεφάλαιο 1 ΓΕΝΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΑΠΟ ΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Επιδημιολογία. Είδη υπό-μελέτη πληθυσμών. Ο ορισμός του υπό-μελέτη πληθυσμού ΜΕΤΡΗΣΗ ΚΑΙ ΣΥΓΚΡΙΣΗ ΤΗΣ ΣΥΧΝΟΤΗΤΑΣ ΤΩΝ ΝΟΣΗΜΑΤΩΝ

Αντικείμενο των επιδημιολογικών μελετών

Στατιστικοί Έλεγχοι Υποθέσεων. Σαλαντή Γεωργία Εργαστήριο Υγιεινής και Επιδημιολογίας Ιατρική Σχολή

Ιδιότητες και Τεχνικές Σύνταξης Επιστημονικού Κειμένου Σχολιασμός ερευνητικής πρότασης

6 ο ΜΑΘΗΜΑ Έλεγχοι Υποθέσεων

τα πάντα είναι σχετικά

1. Πειραματικά Σφάλματα

Αντικείμενο των επιδημιολογικών μελετών

Κλινική Επιδηµιολογία

Υ: Νόσος. Χ: Παράγοντας Κινδύνου 1 (Ασθενής) 2 (Υγιής) Σύνολο. 1 (Παρόν) n 11 n 12 n 1. 2 (Απών) n 21 n 22 n 2. Σύνολο n.1 n.2 n..

Ορισµός. Η προτύπωση είναι ένας ειδικός τρόπος να εκτιµήσουµε τον συγχυτικό ρόλο κάποιων

Υ: Νόσος. Χ: Παράγοντας Κινδύνου 1 (Ασθενής) 2 (Υγιής) Σύνολο. 1 (Παρόν) n 11 n 12 n 1. 2 (Απών) n 21 n 22 n 2. Σύνολο n.1 n.2 n..

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΠΕΡΙΓΡΑΦΗ ΚΑΙ ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ

Στατιστική Επιχειρήσεων ΙΙ

Σ ΤΑΤ Ι Σ Τ Ι Κ Η. Statisticum collegium iv

ΚΟΙΝΩΝΙΟΒΙΟΛΟΓΙΑ, ΝΕΥΡΟΕΠΙΣΤΗΜΕΣ ΚΑΙ ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗ

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗ ΙΑΤΡΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΜΕΘΟΔΟΛΟΓΙΑ Μ. ΑΡΒΑΝΙΤΙΔΟΥ- ΒΑΓΙΩΝΑ ΚΑΘΗΓΗΤΡΙΑ

iii ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ Πρόλογος

ΣΠΟΥΔΑΣΤΗΡΙΟ ΚΟΙΝΩΝΙΟΛΟΓΙΑΣ ΠΑΣΠΕ ΕΘΝΙΚΟ ΚΕΝΤΡΟ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΡΕΥΝΩΝ ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΜΕΘΟΔΟΛΟΓΙΑ ΚΑΙ ΤΙΣ ΤΕΧΝΙΚΕΣ

ΘΕΜΑΤΑ Α : ΕΚΦΩΝΗΣΕΙΣ - ΛΥΣΕΙΣ

Χρήση πινάκων-γραφημάτων?

Σ ΤΑΤ Ι Σ Τ Ι Κ Η ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΑΚΑ ΦΡΟΝΤΙΣΤΗΡΙΑ ΚΟΛΛΙΝΤΖΑ. Ερωτήσεις πολλαπλής επιλογής. Συντάκτης: Δημήτριος Κρέτσης

Γ. Πειραματισμός Βιομετρία

Είδη Μεταβλητών. κλίµακα µέτρησης

ΙΜΒ 023: Επιδημιολογία και Μεθοδολογία έρευνας

τα πάντα είναι σχετικά

Σύγκριση μέσου όρου πληθυσμού με τιμή ελέγχου. One-Sample t-test

Είδη Μεταβλητών Κλίμακα Μέτρησης Οι τεχνικές της Περιγραφικής στατιστικής ανάλογα με την κλίμακα μέτρησης Οι τελεστές Π και Σ

Χημική Τεχνολογία. Ενότητα 1: Στατιστική Επεξεργασία Μετρήσεων. Ευάγγελος Φουντουκίδης Τμήμα Μηχανολόγων Μηχανικών Τ.Ε.

ΤΕΧΝΙΚΕΣ ΔΕΙΓΜΑΤΟΛΗΨΙΑΣ

Δειγματοληπτικές κατανομές

Έλεγχος υποθέσεων - Ισχύς και Μέγεθος είγματος Sample Size and Power. Γρηγόρης Χλουβεράκης, Ph.D. Αναπληρωτής Καθηγητής Πανεπιστήμιο Κρήτης

Ανάλυση Δεδομένων με χρήση του Στατιστικού Πακέτου R

Εισαγωγή - Πειραματικοί Σχεδιασμοί. Κατσιλέρος Αναστάσιος

Β.δ Επιλογή των κατάλληλων εμπειρικών ερευνητικών μεθόδων

5. Έλεγχοι Υποθέσεων

ΜΕΘΟΔΟΛΟΓΙΑ ΕΡΕΥΝΑΣ. 3 η ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗ. Ι. Δημόπουλος Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων και Οργανισμών. ΤΕΙ Πελοποννήσου

Εφαρμοσμένη Στατιστική Δημήτριος Μπάγκαβος Τμήμα Μαθηματικών και Εφαρμοσμένων Μαθηματικών Πανεπισ τήμιο Κρήτης 22 Μαΐου /32

Εισαγωγή στην κοινωνική έρευνα. Earl Babbie. Κεφάλαιο 6. Δειγματοληψία 6-1

Στατιστική Ι (ΨΥΧ-1202) Διάλεξη 7. Στατιστικός έλεγχος υποθέσεων

Αντικείμενο των επιδημιολογικών μελετών

ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ ΠΡΟΛΟΓΟΣ 7. ΚΕΦΑΛΑΙΟ 1: Εισαγωγικές Έννοιες 13

Δειγματοληψία στην εκπαιδευτική έρευνα. Είδη δειγματοληψίας

Μελέτες ασθενών-μαρτύρων

Δόμηση ενός ερευνητικού προγράμματος

Για το δείγμα από την παραγωγή της εταιρείας τροφίμων δίνεται επίσης ότι, = 1.3 και για το δείγμα από το συνεταιρισμό ότι, x

Μεθοδολογία των Επιστημών του Ανθρώπου: Στατιστική

Στατιστικός έλεγχος υποθέσεων (Μέρος 1 ο )

Κεφάλαιο 11 Εισαγωγή στον Έλεγχο Υποθέσεων

Τμήμα Οργάνωσης και Διαχείρισης Αθλητισμού

Μέθοδοι δειγματοληψίας, καθορισμός μεγέθους δείγματος, τύποι σφαλμάτων, κριτήρια εισαγωγής και αποκλεισμού

ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ. Πρόλογος... 13

Γ. Πειραματισμός - Βιομετρία

Ανασκόπηση θεωρίας ελαχίστων τετραγώνων και βέλτιστης εκτίμησης παραμέτρων

ΕΛΕΓΧΟΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΩΝ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ. Επαγωγική στατιστική (Στατιστική Συμπερασματολογία) Εκτιμητική Έλεγχος Στατιστικών Υποθέσεων

Στατιστική Ι. Ενότητα 9: Κατανομή t-έλεγχος Υποθέσεων. Δρ. Γεώργιος Κοντέος Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων Γρεβενών

Ανασκόπηση θεωρίας ελαχίστων τετραγώνων και βέλτιστης εκτίμησης παραμέτρων

ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑ ΚΑΙ ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΑΝΘΡΩΠΙΝΩΝ ΠΟΡΩΝ

Transcript:

Αιτιότητα και τυχαίο σφάλμα στις επιδημιολογικές μελέτες Αιτιότητα Πρόγραμμα εκπαίδευσης στην επιδημιολογική επιτήρηση και διερεύνηση επιδημιών ΕΣΔΥ ΚΕΕΛΠΝΟ, 2007 "Ευτυχισμένος είναι αυτός που κατόρθωσε να γνωρίσει τις αιτίες των πραγμάτων" Βιργίλιος Γκολφινοπούλου Κ. Αιτία Ένα συμβάν, κατάσταση ή χαρακτηριστικό που προηγείται ενός αποτελέσματος και είναι ικανό να επιφέρει το συγκεκριμένο αποτέλεσμα τη δεδομένη χρονική στιγμή Ερμηνεία παρατηρούμενης συσχέτισης Αιτιακή σχέση Εναλλακτική ερμηνεία Τύχη Συστηματικό σφάλμα Eπιλογής Πληροφοριών Συγχυτικός παράγοντας Το βακτήριο Neisseria meningitidis είναι αιτιολογικός παράγοντας της μηνιγγιτιδοκοκκικής νόσου Είναι αναγκαίος παράγοντας; (Δηλαδή πρέπει οπωσδήποτε να υπάρχει;) Παράδειγμα: συνιστώσες αιτίες μηνιγγιτιδοκοκκικής νόσου (Ι) N.meningitidis Ανοσοκαταστολή Παθητικό κάπνισμα Είναι ικανός παράγοντας; (Δηλαδή, δεν απαιτείται κανένας άλλος παράγοντας; Εάν όχι, η N. meningitidis είναι «συνιστώσα αιτία») 1

Παράδειγμα: συνιστώσες αιτίες μηνιγγιτιδοκοκκικής νόσου (ΙΙ) Παράδειγμα: συνιστώσες αιτίες μηνιγγιτιδοκοκκικής νόσου (ΙΙΙ) N.meningitidis Ανοσοκαταστολή Ανεπάρκεια συμπληρώματος N.meningitidis Ανοσοκαταστολή Χαμηλή απόλυτη υγρασία Συνήθως Περισσότεροι από έναν παράγοντες είναι απαραίτητοι για να προκληθεί ένα συγκεκριμένο αποτέλεσμα Κάθε μεμονωμένος παράγοντας δεν είναι ικανός να προκαλέσει το αποτέλεσμα από μόνος του Διαφορετικοί συνδυασμοί παραγόντων μπορούν να επιφέρουν το ίδιο αποτέλεσμα Κριτήρια αιτιότητας (Bradford-Hill, 1968) 1. Ισχύς της συσχέτισης 2. Επαναλαμβανόμενο εύρημα (σε διάφορες μελέτες) 3. Ειδικότητα 4. Η έκθεση προηγείται του νοσήματος 5. Δοσοεξαρτώμενη σχέση 6. Βιολογική βάση 7. Ερμηνευτική συνοχή (συμβατότητα με άλλες γνώσεις) 8. Πειραματική τεκμηρίωση 9. Αναλογία Σύνοψη των κριτηρίων Bradford-Hill Τελικές παρατηρήσεις Κανένα από τα εννέα κριτήριά μου δεν παρέχει αδιαμφισβήτητη τεκμηρίωση υπέρ ή κατά μιας υπόθεσης ύπαρξης αιτιακής σχέσης.... Α. Bradford-Hill Οι έτοιμες λίστες κριτηρίων συχνά εμποδίζουν την κριτική σκέψη Πάντα χρήσιμος ο έλεγχος της ύπαρξης λογικής βάσης ενός ισχυρισμού (με κριτήριο την ήδη υπάρχουσα σχετική γνώση, εάν διαθέσιμη) Σημαντική όμως η διατήρηση ευελιξίας στη σκέψη Προσπάθεια για απόκτηση καλύτερης γνώσης Εξοικείωση με τη λογική της επιστημονικής μεθόδου: διατύπωση υπόθεσης συγκέντρωση δεδομένων για την απόρριψή της (ή όχι) τεκμηρίωση 2

Ένα τυπικό παράδειγμα... Τυχαίο σφάλμα στις επιδημιολογικές μελέτες Νόσημα Νόσημα RR = 1.84 (+) (-) X 2 = 4.77 Έκθεση 18 (56%) 14 (44%) 32 (100%) p < 0.05 Μη 19 (31%) 43 (69%) 62 (100%) Συνεπώς: έκθεση στατιστικά 37 57 94 σημαντική σχέση μεταξύ έκθεσης και ( κλειστή επιδημία: μελέτη σειρών)? νοσήματος Πρέπει να πιστέψω στο αποτέλεσμα της μέτρησης που επιτέλεσα; Σφάλματα στις επιδημιολογικές μελέτες Κάπνισμα RR = 9,1 Καρκίνος πνεύμονα Τυχαίο σφάλμα: διαφορά μεταξύ της εμπειρικής τιμής και της μέσης τιμής των εμπειρικών τιμών που προκύπτουν από έναν απεριόριστο αριθμό μελετών με την ίδια μεθοδολογία - Τύχη; - Συστηματικό σφάλμα; επιλογής; πληροφόρησης; - Συχγυτικοί παράγοντες; Συσχέτιση - τεκμηρίωση αιτιακής σχέσης - μη τεκμηρίωση αιτιακής σχέσης Συστηματικό σφάλμα: διαφορά μεταξύ της πραγματικής τιμής και της μέσης εμπειρικής τιμής που προκύπτει από έναν απεριόριστο αριθμό μελετών με την ίδια μεθοδολογία. Σφάλματα στις επιδημιολογικές μελέτες Πού οφείλεται το τυχαίο σφάλμα στις επιδημιολογικές μελέτες; Σφάλμα Υπεισέρχεται δειγματοληψία Τυχαίο σφάλμα Συστηματικό σφάλμα - Μελέτες αναλυτικής επιδημιολογίας: τα άτομα της μελέτης αποτελούν «δείγμα» ενός ευρύτερου θεωρητικού πληθυσμού (π.χ. η επιδημία που μελετάμε αποτελεί «δείγμα» ενός θεωρητικού «πληθυσμού» επιδημιών) Μέγεθος δείγματος μελέτης Μελέτες ασθενών-μαρτύρων: επιπλέον, υπεισέρχεται δειγματοληψία στην επιλογή των μαρτύρων (οι μάρτυρες αποτελούν δείγμα του πληθυσμού προέλευσης) Πηγή: Rothman, 2002 3

Κανονική κατανομή ενός χαρακτηριστικού στον πληθυσμό Eκτίμηση της μέσης τιμής Διαφορετικές μελέτες: δίνουν διαφορετικές εκτιμήσεις της μέσης τιμής μ = μέση τιμή σ = σταθερή απόκλιση Σταθερή απόκλιση: μέτρο διασποράς (πόσο "εξαπλώνονται" οι παρατηρήσεις γύρω από τη μέση τιμή) μ = μέση τιμή σ = σταθερή απόκλιση Ίδια λογική και για τα μέτρα συσχέτισης (σχετικός κίνδυνος, odds ratio, διαφορά κινδύνων/επιπτώσεων) μ-3σ μ-2σ μ-σ μ μ+σ μ+2σ μ+3σ μ-2σ μ μ+2σ μ-3σ μ-2σ μ-σ μ μ+σ μ+2σ μ+3σ Διασπορά τιμών από τη μία μελέτη που έγινε Εκτιμήσεις βάσει μίας δειγματοληπτικής μελέτης - μέση τιμή μ-3σ μ-2σ μ-σ μ μ+σ μ+2σ μ+3σ - διάστημα αξιοπιστίας (ΔΑ) το +/- της εκτίμησης της μέσης τιμής (ή RR, OR κ.ά.) Το ΔΑ εξαρτάται από: α/ διασπορά τιμών χαρακτηριστικού (μεταβλητότητα) στον πληθυσμό β/ μέγεθος δείγματος Θεωρητική κατανομή μέσων τιμών εάν γίνουν πολλες μελέτες Περιοχή με 95% τιμών Διάστημα αξιοπιστίας κατά 95% Διαφορετικές μελέτες: δίνουν διαφορετικές εκτιμήσεις της μέσης τιμής ΔΑ95% = «το διάστημα μέσα στο οποίο βρίσκεται η πραγματική* μέση τιμή, σε 95% των περιπτώσεων, εάν η συλλογή και ανάλυση των δεδομένων επαναληφθεί πολλές φορές» * Πραγματική μέση τιμή = μέση τιμή στον πληθυσμό διάστημα αξιοπιστίας Διάστημα αξιοπιστίας κατά 95% Σύγκριση: Λόγος Κινδύνων (RR) και ΔΑ95% Διασπορά τιμών από τη μία μελέτη που έγινε Θεωρητική κατανομή μέσων τιμών εάν γίνουν πολλες μελέτες ΔΑ95% = «το διάστημα μέσα στο οποίο βρίσκεται η πραγματική* μέση τιμή, σε 95% των περιπτώσεων, εάν η συλλογή και ανάλυση των δεδομένων επαναληφθεί πολλές φορές» Πρακτικά: «το διάστημα * Πραγματική μέση τιμή = μέσα στομέση οποίο τιμή στον βρίσκεται πληθυσμό η πραγματική* μέση τιμή, με πιθανότητα 95%» * Πραγματική μέση τιμή = μέση τιμή στον πληθυσμό Γαστρεντερίτιδα Nοσ + Nοσ - Έφαγαν Eκθ + 4 1 5 κρέας Eκθ - 1 9 10 5 10 Στο διάστημα μεταξύ 1,18 και 54 βρίσκεται, με πιθανότητα 95%, το πραγματικό RR AR E = 4 / 5 = 80% AR 0 = 1 / 10 = 10% RR = AR E / AR 0 = 80% /10% = 8 ΔΑ95% του RR = 1,18 54,0 Ρ = 0,009 Περιοχή με 95% τιμών διάστημα αξιοπιστίας Υπάρχει πιθανότητα 9/1000 η εμφανιζόμενη συσχέτιση μεταξύ βρώσης κρέατος και γαστρεντερίτιδας να είναι ψευδής, δηλ. να οφείλεται στην τύχη ( πραγματικό RR= 1) 4

Μακρά παράδοση ελέγχου στατιστικής σημαντικότητας και Ρ Γαστρεντερίτιδα Nοσ + Nοσ - Έφαγαν Eκθ + 4 1 5 κρέας Eκθ - 1 9 10 5 10 Ρ = η πιθανότητα η εμφανιζόμενη συσχέτιση να είναι ψευδής, δηλαδή να οφείλεται στην τύχη Συσχέτιση έκθεσης και νόσου ; στατιστικά σημαντική σχέση ή μη σημαντική ; P < 0,05 ή P 0,05 ; ΔΑ95% δεν περιλαμβάνει 1 ή ΔΑ95% περιλαμβάνει 1 ; Συρρίκνωση πλούτου πληροφοριών μιας μελέτης σε ναι / όχι Οι ρίζες της διχοτομικής προσέγγισης Ανάπτυξη στατιστικών τεχνικών για χρήση στη λήψη αποφάσεων (τύπου ναι/όχι) για καταλληλότητα (ή μη) προϊόντων και εφαρμογή στη γεωργία και βιομηχανία στις αρχές του 20ού αιώνα Έμφαση στον έλεγχο της «στατιστικής σημαντικότητας» κριτήριο Ρ Συνηθισμένο όριο: Ρ < 0,05 (<5% πιθανότητα η εμφανιζόμενη συσχέτιση να οφείλεται στην τύχη να είναι ψευδής) Έλεγχος στατιστικής σημαντικότητας για μέτρα συσχέτισης (π.χ. RR, OR) Με βάση τιμή κριτηρίου Ρ P = «η πιθανότητα που υπάρχει η παρατηρούμενη τιμή του RR (ή τουor), ή τιμές πιο απομακρυσμένες από 1, να οφείλονται στην τύχη» RR 0 1 «παρατηρούμενη τιμή ή τιμές πιο απομακρυσμένες από 1» Χαμηλές τιμές Ρ = μικρή πιθανότητα η παρατηρούμενη τιμή του RR (ή τιμές πιο απομακρυσμένες από 1) να οφείλεται στην τύχη Υψηλές τιμές Ρ = μεγάλη πιθανότητα η παρατηρούμενη τιμή του RR (ή τιμές πιο απομακρυσμένες από 1) να οφείλεται στην τύχη 8 Ανακεφαλαίωση Διάστημα αξιοπιστίας κατά 95% = «το διάστημα μέσα στο οποίοβρίσκεταιηπραγματικήτουrr (ή OR), με πιθανότητα 95%» (πρακτική έννοια) Τιμή κριτηρίου P = «η πιθανότητα που υπάρχει η εμφανιζόμενη συσχέτιση να οφείλεται στην τύχη» Παράδειγμα Γαστρεντερίτιδα Nοσ + Nοσ - Έφαγαν Eκθ + 4 1 5 κρέας Eκθ - 1 9 10 5 10 RR = 4/5 / 1/10 = 80%/10% = 8 - ΔΑ95% του RR = 1,18 54,0 - Ρ = 0,009 - Ρ < 0,05 Πληροφορίες που εμπεριέχει - ΔΑ95% : - μέγεθος RR - κατεύθυνση RR - ακρίβεια εκτίμησης του RR - Ακριβής τιμή Ρ: - πιθανότητα η συσχέτιση να οφείλεται στην τύχη - Διχοτομική τιμή Ρ: - στατιστικά σημαντικό εύρημα Παράδειγμα Γαστρεντερίτιδα μετά από πρωτοχρονιάτικο γεύμα 15 άτομα έφαγαν μαζί την παραμονή της Πρωτοχρονιάς. Μέσα στο επόμενο 24ωρο, 5 από αυτούς ανέπτυξαν συμπτώματα γαστρεντερίτιδας. Ναι Όχι % γνωστής Έκθεση Κρ. Σύνολο AR Κρ. Σύνολο AR RR (95%CI) P έκθεσης Ψάρι 2 10 20% 3 5 60% 0.33 (0,08-1,39) 0.13 40% Κρέας 4 5 80% 1 10 10% 8.00 (1,18-54,0) 0.009 80% Ρύζι 3 7 43% 2 8 25% 1.71 (0,39-7,48) 0.48 60% Σαλάτα 1 3 33% 4 12 33% 1.00 (0,17-5,98) 0.64 20% Κέικ 4 11 36% 1 4 25% 1.45 (0,22-9,43) 0.69 80% AR: Πηλίκο προσβολής, RR: Σχετικός κίνδυνος, 95%CI: 95% Διάστημα αξιοπιστίας P: P-value Πηγή: Giesecke, 2002. p. 26-34. P < 0.05 Κ. Rothman 5

Βιβλιογραφικές πηγές - Stuart James. Causal Inference. EPIET course, 2005 - Moren A. Critical review of significance testing. EPIET course, 2003. - Ahlbom A and Norell S. Εισαγωγή στην Επιδημιολογία. Δεύτερη έκδοση. Ιατρικές εκδόσεις Λίτσας. Αθήνα, 1992. - Rothman KJ. Epidemiology. An Introduction. Oxford: OUP, 2002 - Rothman KJ, Greenland S. Modern epidemiology. 2nd edition. Philadelphia: Lippincott-Raven. 1998. - Armitage P, Berry G. Statistical methods in medical research. 3rd edition. Oxford: Blackwell. 1994. 6