StatXact ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΙΙ. StatXact. ΜΑΘΗΜΑ 5 ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ 1 - συνέχεια ΜΕΤΡΑ ΚΙΝ ΥΝΟΥ & ΣΥΜΠΕΡΑΣΜΑΤΟΛΟΓΙΑ ΜΕ ΤΗΝ ΧΡΗΣΗ StatXact

Σχετικά έγγραφα
Στόχος µαθήµατος: Παράδειγµα 1: µελέτη ασθενών-µαρτύρων ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΙΙ

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..

Στόχος µαθήµατος: ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΙΙ. Α1.2 Παράδειγµα 1 (συνέχεια) Α1. ΙΤΙΜΕΣ ΚΑΤΗΓΟΡΙΚΕΣ ΜΕΤΑΒΛΗΤΕΣ ΣΕ ΕΞΑΡΤΗΜΕΝΑ ΕΙΓΜΑΤΑ Παράδειγµα 1: αρτηριακή πίεση

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..

ΠΜΣ ΕΠΑΓΓΕΛΜΑΤΙΚΗ ΚΑΙ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝΤΙΚΗ ΥΓΕΙΑ, ΙΑΧΕΙΡΙΣΗ ΚΑΙ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ ΑΠΟΤΙΜΗΣΗ. Βιοστατική ΙΙ

Ενότητα 4: Πίνακες συνάφειας (Contingency tables)

ΠΜΣ ΕΠΑΓΓΕΛΜΑΤΙΚΗ ΚΑΙ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝΤΙΚΗ ΥΓΕΙΑ, ΙΑΧΕΙΡΙΣΗ ΚΑΙ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ ΑΠΟΤΙΜΗΣΗ. Βιοστατική ΙΙ

Συνάφεια μεταξύ ποιοτικών μεταβλητών. Εκδ. #3,

Στόχος µαθήµατος: ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΙΙ. 1. Πολλαπλή γραµµική παλινδρόµηση. 1.2 Παράδειγµα 7 (συνέχεια)

Μεθοδολογία της Έρευνας και Εφαρμοσμένη Στατιστική

Στόχος µαθήµατος: ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΙΙ. 1. Απλή γραµµική παλινδρόµηση. 1.2 Παράδειγµα 6 (συνέχεια)

Στατιστική και Θεωρία Πιθανοτήτων (ΓΓ04) ΑΝΤΩΝΙΟΣ ΧΡ. ΜΠΟΥΡΑΣ Εαρινό Εξάμηνο

Έλεγχος Ανεξαρτησίας x2 του Pearson x2 του Pearson

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Για να ελέγξουµε αν η κατανοµή µιας µεταβλητής είναι συµβατή µε την κανονική εφαρµόζουµε το test Kolmogorov-Smirnov.

ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ. Δρ. Βασίλης Π. Αγγελίδης Τμήμα Μηχανικών Παραγωγής & Διοίκησης Δημοκρίτειο Πανεπιστήμιο Θράκης

Έλεγχος ανεξαρτησίας μεταξύ δύο ποιοτικών μεταβλητών (Crosstabs - Chi-Square Tests)

ΣΧΕΣΗ ΜΕΤΑΞΥ ΠΟΙΟΤΙΚΩΝ ΜΕΤΑΒΛΗΤΩΝ

Ιατρικά Μαθηματικά & Βιοστατιστική

Μεθοδολογία των επιστημών του Ανθρώπου: Στατιστική Ι

α) t-test µε ίσες διακυµάνσεις β) ανάλυση διακύµανσης µε έναν παράγοντα Έλεγχος t δύο δειγμάτων με υποτιθέμενες ίσες διακυμάνσεις

Αναλυτική Στατιστική

Λογαριθμικά Γραμμικά Μοντέλα Poisson Παλινδρόμηση Παράδειγμα στο SPSS

ΛΟΓΙΣΤΙΚΗ ΕΞΑΡΤΗΣΗ. Πρώτα θα δούμε την επίδραση των παραπάνω παραγόντων με διμεταβλητή ανάλυση: Variables in the Equation

ΚΟΙΝΩΝΙΟΒΙΟΛΟΓΙΑ, ΝΕΥΡΟΕΠΙΣΤΗΜΕΣ ΚΑΙ ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗ

Πινάκες συνάφειας. Βαρύτητα συμπτωμάτων. Φύλο Χαμηλή Υψηλή. Άνδρες. Γυναίκες

ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ

ΑΝΑΛΥΣΗ Ε ΟΜΕΝΩΝ. 3. Στατιστική Συµπερασµατολογία για ποιοτικές µεταβλητές

Μέθοδος μέγιστης πιθανοφάνειας

ΑΝΑΛΥΣΗ Ε ΟΜΕΝΩΝ 1. ΕΙ Η Ε ΟΜΕΝΩΝ, ΣΥΛΛΟΓΗ, ΚΩ ΙΚΟΠΟΙΗΣΗ ΚΑΙ ΕΙΣΑΓΩΓΗ

Κεφάλαιο 16. Σύγκριση συχνοτήτων κατηγοριών: το στατιστικό κριτήριο χ 2. Προϋποθέσεις για τη χρήση του τεστ. ιαφορές ή συσχέτιση.

ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΗ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑ ΚΑΙ ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΑΝΘΡΩΠΙΝΩΝ ΠΟΡΩΝ

Μη Παραμετρικοί Έλεγχοι & Η Δοκιμασία Χ 2

ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ

Κλινική Επιδηµιολογία

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

Ασκήσεις Εξετάσεων. Μεταπτυχιακό Πρόγραμμα Σπουδών στη. Διοίκηση των Επιχειρήσεων

Μάστερ στην Εφαρµοσµένη Στατιστική

Στατιστικοί έλεγχοι του Χ 2

Στον πίνακα επιβίωσης θεωρούµε τον αριθµό ζώντων στην κάθε ηλικία

Μαντζούνη, Πιπερίγκου, Χατζή. ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Εργαστήριο 5 ο

ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ. Πιθανότητες. Τυχαίες μεταβλητές - Κατανομές ΙΑΤΡΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΚΕΦΑΛΑΙΟ 1 ΚΕΦΑΛΑΙΟ 2

Στατιστικές Υποθέσεις

Μενύχτα, Πιπερίγκου, Σαββάτης. ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Εργαστήριο 5 ο

Πέτρος Γαλάνης, MPH, PhD Εργαστήριο Οργάνωσης και Αξιολόγησης Υπηρεσιών Υγείας Τμήμα Νοσηλευτικής, Εθνικό και Καποδιστριακό Πανεπιστήμιο Αθηνών

ΔΗΜΟΚΡΙΤΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΡΑΚΗΣ Τμήμα Επιστήμης Φυσικής Αγωγής και Αθλητισμού Πρόγραμμα Διδακτορικών Σπουδών ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΟ ΕΝΤΥΠΟ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ

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

Οι παρατηρήσεις του δείγματος, μεγέθους n = 40, δίνονται ομαδοποιημένες κατά συνέπεια ο δειγματικός μέσος υπολογίζεται από τον τύπο:

1991 US Social Survey.sav

ΕΡΕΥΝΑ ΑΠΟΔΟΧΗΣ ΑΥΤΟΝΟΜΩΝ ΟΧΗΜΑΤΩΝ ΑΠΟ ΤΟΥΣ ΕΛΛΗΝΕΣ ΟΔΗΓΟΥΣ

Τεκµηριωµένη Ιατρική ΒΛΑΒΗ. Βασίλης Κ. Λιακόπουλος Λέκτορας Νεφρολογίας ΑΠΘ

ΕΛΕΓΧΟΙ ΠΡΟΣΑΡΜΟΓΗΣ & ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ

Περιεχόµενα ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΙΙ. 1.2 Παράδειγµα 1 δύο χηµειοθεραπείες. 1.1 Ανάλυση δίτιµων κατηγορικών µεταβλητών σε εξαρτηµένα δείγµατα

τα πάντα είναι σχετικά

Ιατρικά Μαθηματικά & Βιοστατιστική

Ποσοτικές Μέθοδοι Ανάλυσης στις Κοινωνικές Επιστήμες

Μεθοδολογία των Επιστημών του Ανθρώπου: Στατιστική

τα πάντα είναι σχετικά

ΑΝΑΛΥΣΗ ΠΟΙΟΤΙΚΩΝ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ: Συγκρίσεις μεταξύ ομάδων. Η σύγκριση 2 ποιοτικών μεταβλητών με >2 ομάδες.

4. Ανάλυση ποιοτικών δεδοµένων: συγκρίσεις µεταξύ οµάδων.

Ποιοτικά. Ονομαστικά Διαβήτης τύπου Ι/ τύπου ΙΙ/ μηδιαβητικός

Έγιναν καλά εν έγιναν καλά Οµάδα Α (µε φάρµακο) Οµάδα Β (χωρίς φάρµακο) 35 15

Παράδειγµα (Risky Business 1)

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

6 / 4 / Βιοστατιστικός, MSc, PhD

Μάθηµα 3 ο b. Από Κοινού Κατανοµή Τυχαίων Μεταβλητών

ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥ ΩΝ «ΦΡΟΝΤΙ Α ΣΤΟ ΣΑΚΧΑΡΩ Η ΙΑΒΗΤΗ» ΑΝΑΛΥΤΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Δειγματοληψία. Πρέπει να γνωρίζουμε πως πήραμε το δείγμα Το πλήθος n ij των παρατηρήσεων σε κάθε κελί είναι τ.μ. με μ ij συμβολίζουμε την μέση τιμή:

Λύσεις των ασκήσεων

χ 2 test ανεξαρτησίας

Στατιστικό κριτήριο χ 2

Πληροφοριακά Συστήµατα ιοίκησης Τµήµα Χρηµατοοικονοµικής και Ελεγκτικής Management Information Systems Εργαστήριο 4 ΤΕΙ Ηπείρου (Παράρτηµα Πρέβεζας)

& 4/12/09 Α ΣΕΙΡΑ ΘΕΜΑΤΩΝ

Δείγμα (μεγάλο) από οποιαδήποτε κατανομή

Είδη Μεταβλητών. κλίµακα µέτρησης

Δειγματοληψία. Πρέπει να γνωρίζουμε πως πήραμε το δείγμα Το πλήθος n ij των παρατηρήσεων σε κάθε κελί είναι τ.μ. με μ ij συμβολίζουμε την μέση τιμή:

Μέθοδος Newton-Raphson

ΤΣΑΛΤΑ ΜΑΡΙΑ Α.Μ: 1946 ΠΑΥΛΕΛΛΗ ΛΟΥΙΖΑ Α.Μ: 2342 ΤΣΑΪΛΑΚΗ ΦΑΝΗ Α.Μ: Οικονομετρικά. Εργαστήριο 15/05/11

ΔΙΕΡΕΥΝΗΣΗ ΤΟΥ ΒΑΘΜΟΥ ΕΘΙΣΜΟΥ ΣΤΟ ΔΙΑΔΙΚΤΥΟ ΤΩΝ ΕΦΗΒΩΝ ΜΕ ΣΑΚΧΑΡΩΔΗ ΔΙΑΒΗΤΗ ΤΥΠΟΥ 1

Μάθηµα εύτερο-τρίτο- Βασικά Ζητήµατα στο Απλό Γραµµικό Υπόδειγµα Ακαδηµαϊκό Έτος

Ενότητα 1: Εισαγωγή. ΤΕΙ Στερεάς Ελλάδας. Τμήμα Φυσικοθεραπείας. Προπτυχιακό Πρόγραμμα. Μάθημα: Βιοστατιστική-Οικονομία της υγείας Εξάμηνο: Ε (5 ο )

ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ και ΕΠΑΓΩΓΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Συλλογή,, αποθήκευση, ανανέωση και παρουσίαση στατιστικών δεδοµένων

Εισαγωγή στη Στατιστική

Α Ν Ω Τ Α Τ Ο Σ Υ Μ Β Ο Υ Λ Ι Ο Ε Π Ι Λ Ο Γ Η Σ Π Ρ Ο Σ Ω Π Ι Κ Ο Υ Ε Ρ Ω Τ Η Μ Α Τ Ο Λ Ο Γ Ι Ο

Ηλικιωμένοι στην Κοινότητα και το Ίδρυμα - στον Αστικό Ιστό και την Ύπαιθρο Συννοσηρότητα

1.Γ.2 Αποτελέσµατα ΜΕΡΟΣ Γ: Ο ΠΟΛΕΜΟΣ ΣΤΟ ΙΡΑΚ Γ.1 Εισαγωγή...196

Θέματα Στατιστικής στη γλώσσα R

Ελεγκτικής. ΤΕΙ Ηπείρου (Παράρτηµα Πρέβεζας)

Λογαριθµιστική εξάρτηση

ΠΕΡΙΓΡΑΦΗ ΚΑΙ ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ

Fisher test. Fisher test : Είναι ένας µη παραµετρικός έλεγχος :

Ποιοτική και ποσοτική ανάλυση ιατρικών δεδομένων

Kruskal-Wallis H

2 η ΕΚΑ Α ΓΕΝΙΚΕΣ ΑΣΚΗΣΕΙΣ και. Έστω Α, Β ενδεχόµενα ενός δειγµατικού χώρου Ω µε Ρ(Α) = 8

ΑΝΤΙΚΕΙΜΕΝΟ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ

Media Monitoring. Ενότητα 7: Εισαγωγή & Ανάλυση δεδομένων με το SPSS. Σταμάτης Πουλακιδάκος Σχολή ΟΠΕ Τμήμα ΕΜΜΕ

Μάθηµα 11. Κεφάλαιο: Στατιστική

Κατανοµές. Η κατανοµή (distribution) µιας µεταβλητής (variable) φαίνεται από το σχήµα του ιστογράµµατος (histogram).

ΕΠΙΠΕΔΑ ΑΓΓΕΙΟΠΟΙΗΤΙΝΩΝ 1 ΚΑΙ 2 ΣΤΟ ΥΠΕΡΚΕΙΜΕΝΟ ΠΤΥΕΛΩΝ ΣΕ ΑΣΘΕΝΕΙΣ ΜΕ ΧΑΠ

Transcript:

ΠΜΣ ΕΠΑΓΓΕΛΜΑΤΙΚΗ ΚΑΙ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝΤΙΚΗ ΥΓΕΙΑ, ΙΑΧΕΙΡΙΣΗ ΚΑΙ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ ΑΠΟΤΙΜΗΣΗ ΑΚ. ΕΤΟΣ 2006-2007, 3ο εξάµηνο StatXact ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΙΙ ΜΑΘΗΜΑ 5 ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ 1 - συνέχεια ΜΕΤΡΑ ΚΙΝ ΥΝΟΥ & ΣΥΜΠΕΡΑΣΜΑΤΟΛΟΓΙΑ ΜΕ ΤΗΝ ΧΡΗΣΗ StatXact 1 3 StatXact Αρχική εικόνα StatXact Εύχρηστο για πινακοποιηµένα δεδοµένα Αµεσο αλλά όχι «εµφανίσιµο» Παράδειγµα 1: µελέτη ασθενών-µαρτύρων Πίνακας 1: Πίνακας διπλής εισόδου παραδείγµατος 1: Μυοκαρδιακή Ανεπάρκεια και Αντισυλληπτικό χάπι (Mann et al, 1975) Χ: Αντισυλ. Χάπι 1: Ναι Y: Μυοκαρδιακή Ανεπάρκεια 1: Ναι 23 2: Όχι 34 Περ. Κατ. Χ 57 2: Όχι 35 132 167 Περ. Κατ Υ 58 166 224 2 4 1 2

1. Εισαγωγή δεδοµένων Εισαγωγή κελιών (συχνοτήτων) Αυτόµατος υπολογισµός περιθωριακών κατανοµών (συνόλων) 3α. Από κοινού συνάρτηση πιθανότητας Table data> settings Επιλέγουµε: Total Percent 5 7 2. «Προετοιµασία» δεδοµένων εν χρειάζεται κάτι ιδιαίτερο προαιρετική η ονοµασία γραµµών-στηλών (ενεργοποίηση µε διπλό click) Μη δυνατότητα εισαγωγής ονόµατος µεταβλητών Χάπι Νόσος 6 3β. Από κοινού συνάρτηση πιθανότητας Αυτόµατη εµφάνιση των ποσοστών στον πίνακα Λεπτοµέρεια: οι επιλογές των ποσοστών είναι εναλλακτικές και όχι ταυτόχρονες, όπως στο SPSS 8 3 4

3γ. εσµευµένη συνάρτηση πιθανότητας Σύγκριση της κατανοµής της νόσου ανάµεσα στις γυναίκες που χρησιµοποιούν αντισύλληψη, µε την αντίστοιχη κατανοµή ανάµεσα στις γυναίκες που δεν χρησιµοποιούν αντισύλληψη. P(Y X) Με την ολοκλήρωση της εισαγωγής των συχνοτήτων στον πίνακα, παρατηρούµε τι αναγράφεται στο κάτω µέρος του προγράµµατος 4α. Εκτίµηση ΛΣΠ 9 11 3δ. εσµευµένη συνάρτηση πιθανότητας ΖΗΤΟΥΜΕΝΟ ΣΤΗΝ ΠΡΟΚΕΙΜΕΝΗ ΠΕΡΙΠΤΩΣΗ: σύγκριση της κατανοµής χρήσης χαπιού στις γυναίκες που νοσούν, µε την αντίστοιχη κατανοµή στις γυναίκες που δεν νοσούν Εποµένως, στον πίνακα συνάφειας θέλουµε τα ποσοστά ως προς την στήλη (Υ) [P(X Y): δεσµευµένες κατανοµές της χρήσης χαπιού ως προς την εµφάνιση της νόσου] ηλ στο StatXact, αν εισάγουµε τα δεδοµένα µε τον ίδιο τρόπο όπως στο SPSS, υπολογίζεται το odds της νόσου, όταν ο παράγοντας είναι απών, προς το αντίστοιχο odds όταν ο παράγοντας είναι παρόν, δηλαδή odds( Χ = 2) OR = odds( X = 1) 4β. Εκτίµηση ΛΣΠ 10 12 5 6

Για να υπολογιστεί το ( Χ = 1) OR = odds( X = 2) Θα πρέπει να εισάγουµε είτε τις στήλες, είτε τις γραµµές, ανάποδα. 4γ. Εκτίµηση ΛΣΠ odds Νόσος όχι Νόσος ναι Χάπι ναι Χάπι όχι 4γ. Εκτίµηση ΛΣΠ και διαστήµατος εµπιστοσύνης (αποτέλεσµα) 34/166: αναλογία ασθενών που πήραν χάπι 23/58: αναλογία µαρτύρων που πήραν χάπι 13 15 4γ. Εκτίµηση ΛΣΠ και διαστήµατος εµπιστοσύνης Statistics> Two binomials> CI on Odds Ratio 5. Έλεγχος Ανεξαρτησίας χ 2 του Pearson Statistics> Two Binomials>Pearson s chi-square 14 Όταν ισχύει η προϋπόθεση (κανένα κελί µε αναµενόµενη τιµή <5), τότε και τα δύο P-value µας δίνουν τα ίδια αποτελέσµατα. Όταν όµως ΕΝ ισχύουν οι προϋποθέσεις, τότε επιλέγουµε το exact p-value 16 7 8

6. Έλεγχος Μέγιστης πιθανοφάνειας (LRT) Statistics> Two Binomials> Likelihood ratio ΠΑΡΑ ΕΙΓΜΑ 2 τιµή P-value (επιστροφή στην ανάλυση µε το SPSS) 17 19 7. Ακριβής έλεγχος ανεξαρτησίας του Fisher Statistics> Two Binomials> Fisher s exact Παράδειγµα 2: προοπτική µελέτη Επίδραση καπνίσµατος στην επιβίωση ασθενών µε καρδιακό επεισόδιο Πίνακας 2: Πίνακας διπλής εισόδου παραδείγµατος 2: Κάπνισµα και επιβίωση σε ασθενείς καρδιακής ανεπάρκειας (Daly et al, 1983) Χ: Συνέχιση καπνίσµατος 1: Ναι Y: Επιβίωση σε δύο χρόνια 1: Απεβίωσε 2: Εν ζωή 19 135 Περ. Κατ. Χ 154 2: Όχι 15 199 214 Περ. Κατ Υ 34 334 368 18 20 9 10

1/ Εισαγωγή στοιχείων στο StatΧact Υπενθύµιση: Τρόπος εισαγωγής! απεβίωσαν 3α/ Στατιστική Ανάλυση Αποδοτέος κίνδυνος 12.3% - 7% = 5.3% Ποσοστιαίος αποδοτέος κίνδυνος (0.053/0.123)*100=43.1% Σχετικός κίνδυνος RR= 0.1234/ 0.0701= 1.760 21 23 2/ Προβολή 2x2 πίνακα Επιλογή σωστών ποσοστών (υπενθύµιση: το είδος της µελέτης) 3β/ Στατιστική Ανάλυση Λόγος Σχετικών Πιθανοτήτων 19 OR= = (19x199)/(15x135) = 1.867 15 135 199 22 24 11 12

3γ/ Στατιστική Ανάλυση (συνέχεια) ηλαδή, η σχετική πιθανότητα θανάτου για τους ασθενείς που συνέχισαν το κάπνισµα είναι 86% µεγαλύτερη από την πιθανότητα θανάτου ασθενών που σταµάτησαν το κάπνισµα 4/ Συµπεράσµατα Παραδείγµατος 2 Από το OR: Η συνέχιση του καπνίσµατος µετά από την επιβίωση από καρδιακό επεισόδιο, αυξάνει τον κίνδυνο θανάτου τα επόµενα δύο χρόνια κατά 86%, όχι όµως στατιστικά σηµαντικά Από τον έλεγχο ανεξαρτησίας: η πιθανότητα επιβίωσης µετά από δύο έτη δεν σχετίζεται στατιστικά σηµαντικά µε την συνέχιση του καπνίσµατος µετά την επιβίωση από καρδιακό επεισόδιο 25 27 3δ/ Έλεγχος ανεξαρτησίας χ 2 εν απορρίπτουµε υπόθεση ανεξαρτησίας των δύο µεταβλητών 26 13 14