Założenia: wyniki są binarne próby są niezależne liczba prób n ustalona przed pomiarem to samo prawdopodobieństwo sukcesu we wszystkich próbach

Transkrypt

1 Biostatystyka, 2018/2019 dla Fizyki Medycznej, studia magisterskie Test dwumianowy χ 2 test dobroci dopasowania Analiza tabeli kontygencji ( tabeli krzyżywej) P k sukcesów = n k pk (1 p) n k Założenia: wyniki są binarne próby są niezależne liczba prób n ustalona przed pomiarem to samo prawdopodobieństwo sukcesu we wszystkich próbach H0: prawdopodobieństwo sukcesu w populacji jest p 0 H1: prawdopodobieństwo sukcesu w populacji jest inne niż p 0 lub jednostronny: H1: prawdopodobieństwo sukcesu w populacji jest > /< p 0 D.Makowiec: Biostatystka (177) 1

2 Przykład: w danym gatunku os, prawdopodobieństwo osy_pana jest 0.3. Zebraliśmy 12 os z tego gatunku. 5 z nich okazało się panami. Czy nasza próba potwierdza stwierdzenie, że 30% os tego gatunku to panowie? Czy zaobserwowana proporcja 5/12 (=41.67%) jest zgodna z przeświadczeniem, że w populacji tych os samce stanowią 30% rozkład NULL testu to pmf dla problemu P-value = p(x>=5)= 1- binom.cdf( 4, 12, 0.3)= Osy_test_dwymianowy.py D.Makowiec: Biostatystka (178) Błąd standardowy w teście dwumianowym SE p = p (1 p ) n Odchylenie standardowe rozkładu próby dla prawdopodobieństwa sukcesu. Przedział ufności w teście dwumianowym metodą Walda (tylko dla 0.2< p <0.8) p Z SE p < p < p + Z SE p D.Makowiec: Biostatystka (179) 2

3 Estymator parametru p p = X n = 5 12 = Odchylenie standardowe rozkładu próby dla prawdopodobieństwa sukcesu. SE p = p (1 p ) = n ( ) = Przedział ufności w teście dwumianowym wyznaczony metodą Walda p Z SE p < p < p + Z SE p < p < p = ± Wniosek: Wyznaczona p-value =0.276 jest dużo większa niż =0.05, by odrzucić hipotezęh0. Nasza estymacja dla sukcesu to z błędem SE=0.142 oraz 95%CI wyznaczonym metodą Walda daje ± D.Makowiec: Biostatystka (180) Test czy obserwowane proporcje są identyczne z proporcjami rozkładu NULL χ 2 df = liczba kategorii 1 Osy_test_ch2_0.py D.Makowiec: Biostatystka (181) 3

4 χ 2 Przykład: czy częstość narodzin dzieci w każdym dniu tygodnia jest taka sama? Dane z 1999 roku: Niedziela 33 Poniedziałek 41 Wtorek 63 Środa 63 Czwartek 47 Piątek 56 Sobota 47 H0: prawdopodobieństwo narodzin jest takie samo w każdym dniu tygodnia w 1999 H1: prawdopodobieństwo narodzin nie jest takie samo w każdym dniu tygodnia w 1999 D.Makowiec: Biostatystka (182) χ 2 Statystyka testu χ 2 = i (#obserwacje(i) #oczekiwane(i)) 2 #oczekiwane(i) Dane z 1999 roku: obserwacje(i) #dni w 1999 oczekiwana #oczekiwane proporcja narodziny Niedziela /365= *52= Poniedziałek Wtorek Środa Czwartek Piątek Sobota TOTAL χ 2 = (33 )2 + (41 )2 + (63 )2 + (63 )2 + (47 )2 + ( )2 + (47 )2 = df = #liczba kategorii -1 = 7-1 =6 Kategorie to dni tygodnia D.Makowiec: Biostatystka (183) 4

5 Rozkład NULL testu p_value= 1- stats.chi2.cdf(15.05, 6) P-value jest zatem odrzucamy hipotezę, że urodzenia są równo rozłożone w dniach tygodnia w 1999roku. Nasze dane świadczą, że częstość jest różna w różnych dniach tygodnia. D.Makowiec: Biostatystka (184) Ogólne założenia dowolnego testu χ2 Dane są losowo wybierane z populacji Mamy dwie lub więcej zmiennych kategorycznych Oczekiwana częstość w każdej kategorii musi być 1 Nie więcej niż 20% oczekiwanych częstości jest mniejsza niż 5 D.Makowiec: Biostatystka (185) 5

6 Obliczenia bezpośrednio w Pythonie: obserwacje = [33,41,63,63,47,56,47] oczekiwane = [52,52,52,52,52,53,52] proporcja =sum(obserwacje)/sum(oczekiwane) oczekiwane = [oczekiwane[i] * proporcja for i in range (7)] chisq, p = stats.chisquare(obserwacje, oczekiwane) print("wyniki z testu Pythona", chisq, p) Osy_test_ch2_1.py Osy_test_binom_vs_chi2_0.py D.Makowiec: Biostatystka (186) 2 zmienne: atak serca ( był lub nie) przyjmuje aspirynę ( tak lub nie) Przykład tabeli kontyngencji przyjmuje codziennie aspirynę nie przyjmuje codziennie aspiryny stwierdzono atak serca nie stwierdzono ataku serca T esty: χ 2 niezależności: chi2_contigency() Fishera: fisher_exact() D.Makowiec: Biostatystka (187) 6

7 Zdrowa żaba żaba chora TOTAL Zjedzona przez ptaka Niezjedzona przez ptaka Total H0: infekcja i bycie zjedzonym są niezależne H1: infekcja i bycie zjedzonym nie są niezależne Statystyka Chi2 dla tabeli χ 2 = k,w (#obserwacje(w, k) #oczekiwane(w, k)) 2 #oczekiwane(w, k) Przy prawdziwości H0 infekcja i bycie zjedzonym są niezależne. Zatem P(infekcja, zjedzony)= P(infekcja) * P(zjedzony) Oczekiwana wartość zliczenia dla (infekcja, zjedzony) to P(infekcja) *P(zjedzony) * Total D.Makowiec: Biostatystka (188) χ 2 = ( ) ( ) df = #(w-1) *#(c-1) = (2-1)* (2-1)=1 ( ) ( )2 = P_value=1 chi2.cdf(31.16,1) = e-08 Zatem odrzucamy H0 (p_value << 0.05) iż infekcja i bycie zjedzonym są niezależne. W pythonie mamy : tabela = [[1, 44],[49, 47]] chi2, p, df, oczekiwane = stats.chi2_contingency(tabela) D.Makowiec: Biostatystka (189) 7

8 χ 2 = k,w ( #obserwacje w, k #oczekiwane w, k 0.5) 2 #oczekiwane(w, k) Zmniejsza statystyke testu a zatem podnosi p_value. D.Makowiec: Biostatystka (190) O = p 1 p zjedzona niezjedzona Zdrowa Chora Total TOTAL Szansa bycia zjedzonym, jeśli się jest chorym O = P(zjedzona i chora) 1 P(zjedzona i chora) = 47/ /91 = 1.07 O chora = P(zjedzona i chora) P(niezjedzona i chora) = = 1.07 O zdrowa = P(zjedzona i zdrowa) P(niezjedzona i zdrowa) = 1 49 = 0.02 D.Makowiec: Biostatystka (191) 8

9 Iloraz szans to stosunek szansy na sukces w jednej grupie do szansy na sukces w drugiej grupie OR = p 1/(1 p 1 ) p 2 /(1 p 2 ) Iloraz szans ocenia odchylenie od rozkładu NULL dla tabel kontyngencji 2x2 Interpretacja: OR = 1 : szansa na sukces jest taka sama w obu grupach OR < 1 : szansa na sukces w grupie 2 jest wyższa niż w grupie 1 OR > 1 : szansa na sukces w grupie 1 jest wyższa niż w grupie 2 zjedzona niezjedzona Zdrowa Chora Total TOTAL P(zjedzona i chora) O1 = P(niezjedzona i chora) = = 1.07 P(zjedzona i zdrowa) O2 = P(niezjedzona i zdrowa) = 1 49 = 0.02 OR = = 52.3 Chora żaba ma 52.3 razy więcej szansy bycia zjedzoną niż żaba zdrowa D.Makowiec: Biostatystka (192) P(zjedzona i chora) O1 = P(niezjedzona i chora) = 47/44 P(zjedzona i zdrowa) O2 = P(niezjedzona i zdrowa) = 1/49 P(zjedzona i chora) O1 = P(zjedzona i zdrowa) = 47/1 P(niezjedzona i chora) O2 = P(niezjedzona i zdrowa) = 44/49 zjedzona niezjedzona Zdrowa Chora Total TOTAL zjedzona niezjedzona Zdrowa Chora Total TOTAL Chora żaba ma 52.3 szans bycia zjedzoną w porównaniu do zdrowej żaby Zjedzona żaba ma 52.3 szans bycia chorą w porównaniu do niezjedzonej żaby D.Makowiec: Biostatystka (193) 9

10 Zwyczajowo podaje się OR jako ln(or) Błąd standardowy OR: W naszym przykładzie log(52.3) = SE OR = SE ln OR = 1 a + 1 b + 1 c + 1 d SE ln OR = = %CI dla log (OR) ln OR Z SE OR < ln OR < ln OR + Z SE OR < ln OR < %CI(log OR): 3.96 ± 2.02 Konkluzja: Odrzucamy hipotezę H0 ( P<< ), że choroba żaby i bycie zjedzonym są niezależne. Mamy dane wskazujące, ze stan żaby jest związany z tym czy jest zjedzona. Ponadto żaby chore są jedzone częściej w porównaniu do żab zdrowych. Logarytm ilorazu szans to ln(or)=3.96 przy 95%CI dla logartmu szans jako (1.94, 5.98) D.Makowiec: Biostatystka (194) P(rak palacz) 525/( ) RR = = P(rak niepalacz) 32/( ) = Palacze mają razy wyższe ryzyko zachorowania na raka płuc w porównaniu do niepalaczy P(rak i palacz) O1 = P(rak i niepalacz) = P(brak raka i palacz) O2 = P(brak raka i niepalacz) = OR = O1 O2 = 525/32 450/621 = Palacze mają razy więcej szansy zachorowania na raka płuc w porównaniu do niepalaczy D.Makowiec: Biostatystka (195) 10

11 06_testing_proportions.pdf D.Makowiec: Biostatystka (196) t-test jednej próby dane Ile próbek scipy.stats.ttest_1samp() Dane sparowane czy niezależne? t-test sparowany scipy.stats.ttest_rel() t-test dwóch prób scipy.stats.ttest_ind() Ile zmiennych Ile poziomów Binomial test scipy.stats.binom_test() χ2- test dobroci χ2-tabela kontyngencji scipy.stats.chisquare () scipy.stats.chi2_contingency () D.Makowiec: Biostatystka (197) 11