Title: MVM / Frågestund Biostatistik

5 svarta punkter?

Vad man ska kunna till tentan?
alla formler utantill utan formler för olika standardfel.
Standardfelet för en estimerad riskkvot. Denna ska vi kunna.
dessa behöver vi inte kunna utantill

Kön är inte normalfördelat. Binär. andra ex. Cancertumörer.
Kontinuerlig variabel. Ålder på människor.

Centrala gränsvärdessatsen. Och varför är vi intresserade av den? vad kan vi använda den till?
Parameter. (nånting vi kan mäta och är intresserade av) riskkvot. oddskvot, NNT, preventable fraction.
Slumpmässigt urval av människor mha dessa kan vi estimera parametern vi är intresserade av.
Minsta standardfel 0 betyder att RRhatt är RR (som är den sanna riskkvoten) Med 100% sannolikhet att vårt estimerade estimat har hamnat på det sanna värdet. större standardfel desto större risk att vi skjutit över eller under. 
Riskkvot 38% högre chans att överleva om man får epinefrin. ej sanningen eftersom riskkvoten är estimat baserat på 8000 personer.
Vi gör om studien med 8000 nya.
gär
ej den sanna riskkvoten gör man om studien 100ggr får man värden som ser ut såhär dvs slumpmässigt.  Centrala gränssvärdessatsen svarar på frågan. Hur mkt kan man lita på sitt estimat?
ett estimat som är en slumpmässig variabel som har en normalfördelning där toppen ligger på det sanna värdet.
om det här var sanningen istället. störst sannolikhet att vårt estimat ligger långt bort från den sanna riskkvoten. centrala gränsvärdessatsen blir sannare ju fler personer är med i studien. Vad skulle kunna orsaka den röda kurvan? vi klassificerar döda människor som överlevare.
SNÄV/tillplattade normalfördelningar. Mindre standardavvikelse spetsig. Större standardavvikelse platt. Vad har estimatet för standardavvikelse? spetsig eller bred i studien. Standardfel = standardavvikelse för estimatet.
matematisk formel för standardfel. behöver ej kunnas.
n1 antal pers epinefrin n0 antal personer placebo. Många personer i n0 och n1 blir lågt standardfel så får vi spetsig kurva. Ju fler personer i studien desto mer tillförligt är estimatet desto större chans att vi hamnar nära det sanna värdet.
Täljare/nämnare P0 sannolikhet överleva.
P1 sanna sannolikhet överleva med epinefrin.
vi ersätter p0 och p1 med det vi observerar i urvalet. tex 3.2% överleva som vi stoppar in och vi får en approximation.
p0/p1= riskkvot
vi fick ett standardfel på 0.18 vad betyder det?
tolkning. lågt standardavvikelse talar om det genomsnittliga avståndet från medelvärdet. tex tärning 3.5 +/- 1.7 i genomsnitt.
0.18 standardavvikelse i genomsnitt kommer man skjuta över/under med 0.18 enheter. 1.5 +/- 0.18 . standardfelet används till att räkna ut konfidensintervall och P-värde.

standardavvikelse formel

histogram används när man diskretiserar en kontinuerlig variabel som vikt tex.
Extra: x

Q: vilket samband finns mellan standardavvikelse/medelvärde och ett histogram?
[...]
A: standardavvikelsen avgör bredd/smalhet och medelvärdet säger var på x-axeln toppen för normalfördelningen ligger

Area under kurvan. Integral

känner man till medelvärde och standardavvikelse så kan man beräkna vilken sannolikhet som helst i normalfördelningen

vad är den centrala gränsvärdessatsen och hur kan vi använda den?
den säger att estimatet, dvs den riskkvot vi fått fram, är normalfördelad och att medelvärdet av den kommer vara den sanna riskkvoten.

är det bra att medelvärdet för rr hat dvs riskkvoten 1.38 i epinefrinstudien är lika med sanna värdet för RR?
Ja bra, mer sannolikt att man hamnat nära det sanna värdet ju! vi träffar målet!

Följdfrågan blir nu vill vi ha en platt eller toppig kurva och varför?
Vi vill ha en toppig kurva eftersom det säger att det är en stor chans att RR hatt riskkvot 1.38 i studien hamnar nära den sanna riskkvoten.

hur skulle vår kurva se ut om vi hade standardfel 0. En spik rätt upp mot RR den sanna riskkvoten vår sannolikhetsfördelning är spot on! vi har alltså 100% chans att hamna helt rätt.
Litet standardfel så toppig kurva och stor tillförlitlighet och stort standardfel bred kurva och liten tillförlitlighet.

formel för standardfel beräknas med denna formel och där kan vi se att stora nämnare (stora populationer) gör att standardfelet blir mindre.

räkneexempel standardfel 
standardavvikelse= genomsnittliga avståndet till medelvärdet tänk tärning 3.5 +/- 1.7
standardfelet är lika med det genomsnittliga avståndet för estimatet och genomsnittet för estimatet (riskfaktor 1.38) vilket är lika med det sanna värdet på parametern.
Litet standardfel desto större tillförlitlighet.

Hur stor population krävs i studier för att vi ska kunna använda oss av centrala gränsvärdessatsen?
>30
Extra: OBS!

formler standardfel

sigma sanna standardavvikelse för vikten i populationen
OBS

standardavvikelse beräkning
formel standardavvikelse
x = obeservation
m = medelvärde
fråga 2 -> 6.32
facit nere 
grupp 1
facit

en systematisk skillnad är tex åldersdifferenser i två olika grupper 
LOL
1sD 68%
2SD 95%
3SD 99%

medelvärde och outliers inget bra!! kan du ge ett exempel på en outlier och vilket mått man då istället använder

Q: Vilken kvartil representerar man medianen? [...]
interkvartilavstånd är avståndet mellan den första och tredje kvartilen.
A: den andra

räkneexempel median och interkvartilavstånd 
facit
 25% tjänar under eller lika med 30' i månaden

odds hur mkt vanligare är det att ha utfallet än att inte ha utfallet. OBS!!! tentafråga Proportion

relation mellan proportion och odds

räkneexempel odds vi har proportionen hur beräknar vi oddset?
3.2/96,8 = 3.33%
2.4/97.6= 2.45% 
facit

räkneexempel 
riskdifferens 3.2-2.4=0.8
riskkvot 3.2/2.4 =1.33 33% högre chans att överleva
oddskvot
a.3.2/96.8= 0.033
b.2.4/97.6= 0.0245
a/b = 1.34 oddset att överleva 34% större epinefrin vs placebo
uträkningarna stämmer om man kollar procentsatsen som är avrundad och därför skiljer mot facit
riskkvot

kalkylera oddskvot snabbt!
A x D / (B x C)

räkneexempel NNT

Hur beräknar man preventable fraction among the untreated?
Preventable fraction 0 betyder att läkemedlet inte har någon effekt alls.
PFU = 1 -RR
Vad står P för?? helvete
0.967
Extra: 0.9675/ 0.9764 = 0.99 RD
Pfu 1-0.99RD = 0.01
1% hade alltså överlevt i placebogruppen.