Tag: badania obserwacyjne

Testowanie hipotez w statystyce medycznej (cz. 1)

Analityka statystyczna sprzyja weryfikacji, tj. potwierdzaniu lub obalaniu, pewnych przyjÄ™tych hipotez. Nie inaczej jest także w zakresie statystyki medycznej - tutaj również proces analiz pozwala odnosić siÄ™ do brzmienia rozpatrywanych hipotez, a jego ogólny schemat przedstawić można nastÄ™pujÄ…co, w postaci 5 kluczowych etapów:

  • formuÅ‚owanie hipotezy zerowej oraz przeciwnej do niej hipotezy alternatywnej, która podlegać bÄ™dzie badaniu i weryfikacji;
  • gromadzenie danych do analizy;
  • oszacowanie wartoÅ›ci okreÅ›lonej dla hipotezy zerowej tzw. statystyki testu;
  • porównanie uzyskanej wartoÅ›ci statystyki testu z wartoÅ›ciami wykazanymi w znanych rozkÅ‚adach prawdopodobieÅ„stwa;
  • interpretacja wyników i wyciagniÄ™cie wniosków.

 

Podstawowe kwestie z dziedziny statystyki, z których to czerpie statystyka medyczna w zakresie testowania hipotez omówione zostanÄ… pokrótce w dalszej części opracowania.

 

Definiowanie hipotez

Jak podczas typowych badaÅ„ statystycznych, tak i analizy o charakterze medycznym sprowadzajÄ… siÄ™ do testu hipotezy zerowej (H0), która zakÅ‚ada na ogóÅ‚ brak oddziaÅ‚ywania/zachodzenia rozpatrywanego zjawiska w badanej populacji. Gdy hipoteza ta nie jest prawdziwa - siłą rzeczy zachodzi hipoteza alternatywna (H1) - odnosi siÄ™ one co do zasady bezpoÅ›rednio do teorii, która zamierzamy objąć badaniem i jest przeciwieÅ„stwem hipotezy H0.

 

Uzyskiwanie statystyki testowej i wartoÅ›ci „p”

Weryfikacja hipotez wymaga uzyskania dla nich tzw. statystyki testu - odbywa się to w oparciu o zgromadzone dane liczbowe i podstawienie ich do wzoru zdefiniowanego dla używanego testu. Odzwierciedla on co do zasady siłę zawartego w zabranych danych dowodu statystycznego przeciwko przyjętej hipotezie zerowej (H0) - większą wartość utożsamia się zwykle z silniejszym dowodem.

 

Co istotne, dostÄ™pne statystyki testowe wpisujÄ… siÄ™ w powszechnie stosowane rozkÅ‚ady czÄ™stoÅ›ci. Pole w ogonach rozpatrywanego/rozpatrywanych rozkÅ‚adów prawdopodobieÅ„stwa, łączÄ…ce w swoisty sposób wartość uzyskanej ze statystyki testu z samym rozkÅ‚adem, jest tzw. wartość „p”. Definiuje siÄ™ jÄ… jako prawdopodobieÅ„stwo otrzymania wyników w sytuacji, gdy zaÅ‚ożona hipoteza zerowa jest prawdziwa.

 

Z reguÅ‚y im  mniejsza wartość „p”, tym silniejszy jest dowód za odrzuceniem hipotezy zerowej - za dowód wystarczajÄ…cy przyjmuje siÄ™ wartość „p” na poziomie niższym niż 0,05, co daje wyniki o istotnoÅ›ci rzÄ™du 5% (wartość „p” wiÄ™ksza lub równa 0,05 nie stanowi powodu do odrzucenia hipotezy zerowej - wyniki okreÅ›lamy jednak jako nieistotne na poziomie 5%). Należy jednak mieć na uwadze, że wybór puÅ‚apu 5% (0,05) uważa siÄ™ za arbitralny - w sytuacji groźnych nastÄ™pstw odrzucenia/przyjÄ™cia hipotezy zerowej (mowa wszak o problematyce medyczne i zdrowiu oraz życiu ludzkim), możemy domagać siÄ™ by statystyka medyczna opieraÅ‚a siÄ™ o silniejsze dowody, tj. ustalenia wartoÅ›ci „p” na poziomie 0,01 lub 0,001.

 

Testowanie nieparametryczne

Korzystanie z znanych rozkÅ‚adów prawdopodobieÅ„stwa, któremu podlegajÄ… zebrane dane,  okreÅ›la siÄ™ jako testowanie parametryczne. W sytuacji, gdy zadane dane nie speÅ‚niajÄ… zaÅ‚ożeÅ„ tego typu testów, odwoÅ‚ać siÄ™ należy do testów nieparametrycznych, które majÄ… zastosowanie niezależnie od postaci rozkÅ‚adu. Ten typ testów jest szczególnie ważny w przypadku prób maÅ‚o licznych lub ujÄ™cia danych w postaci „kategorialnej”.

 

MajÄ…c do wyboru nie tylko różne formy test, ale i same testy, warto przemyÅ›leć, który z nich użyć - wybór uzależnia siÄ™ zasadniczo o od projektu badawczego, typu zadanej me innej i samego rozkÅ‚adu czÄ™stoÅ›ci.

 

Przedział ufności

Kolejnym ważnym zagadnieniem w testowaniu hipotez, jakie uwzglÄ™dnia statystyka medyczna w procesie analiz, jest kwestia przedziaÅ‚u ufnoÅ›ci. SÄ… one nierozerwalnie złączone z testowaniem hipotez, gdyż kwantyfikujÄ… interesujÄ…ce analityka wyniki i pozwalajÄ… na uzyskanie ich klinicznych aplikacji. W swoisty sposób przedziaÅ‚y ufnoÅ›ci okreÅ›lajÄ… wiarygodność uzyskanych wyników - jeżeli hipotetyczna wartość wyniku wykracza poza przyjÄ™ty przedziaÅ‚ ufnoÅ›ci, Å›wiadczy to o jego niskiej wiarygodnoÅ›ci i prowadzi do odrzucenia hipotezy zerowej H0.

 

Błędy w testowaniu hipotez

TytuÅ‚em podsumowania, nawiÄ…zujÄ…c do przedziaÅ‚ów ufnoÅ›ci czy przyjÄ™cia wartoÅ›ci „p”, zasygnalizować należy, że przyjÄ™cie lub odrzucenie hipotezy zerowej/alternatywnej może być błędne. WÄ…tek ten omówiony zostanie w odrÄ™bnym opracowaniu, warto jednak wskazać, że błędy takie mogÄ… wykazywać kilka rodzajów:

  • błąd pierwszego rodzaju to odrzucenie hipotezy zerowej, gdy w rzeczywistoÅ›ci jest on a prawdziwa;
  • błąd drugiego rodzaju to nieodrzucenie hipotezy zerowej w sytuacji, gdy jest ona nieprawdziwa.

 

Każdy z tych błędów wymaga odpowiedniej procedury postÄ™powania w sytuacji jego wykrycia.

Testowanie hipotez w statystyce medycznej (cz. 2)

Z racji na poruszanÄ… problematykÄ™, statystyka medyczna koncentruje siÄ™ na ogóÅ‚ na testowaniu hipotez skupiajÄ…cych siÄ™ na porównywaniu zbiorowisk ludzi, które narażone sÄ… na różne czynniki chorobotwórcze. Hipotezy nawiÄ…zujÄ… zatem do efektów czy wyników leczenia - np. hipoteza zerowa H0 stwierdza brak efektów danej terapii, zaÅ› przeciwna do niej hipoteza alternatywna H1 podkreÅ›la wystÄ…pienie pewnych efektów kuracji.

 

Jak wiadomo, testowanie hipotez to podejmowanie decyzji - odrzucimy hipotezÄ™ H0 na korzyść H1 lub nie. Każda decyzja niesie ze sobÄ… jednak pewne ryzyko omyÅ‚ki, nawet mimo zachowania dokÅ‚adnoÅ›ci procedury testowej czy doboru optymalnych parametrów testu. Każdy taki błąd niesie pewne nastÄ™pstwa - analityka statystyki medycznej nawiÄ…zuje wszak do, jak akcentowano na wstÄ™pie, problematyki zdrowia czy życia ludzkiego.

 

Wyróżnia siÄ™ dwa rodzaje błędów, jakie popeÅ‚nić może analityk:

  • błąd pierwszego rodzaju - jest to sytuacja odrzucenia prawdziwej hipotezy H0;
  • błąd drugiego rodzaju - nieodrzucenie nieprawdziwej hipotezy H0.

 

 

Odrzuć  H0

Nie odrzucaj H0

H0 prawdziwa

Błąd I rodzaju

Brak błędu

H0 fałszywa

Brak błędu

Błąd II rodzaju

 

Błąd pierwszego rodzaju

Błąd pierwszego rodzaju to taki, który wiąże siÄ™ z odrzucenie hipotezy zerowej (H0) w sytuacji, gdy tak naprawdÄ™ jest ona prawdziwa - przyjÄ™ta zostaje wtedy nieprawdziwa hipoteza alternatywna H1.

Maksymalne prawdopodobieństwo omyłki pierwszego rodzaju określa się symbolem alfa, tj. poziomem istotności testu.

 

Statystyka medyczna, jak każda inno formuła analityki statystycznej, zakłada przyjęcie wielkości alfa jeszcze przed zgromadzeniem danych - z reguły jest to wartość na poziomie 0,05 (bardziej restrykcyjne są wartości niższe, a mniej - niższe).

 

Co istotne, odwoÅ‚ujÄ…c siÄ™ do zasad testowania hipotez zauważyć należy, że odrzucenie hipotezy H0 nastÄ™puje gdy wartość „p” naszego testu jest niższa niż przyjÄ™ty poziom istotnoÅ›ci ów testu - tylko ta sytuacja stwarza zatem szanse na popeÅ‚nienie błędu pierwszego rodzaju.

 

Błąd drugiego rodzaju

Błąd drugiego rodzaju to z kolei taki, który wiąże siÄ™ z nie odrzuceniem hipotezy zerowej (H0) w sytuacji, gdy tak naprawdÄ™ jest ona faÅ‚szywa - odrzucona zostaje wtedy prawdziwa hipoteza alternatywna H1.

 

Maksymalne prawdopodobieÅ„stwo omyÅ‚ki pierwszego rodzaju okreÅ›la siÄ™ symbolem beta, które powiÄ…zane jest z tzw. mocÄ… testu. Moc testu, okreÅ›lana jako 1 - beta, stanowi prawdopodobieÅ„stwo odrzucenia faÅ‚szywej hipotezy H0 i rzadko przyjmuje wartość 100%.

 

Moc testu

Moc testu jest wielkoÅ›ciÄ…, którÄ… silnie powiÄ…zana jest z problematykÄ… testowania hipotez, a którÄ… można kontrolować - statystyka medyczna wyróżnia bowiem czynniki, które ksztaÅ‚tujÄ… moc stosowanych w niej testów.

 

ZwiÄ™kszanie mocy testu warto rozpocząć od ustalenia jej poziomu  już na etapie planowania samej analizy statystycznej - uważa siÄ™, ze warto podjąć siÄ™, gdy wiemy, ze moc testu jest duża (80%), gdyż za nieodpowiedzialne i nieekonomiczne uznaje siÄ™ podejmowanie kuracji w sytuacji, gdy sama szansa na wykrycie jego efektów jest nikÅ‚a.

 

Czynniki warunkujÄ…ce moc testu, a zatem zasadność samej analizy, to w szczególnoÅ›ci:

  • wielkość badanej próby - szacuje siÄ™, ze moc testu roÅ›nie wraz z liczebnoÅ›ciÄ… próby, tj. dostÄ™pnoÅ›ciÄ… danych do analizy;
  • zmienność obserwacji - przyjmuje siÄ™, że moc testu wzrasta, gdy zmienność obserwacji maleje, tj. gdy obserwacje wykazujÄ… stosunkowo staÅ‚y charakter;
  • wielkość pożądanego efektu - test ma wiÄ™ksze szanse wykrycia wiÄ™kszych efektów, zatem przyjmuje siÄ™,  że im wiÄ™kszy jest efekt, którego oczekujemy tym wiÄ™ksza jest tez moc testu;
  • poziom istotnoÅ›ci - moc testu wzrasta wraz z poziomem jego istotnoÅ›ci, przy czym wiÄ™ksze szanse na wykrycie poszukiwanego efektu daje przyjÄ™cie w realizowanej statystyce medycznej jako znaczÄ…cej wartoÅ›ci „p” na poziomie 0,05 niż 0,01.

 

Ocena czy dana moc testu jest wystarczajÄ…ca odbywa siÄ™ poprzez badanie przedziaÅ‚ów ufnoÅ›ci dla rozpatrywanych wyników - niewielka wielkość próby i/lub duża zmienność obserwacji sprzyjajÄ… poszerzeniu przedziaÅ‚ów ufnoÅ›ci, tj. obniżeniu mocy testu.

 

Wielokrotność testów

Niejednokrotnie na jednym zbiorze danych prowadzi siÄ™ wiÄ™kszÄ… liczbÄ™ testów istotnoÅ›ci. Przyjmuje siÄ™, że liczba porównaÅ„ zwiÄ™ksza szanse na popeÅ‚nienie błędu pierwszego stopnia - zaleca siÄ™ zatem, by skupić siÄ™ na realizacji niewielkiej liczby testów, odnoszÄ…cych siÄ™ do pierwotnych i ustalonych „a priori” celów.

Na czym polega praca firm CRO?

Organizacje CRO, czyli Contract Research Organization, specjalizują się w organizacji i nadzorowaniu badań klinicznych, zazwyczaj na zlecenie firm farmaceutycznych. Na czym skupiają się działania takich firm oraz jaka jest ich rola?

 

Czym jest organizacja CRO?

 

Organizacje okreÅ›lane mianem CRO to wyspecjalizowane podmioty, które zajmujÄ… siÄ™ przeprowadzaniem badaÅ„ na rzecz koncernów farmaceutycznych, biotechnologicznych oraz centrów badawczych. Ich rola jest kluczowa, bowiem przejmujÄ… na siebie wiele zadaÅ„, które nie mogÄ… być zrealizowane przez sponsora. CRO dodatkowo gwarantujÄ… jakość badania, gÅ‚ównie dziÄ™ki wiedzy ekspertów zatrudnianych przed takie firmy.

 

Jacy eksperci zasilajÄ… szeregi dobrej organizacji CRO?

 

Organizacje CRO to wysoce wyspecjalizowane podmioty, które by móc zapewnić najwyższÄ… jakość badaÅ„, muszÄ… zatrudniać specjalistów w różnych dziedzinach. Jest ich wielu, od project managerów, przez managerów jakoÅ›ci i danych, aż po statystyków oraz ekspertów zajmujÄ…cych siÄ™ programowaniem narzÄ™dzi do cyfrowego gromadzenia danych takich jak eCRF.biz.plTM.

 

To ostatnie zostaÅ‚o stworzone przez Centrum Badawczo-Rozwojowe Biostat®, które również ma status jednostki CRO i zajmuje siÄ™ badaniami klinicznymi, obserwacyjnymi, medycznymi oraz naukowymi, w zgodzie z wytycznymi FDA.

 

Jakie zadania przejmuje na siebie organizacja CRO?

 

Przy realizacji badań, organizacje CRO przejmują na siebie szereg zadań i to na każdym etapie projektu. Pomoc ta obejmuje m.in.:

 

  • dbanie o merytorykÄ™ badaÅ„, w tym o przygotowanie dokumentacji,
  • negocjowanie oraz kontraktowanie badaczy, a także dokonywanie rozliczeÅ„ finansowo-ksiÄ™gowych,
  • przygotowanie eCRF, czyli elektronicznego kwestionariusza,
  • zarzÄ…dzanie projektem, w tym szkolenie badaczy oraz monitorowanie badania,
  • dokonywanie dziaÅ‚aÅ„ z zakresu statystyki medycznej,
  • zamykanie badania, w tym pomoc w opracowaniu raportu oraz publikacjÄ™ wyników.

 

Na każdym etapie kluczowe znaczenie ma też bezpieczeÅ„stwo gromadzonych cyfrowo danych, o które jednostka CRO także musi siÄ™ troszczyć.

 

Co jest ważne przy wyborze organizacji CRO?

 

Wybór organizacji CRO to nie lada wyzwanie, bowiem to ona w dużej mierze wpÅ‚ynie na jakość badania oraz to, jak zostanie ono przeprowadzone. Dobrym miernikiem jakoÅ›ci jest baza jednostek, z którymi wspóÅ‚pracowaÅ‚a jednostka CRO. SÄ… to rekomendacje na które warto zwrócić uwagÄ™, wskazujÄ… one bowiem, jakie firma ma doÅ›wiadczenie oraz czy podmioty wczeÅ›niej korzystajÄ…ce z jej usÅ‚ug byÅ‚y zadowolone ze wspóÅ‚pracy.

 

Takie szerokie portfolio ma Centrum Badawczo-Rozwojowe Biostat®, które wspóÅ‚pracowaÅ‚o z najwiÄ™kszymi koncernami farmaceutycznymi, a także dużymi oÅ›rodkami badawczymi i firmami branży kosmetycznej z Polski i ze Å›wiata.

 

Jak widać obecność organizacji CRO na rynku jest kluczowa, aby badania byÅ‚y przeprowadzone w zgodzie z metodologiÄ…, a także sprawnie i z dbaÅ‚oÅ›ciÄ… o detale. W takich firmach dba o to zespóÅ‚ ekspertów, których zadaniem jest nadzorowanie przebiegu badaÅ„ i dbanie o metodologiÄ™ ich przeprowadzania.

Biostat. More than statistics.

ul. Kowalczyka 17
44-206 Rybnik

Tel: (+48) 32 42 21 707
Tel. kom.: (+48) 668 300 664
e-mail: biuro@biostat.com.pl

Sondaże Analizy danych