Statistische Signifikanz und biologische Relevanz und ihre Visualisierung über Effektstärkemaße

Ähnliche Dokumente
Statistische Methoden zur Überprüfung der Qualität von Versuchsdaten und ihre Implementierung in PIAFStat

Statistik III Regressionsanalyse, Varianzanalyse und Verfahren bei Messwiederholung mit SPSS

Dossier zur Nutzenbewertung Modul 4 A Stand:

Meta-Analyse seltener Medikamenten- Nebenwirkungen aus heterogenen klinischen Studien. Ekkehard Glimm, Novartis Pharma IQWIG im Dialog, 17 Juni 2011

Methodenlehre. Vorlesung 12. Prof. Dr. Björn Rasch, Cognitive Biopsychology and Methods University of Fribourg

Signifikanzprüfung. Peter Wilhelm Herbstsemester 2016

Deskription, Statistische Testverfahren und Regression. Seminar: Planung und Auswertung klinischer und experimenteller Studien

Methodik für Linguisten

Methodenlehre. Vorlesung 11. Prof. Dr. Björn Rasch, Cognitive Biopsychology and Methods University of Fribourg

Signifikanzprüfung. Peter Wilhelm Herbstsemester 2014

Inhaltsverzeichnis. 1 Über dieses Buch Zum Inhalt dieses Buches Danksagung Zur Relevanz der Statistik...

Kapitel 5: Einfaktorielle Varianzanalyse

Biometrie im neuen Antragsverfahren

Methodenlehre. Vorlesung 12. Prof. Dr. Björn Rasch, Cognitive Biopsychology and Methods University of Fribourg

Kapitel 5: Einfaktorielle Varianzanalyse

Parametrische vs. Non-Parametrische Testverfahren

Einführung in die Korrelationsrechnung

Meta-Regression in klinischen. Studien. Hintergrund und Anwendung in SAS. Meike Hastert Mareike Herrmann

Zusammenhänge zwischen metrischen Merkmalen

Deskriptive Statistik

Inhaltsverzeichnis Einführung und deskriptive Statistik Grundlagen der Inferenzstatistik 1: Zufallsvariablen

Inhaltsverzeichnis. Über die Autoren Einleitung... 21

Inhaltsverzeichnis. Teil 1 Basiswissen und Werkzeuge, um Statistik anzuwenden

Mathematische und statistische Methoden II

Franz Kronthaler. Statistik angewandt. Datenanalyse ist (k)eine Kunst. mit dem R Commander. A Springer Spektrum

Methodenlehre I Organisatorisches Wiederholung. Überblick Methodenlehre II. Thomas Schäfer. methodenlehre ll Einführung und Überblick

7. Lösungen weitere Übungsaufgaben Statistik für Ingenieure WiSe 16/17

Aufgaben zu Kapitel 4

limhatewerzeoelhiniii

Statistische Messdatenauswertung

Statistik II: Grundlagen und Definitionen der Statistik

Beschreibende Statistik

Ist weniger wirklich mehr? Eine Meta-Analyse zur Häufigkeit von Rückmeldungen beim Bewegungslernen

Inhaltsverzeichnis Grundlagen aufigkeitsverteilungen Maßzahlen und Grafiken f ur eindimensionale Merkmale

Deskriptive Statistik

Standardisierte Vorgehensweisen und Regeln zur Gewährleistung von: Eindeutigkeit Schlussfolgerungen aus empirischen Befunden sind nur dann zwingend

Einführung in die Statistik Metaanalyse

Statistische Methoden in den Umweltwissenschaften

Analyse der pflanzenbaulichen Wirkung des Yara N Sensors unter Praxisbedingungen ein Anwendungsbeispiel

Inferenzstatistik verstehen

Kapitel 4: Merkmalszusammenhänge

Einführung in die Statistik für Politikwissenschaftler Sommersemester 2011

Kendall s Tau. Betrachte Paare von Beobachtungen (x i, y i ) und (x j, y j ) Ein Paar heißt:

Anwendung von Multi-Level Moderation in Worst Performance Analysen

Korrelation Regression. Wenn Daten nicht ohne einander können Korrelation

Effektstärken Nachtrag

Stichprobenumfangsplanung

Günther Bourier. Beschreibende Statistik. Praxisorientierte Einführung - Mit. Aufgaben und Lösungen. 12., überarbeitete und aktualisierte Auflage

Statistik III. Einfaktorielle Varianzanalyse (ANOVA), Regressionsanalyse und Verfahren bei Messwiederholung mit SPSS.

Aufgaben zu Kapitel 4

Güteanalyse. Nochmal zur Erinnerung: Hypothesentest. Binominalverteilung für n=20 und p=0,5. Münzwurf-Beispiel genauer

Kapitel 5 Wichtige Maßzahlen für den Zusammenhang zwischen Merkmalen

Aufgaben zu Kapitel 5:

Arbeitsbuch zur deskriptiven und induktiven Statistik

Empirische Methoden zur Analyse gesprochener Sprache

Inhalt. Vorwort Univariate Verteilungen Verteilungen Die Normalverteilung... 47

'+4 Elisabeth Raab-Steiner / Michael Benesch. Der Fragebogen. Von der Forschungsidee zur SPSS-Auswertung. 4., aktualisierte und überarbeitete Auflage

Teil I: Offenes Beispiel

Multiple Lineare Regression. Statistik (Biol./Pharm./HST) Herbst 2013

PRAXISORIENTIERTE EINFÜHRUNG

Kapitel 9: Verfahren für Nominaldaten

Kapitel 6: Zweifaktorielle Varianzanalyse

5 Beschreibung und Analyse empirischer Zusammenhänge

Einführung in die Statistik für Politikwissenschaftler Sommersemester 2013

Kapitel 5: Einfaktorielle Varianzanalyse

Methodenlehre. Vorlesung 13. Prof. Dr. Björn Rasch, Cognitive Biopsychology and Methods University of Fribourg

Grundlagen der Statistik

Vorlesung: Multivariate Statistik für Psychologen

Grundlagen der Statistik I

Deskriptive Beschreibung linearer Zusammenhänge

Einführung in die Statistik zur Tierversuchsplanung

Statistische Datenanalyse

Zur Statistik im neuen Genehmigungsantrag

Statistik für Psychologen und Sozialwissenschaftler. Pearson. Markus Bühner Matthias Ziegler. 2., aktualisierte und erweiterte Auflage

2-Stichprobentest für Anteilswerte

Inferenzstatistik Vortrag: Alpha und Beta Fehler

After Work Statistics

5. Übung Zusammenhänge zweier Merkmale

Statistische Methoden und Auswertungen Die Statistik in der MEWIP-Studie

ABCD Konfidenzintervalle und Tests für ordinale Daten in Multi-Centre-Studien bei vorliegenden Baselinewerten

Interpretation SPPS Output mit PROCESS - Beispiele für parallele Mediatoren Arndt Regorz (B.Sc.Psychologie & Dipl. Kaufmann) Für: SPSS*-Version 24

SigmaStat Nina Becker, Christoph. Rothenwöhrer. Copyright 2004 Systat Software, Inc.

Methodenlehre. Vorlesung 10. Prof. Dr. Björn Rasch, Cognitive Biopsychology and Methods University of Fribourg

VII. Inhaltsverzeichnis

Institut für Biometrie und klinische Forschung. WiSe 2012/2013

Ein exakter Test für die Meta-Analyse von Studien mit binären Endpunkten. Oliver Kuß, Cora Gromann

Bayesianische Netzwerke - Lernen und Inferenz

Stichwortverzeichnis. Symbole

Systematische Reviews und Meta-Analysen

Modul G.1 WS 07/08: Statistik

Statistik II. IV. Hypothesentests. Martin Huber

Freunde Dich mit Deinen Daten an (Making

methodenlehre ll Grenzen des Signifikanztests methodenlehre ll Grenzen des Signifikanztests

Kurzgefasste Statistik fur die klinische Forschung

Grundlagen sportwissenschaftlicher Forschung Deskriptive Statistik 2 Inferenzstatistik 1

Transkript:

Angewandte Statistik und Informatik in den Biowissenschaften Statistische Signifikanz und biologische Relevanz und ihre Visualisierung über Effektstärkemaße Jörg Schmidtke, Kerstin Schmidt Schnickmannstraße 4 18055 Rostock 2015-06-25

BioMath - Arbeitsgebiete Beratung Klinisch Software Versuchswesen Industrieaufträge Forschungsprojekte Promotionen Zulassung Software - CTrial Hirndruck - neurolab CADEMO TRIQ CellEx PIAFStat PaarSel OptiNet Individuallösungen -Versuchswesen -Labor -Züchtung Tools: SAS, SPSS, R / Oracle / ArcMap / Delphi Landwirtschaftliche Versuche: Planung u. Auswertung von Versuchen im GWH und Freiland Risikoanalyse im Zulassungsverfahren Toxikologische von gentechnisch Studien veränderten Interpretation Pflanzen von p-werten Überwachung Monitoring BioMath GmbH 2

Bedeutsamkeit Versuchsansteller Statistiker Versuch: Ermittlung des Effektes eines Faktors, Prüfung von Zusammenhänge N Richtlinie, Hauptzielgröße, Erfahrung (Präzisierung der Versuchsfrage?) Empirische Daten Statistische Auswertung Inhaltliche Bedeutsamkeit Effekt, Ausmaß, Richtung Statistische Bedeutsamkeit Signifikanz r = 0.312* BioMath GmbH 3

Bedeutsamkeit Versuchsansteller Versuch Statistiker Versuchsplanung z.b. Festlegung eines Unterschiedes (aus inhaltlichen Gründen), der zweifelsfrei nachgewiesen werden kann Empirische Daten Statistische Auswertung Inhaltliche Bedeutsamkeit Statistische Bedeutsamkeit Signifikanz Es ist problematisch, von einer statistischen Signifikanz direkt auf deren inhaltliche Bedeutsamkeit zu schließen! BioMath GmbH 4

Toxikologische Studien Fütterungsstudien: Ermittlung der Toxizität von Substanzen Untersuchung von bis zu 100 Merkmalen Vergleich von Dosisgruppen Ist die Substanz toxisch? (ab welcher Menge/ Konzentration?) Merkmalkomplexe: Gewichtsentwicklung, Futteraufnahme, Effizienz des Futters Organgewichte Hämatologie klinische Biochemie Urinanalyse Immunologie pathologische Befunde Schwerpunkt der statistische Analyse: Signifikanztests zwischen den Behandlungen und der Kontrolle Statistische Bedeutsamkeit Inhaltliche Bedeutsamkeit BioMath GmbH 5

Gewichtsentwicklung Mixed: group2 - control = -21.03 (p = 0.512) t-test p = 0.04 u. 0.03 Absolute Effektgröße (group2 - control) Relative Effektgröße (group2 - control) BioMath GmbH 6

Relative Effektgrößen Sind unabhängig von der Skala der Beobachtungsmerkmale Vergleiche über mehrere Merkmale möglich Vergleiche unterschiedlicher Studien (Meta-Analyse) d-familie Unterschiede zwischen Gruppen r-familie Zusammenhänge zwischen Daten Cohen s d Glass s Δ Hedges g gepoolte SD SD Kontrolle gewichtetes SD Pearson s r Produkt-Moment Spearman s ρ Rang Kendall s τ Rang Relatives Risiko Odds Ratio Faustregel (Cohen) Effekt für d: 0.2 klein 0.5 mittel 0.8 groß Maße der Varianzaufklärung Faustregel (Cohen) Effekt für r: 0.1 klein 0.3 mittel 0.5 groß BioMath GmbH 7

SES Darstellung Standard Effekt Size Differenz Behandlung-Kontrolle Standardisierung: gepoolte SD Differenz in SD-Einheiten 95% Konfidenzindervall des SESs alle Merkmale auf einem Blick Statistische Signifikanz Interpretation der inhaltlichen Bedeutsamkeit Mehrere Gruppen-Differenzen vergleichen BioMath GmbH 8

group2 - control group3 - control group4 - control BioMath GmbH 9

Relative Effektgrößen sind nicht optimal 1. Relative Effektgrößen sind symmetrisch und monokausal. Verzerrungen in den Daten, Existenz von Kovariaten und Abhängigkeiten werden nicht berücksichtigt Versuchsdesign berücksichtigen (Varianz- /Regressionsanalyse) 2. Die Standardisierung kann die Interpretation der inhaltlichen Bedeutsamkeit verkomplizieren. Absolute Effektgrößen verwenden 3. Meta-Analyse: starke Unterschiede in der Streuung der Studien Vergleichbarkeit ist eingeschränkt BioMath GmbH 10

Zusammenfassung 1. Statistische Signifikanztests sollten zur Abschätzung der Genauigkeit von Beobachtungen eingesetzt werden. 2. Der Schluss von statistischer Signifikanz auf inhaltliche Bedeutsamkeit ist oft problematisch. 3. Neben der statistischen Signifikanz sollten Effektgrößen zur Interpretation der inhaltlichen Bedeutsamkeit herangezogen werden. 4. Der SES-Graph stellt statistische Signifikanz u. standardisierte Effektgrößen für mehrere Merkmale übersichtlich dar. 5. Der SES-Graph ist ein gutes Hilfsmittel zur Interpretation der inhaltlichen Bedeutsamkeit. Literatur: Schmidt, Kerstin; Schmidtke, Jörg; Kohl, Christian; Wilhelm, Ralf; Schiemann, Joachim; van der Voet, Hilko; Steinberg, Pablo (2015): Enhancing the interpretation of statistical P values in toxicology studies: implementation of linear mixed models (LMMs) and standardized effect sizes (SESs). In: Archives of toxicology. DOI: 10.1007/s00204-015-1487-8. BioMath GmbH 11

Angewandte Statistik und Informatik in den Biowissenschaften Schnickmannstraße 4 18055 Rostock Telefon: 0381 375 661-0 Fax: 0381 375 661-18 E-Mail: central@biomath.de Internet: www.biomath.de BioMath GmbH 12