BIO-STATISTICAL METHODS FOR CLINICAL RESEACH

Transcription

1 BIO-STATISTICAL METHODS FOR CLINICAL RESEACH by DR.

2 PRINCIPLE ป ญหาการว จ ย ว ตถ ประสงค การว จ ย สมมต ฐานการว จ ย การออกแบบ เคร องม อว ด การส มต วอย าง การว เคราะห ข อม ล การแปลความหมาย สร ปผลการว จ ย เป าหมายการว จ ย ล กษณะต วแปร ท ศ กษา ล กษณะของประชากร กล มต วอย าง พ นฐานความร เก ยวก บสถ ต บรรยายประชากรหร อกล มต วอย าง อธ บายความส มพ นธ และการทานาย ทดสอบความแตกต างระหว างประชากร ว เคราะห โครงสร างของกล มต วแปร ว เคราะห เช งสาเหต ตรวจสอบความตรงของโมเดลก บข อม ล เช งประจ กษ ประเภท จานวน ระด บการว ด ประเภท จานวน การแจกแจง ร ปแบบต างๆของการเล อกใช สถ ต

3 PRINCIPLE คาถามว จ ย/ ว ตถ ประสงค การ ว จ ย ล กษณะข อม ล/ มาตรการว ด ข อตกลงเบ องต น ของสถ ต ว เคราะห แนวทางการเล อกใช สถ ต ในการว จ ย.

4 KEY DEFINITIONS ประชากร (population) ค อ การรวบรวมท ก ๆ รายการ (item) หร อ ส งของ (thing) ท ต องการนามาพ จารณา เช น ผ คน หร อ ส งของ เป นต น ต วอย าง (sample) ค อ ส วนหน งของประชากรท เล อกมาเพ อใช ในการ ว เคราะห ต วแปรหร อพาราม เตอร (parameter) ค อ ข อสร ปจากการว ดท อธ บาย ถ งค ณล กษณะของประชากรหน ง ๆ ต วสถ ต (statistic) ค อ ข อสร ปของการว ดท ได จากการคานวณจากกล ม ต วอย างกล มหน ง

5 POPULATION vs. SAMPLE Population Sample การว ดท ใช อธ บายประชากรเร ยกว า ต วพาราม เตอร (parameters) การว ดท ได จากการคานวณจากต วอย าง เร ยกว า ต วสถ ต (statistics)

6 PRINCIPLE ล กษณะของข อม ล ล กษณะต วอย าง การเล อกสถ ต พ จารณาจาก ว ตถ ประสงค ของการว จ ย.

7 Before Choose Statistic to Clinical Research.. L o g o ก อนท จะทาการเล อกใช สถ ต จะต องต งคาถามให ก บต วเองว า... ม จานวนต วแปรท เก ยวข องในคาถามเฉพาะน น ๆ เป นจานวนเท าใด ข อม ลม ระด บการว ดแบบแบ งเป นกล ม จ ดเร ยงเป นอ นด บหร อม ค าเป น ต วเลขต อเน อง ข อม ลหร อเทอมความคลาดเคล อนเป น ไปตาม Assumptions ของสถ ต น นๆ หร อไม ม จานวนกล มต วอย างท งหมดก กล มในคาถามเฉพาะน น ๆ การแจกแจงของข อม ลเป นแบบปกต หร อไม ต วอย างแต ละกล มน นเป นอ สระก นหร อเป นต วอย างท ข นแก ก น ม ว ตถ ประสงค ของการศ กษาอย างไร.

8 Before Choose Statistic to Clinical Research.. ว ตถ ประสงค ประชากรท ม การ แจงแจงแบบปกต ประเภทของข อม ล เร ยงลาด บ/ไม แน ใจ ว าประชากรม การ แจกแจงแบบปกต อธ บายหน งกล ม Mean, SD Median, Interquartile Range เปร ยบเท ยบหน งกล ม ก บค าท ระบ เปร ยบเท ยบสองกล ม ท เป นอ สระก น เปร ยบเท ยบสองกล ม ท ส มพ นธ ก นจ บค One-sample t test Two independent samples t test Paired t test Wilcoxon test Mann-Whitney U Wilcoxon signed ranks test. ค าว ดท ม ค าเป นไปได สอง ค า Proportion Chi-square, Z-test, or Binomial test Chi-square, Z-test, test Fisher s exact test, McNemar s test

9 Your Proposal vs Statistic DR.

10 Proposal vs Statistic ช อว จ ย ร ปแบบการว จ ย ประชากร ต วแปร การว ด ส.สมเด จฯ ป จจ ยท เก ยวข อง ก บภาวะสมอง เส อมในผ ป วย โรคจ ตเภทเร อร ง Case control study ผ ป วยนอกท ได ร บการ ว น จฉ ยว า เป นโรคจ ต เภท - ระยะเวลาป วย - ระยะเวลาก นยา - ผ ป วยโรคจ ตเภท เร องร งท ม ภาวะ สมองเส อม ความช กและ ป จจ ยท เก ยวข อง ต าง ๆ.

11 Proposal vs Statistic ช อว จ ย ร ปแบบการว จ ย ประชากร ต วแปร การว ด รพจ.นครพนม ศ กษาป จจ ย เส ยงท ม ผลต อ การกล บมาเสพ ซ าในผ ป วยโรค ร วมจ ตเวชสาร เสพต ดแมท แอมเฟตาม น Case control study ผ ป วยโรค ร วมจ ตเวช สารเสพต ด ในคนไทยท กล บมา ร กษาซ า. ป จจ ยเส ยงท ม ผลต อ การกล บมาเสพซ า การกล บมาเสพซ า ป จจ ยท ทาให กล บมาเสพซ า การเพ มปร มาณสาร การก าวไปส การ เสพสารเสพต ดชน ด อ นๆเพ มข น แบบประเม น ADL, NPI, Quality of life

12 Proposal vs Statistic ช อว จ ย ร ปแบบการว จ ย ประชากร ต วแปร การว ด สวนสราญรมย ผลของ โปรแกรมจ ต ส งคมบาบ ด ในผ ป วย ส งอาย โรค สมองเส อมท ม ป ญหาBPSD Quasi- Experimental design ผ ส งอาย โรค สมองเส อม ท ม ป ญหา BPSD. โปรแกรมจ ตส งคม บาบ ดในผ ป วยส งอาย โรคสมองเส อมท ม ป ญหาBPSD ป ญหา BPSD ความสามารถในการ ปฏ บ ต ก จว ตร ประจาว น ค ณภาพ ช ว ต แบบประเม น ADL, NPI, Quality of life

13 Proposal vs Statistic ช อว จ ย ร ปแบบการว จ ย ประชากร ต วแปร การว ด ศ นย ส ขภาพจ ตท 12 ผลของโปรแกรม ส งเสร มส ขภาพจ ต เพ อพ ฒนาความส ข 5 ม ต ในผ ส งอาย จ งหว ด ชายแดนภาคใต Quasi- Experimental design (The one group pretest posttest design).

14 Proposal vs Statistic ช อว จ ย ร ปแบบการว จ ย ประชากร ต วแปร การว ด ส.พ ฒนาการเด กราชนคร นทร การพ ฒนาช ดส งเสร ม พ ฒนาการด านการ เร ยนในเด กปฐมว ยท ม พ ฒนาการล าช า ทางการเร ยนร Experimental design เด กปฐมว ยท ม ช วงอาย 3-7 ป และม พ ฒนาการ ทางการเร ยนร ต า กว าว ย.

15 Proposal vs Statistic ช อว จ ย ร ปแบบการว จ ย ประชากร ต วแปร การว ด ส.พ ฒนาการเด กภาคตะว นออกเฉ ยงเหน อ การศ กษาความ ช กและป จจ ยท เก ยวข องก บโรค PTSD ของ น กเร ยนระด บช น ม ธยมศ กษาใน อาเภอแห งหน ง จ งหว ดขอนแก น Descriptive crosssectional study น กเร ยน ระด บ ม ธยมศ กษา ตอนต นและ ตอนปลาย.

16 Proposal vs Statistic ช อว จ ย ร ปแบบการว จ ย ประชากร ต วแปร การว ด รพจ.ขอนแก น การพ ฒนาแบบ ประเม นความ เส ยงต อการฆ า ต วตายในผ ป วย ท ร บไว ร กษาใน โรงพยาบาลจ ต เวช Descriptive crosssectional study ผ ป วยจ ตเวช ในจ งหว ด ขอนแก น.

17 Proposal vs Statistic รพจ.เลยฯ ช อว จ ย ร ปแบบการว จ ย ประชากร ต วแปร การว ด การศ กษาความส มพ นธ ระหว างเพศหญ งและ ป จจ ยทางว ฒนธรรมท เก ยวข องก บการเก ดโรค ซ มเศร า ในผ ป วยท มาร บ บร การ โรงพยาบาลจ ต เวชเลยราชนคร นทร Crosssectional analytic study ผ ป วยใหม ท มา ร บบร การ รพ. จ ตเวชเลยราช นคร นทร อย ในช วงอาย 15 ป ข นไป ในช วง เวลาท กาหนด.

18 Proposal vs Statistic สยส. ช อว จ ย ร ปแบบการว จ ย ประชากร ต วแปร การว ด ร ปแบบการพยากรณ ทางสถ ต สาหร บโรค ทางส ขภาพจ ตและจ ต เวช ต นท นประส ทธ ผลของ ระบบให คาปร กษาทาง โทรศ พท สาย ส ขภาพจ ต 1323 Descriptive study ว จ ยเช งค ณภาพ.

19 Descriptive Statistic by DR.

20 DEFINITIONS Central Tendency Variation Shape สถ ต ท บ งบอกถ งค า กลาง ฐานน ยม (Mode) ม ธยฐาน (Median) ค าเฉล ย (Mean) สถ ต ท บ งบอกถ งการผ นแปร Ordinal Scale - Interquartile Range Interval and Ratio Scale - Range (Max. - Min.) - Variance - Standard Deviation. สถ ต ท บ งบอกการ กระจาย ค าคลาดเคล อน มาตรฐานของ ค าเฉล ย (S.E. mean)

21 Measures of CENTRAL TENDENCY Mean Central Tendency Mode Median

22 Measures of CENTRAL TENDENCY ความส มพ นธ ระหว างค ากลาง ฐานน ยม ม ธยฐานค าเฉล ย ข อม ลม การแจกแจงแบบปกต (Normal Distribution) Mo = Md = x ท มา

23 Measures of CENTRAL TENDENCY ความส มพ นธ ระหว างค ากลาง ฐานน ยม ม ธยฐานค าเฉล ย ข อม ลม การแจกแจงแบบเบ ซ าย (Negative Skewed Distribution) Mo > Md > x ท มา

24 Measures of CENTRAL TENDENCY ข อด และข อจาก ดของ Central Tendency ค ากลาง ฐานน ยม ม ธยฐาน ค าเฉล ย ข อด เหมาะก บข อม ลท ม ค าผ ดปกต เช น ค าส งเก นไปหร อต าเก นไป ข อจาก ด 1. ไม เหมาะก บข อม ลไม ซ าก น 2. อาจม คาตอบได มากกว า 1 คาตอบ และคาตอบอาจ แตกต างก นมาก เหมาะก บข อม ลท ม ค าผ ดปกต เช นเด ยวก บฐาน น ยม ใช ก บข อม ลเช ง ปร มาณเท าน น 1. สะดวกในการคานวณแม เก บข อม ลไม ครบ 2. ใช ในการเปร ยบเท ยบข อม ล เช งปร มาณหลายๆช ด 1. เป นค ากลางท ไม ด ถ าข อม ล ม ค าผ ดปกต 2. ใช ก บข อม ลเช งปร มาณ เท าน น

25 Measures of CENTRAL TENDENCY สถ ต ท ใช ในการว ดตาแหน งข อม ล การคานวณหาค าของข อม ลในตาแหน งใดๆสามารถทาได โดย คานวณจากเปอร เซ นต ไทล (Percentile) หร อควอไทล (Quartiles) ท มา

26 Measures of CENTRAL TENDENCY Mean Central Tendency Mode Median

27 Measures of Central Tendency : MEAN L o g o ค าเฉล ยแบบเลขคณ ต (arithmetic mean) เป นว ธ ท น ยมใช มากท ส ดของ การคานวณหาค ากลาง คานวณหาได จากผลรวมของค าท งหมด หารด วยจานวน ค าเฉล ยประชากร (population) Mean μ= = ค าเฉล ยต วอย าง (sample) =

28 Measures of Central Tendency : MEAN L o g o Mean For a sample of size n: x-bar The i th value = sample of size Observed values

29 Example of MEAN L o g o Mean จากข อม ลของผ ป วยกล มหน ง ท แสดงน าหน กในหน วยก โลกร ม Question : จงหาค าเฉล ยเลขคณ ต (Mean) ของน าหน กผ ป วยกล มน = 52.58

30 Problem of MEAN L o g o Mean Answer : ผลกระทบของค าส ดโต ง (extreme values หร อ outliers) Mean = 13 Mean = 14 = 13 = 13

31 Measures of CENTRAL TENDENCY Mean Central Tendency Mode Median

32 Measures of Central Tendency : MEDIAN L o g o Median

33 Example of MEDIAN L o g o Median จากข อม ลของผ ป วยกล มหน ง ท แสดงน าหน กในหน วยก โลกร ม Question : จงหาค าม ธยฐานน าหน กของผ ป วยกล มน

34 Example of MEDIAN L o g o Median Answer : เร ยงข อม ลจากน อยไปหามาก ตาแหน งท น าหน ก น อยท ส ด มากท ส ด

35 Measure : MEAN vs MEDIAN Mean vs L o g o Median ในขณะท ค าเฉล ยจะได ร บผลกระทบจากค าส ดโต ง (extreme values) ค าม ธยฐานจะไม ได ร บผลกระทบจากค าส ดโต งในช ดข อม ล Mean = 13 Mean = 13

36 Measures of CENTRAL TENDENCY Mean Central Tendency Mode Median

37 Measures of Central Tendency : MODE L o g o Mode ค าฐานน ยม (Mode) เป นค ากลางของข อม ลท ว ดจากความถ ของ ฐานข อม ล ค าฐานน ยม ค อ ค าของข อม ลท ม ความถ ส งส ด บางช ดข อม ล อาจม ค าฐานน ยมหลายค า ในขณะท บางช ดข อม ลอาจไม ม ค า ฐานน ยม Mode = 9 No Mode

38 Example of MODE จากข อม ลของผ ป วยกล มหน ง ท แสดงน าหน กในหน วยก โลกร ม Question : จงหาค าม ธยฐาน (median) น าหน กของผ ป วยกล มน L o g o Mode Answer : ค าฐานน ยม = 43

39 Example of Measures of Central Tendency L o g o Mean Median Median จากข อม ลของเคร อง X-ray ต อไปน Question : จงหาค าเฉล แบบเลขคณ ต ค าม ธยฐาน และค าฐานน ยม ลาด บท ราคา 2,000, , , , ,000 Answer : Mean = (2,000, , , , ,000)/5 = 3,000,000/5 = 600,000 Median = 300,000 Mode = 100,000

40 WHICH MEASURE TO CHOOSE? L o g o Mean Median Median ค าเฉล ย (mean) เป นน ยมท ใช โดยท วไปในการหาค ากลาง ยกเว น ในกรณ ท ม ค าส ดโต งในช ดข อม ล ค าม ธยฐาน (median)จะถ กนามาใช เพ อหล กเล ยงป ญหาท เก ดจากค าส ดโต ง เน องจากค าม ธยฐานไม ได ร บผลกระทบ ในบางสถานการณ ควรพ จารณาท งค าเฉล ย (mean) และ ค าม ธยฐาน (median) ประกอบก น

41 Summary of Measures of Central Tendency Central Tendency L o g o Mean Median Median Mean Meadian Mode Geometric Mean Arithmetic Mean Middle value in the ordered array Most frequently observed value X Average value XG =(X 1 x X 2 x x X n Rate of change of a variable over time

42 Measures of VARIATION

43 Measures of VARIATION การว ดความผ นแปร จะให สารสนเทศ ของการกระจาย (spread) หร อ ความผ นแปร (variability) ของข อม ล Coefficient of Variation Range Variation Standard Deviation Variance

44 Measures of VARIATION Range Coefficient of Variation Variation Variance Standard Deviation

45 Measures of VARIATION : RANGE L o g o Range พ ส ย (Range) เป นการว ดการกระจายข อม ลอย างง ายและหยาบท ส ด เป นส วนต างระหว างค าส งส ดก บค าต าส ด Range = X largest X smallest Range = 13-1 =12

46 Example of VARIATION : RANGE จากข อม ลของผ ป วยกล มหน ง ท แสดงน าหน กในหน วยก โลกร ม Question : จงหาค าพ ส ย (range) น าหน กของผ ป วยกล มน L o g o Range Answer : พ ส ย = ค าส งส ด ค าต าส ด = = 54

47 Problem with VARIATION : RANGE L o g o Range ไม สนใจการกระจายต วของข อม ล Range = 12 7 = Range = 12 7 = 5 ได ร บผลกระทบจากค าส ดโต ง (outliers) ในช ดข อม ล 1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,22,3,3,3,3,4,5 Range = 5-1 = 4 1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,22,3,3,3,3,4,120 Range = = 119

48 Measures of VARIATION Range Coefficient of Variation Variation Variance Standard Deviation

49 Measures of VARIATION : VARIANCE L o g o Variance Variance ค อค าเฉล ยของค ายกกาล งสองของความผ นแปร ของแต ละค าออกไปจากค าเฉล ย Sample variance: Where X S 2 n i 1 = arithmetic mean n = sample size (X i n -1 X i = i th value of the variable X X) 2

50 Measures of VARIATION : STANDARD DEVIATION Standard Deviation ม กนามาใช ว ดค าความผ นแปร แสดงความผ นแปรรอบ ๆ ค าเฉล ย ม หน วยเด ยวก บข อม ลเร มต น Sample standard deviation: L o g o S.D. S n i 1 (X i n -1 X) 2

51 Example of VARIATION : S.D. จงหาส วนเบ ยงแบนมาตรฐานของกล มต วอย างต อไปน Sample Data (X i ) : n = 8 Mean = X = 16 L o g o S.D.

52 Comparing VARIATION : S.D. L o g o S.D. Data A Data B Data C Mean = 15.5 S = Mean = 15.5 S =.9258 Mean = 15.5 S = 4.57

53 Comparing VARIATION : S.D. L o g o S.D. Smaller standard variation Larger standard variation Same mean Different standard variation

54 Measures of VARIATION : VARIANCE vs S.D. L o g o Variance vs S.D. เป นการว ดการกระจายของข อม ล โดยม แนวค ดว า ข อม ลในช ดน นห างจากค าเฉล ยอย เท าไร ประชากร (population) Variance S.D. N N กล มต วอย าง (sample) N-1

55 Example of VARIATION : VARIANCE vs S.D. Variance L o g o จากข อม ลของผ ป วยกล มหน ง ท แสดงน าหน กในหน วยก โลกร ม Question : จงหาค า X, Variance และ SD. น าหน กของผ ป วยกล มน S.D.

56 Example of VARIATION : VARIANCE vs S.D. จงหาค าเฉล ยเลขคณ ต จงหาค าความแปรปรวน n-1 12 Variance L o g o S.D. = จงหาค าเบ ยงเบนมาตรฐาน = 18.40

57 Summary of VARIATION : VARIANCE vs S.D. Variance L o g o S.D.

58 Measures of COEFFICIENT OF VARIATION : CoV. Range Coefficient of Variation Variation Variance Standard Deviation

59 Measures of CoV. L o g o Coefficient of Variation ว ดความผ นแปรแบบส มพ ทธ (relative variation) ม หน วยเป นเปอร เซ นต (%) แสดงความผ นแปรเท ยบก บค าเฉล ย (variation relative to mean) ใช เท ยบสองกล มของข อม ลหร อมากกว า แต ว ดคนละหน วยก น CV S X 100%

60 Example of CoV. จากข อม ลของผ ป วยกล มหน ง ท แสดงน าหน กในหน วยก โลกร ม Question : จงหาค า CoV น าหน กของผ ป วยกล มน Answer : L o g o Coefficient of Variation

61 Comparing of CoV. L o g o Coefficient of Variation Stock ค าเฉล ย (mean) ส วนเบ ยงเบนมาตรฐาน (S.D.) ค าส มประส ทธ ของความแปรผ น (CoV.) A B C Stocks A and B have the same standard deviation, but stock B is less variable relative to its price. Stock C has a much smaller standard deviation than stocks and B but a much higher coefficient of variation.

62 Measures of SHAPE OF A DISTRIBUTION ค ากระจายท ได ไม ว าจะคานวณโดยว ธ ใด ถ าท ได ม ค ามากแสดงว า ข อม ลม การกระจายมาก หากค าท ได ม ค าน อย แสดงว า ข อม ลม การกระจายน อย Skewness Shape Kurtosis

63 Measures of SHAPE OF A DISTRIBUTION Skewness Shape Kurtosis

64 Measures of SHAPE : SKEWNESS Skewness Shape Kurtosis

65 Measures of SHAPE : SKEWNESS L o g o Skewness ความเบ (Skewness) เป นค าท ใช ว ดล กษณะของเส นโค งว า ม ความเบ หร อไม ไม เบ ค อ ค าส มประส ทธ ความเบ เป นศ นย แสดงว าข อม ลม ความสมมาตร เบ ซ าย ค อ ค าส มประส ทธ ความเบ เป นลบ เบ ขวา ค อ ค าส มประส ทธ ความเบ เป นบวก Left-skewness or Negative skewness Normal or Symmetric Right-skewness or Positive skewness Mean < Median, skew< 0 Mean = Median, skew= 0 Mean > Median, skew> 0

66 Measures of SHAPE : KURTOSIS Skewness Shape Kurtosis

67 Measures of SHAPE : KURTOSIS L o g o Kurtosis ความโด ง (Kurtosis) เป นค าท ใช ว ดล กษณะของเส นโค งว าม ความโด งหร อไม ค าเป นบวก (Leptokurtic) ค อ เส นโด งส งมาก ค าเป นศ นย (Mesokurtic) ค อ กราฟท ม การแจกแจงปกต ค าเป นลบ (Platykurtic) ค อ เส นโด งน อยหร อป าน Leptokurtic (kurtosis > 0) Mesokurtic (kurtosis = 0) Platykurtic (kurtosis < 0)

68 RELATIONSHIP between TWO NUMERICAL variables Descriptive Statistics DR.

69 Measures : COVARIANCE ความแปรปรวนร วม (covariance) บอกถ งความส มพ นธ ระหว างต วแปรเช งปร มาณ 2 ต วแปร บอกได เพ ยงท ศทางของความส มพ นธ แต ไม ได บอกถ งความ เป นเหต เป นผลในความส มพ นธ น น (causal effect) The sample covariance: COV(X,Y) = n-1

70 L o g o Measures : COEFFICIENT of COVARIANCE Where COV(X,Y) = n-1 n-1 n-1

71 L o g o Measures : COEFFICIENT of COVARIANCE ค าส มประส ทธ สหส มพ นธ (Coefficient of Covariance) ช ท ศทาง และระด บความผ นผวนของต วแปรแต ละค

72 L o g o Scatter Plots : Various Correlation Coefficients Y Y Y X r = -1 r = r = 0 X X Y Y Y r = +1 X r = X r = 0 X

73 ไปด วยก นอย างสมบ รณ (p = +1.0) Stock M Stock M Portfolio MM สวนทางก นอย างสมบ รณ (p = +1.0) Stock W Stock W Portfolio WM

74 EXAMPLE : COEFFICIENT of CORRELTION สมม ต ให ค าความแปรปรวนร วมเท าก บ และค าส วนเบ ยงเบน มาตรฐานของอ ตราผลตอบแทนของหล กทร พย X และ Y ม ค าเท าก บ และ ตามลาด บ Question : จงคานวณค าส มประส ทธ สหส มพ นธ ระหว างอ ตราผลตอบแทน ของหล กทร พย X และ Y Answer : ค าส มประส ทธ สหส มพ นธ =

75 Measure : Quartiles ค าควอไทล (Quartiles) ม แนวค ดเด ยวก นก บค าม ธยฐาน (Median) 50% 50% Median ค าควอไทล จะแบ งข อม ลออกเป น 4 ส วนเท าก น จ งม ค าควอไทล ได 3 ตาแหน ง 25% 25% 25% 25% Q1 Q2 Q3 Q1 Q2 Q3 : 25% of the observations are smaller and 75% are larger : same of the median : 50% of the observations are smaller and 50% are larger : 25% of the observations are greater

76 Steps for Calculating QUARTILES Q1 = (n+1)/4 Q2 = (n+1)/2 Q3 = (n+1)3/4

77 Example of QUARTILES จากข อม ลของผ ป วยกล มหน ง ท แสดงน าหน กในหน วยก โลกร ม Question : จงหาค า Quartiles น าหน กของผ ป วยกล มน

78 Example of QUARTILES Answer : เร ยงข อม ลจากน อยไปหามาก ตาแหน งท น าหน ก

79 Measure : INTERQUARTILE RANGE (IQR) ส วนเบ ยงเบนควอไทล (Interquatile Range) เป นการว ดการกระจาย ข อม ลอย างหน ง ซ งม แนวค ดคล ายก บพ ส ย (Range) IQR = Q 3 Q 1 IQR 25% 50% 25% Measures the spread in the middle 50% of the data Is a measure of variability that is not influenced by outliers or extreme values

80 Example of RANGE & INTERQUARTILE RANGE จากข อม ลของผ ป วยกล มหน ง ท แสดงน าหน กในหน วยก โลกร ม Question : จงหาค า พ ส ยและส วนเบ ยงเบนควอไทล น าหน กของผ ป วย กล มน Answer : เร ยงข อม ลจากน อยไปหามาก ตาแหน งท น าหน ก

81 Example of RANGE & INTERQUARTILE RANGE

82 Measure : DECILE ค าเดไซล (Decile) ม แนวค ดเด ยวก นก บค าม ธยฐาน (Median) และ ค าควอไทล (Quartile) ค าเดไซล จะแบ งข อม ลออกเป น 10 ส วนเท าๆก น จ งม ค าเดไซล ได 9 ตาแหน ง D 1 D 2 D 3 D 4 D 5 D 6 D 7 D 8 D 9 Median

83 STEPS IN CALCULATING DECILE

84 Example of DECILE จากข อม ลของผ ป วยกล มหน ง ท แสดงน าหน กในหน วยก โลกร ม Question : จงหาค า DECILE น าหน กของผ ป วยกล มน Answer : เร ยงข อม ลจากน อยไปหามาก ตาแหน งท น าหน ก

85 Example of DECILE

86 Statistic for Your Proposal DR.

87 Proposal vs Statistic ช อว จ ย ร ปแบบการว จ ย ประชากร ต วแปร การว ด สถ ต รพจ.นครพนม ศ กษาป จจ ย เส ยงท ม ผลต อ การกล บมา เสพซ าใน ผ ป วยโรคร วม จ ตเวชสารเสพ ต ดแมทแอมเฟ ตาม น Case control study ผ ป วยโรค ร วมจ ตเวช สารเสพต ด ในคนไทยท กล บมา ร กษาซ า ป จจ ยเส ยงท ม ผล ต อการกล บมาเสพ ซ า การกล บมาเสพซ า ป จจ ยท ทาให กล บมาเสพซ า การเพ มปร มาณ สาร การก าวไปส การ เสพสารเสพต ด ชน ดอ นๆเพ มข น. แบบประเม น ADL, NPI, Quality of life

88 Proposal vs Statistic ช อว จ ย ร ปแบบการว จ ย ประชากร ต วแปร การว ด สถ ต ส.สมเด จฯ ป จจ ยท เก ยวข องก บ ภาวะสมอง เส อมในผ ป วย โรคจ ตเภท เร อร ง Case control study ผ ป วยนอกท ได ร บการ ว น จฉ ยว า เป นโรคจ ต เภท - ระยะเวลาป วย - ระยะเวลาก นยา - ผ ป วยโรคจ ตเภท เร องร งท ม ภาวะสมองเส อม ความช กและ ป จจ ยท เก ยวข องต าง ๆ exposed non-exposed Disease - exposed population Disease + non-exposed

89 . L o g o แนวทางการว เคราะห ผลการว จ ย Case control design กล มศ กษา กล มท เก ดโรค ม ป จจ ยท สงส ย ไม ม ป จจ ยท สงส ย กล มเปร ยบเท ยบ ม ป จจ ยท สงส ย กล มท ไม เก ดโรค ไม ม ป จจ ยท สงส ย

90 Case control design : สถ ต Odds ratios Odds Ratios = Ratio of two odds Odds = โอกาสของการเก ดเหต การณ (ม ป จจ ย) เท ยบก บ โอกาส ของการไม เก ดเหต การณ (ไม ม ป จจ ย) Odds ค อ E+ E- ถ าให E+ ค อ โอกาสท จะเก ดเหต การณ ท คาดหมาย E- ค อ โอกาสท จะไม เก ดเหต การณ ท คาดหมาย.

91 . L o g o Case control design : สถ ต Odds ratios Odds ratio ค อ = A E+ B E+ ถ า A E- B E- A E+ ค อ โอกาสท จะเก ดเหต การณ ท คาดหมายข นในกล ม A A E- ค อ โอกาสท จะไม เก ดเหต การณ ท คาดหมายข นในกล ม A B E+ ค อ โอกาสท จะเก ดเหต การณ ท คาดหมายข นในกล ม B B E- ค อ โอกาสท จะไม เก ดเหต การณ ท คาดหมายข นในกล ม B

92 . L o g o Case control design : สถ ต Odds ratios กล มผ ป วย กล มควบค ม ส มผ สป จจ ย A B ไม ส มผ สป จจ ย C D A+C B+D Odd A/C B/D Odds ratio ตาราง 2x2 = (A/C)/(B/D) = AD/BC.#

93 Case control design : สถ ต Odds ratios ม ป จจ ย ไม ม ป จจ ย ป วย a c ไม ป วย b d โอกาสของการเก ดเหต การณ (ม ป จจ ย)ของผ ป วย = a/(a+c) โอกาสของการไม เก ดเหต การณ (ไม ม ป จจ ย) ของผ ป วย = c/(a+c) Odds ของการม ป จจ ยเส ยงในกล มผ ป วย = [a/(a+c)] / [c/(a+c)] = a/c.

94 . L o g o Case control design : สถ ต Odds ratios ม ป จจ ย ไม ม ป จจ ย ป วย a c ไม ป วย b d Odds ใน Case-control study Odds ของการม ป จจ ยในผ ป วย = a/c Odds ของการม ป จจ ยในกล มเปร ยบเท ยบ = b/d Odds ratio = (a/c) / (b/d) = ad / bc

95 Example Case-control study: สถ ต Odds ratios การศ กษาเก ยวก บโรค อ จจาระร วง ได ค ดเล อกผ ป วยจานวน 50 คน และ ค ดเล อกผ ไม ป วยเป นกล มเปร ยบเท ยบ 100 คน และเม อสอบถามข อม ลการ ร บประทานขนมจ นของแต ละคน พบว า ม ผ ป วยท ร บประทานขนมจ นจานวน 40 คน และกล มอ างอ งท ร บประทานขนมจ น 20 คน ม ป จจ ย ไม ม ป จจ ย ป วย a c ไม ป วย b d ก นขนมจ น ไม ก นขนมจ น Odds Ratio (OR) = ad/bc. ป วย ไม ป วย

96 ป วย ไม ป วย Example Case-control study: สถ ต Odds ratios L o g o Odds Ratio (OR) = ad/bc = = 16 40x x 10 ก นขนมจ น ไม ก นขนมจ น ป วย ไม ป วย ผ ป วยม ส ดส วนการก นขนมจ นต อการไม ก น เป น 16 เท าของผ ไม ป วย THORANIN 96 KONGSUK, M.D.,M.Sc.

97 Proposal vs Statistic ช อว จ ย ร ปแบบการว จ ย ประชากร ต วแปร การว ด สถ ต สวนสราญรมย ผลของ โปรแกรมจ ต ส งคมบาบ ดใน ผ ป วยส งอาย โรคสมองเส อม ท ม ป ญหาBPSD Quasi- Experimental design ผ ส งอาย โรค สมองเส อม ท ม ป ญหา BPSD โปรแกรมจ ต ส งคมบาบ ดใน ผ ป วยส งอาย โรค สมองเส อมท ม ป ญหาBPSD ป ญหา BPSD ความสามารถใน การปฏ บ ต ก จว ตร ประจาว น ค ณภาพช ว ต. แบบประเม น ADL, NPI, Quality of life

98 Proposal vs Statistic ช อว จ ย ร ปแบบการว จ ย ประชากร ต วแปร การว ด สถ ต ศ นย ส ขภาพจ ตท 12 ผลของโปรแกรม ส งเสร มส ขภาพจ ต เพ อพ ฒนาความส ข 5 ม ต ในผ ส งอาย จ งหว ด ชายแดนภาคใต Quasi- Experimental design (The one group pretest posttest design).

99 Proposal vs Statistic ช อว จ ย ร ปแบบการว จ ย ประชากร ต วแปร การว ด สถ ต ส.พ ฒนาการเด กราชนคร นทร การพ ฒนาช ดส งเสร ม พ ฒนาการด านการ เร ยนในเด กปฐมว ยท ม พ ฒนาการล าช า ทางการเร ยนร Experimental design เด กปฐมว ยท ม ช วงอาย 3-7 ป และม พ ฒนาการ ทางการเร ยนร ต ากว าว ย Exposure ความส มพ นธ Outcome.

100 แนวทางการว เคราะห ผลการว จ ย Experimental design แบบการว จ ย แนวทางการว เคราะห ด วยสถ ต O X O Pair t-test เปร ยบเท ยบ pretest ก บ posttest X O O Independent t-test เปร ยบเท ยบระหว างกล ม ANOVA เปร ยบเท ยบระหว างกล ม O X O Pair t-test เปร ยบเท ยบ pretest ก บ posttest, Independent O O t-test เปร ยบเท ยบระหว างกล ม ANCOVA เปร ยบเท ยบpretest เป นcovariate O O O X O O O ABA,ABAB Regression เปร ยบเท ยบ Posttest ก บ Baseline Sign test Mann-Whitney U-test ใช Graph แสดงแนวโน มเปร ยบเท ยบ Baseline ก บระยะ Intervention.

101 Example : Experimental design กล มศ กษา กล มท ม ป จจ ย กล มเก ดโรค กล มไม เก ดโรค กล มเปร ยบเท ยบ กล มเก ดโรค กล มท ไม ม ป จจ ย กล มเก ดโรค.

102 Example : Experimental design ในการทดลองร กษาโรคซ มเศร าด วยยา A เปร ยบเท ยบก บยา B หาย ไม หาย รวม ยา A ยา B รวม

103 Example : Experimental design Success rate ยา A = จานวนผ ร กษาหายด วยยา A = 85/125 = 0.68 จานวนผ ท ร กษาด วยยา A ท งหมด Success rate ระบบยา B = จานวนผ ร กษาหายด วยยา B = 100/135 = 0.74 จานวนผ ท ร กษาด วยยา B ประส ทธ ภาพของการร กษาด วยยา A เท ยบก บยา B = 0.68/0.74 = 0.92 (95%CI= ).

104 Proposal vs Statistic ช อว จ ย ร ปแบบการว จ ย ประชากร ต วแปร การว ด สถ ต ส.พ ฒนาการเด กภาคตะว นออกเฉ ยงเหน อ การศ กษาความ ช กและป จจ ยท เก ยวข องก บโรค PTSD ของ น กเร ยน ระด บช น ม ธยมศ กษาใน อาเภอแห งหน ง จ งหว ด ขอนแก น Descriptive crosssectional study น กเร ยน ระด บ ม ธยมศ กษา ตอนต นและ ตอนปลาย.

105 Proposal vs Statistic รพจ.เลยฯ ช อว จ ย ร ปแบบการว จ ย ประชากร ต วแปร การว ด สถ ต การศ กษา ความส มพ นธ ระหว างเพศหญ ง และป จจ ยทาง ว ฒนธรรมท เก ยวข องก บการ เก ดโรคซ มเศร า ในผ ป วยท มาร บ บร การ โรงพยาบาลจ ต เวชเลยราช นคร นทร Crosssectional analytic study ผ ป วยใหม ท มาร บบร การ รพ.จ ตเวชเลย ราชนคร นทร อย ในช วงอาย 15 ป ข นไป ในช วงเวลาท กาหนด....

106 Proposal vs Statistic รพจ.ขอนแก น ช อว จ ย ร ปแบบการว จ ย ประชากร ต วแปร การว ด สถ ต การพ ฒนาแบบ ประเม นความเส ยงต อ การฆ าต วตายในผ ป วย ท ร บไว ร กษาใน โรงพยาบาลจ ตเวช Descriptive cross-sectional study ผ ป วยจ ตเวช ในจ งหว ด ขอนแก น.

107 แนวทางการว เคราะห ผลการว จ ย Cross-sectional design ม ป จจ ยและป วย ประชากร ศ กษา ม ป จจ ยและไม ป วย ไม ม ป จจ ยและป วย กล มศ กษา กล มเปร ยบเท ยบ ไม ม ป จจ ยและไม ป วย.

108 Example : Cross-sectional design การศ กษาความส มพ นธ ระหว างการไม ออกกาล งการก บการป วยเป นโรค สมองเส อม จากการส มต วอย าง 179 ราย พบว า ม ผ ไม ออกกาล งกาย 89 ราย (เป นผ ป วย 14 ราย, ไม เป นผ ป วย 75 ราย) ม ผ ท ออกกาล งกาย 90 ราย (เป นผ ป วย 3 ราย, ไม เป นผ ป วย 87 ราย) ป วย ไม ป วย รวม ไม ออกกาล งกาย ออกกาล งกาย รวม

109 Example : Cross-sectional design การศ กษาความส มพ นธ ระหว างการไม ออกกาล งกายก บการป วยเป นโรคสมอง เส อม จากการส มต วอย าง 179 ราย ป วย ไม ป วย รวม ไม ออกกาล งกาย ออกกาล งกาย รวม Prevalence กล มท ไม ออกกาล งกาย = 14/89 = 15.7% Prevalence กล มท ออกกาล งกาย = 3/ 90 = 3.3% Prevalent ratio = 4.7, Prevalent difference = 12.4%

110 Proposal vs Statistic สยส. ช อว จ ย ร ปแบบการว จ ย ประชากร ต วแปร การว ด สถ ต ร ปแบบการพยากรณ ทางสถ ต สาหร บโรค ทางส ขภาพจ ตและ จ ตเวช ต นท นประส ทธ ผล ของระบบให คาปร กษาทาง โทรศ พท สาย ส ขภาพจ ต 1323 Descriptive study ว จ ยเช งค ณภาพ.

111 THANK YOU FOR YOUR ATTENTIONS