1 / 78

Tilastomenetelmät psykiatrisessa epidemiologiassa

Tilastomenetelmät psykiatrisessa epidemiologiassa. Jouko Miettunen, dosentti 25.1.2009 Psykiatrian klinikka. Esitelmän aiheet. Perusmenetelmiä Ristiintaulukkojen testaaminen Jakaumien tunnusluvut ja testaaminen Korrelaatiokertoimet Monimuuttujamenetelmiä Regressioanalyysit

bailey
Download Presentation

Tilastomenetelmät psykiatrisessa epidemiologiassa

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Tilastomenetelmät psykiatrisessa epidemiologiassa Jouko Miettunen, dosentti 25.1.2009 Psykiatrian klinikka

  2. Esitelmän aiheet Perusmenetelmiä • Ristiintaulukkojen testaaminen • Jakaumien tunnusluvut ja testaaminen • Korrelaatiokertoimet Monimuuttujamenetelmiä • Regressioanalyysit • Elinaika-analyysi • Varianssianalyysit • Faktorianalyysit • Muita menetelmiä Luotettavuuden arviointi Tilasto-ohjelmat Kirjallisuutta

  3. Perusmenetelmiä

  4. Luokitellut muuttujat • Jakaumien vertailu ryhmien välillä • Tilastollinen testaaminen • Khiin neliötesti, OR, RR Jatkuvat muuttujat • Keskiarvojen vertailu ryhmien välillä • Studentin t-testi • Mediaanien vertailu ryhmien välillä • Mann-Whitneyn U-testi • Kruskal-Wallisin testi • Korrelaatiokertoimet

  5. Jatkuva vai luokiteltu muuttuja? • Luokittelemalla menetetään tietoa • Usein kuitenkin selkeyttää tulosten esittämistä • Analyysimenetelmät erilaisia

  6. Luokittelutapoja • Aiemmat tutkimukset • Kliiniset kriteerit • Aineistoon perustuvat • Mediaani, kvartiilit, alin/ylin 10%, jne. • Keskiarvo • Keskiarvo ± 2 keskihajontaa

  7. Ristiintaulukkojen testaaminen • c2 –testi • Fisherin testi Epidemiologiassa erityisesti käytössä • vetosuhde, ristitulosuhde (odds ratio) • riskisuhde (risk ratio)

  8. Esimerkki • Pohjois-Suomen 1966 syntymäkohortti • Seisomaan oppiminen ja myöhempi psykoottinen sairaus • Jatkoanalyysi psykoosipotilaiden joukossa • Onko sukurasituksella merkitystä

  9. Age at standing unsupported * Psychotic disorder until 2001 Psychotic disorder until 2001 healthy any psychosis Total Age at standing - 10 months Count 4074 40 4114 unsupported 99,0% 1,0% 100,0% 11 months Count 2430 35 2465 98,6% 1,4% 100,0% 12 months + Count 2970 60 3030 98,0% 2,0% 100,0% Total Count 9474 135 9609 98,6% 1,4% 100,0% c2 –testi

  10. Age at standing unsupported * Any psychotic 1st degree relative Any psychotic 1st degree relative no yes Total Age at standing 8 1 9 - 10 months Count unsupported 88,9% 11,1% 100,0% 16 2 18 11 months Count 88,9% 11,1% 100,0% 23 6 29 12 months + Count 79,3% 20,7% 100,0% Total Count 47 9 56 83,9% 16,1% 100,0% Fisherin testi • Pienille • otoksille • - Jos väh. 25 prosentissa soluista odotettu arvo on alle 5

  11. Assosiaation mittaaminen epidemiologiassa • Absoluuttinen • Riskiero (risk difference) • Altistunut – ei-altistunut • Suhteellinen • Riskisuhde (risk ratio, relative risk, RR) • Ristitulosuhde tai vetosuhde (odds ratio, OR) • Altistunut / ei-altistunut • Eivät kerro sellaisenaan kausaliteetista

  12. a / (a + b) = Riskisuhde, RR c / (c + d) Tauti Kyllä Ei Yhteensä Altiste Kyllä a b a + b Ei c d c + d Yhteensä a + c b + c a + b + c + d a / b ad = = Odds Ratio, OR c / d bc

  13. Lapsella psykoosi Kyllä Ei Yhteensä Vanhemmalla psykoosi Kyllä 24 (5.0%) 459 483 Ei 132 (1.3%) 10319 10451 Yhteensä 156 10451 10934 24 / (24 + 459) = 3.9 = RR 132 / (132 + 10319) 24 / 459 = = 4.1 OR 132 / 10319

  14. Odds Ratio (OR) vai Risk Ratio (RR)? • RR tarkempi riskin tunnuslukuna • Mikäli yleinen sairaus tulisi käyttää RR:ää • OR:ssä on helpompi ottaa huomioon sekoittavat tekijät • Mikäli harvinainen sairaus ja iso aineisto OR ≈ RR

  15. Jatkuvat muuttujat

  16. Keskiarvo vai mediaani? • Keskiarvo soveltuu likimain normaalijakautuneelle aineistolle • Mikäli aineistossa on paljon poikkeavia arvoja tai se on huomattavan vino, mediaani kuvaa muuttujan jakaumaa paremmin

  17. Normaaliuden arviointi • Mikäli mediaani ja keskiarvo eroavat huomattavasti toisistaan, jakauma ei ole normaalijakautunut • Huipukkuus (kurtosis) ja vinous (skewness) kuvaavat normaalisuutta • Normaaliuden testit eivät ole tehokkaita • Kolmogorov-Smirnov testi • Shapiro-Wilk testi (kun N<50) • Tärkein on kuitenkin visuaalinen arvio!

  18. Muuttujien erilaisia jakaumia B on normaalijakautunut. A on positiivisesti huipukas jakauma C negatiivisesti huipukas jakauma Havainnot on kasaantunut oikealle (jakauma on negatiivisesti vino eli vino vasemmalle)

  19. Keskiarvojen vertailu: t-testi

  20. Mediaanien vertailu: Mann-Whitneyn U-testi Pohjois-Suomen 1986 syntymäkohortti 15-16 v.: Toronto Alexithymia Scale

  21. Mediaanien vertailu: Kruskal-Wallisin H-testi Pohjois-Suomen 1966 syntymäkohortti: masennusoireet (SCL-25) • Ei testaa varsinaisesti mediaaneja • vaan koko jakauman sijaintia (suositeltavaa) • Varsinaisesti mediaaneja testataan • esim. jakamalla koko aineisto mediaanista • kahteen osaan ja verrataan jakaumia ryhmissä • (esim. tässä koulutuksen mukaan)

  22. Korrelaatiokertoimet • Pearsonin korrelaatiokerroin • Normaalijakautuneille muuttujille • Spearmanin korrelaatiokerroin • Ei-normaalijakautuneille muuttujille • Järjestyskorrelaatiokerroin (mean rank) • Tuloksia voi graafisesti esittää korrelaatiodiagrammin avulla

  23. Korrelaatiodiagrammi r = 0.75

  24. Monimuuttujamenetelmät

  25. Lineaarinen regressioanalyysi • Selitetään jatkuvaa (tai ainakin välimatka-asteikollista) muuttujaa • Selittäviä muuttujia voi olla useita • Jatkuvia tai kaksiluokkaisia muuttujia • Muuttujien välinen riippuvuus oletetaan lineaariseksi • Selittävät muuttujat ei saa liikaa korreloida keskenään (multikollineaarisuus) • Selitettävän muuttujan hajonta ei riipu selittävien muuttujien hajonnasta (homoskedastisuus)

  26. Esimerkki • Kohortti 1966, 31 v. seuranta • Alkoholin käytön (g/pv) ennustaminen • Ennustavat muuttujat • Sukupuoli • Siviilisääty (naimaton tai eronnut, ei/kyllä) • Masennus • Jatkuva muuttuja (SCL-masennusoireet) • Syntymäpaino • Jatkuva muuttuja (g)

  27. Esimerkki

  28. Logistinen regressioanalyysi • Yleisin tapa ottaa huomioon sekoittavat muuttujat, Erityisesti pitkittäistutkimuksissa • Vastemuuttuja (outcome) on kaksiluokkainen (esim. kyllä/ei) • Altistemuuttujat (exposure) voivat olla sekä kaksiluokkaisia, useampiluokkaisia että jatkuvia • Multinomiaalisessa logistisessa regressioanalyysissa vastemuuttujassa voi olla useita luokkia

  29. Muuttujien valinta, esim. • Aiemman tiedon tai ko. aineiston perusteella • Sosiodemograafiset muuttujat, esim. sukupuoli, sosiaaliluokka? • Malliin mukaan aiemmin tunnetut sekoittavat tekijät? • Erityisesti jos vaikuttavat tuloksiin • Mukana ei saa olla liikaa muuttujia • Riippuu aineiston koosta ja muuttujien jakaumista • Mukana ei kannata olla keskenään liikaa korreloivia muuttujia

  30. Esimerkki Pohjois-Suomen vuoden 1966 syntymäkohortti • N = 10 934 • Runsaasti haastattelu- ja rekisteridataa

  31. Esimerkki • Mikä psykoottisilla potilailla ennustaa uutta sairaalahoitoa? • N = 158 • Altistemuuttujat • sukupuoli • Isän sosiaaliluokka (1980) • Sukurasitus • Sairastumisikä • Ensimmäisen sairaalahoidon kesto • diagnoosi (skitsofrenia / muu psykoosi)

  32. Categorical Variables Codings Parameter coding Frequency (1) (2) Fathers social class 1980 I,II 48 ,000 ,000 III,IV 96 1,000 ,000 V 14 ,000 1,000 Parent has psychotic dg 1972-2000 no 133 ,000 yes 25 1,000 Sex male 93 1,000 female 65 ,000 Diagnosis schizophrenia 108 1,000 other psych 50 ,000 Length of first hospitalization < 1 month 94 1,000 > 1 month 64 ,000 SPSS Output - muuttujat

  33. Variables in the Equation 95,0% C.I.for EXP(B) B S.E. Wald df Sig. Exp(B) Lower Upper 1,048 ,375 7,805 1 ,005 2,852 1,367 5,948 Length of 1st hospital.(1) Sex(1) -,559 ,366 2,331 1 ,127 ,572 ,279 1,172 Onset age -,047 ,043 1,199 1 ,274 ,954 ,876 1,038 Diagnosis(1) ,839 ,385 4,740 1 ,029 2,314 1,087 4,926 Father’s Social Class 1980 ,651 2 ,722 FSC 1980(1) ,309 ,392 ,622 1 ,430 1,362 ,632 2,934 FSC 1980(2) ,109 ,647 ,028 1 ,866 1,115 ,314 3,960 Parental psychosis(1) ,612 ,513 1,423 1 ,233 1,845 ,675 5,045 Constant ,488 1,100 ,197 1 ,657 1,629 SPSS Output - tulokset

  34. Varianssianalyysi • Verrataan ryhmien sisäistä ja välistä variaatiota • ANOVA • Yksi jatkuva selitettävä eli vastemuuttuja • MANOVA • Useita jatkuvia vastemuuttujia • Toistettujen mittausten ANOVA = Repeated measurements ANOVA = rANOVA • Samat mittaukset on tehty useaan kertaan samoilta henkilöiltä • ANOVA, MANOVA and rANOVA • Vain luokiteltuja altisteita • ANCOVA, MANCOVA, rANCOVA • Myös jatkuvia altisteita

  35. Esimerkki Erot hippokampuksen koossa • Pohjois-Suomen 1966 syntymäkohortti • Seurantatutkimus 1999-2001 • Skitsofreniapotilaat (N=56) vs. terveet verrokit (N=104) • Toistettujen mittausten ANCOVA • Oikean ja vasemman puolen hippokampusmittauksia käsitellään toistettuina mittauksia

  36. Schizophrenia and Comparison subjects Hippocampus volumes F Sig. Model 1 Within effect: side20.3 < 0.001 Diagnosis 1.2 0.28 Gender 6.5 0.01 Model 2 Within effect: side0.81 0.37 Covariate: brain vol. 35.0 < 0.001 Diagnosis < 0.01 0.89 Gender 0.7 0.41 Familial psychosis 1.9 0.17 Perinatal risk 0.8 0.38 Handedness 0.3 0.61 Tanskanen ym. Schizophrenia Research (2005)

  37. Elinaika-analyysi (Survival analysis)

  38. Elinaika-analyysi • Tutkitaan aikaa kahden tapahtuman välissä, esim. • Syntymästä sairastumiseen • Sairastumisesta kuolemaan • Uloskirjoittautumisesta uuteen sairaalahoitoon • Kaplan-Meierin mallilla arvioidaan tapahtumien todennäkoisyyksiä eri aikapisteissä

  39. Elinaika-analyysiin tarvittava tieto • Tapahtuma (0,1) • Aika tapahtumaan (päiviä, kuukausia,…) tai sensurointiin • Aineisto voi sensuroitua • Seuranta loppuu • Menetetään yhteys tutkittavaan (esim. muuttaa muualle) • Seurattava henkilö kuolee muusta syystä kuin mikä on tutkimuksen kohteena

  40. Esimerkki Pohjois-Suomen 1966 Syntymäkohortti • Mikä ennustaa itsemurhan ikää • Otos Suomessa asuvat 16-vuotiaana (N=10,934) • Seuranta vuoden 2001 loppuun • 58 (0.5%) itsemurhaa • 140 (1.3%) muuta kuolemaa • 10,736 (98.2%) elossa • Ennustajamuuttuja • Perhetyyppi syntymähetkellä (parisuhteessa, yksin)

  41. Käyrät voivat kuvata eloonjäämistä (survival) tai toisinpäin piirrettynä vaaraa (hazard) Test Statistics for Equality of Survival Distributions log rank test, p=0.002

  42. Ryhmien välisen eron, tai trendin erossa, tulisi olla suurinpiirtein sama seurannan ajan • käyrien ei tulisi ainakaan mennä ristiin, jos halutaan testata tilastollisesti • Otoskoko voi olla suhteellisen pieni • Viitteitä, esim. Parmar & Machin: Survival analysis. A practical approach. John Wiley & Sons, 1995.

  43. Sekoittavien tekijöiden huomiointi Itsemurhan ikä ja perhetyyppi • Mahdollisia sekoittavia tekijöitä • sukupuoli • sosiaaliluokka 1966 (I-II,III-IV,V) • Koulu arvosanojen keskiarvo (14-v.) • Psykiatrinen diagnoosi (ei, kyllä) • rikos (ei, väkivaltainen, ei-väkivaltainen) • Coxin regressioanalyysi

  44. SPSS Output - muuttujat Categorical Variable Codings Frequency (1) (2) 1=male 5425 1 Sex 2=female 5222 0 0=healthy 10197 0 Psych dg 1=any dg 450 1 1=I,II 783 0 0 Fathers Social Class 1966 2=III,IV 7823 1 0 3=V 2041 0 1 1=single 1975 1 Family type 1966 2=full 8672 0 0=no crimes 10019 0 0 Criminality 1=violent 200 1 0 2=nonviolent 428 0 1

  45. Variables in the Equation 95,0% CI for Exp(B) B SE Wald df Sig. Exp(B) Lower Upper SEX ,812 ,340 5,720 1 ,017 2,253 1,158 4,383 PSYCH DG 2,463 ,303 66,085 1 ,000 11,740 6,483 21,260 FAM TYPE ,728 ,287 6,429 1 ,011 2,072 1,180 3,637 FSC 1966 1,514 2 ,469 FSC 1966(1) ,451 ,715 ,398 1 ,528 1,570 ,386 6,377 FSC 1966(2) ,536 ,436 1,513 1 ,219 1,710 ,727 4,018 SCHOOL MARK -,276 ,164 2,825 1 ,093 ,759 ,550 1,047 CRIMES 3,398 2 ,183 CRIMES(1) ,239 ,454 ,276 1 ,600 1,269 ,521 3,093 CRIMES(2) -1,011 ,625 2,613 1 ,106 ,364 ,107 1,239 SPSS Output - tulokset

  46. Faktorianalyysi

  47. Kyselylomakkeen kehittäminen • Psykologia, psykiatria, hoitotiede, kasvatustiede, sosiologia, … • Lomakkeissa usein liki samoja asioita mittaavia kysymyksiä • Etsitään muuttujien yhdistelmistä selittävää mallia, tiivistetään tietoa • Etsitään tärkeimpiä muuttujia • Kysymysten lukumäärä lomakkeessa • Mikä on sopiva (riittävä) määrä? • Mahdolliset osa-asteikot

  48. Piilevät muuttujat • Monia asioita ei voida mitata suoraan • Tarvitaan useita samaa ilmiötä mittaavia muuttujia • Esim. älykkyys, sosiaalisuus, konservatiivisuus

  49. Faktorianalyysit • Eksploratiivinen faktorianalyysi (ja pääkomponenttianalyysi) [EFA (PCA)] • vanhimpia monimuuttujamenetelmiä(Spearman 1904) • etsitään muuttujien kombinaatioista selitettävää mallia • Konfirmatorinen faktorianalyysi [CFA] • tutkitaan valmista mallia ja varmistetaan antaako aineisto tukea ko. mallille

  50. Esimerkki • Esimerkkinä on psykoosioireita mittavaan PANSS (Positive and Negative Syndrome Scale) -asteikon rakenne (30 muuttujaa) • Mittarista on esitetty useita erilaisia faktoriratkaisuja • Aineistona on Pohjois-Suomen vuoden 1966 syntymäkohortin psykoottisia henkilöitä jotka osallistuivat haastatteluun 1999-2001 • Pieni aineisto (N=85) • Muuttujat likert-asteikolla (1-5) • Muuttujissa on vaihtelua

More Related