Experimentální design
(Základní uspořádání empirické studie)
ObsahTypy empirických studií, výhody a
nevýhodyVytváření experimentálního a
kontrolního souboruOšetřování matoucích proměnných Velikost souboru, analýza síly studie
ObsahTypy empirických studií, výhody a
nevýhodyVytváření experimentálního a
kontrolního souboruOšetřování matoucích proměnných Velikost souboru, analýza síly studie
Základní typy studií
Pokus (experiment) - V ideálním případě má výzkumník pod kontrolou veškerý průběh pokusu, zejména výběr pokusných objektů. Nevýhoda: riziko experimentálních artefaktů.
Pozorování - V ideálním případě výzkumník do průběhu pozorování nijak nezasahuje a neovlivňuje průběh sledovaného děje. Nevýhoda: Průběh mají pod kontrolou experimentální objekty.
Typy empirických studiíExperiment (intervenční studie)Pozorování
deskriptivní studie analytické studie
Uspořádání pozorování deskriptivní studie
kazuistiky korelační studie (porovnávají se populace) průřezové studie (cross–sectional study) (porovnávají se jedinci ale jen
jednorázově) analytické studie
studie případů a kontrol (case-control study) – zpětně se pátrá po příčině
kohortové studie (=incidenční, prospektivní, longitudiální) – stejné osoby se vyšetřují opakovaně a pátrá se po důsledcích případné expozice určitému faktoru (retrospektivní i prospektivní uspořádání)(historical/prospectiv cohort study; longitudinal study)
Uspořádání studie
Jednoduché a komplexní uspořádání jedna studie - jeden faktor? (Interakce!)
Základní a pokusný soubor reprezentativnost (zobecnitelnost výsledků) homogenita souboru (zvyšuje sílu testu)
Kontroly úloha negativních a pozitivních kontrol randomizace - rozdělování objektů do skupin placebo, slepý pokus, dvojnásobně slepý pokus, otevřený pokus velikost vzorku kontrol – maximálně 1 : 5 spárování kontrol a případů (párové testy jsou silnější)
Obsah Typy empirických studií, výhody a nevýhody Vytváření experimentálního a kontrolního
souboru Ošetřování matoucích proměnných Velikost souboru, analýza síly studie Určování kauzality Vícečetné testy Spojování výsledků z nezávislých testů
Experimentální uspořádání a struktura dat
Nezávislost dat Listy jedné rostliny, vejce v hnízdě Fylogeneticky příbuzné organismy (evoluční kontrasty)
Jak odfiltrovat Obecné lineární smíšené modely (GLMM) Průměry, Z-skóry
Úplné x neúplné uspořádání (hierarchické uspořádání - nested design) Několik pozorovatelů, každý hodnotí jen část objektů
Hierarchický = zahnízděný design
Vliv fáze menstruačního cyklu na olfaktorickou atraktivitu žen
(Havlíček 2002)
čichač 1 čichač 2 čichač 3
žena 1 žena 2 žena 3 žena 6… žena 9 žena 10 žena 11 žena 12… žena 17žena 18 žena 19…
…
o+ o- o+ o- o+ o- o+ o- o+ o- o+ o- o+ o- o+ o- o+ o- o+ o-o+ o-
žena 18
o+ o-
Experimentální uspořádání a struktura dat
Nezávislost dat Listy jedné rostliny, vejce v hnízdě Několik pozorovatelů, každý hodnotí jen část objektů Fylogeneticky příbuzné organismy (evoluční kontrasty)
Úplné x neúplné uspořádání (hierarchické uspořádání - nested design)
Vyváženost dat v jednotlivých skupinách
ObsahTypy empirických studií, výhody a
nevýhodyVytváření experimentálního a
kontrolního souboruOšetřování matoucích proměnných Velikost souboru, analýza síly studie
Matoucí proměnné
Eliminace snižuje riziko systematické chyby zvyšuje sílu testu
RandomizaceBlokování
párování latinské čtverce vyvážené uspořádání
Latinský čtverec V každé řádce každá úroveň pouze jednou Jednotlivé úrovně vždy v jiné pozici Všechny úrovně se objeví v jednotlivých pozicích
stejně často
A B C DB C D AC D A BD A B C
A B C DB D A CC A D BD C B A
nevyvážený vyvážený
Matoucí proměnné Eliminace
snižuje riziko systematické chyby zvyšuje sílu testu
RandomizaceBlokování
latinské čtverce vyvážené uspořádání
Monitorování a následné statistické filtrování
ObsahTypy empirických studií, výhody a
nevýhodyVytváření experimentálního a
kontrolního souboruOšetřování matoucích proměnných Velikost souboru, analýza síly studie
Velikost souboruRizika malých souborů
riziko chyby II typu neúčinná randomizace nemožnost blokovat rušivé proměnné nepřesnost odhadů populačních parametrů nepoužitelnost některých metod
chi2 – četnosti musí být větší než 5 nejlepší – exaktní testy
Dostatečná velikost pokusného souboru závisí na:
variabilitě sledované veličinypočtu sledovaných nezávislých faktorů technických možnostechpožadované míře jistotyvelikosti očekávaného efektu
Pozor na příliš velké soubory!
Analýza síly studie (power analysis)
Určení vhodné velikosti vzorku Interpretace negativního výsledku studie
Umožňuje předem zvolit nebo zpětně kvantifikovat pravděpodobnost chyby II druhu, tj. pravděpodobnost, že neodhalíme asociaci i když ve skutečnosti existuje.Obvykle se považuje za rozumnou hodnota 80%.
Analýza síly testu
0 10 20 30 400
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0
síla
test
u
očekávaný efekt (%)0 10 20 30 40
0
20
40
60
80
100
dete
kova
teln
ý ef
ekt (
%)
velikost souboru
N = 24
síla testu 80%
Shrnutí Do empirických studií patří experiment i pozorování,
obojí má své výhody i nevýhody Velkou pozornost je třeba vždy věnovat vytváření
kontrolního souboru U pozorování je třeba velkou pozornost také věnovat
ošetřování matoucích proměnných Pozor na nezávislost dat Je nutné znát rizika spojená s nedostatečnou velikostí
souboru, i rizika velkých souborů Určit vhodnou velikost souboru i posoudit riziko falešně
negativního výsledku studie nám umožňuje analýza síly studie