Kísérlettervezés és értékelés2. rész

Honlap: http://xenia.sote.hu/hu/biosci/docs/biometr/

Voodoo scienceThe road from foolishness to fraudR.L. Park (Oxford University Press 2000)

• Error is a normal part of science, and uncovering flaws in scientific observations or reasoning is the everyday work scientists

• Scientists try to guard against attributing significance to spurious results by repeating experiments and designing control experiments

• Even eminent scientist have had their careers tarnished by misinterpreting unremarkable event….

• …scientist, no less than others, are inclined to see what they expect to see….

• …erroneous conclusion by a respected colleague often carries other scientists along on the road to ignonimity.

• This is pathological science, in which scientists manage to fool themselves

• Junk science…., pseudoscience…, fraudulent science = voodoo science

Hitünk, meggyőződésünk a kutatómunka fontos tényezője

• The brain = „belief engine”• Asszociációkból, egybeesésekből indul ki• A véletlen sokszor hoz létre valószínűtlen egybeeséseket• Mindannyian szeretnénk megérteni, miért is történik meg valami

szokatlan, ezért magyarázatot konstruálunk• A nyelv, az irás, a kép terjeszti a könnyű, látványos

magyarázatokat, mert nem tudunk mindent ellenőrizni• A tudomány a magyarázatokat kritikai elemzésnek veti alá, ez

gyakran sokoldalú kísérleti ellenőrzést jelent• Független ismétlés, és ellenőrzés kell, más kutatók által• Teljesebb bizonyítékoknak -- új magyarázatot

feleltethetünk meg

Kontroll kísérlet, kísérleti kontroll• Jó szakmai tudás kell a jó kontrollhoz

(nem statisztikai tervezési kérdés)• A jó kutató idejének jelentős részét tölti

– kontrollok tervezésével (pozitiv kontroll, negatív kontroll), – hiba kerüléssel, hiba javítással

• Ellenőrzendő, hogy – a berendezések azt teszik, amit róluk gondolunk,– az elrendezés megfelelő– van-e szisztémás, kontrollálatlan jelenség

• A kontroll azonos a kísérletivel, kivéve egy kulcs komponenst– Tablettát kap, de csak keményítő van benne.– Betesszük a készülékbe, de nem kapcsoljuk be…– és igy tovább a végtelenségig...

Tervezzünk egy egyszerű kísérletet

• Viselkedésbiológus feltételezése: A jobbkezes emberek többnyire jobbra fordulnak útjuk során, hacsak valamilyen egyéb szempont nem befolyásolja őket az irány megválasztásában…

• Kísérleti elrendezés (Y maze? Ajtók? Kilincsek?)

• Személyek

• Statisztikai értékelő módszer

• Lebonyolítást hogyan szervezzük? Ki, mikor, hogyan?

• Hogyan elemezzük a vizsgálatot?

• Mit jegyezzünk fel a jegyzőkönyvbe?

Esszenciális hypertenzióban szenvedők kezelése

• Kérdés: mi a hatásosabb? – A. séma: Propranolol+phenoxybenzamin, vagy – B. séma= A. séma+hydrochlorothiazid

• Hogyan válasszunk alanyokat?• Mit és mennyit adjunk?• Hogyan szervezzük meg az adagolást?• Meddig tartson a kezelés?• Mikor, hányszor és hogyan mérjünk?• Hogyan jegyzőkönyvezzünk?• Hogyan értékeljünk?

Exploráló vizsgálat pszichés tünetek befolyásolására

• 2x9 személyt vizsgálhatunk.• 2 vegyület (gyógyszer) hatását kell

megvizsgálnunk• Az adott pszichés tünet mérésére egy

kérdőíves tesztet végzünk, melynek eredménye 0 és 20 közé eső pontszám lehet

• 6 ágyas termekben vannak betegek, vegyesen a „Betegségben” szenvedők, és más okokból bentfekvők.

Beavatkozások vizsgálata

• Vizsgálatok, kontrollhoz hasonlitással– Parallel kontrollok

• randomizált• nem-randomizált

– Szekvenciális kontrollok• önkontrollos• cross-over, önkontrollos• sorrend hatás, carry-over?

– Külső kontroll (benne a történeti kontroll)

Alapsokaság, mintavétel

• ...Ahol minden elkezdődik, és csak nem el is dől…Rossz kezdet esetleg későbbi évek munkáját is tönkre teheti.

• Felméréseknél, epidemiológiai vizsgálatoknál gondoljunk arra hogy milyen statisztikai populációval dolgozunk?– Becslés, mintázatelemzés

– Diszkrét vagy folytonos alapsokaság?

– Egy változó - sok változó

• Teljes felmérés, leszámlálás

• Minta = reprezentatív részhalmaz

• A mintavételi egység: 1 kémcső Balatonviz, 1 g talaj, 1 ml vér, vizelet, 1 g májszövet, egy ebéd, 1 rutin klinikai mérés (pl. 20 elemű vektor)

• Preferenciális mintavétel : szép virág <> a Virág jellemzőivel

A mintavétel főbb jellemzői

• A minta nagysága• A minta származtatása az alapsokaságból

– random (minden egyed egyforma eséllyel)– nem mindig valósítható meg (nem mindegyik egyed található

meg, számozható meg)– véletlen bolyongással is lehet kiválasztani– Lépcsőzetes random mintavétel

• beágyazásos módszer (nesting, vagy subsampling)• stratified random

– Szisztematikus, félig szisztematikus

Táblázatkezelők és a random számok [=rand()]

0.64 0.58 0.4 0.05 0.25 0.7 0.460.8 0.54 0.63 0.95 0.72 0.45 0.36

0.87 0.76 0.2 0.78 0.83 0.55 0.80.85 0.38 0.78 0.24 0.75 0.14 0.230.99 0.42 0.28 0.83 0.06 0.78 0.150.14 0.65 0.17 0 0.94 0.4 0.77

Lebonyolítás

• Legyen-e közbülső elemzés, vagy fix méret, végső elemzéssel

• Kizárási feltételek (egyes adat, alany)• Meddig folytassuk?

– Cut your losses?– Döntésig– Előre tervezett időpontig, vagy mennyiségig?