Statistika - praktični saveti

[Eddard]

Prvi da pitam, jel ima statističara na forumu? Potrebna mi je pomoć oko analize neke studije.

 

A tema može da ostane za pitanja i pomoć oko statističkih analiza.

[DameTime]

Zavisi šta treba. Imam iskustva ali sam malo zarđala u poslednje 2-3 godine.

 

Ako se dobro sećam, čini mi se da je i @Malkolm Brogdon u materiji.

[Malkolm Brogdon]

Ja sam verovatno jos vise zardjao s obzirom da je to nakon faksa ostao samo kao povremeni hobi.

[Div]

3 hours ago, Eddard said:

Prvi da pitam, jel ima statističara na forumu? Potrebna mi je pomoć oko analize neke studije.

 

A tema može da ostane za pitanja i pomoć oko statističkih analiza.

Jel potrebno znanje iz konkretne oblasti ili računanja, proseci, broj pojavljivanja, unakrsni proračuni? Je li uopšte rad sa brojevima?

[Eddard]

Konkretno inter- i intra-observer reliability proračun.

[DameTime]

Mora to još malko preciznije, doktore. 😁  Kakve podatke imaš, kako ih inače obrađuješ (koji softver koristiš)...

 

Najpoznatija mera koju ja znam je ICC (Interclass Correlation Coefficient), koja meri udeo prave varijanse u odnosu na ukupnu varijansu. Može da ide od 0-1 i što je koeficijent (tj. tvoj rezultat) bliži jedinici, to je veći reliability. Ovo je ako imaš kontinuirane tj. numeričke podatke i ako su ti ispitanici podeljeni u grupe tj. klastere (npr. pacijenti u različitim klinikama).

 

Ako imaš kategoričke podatke, onda Kappa koeficijent (ima više varijanti, ne mogu da se setim ovako iz glave, čini mi se na osnovu toga da li imaš nominalne ili ordinalne varijable). U suštini, opservacije ispitanika se svrstavaju u diskretne kategorije, onda se gleda gde se (ne) slažu, plus se uračunava verovatnoća da se oni slučajno (ne) slože. 

Edited 53 minutes ago by DameTime

[Eddard]

24 minutes ago, DameTime said:

Mora to još malko preciznije, doktore. 😁  Kakve podatke imaš, kako ih inače obrađuješ (koji softver koristiš)...

 

Najpoznatija mera koju ja znam je ICC (Interclass Correlation Coefficient), koja meri udeo prave varijanse u odnosu na ukupnu varijansu. Može da ide od 0-1 i što je koeficijent (tj. tvoj rezultat) bliži jedinici, to je veći reliability. Ovo je ako imaš kontinuirane tj. numeričke podatke i ako su ti ispitanici podeljeni u grupe tj. klastere (npr. pacijenti u različitim klinikama).

 

Ako imaš kategoričke podatke, onda Kappa koeficijent (ima više varijanti, ne mogu da se setim ovako iz glave, čini mi se na osnovu toga da li imaš nominalne ili ordinalne varijable). U suštini, opservacije ispitanika se svrstavaju u diskretne kategorije, onda se gleda gde se (ne) slažu, plus se uračunava verovatnoća da se oni slučajno (ne) slože. 

 

Vid ti nje.

 

Elem, nominalne vrednosti su u pitanju, radi se o pouzdanosti jedne klasifikacije preloma, koja ima 9 kategorija. 7 ratera u 3 različita vremena. 

 

Ono što sam ja našao je Fleiss Kappa za više od 2 ratera, Cohen Kappa za 2.

 

Skinuo sam trial spss-a, on može da računa Fleiss, verovatno i Cohen.

 

Ali, ne znam šta radim 😂.