Wykres krzywej ROC (ang. Receiver Operating Curve) jest w praktyce klinicznej narzędziem ułatwiającym wybór wartości progowej testu diagnostycznego, dla którego uzyskujemy optymalne parametry czułości i swoistości
(więcej na temat czułości oraz swoistości testu diagnostycznego znajdą Państwo w rozdziale „Skuteczność testu diagnostycznego”).

1. Zbieranie danych za pomocą ankiet lub przenośnego komputera.

2. Wprowadzanie danych do komputera ręczne lub skanowanie.

3. Obróbka danych za pomocą programów: bazy danych, arkusze kalkulacyjne- kodowanie danych, uzupełnianie braków danych, przygotowanie do analiz statystycznych.

4. Przeprowadzanie analiz statystycznych za pomocą pakietów statystycznych.

5. Publikacja uzyskanych wyników.

Testy parametrycznezmienne muszą spełniać założenie o normalności rozkładu a zmienne muszą mieć charakter ciągły.

Testy te badają średnie i wariancje analizowanych zmiennych.

Stosując test T dla zmiennych zależnych oceniamy różnice w dwóch średnich pomiarach w tej samej grupie np. pomiar obwodu pasa u kobiet przed i po stosowaniu diety.

Testy nieparametrycznewykonywane są dla zmiennych, które nie mają rozkładu normalnego.

Analizę zmiennych zależnych – (dla tej samej grupy mamy 2 wyniki np. przed i po leczeniu)  przeprowadzić możemy za pomocą: testu znaków, testu kolejności par Wilcoxona.

Test kolejności par Wilcoxona jest testem mocniejszym od testu znaków (patrz poziomy istotności na przykładzie 1), natomiast jest czuły na pojedyncze duże wartości skrajne, które mogą spowodować nieistotność wyniku.

Test znaków najczęściej stosowany jest w ocenianiu wyników nieliczbowych np. że stan zdrowia  „jest taki sam”, „gorszy”, „lepszy”.

Średnia arytmetyczna (X): Suma wszystkich wartości zbioru obserwacji podzielona przez liczbę obserwacji(Sx/n).

Mediana: Środkowa wartość w zbiorze obserwacji w gdy wartości są uporządkowane w kolejności.

Moda:Wartość cechy najczęściej występująca w badanej grupie.

Wstępem do analiz statystycznych zebranego materiału badawczego jest wykonanie statystyk opisowych naszych zmiennych (liczebność grup badanych, średnie, odchylenie standardowe, mediana itp) oraz ocena czy nasze zmienne ciągłe (np. wiek, ciężar ciała) mają rozkład normalny.

Przedział ufności jest zakresem, w którym mieści się średnia wartość badanej cechy, która jest określona na podstawie badanej próby, w populacji. Definiuje on wielkość błędu, o ile uzyskany wynik może odbiegać od wartości rzeczywistej. Im większa i bardziej reprezentatywna próba tym węższy jest przedział ufności i mniejszy zakres odchylenia wartości zbadanej w próbie w stosunku do wartości rzeczywistej.

Opisuje stopień zależności pomiędzy dwoma zmiennymi, np. między wzrostem a cholesterolem całkowitym a ciśnieniem tętniczym.

 Współczynnik korelacji szacuje liniowy związek pomiędzy zmiennymi . Zakres wartości od -1 do +1. Współczynnik powyżej 0,7 świadczy o silnej zależności między zmiennymi.

 

Ocenia rozkład badanej cechy kategorycznej względem innej cechy kategorycznej w próbie. W tabeli wielodzielczej 2x2 prezentowane są liczebności i odsetek osób w badanych kategoriach. Oceniamy częstość występowania danej cechy zależności od innej.

Miarami zmienności nazywamy odchylenie standardowe, wariancje, rozstęp.