สมมุติฐาน

2,884 views

Published on

0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total views
2,884
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
23
Actions
Shares
0
Downloads
19
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

No notes for slide
  • สมมุติฐาน

    1. 1. รูปแบบของการวิจัย และการทดสอบสมมุติฐาน นพ . ธีรชัย ชัยทัศนีย์ ศูนย์พัทยารักษ์ สคร .3 ชลบุรี 7 กค . 2549
    2. 2. รูปแบบของการวิจัย
    3. 3. รูปแบบของการวิจัย <ul><li>รูปแบบการวิจัย </li></ul>การวิจัยโดยการทดลอง (Experimental Research) การวิจัยโดยการสังเกต (Observational Research) การวิจัยเชิงพรรณนา (Descriptive Study) การวิจัยเชิงวิเคราะห์ (Analytical Study) การศึกษา ณ จุดเวลาใดเวลาหนึ่ง (Cross-sectional Study) การศึกษาไปข้างหน้า (Cohort or Prospective) การศึกษาย้อนหลัง (Case-control or Retrospective) มี การกำหนดปัจจัยเสี่ยง หรือสิ่งแทรกแซง ไม่มี การกำหนดปัจจัยเสี่ยง หรือสิ่งแทรกแซง ไม่มีกลุ่มเปรียบเทียบ มีกลุ่มเปรียบเทียบ
    4. 4. DESCRIPTIVE STUDY ANALYTICAL STUDY - เป็น การศึกษาเชิงสำรวจ เช่น หาค่า PREVALENCE, INCIDENCE <ul><li>เริ่มต้นด้วยการตั้งสมมุติฐานเกี่ยวกับสาเหตุของโรค </li></ul><ul><li>ประชากรมี 2 กลุ่ม – กลุ่มควบคุม , กลุ่มการศึกษา </li></ul>
    5. 5. DISEASE + VE DISEASE - VE I. CASE – CONTROL STUDY PRESENT มี risk factor ไม่มี risk factor ถาม HX ย้อนหลัง มี risk factor ไม่มี risk factor เหมาะสำหรับ RARE DISEASE
    6. 6. <ul><li>เนื่องจากเป็นการศึกษาแบบ retrospective จึงไม่สามารถหา relative risk ที่แท้จริงได้ </li></ul><ul><li>ESTIMATED RELATIVE RISK = ใช้ ODDS RATIO แทน </li></ul><ul><li> ODDS RATIO = a/b / c/d = ad/bc </li></ul>d c ไม่มี risk factor b a มี risk factor ไม่เกิดโรค เกิดโรค กลุ่ม
    7. 7. II. CROSS-SECTIONAL STUDY <ul><li>ศึกษาการมีและไม่มีองค์ประกอบที่ศึกษาในกลุ่มศึกษาและกลุ่มควบคุม เฉพาะขณะที่ทำการศึกษา </li></ul><ul><li>เป็นการศึกษาดู ความสัมพันธ์ ระหว่างโรคหรือผลที่เกิดขึ้น กับ </li></ul><ul><li>องค์ประกอบที่ต้องการศึกษาซึ่งตรวจได้ในขณะนั้น </li></ul><ul><li>ไม่ สามารถบอกได้ว่าองค์ประกอบที่ศึกษานั้นมาก่อนหรือหลังการเกิดโรค </li></ul>
    8. 8. <ul><li>ตัวอย่าง ; พบว่าผู้ที่สูบบุหรี่ เป็นมะเร็งปอด มากกว่าผู้ที่ไม่สูบบุหรี่ </li></ul><ul><li>อาจมองได้ว่า การสูบบุหรี่ เป็นปัจจัยเสี่ยงต่อการเป็นมะเร็งปอด </li></ul><ul><li>แต่บางคนอาจอธิบายว่า ผู้ที่เป็นมะเร็งปอด มียีนส์ ที่ชอบสูบบุหรี่ อยู่ในตัวอยู่แล้ว [ เพราะไม่รู้ว่าอะไรเกิดขึ้นก่อน เนื่องจากเป็น cross-section study ] </li></ul>
    9. 9. III. COHORT / PROSPECTIVE STUDY PERSENT (CASE) FUTURE (RESULT) ได้รับ EXPOSURE เกิดโรค ไม่เกิดโรค เกิดโรค ไม่เกิดโรค ไม่ได้รับ EXPOSURE ประชากร ติดตามไปข้างหน้า
    10. 10. <ul><li>Ie = อุบัติการณ์ของการเกิดโรคในกลุ่มที่ มี risk factor </li></ul><ul><li>= a/a+b </li></ul><ul><li>Io = อุบัติการณ์ของการเกิดโรคในกลุ่มที่ไม่ มี risk factor </li></ul><ul><li>= c/c+d </li></ul>RELATIVE RISK (RR) = Ie/Io c+d d c ไม่มี risk factor a+b b a มี risk factor รวม ไม่เกิดโรค เกิดโรค กลุ่ม
    11. 11. การศึกษาวิจัยเชิงทดลอง (Experimental Studies or Clinical trials) เป็นการศึกษาที่ ผู้ทำการวิจัยเป็นผู้กำหนดปัจจัยเสี่ยง ที่จะทดลองในกลุ่มต่าง ๆที่ทำการศึกษา - เช่น ประสิทธิภาพของยาในการรักษาโรค เป็นการศึกษาที่ให้คำตอบที่ดีที่สุด สามารถทดสอบสมมติฐานต่างๆได้
    12. 12. การทดสอบสมมุติฐาน
    13. 13. การทดสอบสมมุติฐาน สมมุติฐานทางการวิจัย (research hypothesis) สมมุติฐานทางสถิติ (statistical hypothesis) :  สมมุติฐานที่เป็นกลาง (null hypothesis) : H 0 สมมุติฐานทางเลือก (alternative hypothesis) : H 1 ตัวอย่าง “อายุเฉลี่ยของคนไทย เท่ากับ 62 ปี”  = 62 H 0 :  = 62 H 1 :   62
    14. 14. การทดสอบสมมุติฐาน Type II error (  ) ข้อผิดพลาดแบบที่ 2 ถูกต้อง H 0 ไม่เป็นจริง ถูกต้อง Type I error (  ) ข้อผิดพลาดแบบที่ 1 H 0 เป็นจริง ไม่ปฏิเสธ H 0 ปฏิเสธ H 0
    15. 15. การทดสอบสมมุติฐาน <ul><li>ข้อผิดพลาดแบบที่ 1 - H 0 เป็นความจริง แต่ตัดสินใจปฏิเสธ H 0 </li></ul><ul><li>- ใช้  แทนความน่าจะเป็นที่จะเกิดข้อผิดพลาด </li></ul><ul><li> แบบที่ 1 </li></ul><ul><li>- เรียกค่า  ว่า ระดับนัยสำคัญ (significance </li></ul><ul><li> level) </li></ul><ul><li> = P ( ปฏิเสธ H 0  H 0 เป็นจริง ) </li></ul><ul><li>1-  = 1-P ( ไม่ปฏิเสธ H 0  H 0 เป็นจริง ) </li></ul><ul><li>เรียก 1-  ว่า ระดับความเชื่อมั่น (confidence level) </li></ul>
    16. 16. การทดสอบสมมุติฐาน <ul><li>ข้อผิดพลาดแบบที่ 2 (Type II error ) </li></ul><ul><ul><li>ใช้อักษร  แทนข้อผิดพลาดแบบที่ 2 </li></ul></ul><ul><ul><li>เกิดขึ้นเมื่อมีการไม่ปฏิเสธ Ho ทั้ง ๆ ที่ Ho ไม่เป็นความจริง </li></ul></ul>
    17. 17. การทดสอบ 2 ด้าน (two-tailed test)
    18. 18. การทดสอบด้านเดียว (one-tailed test)
    19. 19. <ul><li>X bar = ค่าเฉลี่ยของ ตัวอย่าง  0 = ค่าเฉลี่ยของ ประชากร </li></ul><ul><li>S = SD ของ ประชากร [ แต่มักใช้ของ ตัวอย่าง แทน ] n = จำนวนตัวอย่าง </li></ul>ค่า t ที่ df = n-1 1. ประชากรแจกแจง แบบปกติ 2. ตัวอย่างเชิงสุ่ม Mean ตัวสถิติที่ใช้ Assumptions Parameter ที่ต้องการทดสอบ
    20. 20. การดูว่าค่าเฉลี่ยของตัวอย่างที่สุ่มมานั้นมีความแตกต่างไปจาก ค่าเฉลี่ยของประชากรหรือไม่ <ul><li>ให้ X = ค่าเฉลี่ยของตัวอย่าง </li></ul><ul><li>n = จำนวนตัวอย่าง </li></ul><ul><li> 0 = ค่าเฉลี่ยของประชากร </li></ul><ul><li>สมมติฐาน Ho :  =  0 </li></ul><ul><li> H a :    0 สำหรับ Two-tailed test </li></ul><ul><li>  <  0 หรือ  >  0 สำหรับ one-tailed test </li></ul>
    21. 21. ตัวอย่าง ผู้วิจัยได้เก็บรวบรวมข้อมูล จากตัวอย่าง 15 ราย ซึ่งเป็นคนที่มีสุขภาพดี ค่าเฉลี่ยของ Serum amylase และ SD เป็น 96 และ 35 units/100 ml ตามลำดับ จงทดสอบว่าค่าเฉลี่ยที่ได้นี้ต่างไปจาก ค่าเฉลี่ยของประชากรซึ่งเท่ากับ 120 units/100 ml หรือไม่ <ul><li>วิธีทำ </li></ul><ul><li>สมมติฐาน Ho : ค่าเฉลี่ยของ serum amylase ในประชากรที่สุ่มตัวอย่างมา นั้นเท่ากับ 120 units/100ml. หรือ  = 120 </li></ul><ul><li>H a : ค่าเฉลี่ยของ Serum amylase ในประชากรที่สุ่มตัวอย่าง มานั้นไม่เท่ากับ 120 units/100ml. หรือ   120 (two- tailed test) </li></ul><ul><li>ระดับนัยสำคัญ  ตั้งไว้ 0.05 หรือ 5% </li></ul>
    22. 22. <ul><li>ใช้สูตรสำหรับการทดสอบค่าเฉลี่ยของตัวอย่าง </li></ul><ul><li>t = X-  0 </li></ul><ul><li> S/√n </li></ul><ul><li> = 96-120 = -2.66 </li></ul><ul><li> 35/√15 </li></ul>
    23. 23. Not reject Ho Reject Ho -2.66 2.14 ค่า t จากการคำนวณ = -2.66 ค่า t จากการ เปิดตาราง ; ค่า t ที่ df = 15-1 = 14 และ p = 0.05 ได้แก่ t = 2.14 ค่า t จากการคำนวณ ตกอยู่ในช่วง ปฏิเสธ Ho หรือคิดอีกแบบหนึ่งว่า ค่า p-value ได้แก่พื้นที่ที่อยู่มากกว่าค่า t = 2.66 และน้อยกว่าค่า t = -2.66 รวมกัน , คำนวณ ด้วยคอมพิวเตอร์จะได้ค่า p เท่ากับ 0.0186 , ซึ่ง น้อยกว่า 0.05 ดังนั้น จึงปฏิเสธ Ho
    24. 24. <ul><li>สรุปว่าค่าเฉลี่ยของ serum amylase ต่างจากของประชากร [ 120 units/100 ml ] อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (p = 0.0186 หรือ p < 0.05) </li></ul>
    25. 25. VALIDITY of the test
    26. 26. VALIDITY ( ความถูกต้อง ) <ul><li>SENSITIVITY : ร้อยละของ ผู้ป่วย ที่ตรวจได้ ผลบวก จาก test นั้นๆ ทดสอบ </li></ul>( ความไว ) <ul><li>SPECIFICITY : ร้อยละของ บุคคลที่ปราศจากโรค ที่ตรวจ </li></ul><ul><li>ได้ ผลลบ จาก test นั้นๆ </li></ul>( ความจำเพาะ )
    27. 27. All tested persons a + b + c + d All non-disease persons b + d All disease persons a + c รวม (Total) All negative tests c + d True negative d False negative c Negative All positive tests a + b False positive b True positive a Positive Disease - Disease + รวม (Total) Reference test (Gold standard) การทดสอบ Screening test
    28. 28. 1. SENSITIVITY = TRUE + ALL DISEASE PERSONS X 100 2. SPECIFICITY = TRUE - ALL NON-DISEASE PERSONS X 100 3. POSITIVE PREDICITIVE VALUE TRUE ALL + TESTS X 100 4. NEGATIVE PREDICITIVE VALUE TRUE ALL - TESTS X 100 + -
    29. 29. ข้อสรุป <ul><li>Test ที่มี Sensitivity สูง </li></ul><ul><ul><li>เหมาะแก่การใช้เป็น screening test </li></ul></ul><ul><ul><li>ถ้า test ได้ผล + ; ควร test ต่อด้วย test ที่มี Specificity สูง ( เนื่องจาก อาจเป็น false + ได้ ) </li></ul></ul><ul><ul><li>ถ้า test ได้ผล - ; เชื่อถือได้ว่า ผลเป็น - จริง </li></ul></ul><ul><li>Test ที่มี Specificity สูง </li></ul><ul><ul><li>เหมาะแก่การใช้เป็น definite test </li></ul></ul><ul><ul><li>ถ้า test ได้ผล + ; เชื่อถือได้ว่า ผลเป็น + จริง </li></ul></ul>
    30. 30. Thank you

    ×