De presentatie wordt gedownload. Even geduld aub

De presentatie wordt gedownload. Even geduld aub

1 Help! Statistiek! Doel:Informeren over statistiek in klinisch onderzoek. Tijd:Derde woensdag in de maand, 12-13 uur 20 februari : Hoe gaan we om met.

Verwante presentaties


Presentatie over: "1 Help! Statistiek! Doel:Informeren over statistiek in klinisch onderzoek. Tijd:Derde woensdag in de maand, 12-13 uur 20 februari : Hoe gaan we om met."— Transcript van de presentatie:

1 1 Help! Statistiek! Doel:Informeren over statistiek in klinisch onderzoek. Tijd:Derde woensdag in de maand, uur 20 februari : Hoe gaan we om met herhaalde metingen? 19 maart : ROC curve en diagnostische nauwkeurigheid 16 april : Hoe moeten we toetsresultaten interpreteren? Sprekers: Vaclav Fidler, Hans Burgerhof, Wendy Post DG Epidemiologie Doorlopende serie laagdrempelige lezingen, voor iedereen vrij toegankelijk.

2 2 Herhaalde metingen • Wat zijn herhaalde metingen? • Waarom zijn de gebruikelijke methoden niet geschikt? • Mogelijke benaderingen • De random effects modellen – Random interceptmodel • Waarom moeten we random effects modellen gebruiken?

3 3 Herhaalde metingen Subjecten (personen, patiënten, dieren) van één of meer groepen hebben meerdere metingen op één of meer variabelen. Wanneer interessant? - Verschillen binnen personen - Verschillen tussen personen Probleem: Waarnemingen zijn niet onafhankelijk

4 4 Voorbeelden algemeen • Voor- en nameting voor 1 groep personen: –within design • Herhaalde metingen voor 2 verschillende behandelgroepen: – within en between design • Uitbreiding naar meerdere within-factoren en meerdere between factoren: – zoals geslacht en leeftijd en behandeling (between factoren) – meerdere momenten door verschillende observers (within factoren)

5 5 Voorbeelden algemeen • Longitudinale studie: groei-curves •Cross-over designs •In duplo of meer uitgevoerde lab-bepalingen

6 6 Voorbeelden algemeen 1.Multi-level benadering: multicenter clinical trials Patiënten kunnen opgevat worden als herhaalde metingen binnen 1 centrum 2In meta-analyses: de waarnemingen binnen elke studie zijn de herhaalde waarnemingen Kortom: Geclusterde data kunnen opgevat worden als herhaalde metingen data en andersom.

7 7 Voorbeeld 5 subjecten 4 herhaalde metingen Stofwisseling- parameter 2 factoren: Dieet: N en O Tijd: voor en na Subject Dieet voor na maaltijd 1 N O N O N O N O N O

8 8 Voorbeeld Drie vragen 1.Is er een dieet effect? 2.Is er een tijdseffect 3.Is er een interactie effect? Subject Dieet voor na maaltijd 1 N O N O N O N O N O

9 9 Voorbeeld

10 10 Voorbeeld Is er een dieet effect? Gepaarde t-test per tijdmoment (of gemiddelde) 5 observaties Subject Dieet voor na maaltijd 1 N O N O N O N O N O

11 11 Voorbeeld Is er een tijds effect? Gepaarde t-test per dieet (of gemiddelde) 5 observaties Subject Dieet voor na maaltijd 1 N O N O N O N O N O

12 12 Voorbeeld Is er een interactie effect? Is de verandering over tijd verschillend voor de beide diëten? Varieert het verschil tussen de diëten over de tijd? Gepaarde t-test op delta (verandering) Subject dieet voor achter maaltijd delta 1 N O N O N O N O N O

13 13 Voorbeeld Als er slechts 2 herhaalde metingen zijn per factor: gepaarde t-test is een oplossing Maar wat als er meer herhaalde metingen zijn? De afhankelijkheden tussen metingen binnen elk persoon zijn de oorzaak van het feit dat we de technieken moeten gebruiken die rekening houden met deze correlaties!

14 14 Mogelijke benaderingen 1.Gebruiken van 1 samengevatte variabele: 1.Verschilscore van na- en voormeting 2.Maximum of minimum 3.Gemiddelde Voordeel 1.simpel: we hebben weer onafhankelijke waarnemingen Nadelen: 1.Informatie wordt weggegooid 2.Bij missende data is er geen goede samenvatting

15 15 Mogelijke benaderingen 2. Per herhaalde meting de analyse uitvoeren Voordeel 1. simpel: alleen onafhankelijke waarnemingen Nadelen 1. multiple testing 2. houdt geen rekening met de afhankelijkheidsstructuur

16 16 Mogelijke benaderingen 3.RM-ANOVA Uitbreiding van ANOVA/MANOVA met zelfde terminologie Voordelen: •Voor mensen die ANOVA-technieken kennen is het een natuurlijke uitbreiding •Bekend bij velen als enige manier, omdat tot voor een paar jaar geleden dit de enige manier was om herhaalde metingen in SPSS te analyseren Nadelen •Alleen continue responsematen •Zeer strenge eisen t.a.v. afhankelijkheidsstructuur van de data (compound symmetry) •Kan geen missende gegevens aan

17 17 Mogelijke benaderingen 4. Random-effectsmodellen Regressiemodelbenadering met zelfde terminologie Ook wel multilevelmodellen, random parameter modellen of mixed models genoemd Voordelen •Standaard in pakketten als SAS, MLwin, S-plus en R, en SPSS (sinds versie 12 werkt mixed models redelijk) •Kan missing data aan (MAR) •Flexibiliteit in modelleren van afhankelijkheidsstructuur Nadeel: Complexe modellen! Vraagt veel van onderzoeker

18 18 Nieuw voorbeeld met 2 factoren: factor tijd (within) factor dieet (between) Onderzoeksprobleem: Vergelijken van 2 verschillende diëten t.a.v. effect op gewicht Experiment: 1.Gerandomiseerde trial 2.2 diëten A and B; 20 personen 3.Elk persoon wordt elke 3 maanden gewogen 4.Baseline: voor start dieet; laatste meting: 12 maanden na start dieet: in totaal 5 metingen per persoon Na randomisatie: 8 personen krijgen dieet A ; 12 personen dieet B

19 19 Nieuw voorbeeld (vervolg): factor tijd en factor dieet Onderzoeksvraag: Welk dieet heeft meer effect op het gewicht? Eigenlijk: Zijn er verschillen tussen de 2 diëten voor wat betreft de veranderingen in gewicht over tijd? Vraag betreft interactie tussen tijd en dieet.

20 20 Random effects model Twee niveaus: Niveau 1: (within) Metingen binnen een persoon: veranderingen over de tijd Niveau 2: (between) Metingen tussen personen: verschillen als gevolg van dieet

21 21 Nieuw voorbeeld (vervolg): factor tijd en factor dieet

22 22 Random effects model: niveau 1 Model voor verandering over tijd gewicht ij =  0i +  1i tijd j + (e ij ) i = 1, …, 20 personen; j = 1, … 5 tijdmomenten  0i = intercept voor persoon i  1i = helling voor persoon i Elk persoon heeft z ’ n eigen regressielijn

23 23 Random effects model: niveau 1 Model voor verandering over tijd gewicht ij =  0i +  1i tijd j + (e ij ) e ij = niveau 1 residu: within person fout, meetfout e ij ~ N(0,  2 e )

24 24 Random effects model: niveau 2 Model voor verschillen tussen personen Elk persoon heeft eigen intercept en eigen helling We brengen dus de herhaalde metingen terug tot intercept en helling! 1.Zijn er verschillen in intercept en helling? 2.Welke predictoren verklaren die verschillen?

25 25 Random effects model: niveau 2 Model voor verschillen tussen personen: Welke predictoren verklaren verschillen in intercept en helling ?  0i = γ 00 + γ 01 *dieet i + u 0i  1i = γ 10 + γ 11 *dieet i +u 1i γ 00, γ 01, γ 10 en γ 11 : fixed effects  0i,  0i : random effects u 0i en u 1i : niveau 2 residuen; tussen-persoons fouten

26 26 Random effects model samengesteld: beide niveaus samengestelde model gewicht ij = γ 00 + γ 01 *dieet i + γ 10 *tijd j + γ 11 *dieet i *tijd j + u 0i + u 1i *tijd j + e ij Resultaat: regressie model met complex residu

27 27 Random effects model samengesteld: beide niveaus Residu van samengesteld model u 0i + u 1i *tijd j + e ij Heteroscedasticiteit: ongelijke variantie per tijdsmoment Autocorrelatie: residuen zijn gecorreleerd

28 28 Random intercept model niveau 1 en niveau 2 Niveau 1: voor verandering over de tijd gewicht ij =  0i +  1i tijd j + (e ij ) (zelfde als hiervoor) Niveau 2:  0i = γ 00 + γ 01 *dieet i + u 0i  1i = γ 10 + γ 11 *dieet i helling heeft geen fout Dus alleen random intercept

29 29 Random intercept model: het samengestelde model gewicht ij = γ 00 + γ 01 *dieet i + γ 10 *tijd j + γ 11 *dieet i *tijd j + u 0i + e ij Resultaat: regressie model met simpeler residu e ij ~ N(0,  2 e ), u 0i ~ N(0,  2 0 ) Splitst variantie componenten op in variantie tussen personen en variantie binnen personen Intraclass correlatie:  =  2 0 /(  2 e +  2 0 )

30 30 Random intercept model: Constante variantie en covariantie: Met: Intraclass correlatie:  =  2 0 /(  2 e +  2 0 ) Dit komt neer op de aanname van compound symmetrie: Is de aanname van RM-ANOVA

31 31 Waarom randomeffects modellen gebruiken? 1.De correlatie binnen subjecten kan expliciet worden gemodelleerd. 2.Ingewikkelde designs kunnen worden gemodelleerd 3.Ook voor categoriele responsematen 4.Missende data leveren geen problemen op voor random effects modellen, mits de data Missing At Random zijn (MAR).


Download ppt "1 Help! Statistiek! Doel:Informeren over statistiek in klinisch onderzoek. Tijd:Derde woensdag in de maand, 12-13 uur 20 februari : Hoe gaan we om met."

Verwante presentaties


Ads door Google