El Plan de Análisis Estadístico (SAP) describe el análisis planificado de ensayos clínicos. En comparación con el protocolo que describe el análisis, el SAP es un documento técnico que detalla las técnicas estadísticas del análisis de investigación. El SAP define todas las salidas estadísticas que se incluirán en el informe del estudio clínico. El SAP y los CRF anotados son los documentos más utilizados para los programadores estadísticos para crear sus entregables. En general, los seguidores deben incluirse en un SAP (Figura 1).
Los expertos estadísticos de CD Biosciences lo ayudarán a desarrollar un plan claro y comprensible para crear tablas, datos y listas para el análisis de conjuntos de datos y la preparación del plan. Para lograr eso, nuestro trabajo se constituye con el diseño de SAP para los diversos ensayos clínicos de la siguiente manera:
- Manejo de datos faltante
En general, hay tres tipos de datos faltantes: falta completamente al azar, en el que no hay un patrón en los datos faltantes sobre cualquier variable; Falta al azar, en el que hay un patrón en los datos faltantes pero no en sus variables dependientes primarias; Falta no al azar, en el que hay un patrón en los datos faltantes que afectan sus variables dependientes primarias.
Aquí podemos usar la eliminación de Listwise y recuperar los valores, la adivinación educada, la imputación promedio, la imputación de punto común, la sustitución de regresión o la imputación múltiple para ayudarlo a manejar con los datos faltantes.
- Manejo de datos faltante
En SAP, debe proporcionar los tipos de pruebas estadísticas que se utilizarán, el método de capas, el tipo de suma cuadrada (si corresponde) y otra información necesaria para el análisis. Por ejemplo, cuando se va a realizar un metanálisis formal, el modelo debe indicar qué términos se consideran efectos fijos y qué términos se consideran efectos aleatorios.
¿Cómo hacer un análisis estadístico ejemplo?
Es el procesamiento de una base de datos con el objetivo de estudiar sus características, resaltando y extrayendo valores e información significativos, creando modelos sobre los cuales basar interpretaciones, predicciones o decisiones. Para crear un análisis de datos, se pueden aplicar diferentes técnicas para diferentes áreas y propósitos.
Por ejemplo, la «inteligencia empresarial» apunta al análisis de datos en la empresa y se basa principalmente en la agregación de los datos, la «minería de datos» apunta a la acción de la información que comienza a partir de grandes cantidades de datos en el campo científico e industrial para fines descriptivos y predictivos y se basa principalmente en la extracción y el análisis sistemático de los datos.
En el campo «estadístico», el análisis de datos puede ser descriptivo, exploratorio, confirmación y predictivo. El más conocido es el análisis descriptivo que se ocupa de la detección, clasificación, síntesis y representación de los datos obtenidos por el estudio de una población o una muestra de él. El exploratorio se ocupa de la detección de diversidad, anomalías o características anómalas presentes en los datos, mientras que el análisis de confirmación trata específicamente de confirmar las hipótesis existentes. Finalmente, el análisis predictivo se centra en la aplicación de modelos estadísticos con el objetivo de formular predicciones.
Las tablas dinámicas le permiten agregar, contar, determinar los medios, mínimo y máximo, desviación estándar, varianza y porcentajes relacionados, por lo tanto, permiten realizar análisis relativamente simples en grandes bases de datos que pueden filtrar, ordenar, agrupar de acuerdo con los valores de otros campos/parámetros Esto le permite realizar cálculos y análisis satisfactorios en la mayoría de las áreas de empresa/trabajo.
- Y a partir de esto es posible calcular la distancia intercuartil: cuartil (datos, 3) -cuadril (datos, 1)
- Min () calcule el valor mínimo
- Max () calcule el valor máximo
- Y de estos es posible calcular el rango: max () -min ()
- Frecuencia () calcula la frecuencia absoluta
- Rango.ug () Calcule el rango de datos
- La correlación () calcula el coeficiente de correlación entre 2 variables
- Prueba () la probabilidad de que dos muestras pertenezcan a la misma población
Para el uso práctico de las funciones, le remito a las publicaciones (aquí, aquí y aquí), o a los cursos de nivel básico e intermedio, o a las guías que se encuentran fácilmente en la web. Si aún no tiene una referencia, puede comenzar desde la página «Recursos útiles para aprender Excel».
¿Qué es un análisis estadístico y cómo se realiza?
Para llevar a cabo análisis estadísticos, use un software diferente para satisfacer lo más posible a sus necesidades. Por ejemplo, puedo realizar los análisis básicos con Excel, que generalmente es el software más conocido. Si entonces había una necesidad de más análisis en profundidad, puedo ayudarlos a ambos con SPSS y con software completamente gratuito como Jamovi (muy similar a SPSS) o R Commander (una interfaz gráfica de R).
En la práctica, puedo ayudarlo a analizar las respuestas a un cuestionario, creando gráficos y tablas de resumen para usted. O evaluar las relaciones entre diferentes variables, a través del cálculo de los índices de correlación, pruebas de cuya pintura, construcción de modelos de regresión, etc. Estos son solo algunos de los análisis estadísticos univariados y multivariados que llevo a cabo regularmente. Aquí hay otros ejemplos:
- Muestra y estudio de la definición del estudio de Venies
- Elección y construcción de variables e indicadores
- Análisis de población y elección del tipo de muestreo
- Construcción o modificación de cuestionarios con módulos de Google
- Construcción del conjunto de datos en Excel o Google Hojas y limpieza de datos
- Construcción de tablas de resumen con frecuencias absolutas, porcentajes y acumulados para variables individuales y tablas de doble entrada para la comparación de dos variables
- Creación de gráficos como histogramas, diagramas de caja, diagramas de dispersión y gráficos de barras
- Análisis de grupos tanto con métodos jerárquicos como no jerárquicos (K-means)
Esta lista incluye los análisis que se me solicitan con mayor frecuencia, pero no es exhaustivo. Si no ha encontrado el análisis que desea realizar, contácteme para obtener más información.
¿Qué datos se obtienen en un análisis estadístico?
Los valores utilizados para describir las características de una muestra o conjunto de datos se llaman variables. Las variables pueden ser independientes, en el sentido de que no dependen de otras variables y, por lo tanto, pueden ser manipuladas por el investigador con el propósito de un estudio (por ejemplo, la administración de un determinado fármaco), o dependiente, en el sentido de que su valor depende En otra variable y, por lo tanto, el investigador no puede manipular (por ejemplo, una condición causada por un determinado fármaco). Además, las variables se pueden clasificar cualitativamente en términos categóricos (por ejemplo, color de ojos, sexo, raza) y cuantitativamente en términos numéricos (por ejemplo, edad, peso, temperatura).
- Utilizando una media recortada: calcule la media descartando valores extremos en un conjunto de datos y utilizando los valores restantes
- Use la mediana o el modo: útil para datos asimétricos; Estas medidas no se ven afectadas por valores extremos porque se basan en rangos de datos (mediana) o el valor (modo) más común en lugar de la puntuación promedio de todos los valores
- Eliminar valores atípicos también puede distorsionar la interpretación de los datos. Debe hacerse con precaución y con el fin de reflejar el conjunto de datos respectivo.
- Regresión para significar: un fenómeno en el que cualquier medida tomada después de la medición de una variable aleatoria que se encuentra en el extremo (es decir, por encima o por debajo de la media) es probable que esté más cerca de la media
- Definición: mide la medida en que se estira la distribución
- La desviación estándar se calcula calculando primero la media. La media se resta del valor del conjunto de datos de la población. Cada diferencia se cuadra y se agrega. La suma total se divide por el número total de valores del conjunto de datos -1. La raíz cuadrada de este valor es la desviación estándar (σ).
- Si el peso de un niño está en el 25 centenario para su edad, el peso de este niño es más pesado que el 25% de los niños del mismo grupo de edad, pero más ligero que el 75% de los niños del mismo grupo de edad. Por ejemplo:
- Hipótesis nula (H0):: la suposición de que no existe una relación entre dos variables medidas (por ejemplo, la exposición y el resultado) o ninguna diferencia significativa entre dos poblaciones estudiadas. Las pruebas estadísticas se utilizan para rechazar o aceptar esta hipótesis.
- Hipótesis alternativa (H1):: la suposición de que existe una relación entre dos variables medidas (por ejemplo, la exposición y el resultado) o una diferencia significativa entre dos poblaciones estudiadas. Esta hipótesis está formulada como una contraparte de la hipótesis nula. Las pruebas estadísticas se utilizan para rechazar o aceptar esta hipótesis.
- Describe el grado de certeza de que se llevará a cabo un evento en particular (por ejemplo, rodar un 6 se considera el evento al lanzar un dado. Al lanzar un dado, la probabilidad de que ocurra 6 es 1/6)
- El grado de certeza de que no tendrá lugar un evento en particular (por ejemplo, rodar un 6 se considera el evento al lanzar un dado. Al lanzar un dado, la probabilidad de que el evento no ocurra (rodando un «1», «2», «3», «4» o «5») es 5/6)
- Q = número de resultados desfavorables/número total de resultados posibles o 1 – P
La probabilidad real de un evento no es la misma que la frecuencia observada de un evento.
¿Qué es un análisis estadístico completo?
Pero en la práctica, ¿qué es un análisis estadístico? Me gusta definirlo como ese conjunto de pasos razonados para permitirle transformar datos en información útil para comprender mejor la realidad que nos rodea y tomar decisiones de manera más consciente.
El análisis de los datos es el proceso con el que se obtienen información de los datos que se extraen, transforman y centralizan para descubrir y analizar patrones ocultos, relaciones, tendencias, correlaciones y anomalías, o para validar una teoría o hipótesis.
Una investigación estadística es una colección de datos llevados a cabo después de un complejo proceso de producción que tiene como objetivo la información estadística de producción, es decir, la producción de descripciones resumidas con respecto a un fenómeno colectivo.
Las estadísticas son una disciplina que tiene el propósito del estudio cuantitativo y cualitativo de un fenómeno colectivo particular en condiciones de incertidumbre o no determinismo, es decir, de no un conocimiento completo de él o de una de sus partes.
La estadística se especializa en recopilar, analizar e interpretar datos numéricos, para facilitar la comprensión de la realidad y proporcionar herramientas objetivas que ayudan al proceso de toma de decisiones por parte de organismos, empresas, etc., etc.
Las estadísticas son una ciencia matemática, que trata las investigaciones sobre el comportamiento y las preferencias de las personas (el programa favorito, la comida favorita, etc.). Luego traduce la información recopilada en números y representaciones gráficas.
¿Qué lleva un análisis estadístico?
¿Qué es el análisis estadístico? Es la ciencia de recopilar, explorar y presentar grandes cantidades de datos para descubrir patrones y tendencias subyacentes. Las estadísticas se aplican todos los días, en la investigación, la industria y el gobierno, para ser más científicos sobre las decisiones que deben tomarse. Por ejemplo:
- Los fabricantes usan estadísticas para tejer calidad en hermosas telas, llevar ascensor a la industria de las aerolíneas y ayudar a los guitarristas a hacer música hermosa.
- Los investigadores mantienen a los niños sanos mediante el uso de estadísticas para analizar datos de la producción de vacunas virales, lo que garantiza la consistencia y la seguridad.
Las estadísticas son muy únicas porque puede pasar desde la investigación de resultados de salud hasta el análisis de marketing a la longevidad de una bombilla. Es un campo divertido porque realmente puedes hacer muchas cosas diferentes con él.
BESA SMITH
Presidente y científico principal
Analdata
Los científicos han utilizado los métodos tradicionales para el análisis estadístico, desde los datos de muestreo hasta los resultados de la interpretación, durante miles de años. Pero los volúmenes de datos de hoy hacen que las estadísticas sean cada vez más valiosas y poderosas. El almacenamiento asequible, las computadoras potentes y los algoritmos avanzados han llevado a un mayor uso de estadísticas computacionales.
Ya sea que esté trabajando con grandes volúmenes de datos o ejecutando múltiples permutaciones de sus cálculos, la informática estadística se ha vuelto esencial para el estadístico de hoy. Las prácticas populares de computación estadística incluyen:
- Los fabricantes usan estadísticas para tejer calidad en hermosas telas, llevar ascensor a la industria de las aerolíneas y ayudar a los guitarristas a hacer música hermosa.
- Los investigadores mantienen a los niños sanos mediante el uso de estadísticas para analizar datos de la producción de vacunas virales, lo que garantiza la consistencia y la seguridad.
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