Morsomhet i statistikk

[return_of_drakkar]

P-verdi er egentlig bygd på en rar logikk.
Men enkelt fortalt kan det sies som:
(a) p-verdiene gir en sannsynlighet for at funn i en studie (vitenskapelig) skal ha kunnet oppstå ved tilfeldighet.

Mange kaller det i dag for junk-science og det er stadig flere som er skeptiske til overforbruket av
betydningen av verdien. P-verdien har i nærmest alle tider (før) blitt sett som en ‘sannhet’.

Scenario 1 fra en undersøkelse med for eksempel 60 deltakere og hvor for eksempel en medisin virker (ja) eller ikke virker (nei).
Gruppe x har 35 ja og 25 nei (n=60). 58% ja.
Gruppe y har 25 ja og 35 nei (n=60). 42% ja.

Vi har odds ratio lik 1,96 og relativ risiko lik 1,4.
Pearson x^2 cirka 3,33.
P-verdien blir cirka 0,67.
Her ville tommelfingerregelen være en p-verdi på mindre enn 0,05 for forklaringen lenger oppe (a).



Scenario 2 (det samme som som i Scenario 1, men med dobbelt amtall deltakere):
Doble alle x og y fra scenario 1.
Gruppe x har 70 ja og 50 nei. 58% ja.
Gruppe y har 50 ja og 70 nei. 42% ja.
Pearsons x^2 cirka 6,66.
Gitt de samme odds ratio og relativ risiko (og det er jo mulig),

så har vi en p-verdi på mindre enn 0,01 som er himmelvis forskjellig fra 0,67.

Nice one...

[Jompa]

Om ikke i statistikk, så er det mange rariteter i matematikken som er vanskelig å forstå. Eksempelvis den med at man har et tau som ligger rundt jorda. Så løfter man tauet en meter opp fra bakken rundt hele jorda. Hvor mye må man skjøte på? Da er det bare å gå inn i formelen så ser man at det er 2xpi, altså 6,28 meter. Noe som virker veldig lite. Og det er uavhengig av radius/diameter. Så legger du et tau sirkulært rundt galaksen vår. Og "løfter" tauet en meter så vil du fortsatt kun trenge å skjøte på 6,28 meter.

En annen ting som sier noe om forholdet mellom tall, og hvorfor for eksempel en milliard er så mye mer enn en million er å lage en tallinje. Si du tegner en tallinje på et ark som går fra 0 til 1 milliard. Hvor på denne tallinjen ligger 1 million? Mange vil ofte intuitivt kanskje tenke rundt midten. Men fakta er jo at den ligger helt tett inntil der du har markert null. Siden en million er 1/1000 del av en milliard.

[return_of_drakkar]

Det er noe som heter Simpsons Paradoks.

Illustrert her:
Medisin vs ikke medisin, overlevelse av kreft etter 5 år.
Tenkt medisin, tenkt krefttype, tenkte tall:

Med medisin 40% (320 av 800).
Uten medisin 50% (400 av 800).
Altså: man klarer seg bedre uten medisinen.

Men:
kvinner med medisin 70% (140 av 200).
kvinner uten medisin 60% (380 av 600).

menn med medisin 30% (180 av 600).
menn uten medisin 20% (40 av 200).

Altså nedbrutt på kjønn så skårer begge med medisin best i prosent.
Altså motsatt av kvinner og menn samlet sett.

Hvorfor slik?
- krefttypen har større dødelighet hos menn enn hos kvinner
- 600 av 800 menn fikk medisinen,mens bare 200 av 800 kvinner fikk den.

[return_of_drakkar]

Og mye morsomt er det.
Her i en disputas med Tjomlid i Saksynt hvor jeg opererte som Gunnlaug (Ormstunge).
Om akupunktur som jeg aldri har prøvd en gang selv heller da.

https://tjomlid.com/2014/03/23/en-leges ... kupunktur/

Bla ned til kommentarene og trykk på 'nyeste' først.

Noen kan lenkene kan være såkalt 'døde'.
Det er ofte en svakhet med lenking; at det flyttes osv. selv om innholdet er det samme.

[Zpiff]

Og mye morsomt er det.

Statistikk er statistisk sett -ikke morsomt, men humor er det sannsynligvis

[HB4596]

Det er noe som heter Simpsons Paradoks.

Illustrert her:
Medisin vs ikke medisin, overlevelse av kreft etter 5 år.
Tenkt medisin, tenkt krefttype, tenkte tall:

Med medisin 40% (320 av 800).
Uten medisin 50% (400 av 800).
Altså: man klarer seg bedre uten medisinen.

Men:
kvinner med medisin 70% (140 av 200).
kvinner uten medisin 60% (380 av 600).

menn med medisin 30% (180 av 600).
menn uten medisin 20% (40 av 200).

Altså nedbrutt på kjønn så skårer begge med medisin best i prosent.
Altså motsatt av kvinner og menn samlet sett.

Hvorfor slik?
- krefttypen har større dødelighet hos menn enn hos kvinner
- 600 av 800 menn fikk medisinen,mens bare 200 av 800 kvinner fikk den.

Først må jeg rette opp andelen kvinner uten medisin. Det skal med all sannsynlighet være 60% (360 av 600)

Når det er brutt ned på denne måten så må jo man finne ut andelen menn vs. kvinner i et samfunn der denne krefttypen oppstår.
For enkelheten skyld vil jeg si at den er 50/50. Det må justeres.
Og deretter må det justeres for andelen kvinner og menn som får placebo eller medisin.

Regnestykket etter justering vil se mer ut som dette:

kvinner med medisin 70% (280 av 400)
kvinner uten medisin 60% (240 av 400)

menn med medisin 30% (120 av 400)
menn uten medisin 20% (80 av 400)

Da vil vi få et mer korrekt resultat:

Med medisin 50% (400 av 800)
Uten medisin 40% (320 av 800)

Når det er sagt så tipper jeg at denne statistikken kan fremdeles være missvisende.
Et godt statistisk grunnlag bør være med flest mulig variabler, og oppløst på de forskjellige vil gi et bedre resultat.
Kunne man ha bragt inn f.eks. alder? Avstand i fra Tjernobyl til plassen personen bor?
Vi kan være enig om at Simpsons Paradoks er velegnet til å lure politikere, evnt. politikere som forsøker å lure stemmevelgere.

[return_of_drakkar]

Først må jeg rette opp andelen kvinner uten medisin. Det skal med all sannsynlighet være 60% (360 av 600)
Når det er sagt så tipper jeg at denne statistikken kan fremdeles være missvisende.

Jo, 600*0,6 er normalt sett 360 ja

Dette var et eksempel tatt fra bladet Kapital, og hensikten var Simpson's og ikke noe annet.
Vi hadde en liten sak om det på vgd i april 2015.