Ofte er data indsamlet med henblik på at sammenligne middelværdierne i to
grupper. Vi kan formulere dette, som at vi vil teste
hypotesen om ens middelværdier,
, hvor vi antager samme
varians i de to grupper. Intuitivt vil vi se på om
i de to grupper.
Vi laver derfor en standardisering ved hjælp af det fælles
spredningsskøn
, som beskrevet i det følgende resultat.
Til test af hypotesen
i Statistisk
Model
6.1.2, hvor de to grupper har samme varians,
bruges
-teststørrelsen
-værdien, når alternativet er
er
hvor
er den observerede værdi af
Endvidere er et 95%-konfidensinterval for forskel
i middelværdi mellem gruppe 1 og gruppe2,
det vil sige for parameteren
givet ved formlen
.
Specielt benytter vi, at med
Vi vender tilbage til data omkring mængden af ekstraheret
cell free DNA, baseret på to protokoller
Qiagen og
Triton,
beskrevet i indledningen til kapitel
6.
Lad
og
betegne de tilhørende
stokastiske variable, og betragt
Statistisk Model
6.1.2 skrevet her som
hvor
kan variere frit.
Fra data udregnes de følgende størrelser (beregningerne er
lavet i kodevinduet længere fremme),
hvor
er det fælles variansskøn fra
(6.1.1).
Forfatterne ønsker at undersøge, om data peger på en
forskel i de to protokoller for ekstrahering. Dette kan formuleres som
hypotesen, at de to middelværdier er ens,
og vi ønsker ikke på forhånd at lægge os fast på et
alternativ i en bestemt retning, således at alternativet er
-teststørrelsen for denne hypotese
bliver
og den tilhørende
-værdi fra en
-fordeling
er
Da denne er meget mindre end 0.05, bliver konklusionen, at data strider mod
samme middelværdi, og da
tyder data altså på,
at der i middel ekstraheres mindre CFDNA med Qiagen-metoden
sammenlignet med Triton-metoden.
Vi kan kvantificere forskellen i middelværdi mellem Qiagen og Triton
ved at lave et 95%-konfidensinterval.
Hertil bruges 97.5%-fraktilen i en
-fordeling,
og konfidensintervallet bliver
Med 95% sikkkerhed ligger middelværdien
af den ekstraherede mængde CFDNA ved Qiagen-metoden
mellem 15.7 og 24.4 (procentpoint)
under middelværdien ved Triton-metoden.
Man taler somme tider om forskel i middelværdi divideret med spredning
som standardiseret
effektstørrelse, og en
effektstørrelse større end 1 anses for stor. I tilfældet her er skønnet
over den standardiserede effektstørrelse
som derfor vil omtales som en stor effekt.
Beregninger i python