Page 18 - KBM_2_2022_WEB

Table 5. Two sample paired t-test of the mean, SW Excel out-
SD 1.2482 1.3030
come
CV 0.9840 (98.40%) 0.9996 (99.96%)
Standard error 0.2791 0.2914 Two samples paired t-test of the mean
of the mean (SE)
2.1542 Procedure A Procedure B
Coefficient of skewness 2.1244 (P=0.0005) ALT (μkat/L) ALT (μkat/L)
(P=0.0004)
6.0911 Arithmetic mean 1.2685 1.3035
Coefficient of kurtosis 5.8669 (P=0.0023)
(P=0.0019) Variance 1.557898 1.699594
D‘Agostino-Pearson test Reject normality Reject normality
for normal distribution (P<0.0001) (P<0.0001) Sample size (N) 20 20
Person coefficient 0.999297
Analýza dat pomocí vhodných statistic- of the correlation
Hypothesized
kých testů difference of the mean 0
Difference size 19
Nástroj SW Excel dále uživateli umožňuje volbu dal-
ších vhodných testů k efektivní analýze datových sou- T statistic -2.13581
borů. F-testem o rovnosti dvou rozptylů, se příkladně P(T ≤ t) (1) 0.022964
ověřuje, zda dva výběrové datové soubory pochází t crit (1) 1.729133
z rozdělení se stejným rozptylem. V tomto konkrétním P(T ≤ t) (2) 0.045928
případě, když F < 1,0, je shoda rozptylů neprůkazná; t crit (2) 2.093024
třebaže F> f krit. (1) s pravděpodobností P ≥ 0,05, (Ta-
bulka 4). Závěr párového t-testu na střední hodnotu: T statis-
tika > t (1) jednostranného resp. T > t (2) dvoustranného
Table 4. F-test for variance, SW Excel outcome testu, a P je v obou případech ≤ 0,05. Čili na 5% hladi-

ně významnosti se zamítá nulová hypotéza H : m = 0,
0
d
Two samples F-test for variance tj. že průměrný rozdíl dvou datových souborů je roven
Procedure A Procedure B 0 a přijímá se hypotéza alternativní H : m ≠ 0, tj. že
1
d
ALT (μkat/L) ALT (μkat/L) průměrný rozdíl dvou datových souborů není roven 0.
Mean value 1.2685 1.3035 Mezi oběma datovými soubory byla na zvolené hladině
Variance 1.557898 1.6995937 významnosti zjištěna párovým t-testem na střední hod-
Sample size (N) 20 20 notu statisticky významná rozdílnost.
Wilcoxonův test (W-test) je pro srovnávané datové
Difference size 19 19
soubory, které mají jiné než normální rozložení, viz výše
F 0.916629 Tabulka 3, vhodnou a doporučenou testovací alternati-
P(F ≤ f) (1) 0.425745 vou. To platí i pro naše datové soubory.
f crit (1) 0.461201
Table 6. Wilcoxon test, Analyse-it outcome, SW Excel

Následně byly oba datové soubory podrobeny ana-
lýze pomocí dvou různých statistických testů, a to jak Wilcoxon Test Critical Value
parametrického (párový t-test na střední hodnotu), tak Hypothesized N = 17
neparametrického (Wilcoxonův test). Párový t-test zde difference 0 34.9
byl použit jen jako příklad. Je totiž vhodný pro data Sign N Rank Sum Mean Rank
s normální distribucí, což ale pro dva výše uvedené na-
vzájem srovnávané datové soubory neplatí, neboť pod- Positive 12 125.0 10,42
mínku normality nesplňují. Testovací statistika se počítá Negative 5 28.0 5,60
pomocí směrodatné odchylky diferencí s párů měření Zero 3
d
a průměrné diference m . Tyto statistiky se uvádějí ve T Statistic 125.00
d
zprávách o srovnávacích experimentech spolu s t-sta-
tistikou, která se počítá dle rovnice (8): Exact p-value 0.0202 1 28.0 < 34.9
H0: Δ = 0 The shift in location between the distributions
of the populations is equal to 0
m H1: Δ ≠ 0 The shift in location between the distributions
t = d (8) of the populations is not equal to 0.
S / N 1
d Reject the null hypothesis in favour of the alternative hypothesis
at the 5% significance level.
kde n je počet měřených objektů.
Závěr W-testu: mezi oběma datovými soubory byla
na zvolené 5% hladině významnosti W-testem zjiště-
na statisticky významná rozdílnost. Za zmínku stojí, že
neparametrický W-test poskytl v příkladové studii prak-
ticky stejný výsledek jako parametrický párový t-test na
střední hodnotu.

44 Klinická biochemie a metabolismus 2/2022