4.4 Significantie en relevantie van resultaten

Question 1

In welke 3 stappen verloopt het beoordelen van de resultaten?

Answer 1

1) Formuleer de hypothese (nulhypothese)
2) Resultaat uit de verzamelde gegevens (standaardfout)
3) Beoordeel steekproefuitkomst (Toetsingsgrootte, tabellen en verdelingen)

Question 2

Wat is een nulhypothese?

Answer 2

Het definieert de huidige situatie, dus er wordt bedoeld dat er geen verschil is

Eerste aanname is altijd dat de nulhypothese klopt

Nulhypothese: X1=X2

Question 3

Wat is de alternatieve hypothese?

Answer 3

Er is wel een verschil

Question 4

Op welke 2 manieren kan de P-waarde worden geïnterpreteerd?

Answer 4

Als P < 0.05 (Afvragen hoe groot het verschil/effect/ratio is, wat de CI is en de betekenis van de bevindingen):
- De nulhypothese verwerpen, uitkomst is statistisch significant
- Gevonden resultaat is te bijzonder voor de nulhypothese, H0 verwerpen

Als P > 0.05 (Afvragen of de steekproefgrootte wel genoeg was):
- Geen reden om de nulhypothese te verwerpen, uitkomst is niet statistisch significant
- Gevonden resultaat is acceptabel voor de nulhypothese, H0 behouden

P-waarde is de maat voor door toevalligheid gevonden bevindingen

Question 5

Hoe kan de grafiek met de CI worden afgelezen?

Answer 5

Hoe breed de spreiding is rondom de 0 is afhankelijk van de standaardfout

Als gevonden resultaat in het midden is:
- Conclusie is dat de nulhypothese klopt

Als gevonden resultaat ver weg van het midden is:
- Conclusie is dat de nulhypothese niet klopt
- Er is wel een verschil

Question 6

Wat gebeurd er als de steekproef grootte toeneemt?

Answer 6

• Betrouwbaarheidsinterval wordt kleiner
• De P-waarde wordt kleiner

Met voldoende grote steekproef is ook een klein verschil significant te krijgen, terwijl het niet altijd klinisch/praktisch relevant is

Question 7

Wat kan er mis gaan tijdens het interpreteren van de resultaten?

Answer 7

• Resultaat is niet altijd valide
• Verkeerde analyse/toetsingstechniek gebruikt
• Onzekerheid bij toetsen

Question 8

Wat is er aan de hand bij een Type I fout?

Answer 8

De kan op een Type I fout komt als de grens van P < 0.05 wordt gebruikt.

Er wordt dan per toeval aangenomen dat de alternatieve hypothese klopt, terwijl de nulhypothese eigenlijk klopt

Question 9

Wat is er aan de hand bij een Type II fout?

Answer 9

De alternatieve hypothese klopt, maar wordt per toeval verworpen en de nulhypothese aangenomen

De kans hierop is afhankelijk van:
- De (onbekende) waarheid
- Steekproefgrootte (grote groep, kleinere kans op Type II fout)

Er is een grotere kans op type II bij te weinig power