AVV - Blok 4 Flashcards
Experimenteel onderzoek
Er wordt een bepaalde interventie getest en vergeleken tussen twee groepen
Experimenteel onderzoek; twee aspecten
- Opzettelijke manipulatie bij toedienen interventie
- Sprake van twee groepen
RCT toewijzing
Toewijzing controlegroep en experimentele groep op basis van toeval
Kans bij RCT
Kans op bepaalde eigenschap is gelijk over de groepen verdeeld –> doel effect interventie aantonen
Causaliteit RCT
Kan aangetoond worden
Eisen randomisatie
- Eerlijk; kans op bepaalde eigenschap is gelijk verdeeld over de groepen
- Geen fraude; onderzoeker heeft geen voorkennis over methode randomisatie
- Voldoende deelnemers; Kans op effect in kleine populatie nog groot
Methoden voor randomisatie
- Simpele randomsatie: kans via kop of munt
- Gestratificeerde randomisatie; subgroepen en daarbinnen randomiseren
- Gewogen randomisatie; naast hoofdvraag nog subvragen. Grotere experimentele groep nodig
- Blok randomisatie; vooraf vastgelegd in schema
- Balancing/ minimalizaion method; Te veel in experimenteel, meer kans op controlegroep
Wat geef je aan controlegroep
- Placebo
- Nieuwe vs bestaande behandeling
- Niet of actief volgen
Actief volgen
Volgt ze en geeft ze een behandeling wanneer dit noodzakelijk wordt
Twee moeilijkheden meten uitkomst RCT
- Meerdere variabelen als uitkomstmaat
- Effect dat je echt ziet door interventie
Meerdere variabelen als uitkomstmaat
Hoofdvraag effectiviteit
maar ook: patienttevredenheid, complicaties en bijwerkingen
Effect dat je echt ziet door interventie en andere effecten
- Natural history; standaard verbetering
- Hawthorne effect; verbetering als ze meedoen aan onderzoek
- Placebo; verbetering door medicijn
Door randomisatie kans op effecten
Door randomisatie kans op effecten gelijk verdeeld over de groepen en daarmee aantonen effect van interventie
Verschillen in uitkomsten bij RCT kunnen komen door?
- Hoe toepassing interventie
- Hoe controleconditie wordt ingevuld
Qausi experimenteel onderzoek
Toewijzing groepen niet op basis van randomisatie
- vanuit uitnodiging toewijzen aan groep
- voormeting na toewijzing
Reden voor quasi experiment
Randomisatie is soms niet ethisch;
Bepaalde interventie werd bij experimenteel heel goed, zou je de controlegroep dit onthouden
Non-equivalent group design
Verdelen mensen in groepen obv;
- Eigenschappen
- Kiezen zelf in welke groep
Beide voormeting
Uitkomstmeting vergeleken met voormeting
Switching replications design
Mensen nemen deel aan groep en switchen weer
Belangrijk! genoeg tijd tussen eerste en tweede deel experiment
Wanneer switching replications design
- Kleine groep
- Willen allemaal interventie hebben
Observationeel onderzoek
Uitkomsten en determinanten bekijken, zonder interventie toe te passen
Wat er is gebeurd of er gaat gebeuren
Case controle onderzoek
Begint bij uitkomst
Moeten zo veel mogelijk op elkaar lijken (cases en controle)
Kijkt terug in de tijd (retrospectief) waaraan ze blootgesteld zijn
Geen causaal verband
Cases
Die een bepaalde uitkomst hebben
Controles
Degenen die geen bepaalde uitkomst hebben
Wanneer case controle
- Als ziekte weinig voorkomt
- Langdurige blootstelling ziekte
Cross-sectioneel onderzoek
Uitkomsten en determinanten in kaart brengen
Alles meten op een moment, momentopname metingen
Wanneer cross-sectioneel onderzoek?
- Schatting uitkomst en determinanten in kaart brengen
- Testen hypothese determinant uitkomstrelatie
Longitudinaal onderzoek
Determinant uitkomst op verschillende momenten in de tijd meten
Soorten longitudinaal onderzoek
- Cohort (panel) onderzoek
- Trendonderzoek
cohort onderzoek
Volgt vaste groep mensen gedurende de jaren.
- Determinant bepalen in cohort
- Volgen en kijken wie uitkomstmaat ontwikkeld
Twee manieren samenstellen cohort
- Retrospectief; Je gaat terug in het verleden en selecteert een groep waarbij je determinant meet
- In heden; prospectief
Stel cohort samen en meet determinant en kijk of ze uitkomstmaat ontwikkelen
Trendonderzoek
Meet op vaste momenten een dynamische populatie
Wat meet je met trendonderzoek
- Uitkomstmaat
- Combinatie determinant uitkomstmaat
Wanneer longitudinaal onderzoek?
Doel; inzicht in bepaalde uitkomsten
Subdoel: Blootstelling bepaalde determinant resulteert in uitkomstmaat vaker dan die niet blootgesteld zijn aan determinant
Vele vaste meetmomenten (longitudinaal onderzoek)
goede blik op determinant-uitkomstrelatie over de tijd heen
Betrouwbaarheid
Reproduceerbaarheid van je resultaten of onderzoeksuitkomsten
Onderzoek opnieuw uitvoeren vind je dezelfde uitkomsten (geen
Meetinstrument betrouwbaar als hetzelfde is bij :
- Andere onderzoeker
- Ander tijdstip
- Andere omstandigheden
Vormen van betrouwbaarheid
- Interne consistentie
- Intrabeoordelaars betrouwbaarheid
- Interbeoordelaars betrouwbaarheid
Interne consistentie
Meestal vragenlijst
- Meerdere stellingen die onderliggende concept meten
+ Overlappen deels en met concept
Mate waarin antwoorden overeenkomen –> correlatieefficient
Cronbach’s alfa
mate van samenhang tussen de antwoorden op de stellingen
Interbeoordelaars
Meerdere onderzoekers meten met hetzelfde instrument en bepalen correlatie tussen deze metingen
Intrabeoordelaars
Als onderzoeker zelf meten op meerdere momenten met hetzelfde meetintrument en bepaal je de correlatie tussen die metingen
Validiteit
Meet het instrument hetgene wat het hoort te meten –> geen systematische fouten
Vier vormen validiteit
- Criterium validiteit
- Begripsvaliditeit
- Inhoudsvaliditeit
- Face fidelity
Face fidelity
Mate waarin instrument op eerste gezicht een goede afspiegeling is van het onderliggende theoretische concept
- Gebaseerd op oordelen
- Zwakste vorm
Vragen aan respondenten; in hoeverre vind je dit een goede afspiegeling?
Inhoudsvaliditeit
Mate waarin het meetinstrument het onderliggende concept inhoudelijk goed afdekt
- Oordeel experts
- Hoe goed zijn de experts?
Relatief zwak; hoeveel en welke experts?
Begripsvaliditeit
Mate waarin het meetinstrument het theoretische concept representeert
Twee soorten
- Convergent
- Divergent
Veel vertrouwen theorie en literatuur
Gaat om meetinstrumenten en correlatie
Convergente begripsvaliditeit
instrumenten die hetzelfde concept meten hoog correleren
Divergente begripsvaliditeit
uitkomsten twee instrumenten die iets anders meten, moeten laag correleren
Criteriumvaliditeit
Mate waarin de uitkomsten van een meetinstrument overeenkomen met een gouden standaard (zeker weet dat het de uitkomst goed meet)
Vertoont een meetinstrument hoge samenhang met een criterium (referentie, gouden standaard, norm of waarheid)
Goede samenhang = hoge validiteit
Concurrente criteriumvaliditeit
meetinstrument en referentie op zelfde moment gemeten en uitkomsten vergelijken
Predictieve validiteit
- met nieuwe meetinstrument de uitkomst van de gouden standaard op een later moment wil je voorspellen
Meetinstrument (t) en de referentie(t+x) op een ander moment; mate waarin meetinstrument de referentiewaarde (in de toekomst) kan voorspellen
Selecte steekproef
Onbekende kans om in de steekproef te komen
Kans om mee te doen niet gelijk; doordat je selectief selecteert
Wanneer selecte steekproeven? 3
- Kwalitatief onderzoek; generaliseerbaarheid van resultaten is minder belangrijk
- Theoretische overwegingen
- Wanneer er geen steekproefkader beschikbaar is; geen lijst waar iedereen van je populatie op staat
Vormen van selecte steekproef 4
- Gelegenheidssteekproef
- Quota steekproef
- Beoordelingssteekproef
- Sneeuwbalsteekproef
Gelegenheidssteekproef (select)
Selecteer je mensen die voor handen zijn, onderzoeker bepaalt niet vooraf wie er wel of niet meedoet
VB; studenten op campus EUR
Voordeel Gelegenheidssteekproef & quota steekproef (select)
- Snel
- Praktisch
- Goedkoop
- Simpel
Nadeel Gelegenheidssteekproef & quota steekproef (select)
- gevoelig voor vertekening; generalisatie niet mogelijk
Quota steekproef
Voegt quota voor bepaalde persoonskenmerken toe; mannen vs vrouwen (gelijk) studenten van elke faculteit.
Beoordelingssteekproef
Selecteer je een specifieke groep mensen, ook wel ervaringsdeskundigen
Zinvolle informatie uit een specifieke groep
VB; ICT implementatie, vraag je select aan medewerkers wat er goed en niet goed is
Nadeel Beoordelingssteekproef
- Gevoelig voor vertekening; niet generaliseerbaar
VB: Doordat je het aan de medewerkers vraagt
Sneeuwbalsteekproef
Vanuit een persoon meerdere personen identificeren, door te vragen aan patient of ze nog meerdere patiënten kennen
- Tot saturatiepunt is bereikt
Aselecte steekproef
Toevalssteekproef; van te voren berekende kans om in steekproef te komen
- Goede afspiegeling totale populatie
- goede representatie (nauwkeurig en zuiver)
- Telkens aselect steekproef trekken uit dezelfde populatie = dezelfde uitkomsten
Domein/ populatie
alle mensen waar je onderzoek over gaat en probleemstelling op van toepassing
Operationele populatie
afgebakend
steekproefkader
Lijst met personen uit de operationele populatie
- Iedereen moet hier op staan
(HA patientlijst als voobeeld)
Stappen aselecte steekproef
- Populatie / domein bepalen
- Steekproefkader bepalen
- Steekproefmethode
- Steekproefgrootte
- Trekken steekproef
Vier soorten methoden aselecte steekproef
- enkelvoudige
- Systematische
- gestratificeerde
- clustersteekproef
Enkelvoudige steekproef
mensen rechtstreeks uit steekproefkader selecteren (gelijke kansen)
Voordeel enkelvoudige steekproef
- Daadwerkelijke trekking eenvoudig
- transparant
Nadeel enkelvoudige steekproef
- Werkt niet bij subgroepen
- Zorgt voor regionale spreiding -> niet makkelijk onderzoek heel land doorreizen (nadeel bij interviews vb)
Nadeel enkelvoudige steekproef
- Werkt niet bij subgroepen
- Zorgt voor regionale spreiding -> niet makkelijk onderzoek heel land doorreizen (nadeel bij interviews vb)
systematische toevalssteekproef
Startpunt met intervallen in je lijst
Interval door steekproefkader / steekproef = 100/20, dus om de 5 mensen kiezen
Nadeel systematische steekproef
- Subgroepen moeilijker
- Voor regionale spreiding
- Vertekening veroorzaken; als er systematiek in de lijst zit door de intervallen
VB; patientlijst (geordend van minst naar meest erge ziekte) vertekening
Voordeel systematische steekproef
- Transparant
- eenvoudig
Gestratificeerde steekproef, als je iets wil weten over?
Bij persoonskenmerken waarvan je iets specifieks wil meten (leeftijd, geslacht, plaats)
Van te voren indelen in subgroepen
Strata heten ook wel
Subgroepen
2 soorten gestratificeerde steekproeven
- Proportioneel
- disproportioneel
proportionele gestratificeerde steekproef
oneven verdeeld aantal mensen over strata
In overeenstemming met werkelijkheid mensen selecteren; uit grotere strata meer mensen includeren dan uit kleinere strata
b. Disproportionele gestratificeerde steekproef;
evenveel mensen uit elke strata
Relatief meer mensen in kleine strata dan in werkelijkheid
Voordeel disproportioneel gestratificeerde steekproef
Goed onderzoek kan doen in kleine groepen
Voldoende mensen in alle steekproeven, achteraf corrigeren (steekproef niet gelijk werkelijke populatie)
Voordeel gestratificeerde steekproef
- Gestratificeerde steekproeven nauwkeuriger; omdat je een bron van vertekening uitsluit
- Vooral als je groepen wil vergelijken
Nadeel gestratificeerde steekproef
- Moeilijk om aan informatie uit strata te krijgen
Clustersteekproef
Populatie opdelen op basis van natuurlijke clusters ipv op persoonskenmerken
2 manieren cluster steekproef
- standaard clustersteekproef
- Tweetraps clustersteekproef
Standaard steekproef - cluster
Selecteer je uit bestaande cluster welke wel of niet geïncludeerd worden –.> enkelvoudige toevalssteekproef
Uit de clusters die wel geselecteerd zijn, worden ALLE mensen uitgenodigd
VB; van geselecteerde clusterziekenhuizen alle patiënten uitgenodigd en de niet-geselecteerde wordt niemand uitgenodigd.
Tweetraps steekproef cluster
Selecteer je ook uit bestaande clusters (uit steekproefkader) welke wel en niet geselecteerd worden.
Vervolgens binnen cluster bepalen welke mensen je selecteert
VB: onderzoek in ZH, sommige binnen geselecteerd cluster wel en niet geselecteerd
Voordeel clustersteekproeven
- minimaliseer je regionale spreiding
- van mensen in cluster geen steekproefkader nodig (omdat je hele cluster uitnodigt)
Nadeel clustersteekproeven
- soms niet representatief voor hele populatie (enkele clusters en niet erg van elkaar verschillen)
- Mensen binnen 1 cluster lijken vaak meer op elkaar dan mensen binnen verschillende clusters
Optimale steekproefgrootte hangt af van
- Hoe betrouwbaar wil je dat je resultaten zijn?
- Hoe heterogeen (verschillend) is je populatie?
Bepaal dit van te voren in je onderzoeksopzet
Betrouwbaarheid
vrij van toevalsfouten
Validiteit
vrij van systematische fouten
reponsiviteit
mate waarin een meetinstrument reageert op veranderingen in datgene wat het meet
Flutuaties ook goed gemeten worden -> voorbeeld thermometer veranderbaar bij
Betrouwbaarheid over de tijd heen
Intrabeoordelaars
Betrouwbaarheid tussen onderzoekers
Interbeoordelaars
Begripsvaliditeit komt het meeste voor bij
Vragenlijsten
soorten coefficienten
- Chronbachs alfa; meet de interne consistente hoeverre het onderliggende concept wordt gemeten –> betrouwbaarheid
- Correlatiecoefficient –> validiteit (VB; begripsvaliditeit tussen twee meetinstrumenten)
Subjectieve maten validiteit
Inhoudsvaliditeit en face filidity
Objectievere maten validiteit
- Criteriumvaliditeit
- Begripsvaliditeit
Dirvergente begripsvaliditeit gebruik je bij?
Nieuw meetinstrument dat je wil introduceren
Geen criteriumvalditeit bij?
Vragenlijsten
geen gouden standaard om gedrag te meten
Interne validiteit
zijn de uitkomsten van je onderzoek correct voor alle mensen die je hebt onderzocht (die je hebt onderzocht!!!)
Externe validiteit
Zijn de uitkomsten generaliseerbaar: kan je iets zeggen over mensen die niet mee gedaan hebben
generaliseerbaar naar?
- totale populatie
- Naar andere populaties
- Andere tijd, plaats of setting
voorwaarde intern externe validiteit
Interne validiteit is een voorwaarde voor externe validiteit
SOorten bias (4)
- Selectiebias
- Informatiebias
- Confounding bias
- Overige biases
selectiebias
fout betreffende de onderzoeksparticipanten
alle onderzoekdesigns
informatiebias
fout betreffende de meting van de determinant of uitkomst (metingen)
selectiebias op verschillende momenten
vier soorten momenten:
- Selectie onderzoekspopulatie
- selectieve participatie
- Besmetting
- Attritie
confounding bias
speciale vorm van samenhang tussen onafhankelijke en afhankelijke variabelen
Selectiebias - Onderzoekspopulatie
- Healthy worker effect
- Refferal bias
- admission bias
- incidentie-precalentie bias
Healthy worker effect
selectiebias - onderzoekspopulatie
Werkende mensen zijn vaak gezonder, omdat je voor werk gezond moet zijn. Verschilt van algemene populatie
Refferal bias
Selectiebias - onderzoekspopulatie
Bij patienten in ZH en HA
Mensen die verwezen zijn naar de specialist zijn gemiddeld ongezonder dan mensen die bij de HA blijven
admission bias
selectiebias - onderzoekspopulatie
selectieve verwijs procedure door de HA naar specialistische zorg op basis van de te onderzoeken determinant
VB;HA weet dat er een onderzoek loopt naar migraine en een lage bloeddruk en verwijst sneller naar ZH
incidentie-prevalentie bias
selectiebias - onderzoekspopulatie
Mensen die net gediagnosticeerd zijn, zijn anders dan mensen die de ziekte net hebben
non respons bias/ volunteer bias
Selectiebias - Selectieve participatie
; mensen die mee doen met onderzoek verschillen systematisch met de algemene populatie
2 soorten selectiebias - Besmetting
- contaminatie
- compliance bias
vaak bij RCT of quasi experiment
Contaminatie
Vorm van selectiebias - besmetting
wanneer deelnemers uit de controle arm (een deel van) de behandeling toch krijgen krijgen toch iets van de interventie mee
Compliance
Selectiebias - besmetting
wanneer de deelnemers in verschillende armen van het onderzoek systematisch meer of minder therapietrouw zijn
VB:Alleen medicijnen in de ochtend innemen i.p.v. 3 keer per daags, systematische vertekening
Attritie
Selectiebias - uitval
vaak alleen bij longitudinaal onderzoek (cohort) of experimenteel
deelnemers aan onderzoek zijn uit het onderzoek verdwenen of hebben zich terug getrokken ten tijde van de uitkomst meting’
Overblijvers verschillen systematisch
Soorten informatiebias
-Recall bias
-Differentiële misclassificatie
Recall bias
informatiebias
als je terug gaat in de tijd, achteraf herinneren we ons een gebeurtenis uit het verleden anders dan op het moment van de gebeurtenis
Differentiële missclassificatie
door meetfouten komt een determinant of uitkomst in de verkeerde klasse terecht
–> case controle gaat iets meer op zoek naar een determinant dan eigenlijk had gemoeten
—> RCT uikomsten nauwkeuriger gemeten bij controlegroep
Confounding bias
Vertekening, onafhankelijke determinant de uitkomst maat als de andere onafhankelijke variabele beïnvloedt.
Niet duidelijk welke variabele de oorzaak is voor het ontwikkelen van een uitkomst maat
Twee determinanten beïnvloeden de afhankelijke variabele, maar hangen ook onderling samen. Niet duidelijk of de oorzaak dan SES of materiele factoren is
Overige vormen van bias
- Rijping of leercurve
- Placebo effect
- Hawthorne effect
leercurve of rijping effect
bij de eerste onderzoeksparticipanten gaat het onderzoek minder makkelijk, routinematig, waardoor de determinanten/uitkomsten van de eerste participanten verschillen van de latere
redenen waarom geen volledige populatie onderzoek
- Te duur en duurt te lang
- Vaak onnodig
- Maximaliseren van de datakwaliteit
Wanneer wel populatie volledig voor onderzoek?
- Populatie erg klein
- Data eenvoudig toegankelijk
- Uitgebreide onderzoeksmiddelen; is nooit
- Zeer beperkte verwachte respons
definitie steekproef
Het selecteren van een kleiner aantal eenheden (steekproef) uit een grotere gedefinieerde groep (populatie), waarbij je veronderstelt dat je met de informatie verzameld in de kleinere groep iets kan zeggen over de grotere groep
Asselecte steekproef en selecteren
volledig willekeurig en van de voren hoeveel mensen je selecteert
zo accuraat mogelijke afspiegeling populatie
gestructureerd
objectieve realiteit
kwantitatief onderzoek
louter toevallig selecteren
Selecte steekproef kenmerken 5
doelbewust mensen selecteren, niet van te voren bepalen hoe veel mensen je selecteert tot saturatiepunt (open proces)
Diepgang
doelbewust selecteren
theoretische steekproeven
proces open karakter
wanneer selecte steekproef? 3
- Geen selectiebron (steekproefkader) voor handen
- Generaliseerbaarheid is van ondergeschikt belang; niet per se representatief
- Selectie op basis van theoretische overwegingen
Foutbronnen 3 soorten
- Steekproeffout
- Niet steekproeffout
- non respons
Soorten steekproeffout
- trekkingsfout; niet iedereen dezelfde kans om in steekproef te komen
- schattingsfout; toevallige samenstelling steekproef, zorgt voor een standaard fout door de schatter –> fout heb je altijd
Hoe groter je steekproef hoe betere afspiegeling van totale populatie -> hoe kleiner de schattingsfout
Niet steekproef fout soort
- Waarnemingsfout; ontstaan door het op incorrecte wijze verzamelen, vastleggen en verwerken van de gegevens (eenheden die zijn waargenomen)
- niet waarnemingsfout;
Waarnemingsfout
- Overdekking; metingen bij eenheden (mensen) die niet in het kader hadden mogen zitten
VB: mensen die al lang beter zijn, mensen die al verhuisd zijn - Meetfout: gegevens komen niet overeen met de werkelijkheid door allerlei verstoringen bij het meten
VB; Verkeerd instrument, verkeerde vraag - Verwerkingsfout: verstoringen bij de verwerking van de gegevens, als je de data al hebt
VB: Mensen verkeerd ingedeeld
VB: Kwalitatief onderzoek –> interpretatie van de onderzoeker
Niet waarnemingsfout
- Onderdekking; eenheden die ten onrechte niet in het kader zitten
VB; diabetes type 1 en 2 hadden in je steekproef moeten zitten - Non respons; steekproefeenheden (mensen) participeren (deels) niet
Niet waarnemingsfout
- Onderdekking; eenheden die ten onrechte niet in het kader zitten
VB; diabetes type 1 en 2 hadden in je steekproef moeten zitten - Non respons; steekproefeenheden (mensen) participeren (deels) niet
4 dingen om rekening mee te houden bij respons
- Responsgraad
- bereikbaarheid
- Bereidwilligheid
- De niet in staat
responsgraad
Responsgraad: het % van de geselecteerde steekproefeenheden dat daadwerkelijk deelneemt aan het onderzoek
Bereikbaarheid verhogen door
- Meer contactpogingen: reminder, verschillende tijdstippen
- Methoden van dataverzameling combineren
Bereidwilligheid verhogen
- Aankondigingsbrief
- Beloningen (presentje, grotere loterij, gift goed doel)
- Ervaren, goed getrainde interviewers/onderzoekers
Niet in staat
- Andere benadering, dataverzamelingsmethode
Meerdere talen vragenlijst? Hulp bij vragenlijst begrijpen
Waarom belangrijk om non respons te verminderen?
Zo kom je ook wat te weten over groepen die systematisch niet meedoen en kunnen een heel ander beeld geven
Waarbij statistiek nodig?
- zeggen over de uitkomsten van onderzoek (kwantitatief)
- Bij opzetten, presenteren en interpreteren
Gebruik bij beschrijvend en toetsend onderzoek
Waarom belangrijk statistiek?
1) Om zelf bepaalde vraagstukken op te kunnen lossen.
* Welke conclusies kun je uit de data trekken?
2) Om statistische onderzoeken te kunnen lezen en beoordelen.
* Zijn de methoden correct toegepast, kloppen conclusies?
Nominale of ordinale variabele
Chi2 toets en verdeling
Interval en ratio variabele
Normale of t-verdeling
Dubbelzijdig toetsen bij?
t-toets en z-toets
Wanneer t-verdeling of normale verdeling?
- Kijk naar soort variabele?
- Is de populatie standaarddeviatie sigma bekend?
- populatiegrootte 60?
Normale verdeling
Gemiddelde van een steekproef is iedere keer anders maar ligt groterdeels binnen de 95%
nodig?
* Gemiddelde
* Spreiding
* Minimum
* Maximum
T-verdeling
Als je de standaarddev van de populatie niet weet
–> meer onzeker en meer spreiding rondom gemiddelde
- Lijkt veel op de normale verdeling, echter:
- σ onbekend
- Grotere onzekerheid, dus grotere spreiding
- Daarom aantal vrijheidsgraden nodig (n-1)!
Hoe meer mensen in steekproef hoe meer het lijkt op normale verdeling
chi 2 toets
Bij nominale en ordinale variabelen
Geen gemiddelde en spreiding
Frequentie van aantallen
Geen negatieve waarden
Aantal vrijheidsgraden bepaalt de vorm van de verdeling
Geen negatieve waarden (0 - ∞)
Vrijheidsgraden bepalen de vorm
N-1 (cellen)
Vrijheidsgraden ∞, normale verdeling
Stappenplan toetsen
Stap 1; Bepaal de verdeling en de toets
stap 2; Bepaal de hypothesen over de populatie en grenswaarde (α)
stap 3; Bepaal de toetsingsgrootheid
stap 4; Bepaal de p-waarde en vergelijk deze met de grenswaarde
stap 5: Formuleer een conclusie in woorden, statistisch en klinisch vergelijken
H0 hypothese
De nulhypothese (H0) is de hypothese die veronderstelt dat er geen verschil of verband is tussen de twee variabelen die onderzocht worden.
Kleinere P waarde dan Alpha
sterk bewijs tegen H0
verschillen dus significant van elkaar de twee groepen die vergeleken worden
Grotere P waarde dan alpha
geen sterk bewijs tegen H0
law of large numbers
hoe groter de sample, des te meer zal het gemiddelde van een sample zal dicht bij werkelijke gemiddelde liggen
x (streepje erboven)
steekproefgemiddelde
U (mu)
Populatiegemiddelde
betrouwbaarheidsinterval
Indien we 100 x een aselecte steekproef zouden trekken van gelijke grootte uit dezelfde populatie en 100x een 95% betrouwbaarheidsinterval bepalen
dan ligt het ware populatiegemiddelde 95 v/d 100x in het betrouwbaarheidsinterval
Bij betrouwbaarheidsinterval gaat het om de
Intervalgrenzen
Niks met kansen te maken
Smaller betrouwbaarheidsinterval
zekerder van gegevens.
Steekproefgemiddelde de juiste uitkomst geeft van het populatiegemiddelde
Hoe groter de sample - Hoe betrouwbaarheidsinterval?
Hoe kleiner het betrouwbaarheidsinterval
betrouwbaarheidsinterval berekenen (z)
gebruik je -/+1.96 als waarde
Wat doen als er maar net een significant verschil is?
Kijk of het klinisch relevant is
VB: Als er wellicht een significant verschil is, misschien in de praktijk maar 1 ml extra, is dit de moeite?
2 valkuilen bij significantie
o Pas op voor evidence biased medicine
o Focus niet op P-waarde alleen
Type 1 fout
treedt op wanneer een nulhypothese wordt verworpen terwijl deze eigenlijk waar is
type 2 fout
wanneer een nulhypothese wordt aanvaard terwijl deze eigenlijk onwaar is
