het toetsen van hypothesen en meta-analyse Flashcards
wat betekent de nulhypothese en wanneer wordt deze verworpen
Voor een statistische toets is de nulhypothese:
H_0:∆=0→gebeurt niks
H_0:∆≠0→er is verschil
H0 wordt niet verworpen als 0 in 95% BI ligt
bij RR: H0 wordt niet verworpen als 1 in 95% BI ligt
SEM formule
risk difference formule
risk ratio formule
odds ratio formule
SEM (standard error of the mean): σ_x ̅ =σ/(√n) ̅ met een gemiddelde verdeling van μ_x ̅ =μ
σ=standaard deviatie
μ=gemiddelde
RD= Yb/Nb - Ya/Na RR= (Yb/Nb) - (Ya/Na) OR= (Yb/(Nb-Yb)) / (Ya/(Na-Ya))
wat betekent een wel of niet normaal verdeelde individuele score
individuele scores zijn normaal verdeeld–> normale verdeling (ook bij kleine n)
Individuele scores zijn niet normaal verdeeld–> bij benadering normaal verdeeld: ongelijke waarden met een hoge piek en n>30
Stappen voor het toetsen
formuleer H0–> verzamel gegevens–> bereken Z–> p-waarde < of > 0,05–> H0 wel of niet verwerpeen
type 1 fout vs type 2 fout
en hoe bereken je power
Type 1 fout: H0 wordt onterecht verworpen, α=kans hierop
Type 2 fout: H0 wordt onterecht behouden, ß=kans hierop
Power (onderscheidingsvermogen)=1-ß
power= benodigde steekproefgrootte
wat doe je bij een meta-analyse
en hoe spoor je variatie tussen verschillende studies op?
Bij een meta-analyse worden de effecten van verschillende studies met elkaar vergeleken
De variatie tussen de verschillende studies kan met een subgroepanalyse en een meta-regressie opgespoord worden (heterogeniteit)
fixed effect model vs random effect model
Fixed effect model is minder eerlijk, maar geeft eerder een significant verschil dan random effect model
poolen is oke maar let wel op:
- verschillende patienten populaties (in en exclusie)
- verschillende definities van ziekte
- verschillende methoden voor definieren blootstelling
- verschillende variaties van behandeling
- verschillende omgevingsfactoren
- verschillende (gepubliceerde) soorten uitkomsten
- verschillende designs
- random variatie
