Statistiek

Question 1

Continue variabelen

Answer 1

De variabele kan in een bepaald interval iedere waarde aannemen. Voorbeelden: lengte, gewicht, temperatuur.

Question 2

Categorische variabelen

Answer 2

De variabele kan geen getal aannemen, maar kenmerken. Ook wel discrete variabelen. genoemd. Voorbeeld: bloedgroep A, man of rouw, welk vat, mening/geen mening ect.

Question 3

Nulhypothese

Answer 3

Er is geen verschil

Question 4

Populatie

Answer 4

De gehele groep waarin we geïnteresseerd zijn

Question 5

Normaal verdeling

Answer 5

Veel voorkomende verdeling van gegevens: klokvorm, symmetrisch. Ook: verdeling van veel statische concenpten

Question 6

Gemiddelde

Answer 6

De som van alle waarde, gedeeld door het totale aantal waarde

Deze kiezen wanneer ook de extreme waarden belangrijk zijn

Question 7

Mediaan

Answer 7

De middelste waarde als je de dataset van kleinste naar grootste waarde rankschikt.

Deze kiezen als de uitschieters minder van belang zijn.

Question 8

Standaarddeviatie

Standar deviation

Answer 8

Maat voor spreiding van gegevens/afwijkinge t.o.v. het gemiddelde

Question 9

Standard errors (of the mean)

Standaardfout

Answer 9

Maat voor de onzekerheid van de gevonden schatting voor de uitkomst

Question 10

P-waarde

Answer 10

Maat voor toevalligheid gevonden bevinding

P < 0.05 wordt als significant beschouwd

Question 11

Betrouwbaarheidsinterval(BI of CI)

Answer 11

Als je het onderzoek oneindig vaak zou herhalen, zou …% van alle betrouwbaarheidsintervallen op de echte, ware populatiepercentage liggen.
Bestaat uit de boven en ondergrens van schatting die je verwacht te vinden.

Question 12

Range

Answer 12

Geeft aan wat de laagste en hoogste waarde van data zijn.

Question 13

Interquartille range (IQR)

Answer 13

De afstand tussen de eerste en derde kwartiel: de grens van het eerste is de waarde waarbij 25% van de data kleiner zijn; de grens van derde is de waarde waarbij 75% van de data kleiner zijn.

Het geeft indruk waar de extreme waarde liggen.

Question 14

Percentielen

Answer 14

Een percentiel is in een geordende dataset een van de in principe 99 punten die de dataset in 100 delen van gelijke grootte verdelen.
Het k-de percentiel is dan een getal dat de k% kleinste data van de (100-k)% grootste scheidt.

Bij 95e percentiel, is 95% kleiner en 5% groter of gelijk aan

Question 15

Steekproef

Sample

Answer 15

De groep waarin gegevens verzameld worden

Question 16

Invloed van grootte van steekproef op resultaat?

Answer 16

• Een te kleine groep kan zorgen dat er geen significant resultaat is.
• Een te grote groep kan ervoor zorgen dat er altijd wel iets gevonden wordt.

Question 17

Statistisch significant

Answer 17

Gevonden bevinding is geen toevalligheid

Question 18

Betrouwbaarsniveau

Answer 18

Het percentage van de keren dat je verwacht in de buurt van dezelfde schatting te komen als je je experiment nog een keer uitvoert of opnieuw op dezelfde manier een steekproef uit de populatie haalt.

Question 19

Toevallige fout

Random error

Answer 19

Afwijking van de echte uitkomst door toevallige, niet te controleren oorzaken

Question 20

Systematische fout

Answer 20

Afwijking van de echte uitkomst alf gevolg van aanwijsbare reden

Question 21

Correlatie

Answer 21

De statistische samenhang tussen twee grootheden. De variabelen veranderen samen, maar dat hoeft niet door een (indirect) oorzakelijk verband. De verandering hoeft dus niet perse de verandering van de andere te veroorzaken.

Correlatie impliceerd dus geen causaliteit

Question 22

Causaliteit

Answer 22

Dat een verandering in de ene variabele de verandering in de andere variabele veroorzaakt, er is dus sprake van oorzaak-gevolgrelatie tussen variablelen. De twee zijn dus gecorreleerd en er is sprake van een causale relatie.

Causaliteit impliceert wel altijd een correlatie

Question 23

Regressie analyse

Answer 23

Een statistische techniek voor het analyseren van gegevens waarin sprake is van een specifieke samenhang, aangeduid als regressie.
Je kan het gebruiken om de samenhang tussen twee variabelen te bepalen.

Question 24

Survival analyse

Answer 24

Gebruikt voor data die informatie geeft over de tijd tot optreden van een bepaald event (overlijden, relapse, herstel enz). Dit is vanaf de start van follow-up van patiënt tot aan optreden van een event.

Question 25

Correctie voor multiple testing

Answer 25

Door te corrigeren maak je daarmee de kans kleiner dat je ten onrechte de nulhypothese verwerkpt en daarmee ten onrechte een effect aanwijst (type 1 fout)

Question 26

Bonferroni correctie

Answer 26

Deze stelt dat de a(p-waarde, die als statistisch significant wordt beschouwd) moet worden gedeelt door het aantal vergelijkingen waarvoor men toetst (n)

Bonferroni correctie p-waarde = a/n

Voorbeeld: p waarde is 0.05 en twee uitkomsten worden getoetst, dan is significantiegrens 0.05/2

Question 27

Waar is de breedte van betrouwbaarheidsinterval afhankelijk van:

Answer 27

• Hoe groot moet de betrouwbaarheid zijn? (meestal 95%)
• Steekproefgrootte n

Question 28

Referentie interval

Answer 28

Gebied rondom het gemiddelde waarin bepaald percentage van de gegevens ligt

Question 29

Wanneer klopt de nulhypothese?

Answer 29

Als het gevonden resultaat ergens in het midden van de verdeling zit, dus dichtbij 0

Question 30

Wanneer kan je de nulhypothese verwerpen?

Answer 30

Als het gevonden resultaat ver van het midden ligt, dus ergens in uiteindes/ in de 5% regio (significantie niveau).
Het moet kleiner dan 5 zijn

5% staat gelijk aan p=0.05

Question 31

Wat zegt P < 0.05

Answer 31

De nulhypothese verwerpen, uitkomst is statistisch significant

Question 32

Wat zegt P > 0.05

Answer 32

Geen rede om aan te nemen dat nulhypothese niet waar is, uitkomst is niet significant

Question 33

Type 1 fout

Answer 33

De nulhypothese is waar, maar je vindt bij toeval een extreme uitkomst in steekproef.

Question 34

Waardoor kan een Type 2 fout gemaakt worden

Answer 34

Deze wordt bepaald door steekproefgroote. Hoe groter de groep, hoe kleiner deze fout. Wordt vaak gemaakt als alternatieve hypothese dicht bij de nulhypothese ligt. (Hoe verder, hoe minde rkans op t2 fout)

Question 35

Verband tussen P-waarde en betrouwbaarheidsintervallen?

Answer 35

• Als de nulhypothese in het betrouwbaarheidsinterval ligt (er zit een 0 in) Dan is het niet statistisch significant, wanneer niet, dan wel statistisch significant.
• Bij ratio is het niet een 0 erin, maar een 1

Question 36

Type 2 fout

Answer 36

Nulhypothese is neit waar, maar je vindt toch een waarde onder de nulhypothese die niet zo extreem is

Question 37

Hoe bereken je de power?

Answer 37

Power = 1 - type 2 fout, dus als power 80% is dan is type 2 20
%

Question 38

Wat betekent een grote SD?

Answer 38

Dat de waarnemingen gemiddeld verder van het gemiddelde afliggen en er dus veel spreiding is.

Question 39

Wat betekent een kleine SD?

Answer 39

Dat de waarden dicht rondom het gemiddelde liggen.

Question 40

Wanneer een betrouwbaarheidsinterval van 68%?

Answer 40

Tussen - 1 SD en + 1 SD

Question 41

Wanneer een betrouwbaarheidsinterval van 95%?

Answer 41

Tussen - 2 SD en + 2 SD