Het is de verhouding tussen het aantal zieke personen dat positief scoort en bij wie de door
de test onderzochte ziekte daadwerkelijk aanwezig is, en het totaal van alle onderzochte
personen met de ziekte (incl. de personen die negatief scoren maar wel de ziekte hebben).
De sensitiviteit is dus een maat voor gevoeligheid van de test voor de onderzochte ziekte.
Hoe hoger de sensitiviteit van een test, hoe groter dan kans dat iemand die daadwerkelijk de
ziekte heeft ook een positieve uitslag krijgt.
Specificiteit:
% terecht negatieve uitslagen onder de niet-zieke personen.
De specificiteit van een test is de verhouding tussen het aantal terecht negatieve uitslagen
(niet ziek, negatief) en het totaal van alle gevallen waarbij de ziekte afwezig is.
Het totaal van alle gevallen waarbij de ziekte afwezig is bestaat uit een som van de gevallen
waarbij een foutpositieve uitslag (niet ziek, wel positief) is verkregen en de gevallen die een
terechte negatieve uitslag kregen.
Hoe hoger de specificiteit van een test, hoe groter de kans dat iemand die de ziekte niet
heeft een negatieve testuitslag krijgt.
Hoorcollege 6 – (non) parametrisch toetsen
Donderdag 14 oktober 2021
Methodologie
Eerst een breed onderwerp kiezen, dan probleem, doel en vraagstelling. Vervolgens ga je
hypotheses stellen en deze toetsen. De resultaten ga je dan interpreteren en rapporteren.
Verklarende statistiek.
Van de vraagstelling (dus algemeen) naar onderzoeksvraagstelling (specifiek).
De onderzoeksvraagstellingen worden dan vertaald in theoretische hypotheses.
Vb.:
Vraagstelling: Heeft mondzorgkunde zin?
Dit is niet meetbaar: voor wie heeft het zin? Wat bedoel je met heeft het zin?
Het kan helpen om het te vertalen naar een PICO:
Hebben minderjarige cliënten minder cariës als ze een poetsinstructie hebben gehad van een MH.
Een relatie tussen de variabelen wordt weergegeven met r.
De relatie zit tussen -1 en 1. Bij r = 1 heb je een positieve relatie, hoe hoger het een, hoe
hoger het ander. Bij r = -1 heb je een negatieve relatie, hoe hoger het een, hoe lager het
ander. Bij r = 0 is er geen relatie.
Bij de H0: r = 0 Bij de H1: r≠0
Toetsen
Na het opstellen van hypothese.
Na de hypothese moet je een betrouwbaarheidsniveau α-waarde.
, Er is ook een kans van 5% dat je de nulhypothese ten onrechte verwerpt (door die α-
waarde).
Als dit gebeurt heet dat wel een type 1 fout of de fout van de eerste soort.
Als je dus een uitspraak doet is dat dus met 95% zekerheid.
Er is ook een kans dat je de nulhypothese ten onrechte accepteert type 2 fout.
Dit wordt bepaald door de onderzoeker en is afhankelijk van de steekproefgrootte.
Het kiezen van een toets is afhankelijk van de hypotheses, variabelen en meetniveau,
verdeling van de data (normaalverdeling?) en assumpties van de toetsen.
Bij eenzijdig toetsen verwacht je al een richting, je moet dan dus aan 1 kant van de verdeling
zitten.
Bij tweezijdig toetsen kijk je is er een verschil of niet/ is er een verband of niet, dit kan dus
aan beide uitersten kanten zitten.
Je kijkt eerst naar het meetniveau van de variabelen.
Vervolgens ga je kijken of iets normaal verdeeld is (dit kan alleen bij metrisch meetniveau).
Hierbij kijk je naar: skewness (scheefheid; zit het hoge punt verder naar links of rechts) en
kurtosis (spitsheid: is het rond het normaal punt vlak of spits). Dit zie je het makkelijkst in de
histogram of de QQ-plot.
Assumpties van de toetsen:
sommige toetsen moeten een minimaal aantal proefpersonen hebben (bv. bij een zeldzame
ziekte). Voor veel toetsen moet je ook een normaalverdeling hebben en een bepaald
meetniveau.
Na het kiezen van een toets kijk je naar:
- Uit hoeveel groepen bestaat je onderzoekspopulatie (1 groep of controle en
experimenteel)?
- Hoeveel variabelen wil je analyseren (1, uni-, bi- of multivariaat)?
- Wat is het meetniveau?
- Wat is de relatie tussen de variabelen?
Als je dit allemaal weet kun je daadwerkelijk kiezen:
- Parametrisch toetsen (voorkeur omdat je alle data gebruikt) worden gebruikt bij:
o Normaal verdeelde data
o Metrische variabelen
- Non-parametrische toetsen (verdelingsvrije toetsen) worden gebruikt bij:
de test onderzochte ziekte daadwerkelijk aanwezig is, en het totaal van alle onderzochte
personen met de ziekte (incl. de personen die negatief scoren maar wel de ziekte hebben).
De sensitiviteit is dus een maat voor gevoeligheid van de test voor de onderzochte ziekte.
Hoe hoger de sensitiviteit van een test, hoe groter dan kans dat iemand die daadwerkelijk de
ziekte heeft ook een positieve uitslag krijgt.
Specificiteit:
% terecht negatieve uitslagen onder de niet-zieke personen.
De specificiteit van een test is de verhouding tussen het aantal terecht negatieve uitslagen
(niet ziek, negatief) en het totaal van alle gevallen waarbij de ziekte afwezig is.
Het totaal van alle gevallen waarbij de ziekte afwezig is bestaat uit een som van de gevallen
waarbij een foutpositieve uitslag (niet ziek, wel positief) is verkregen en de gevallen die een
terechte negatieve uitslag kregen.
Hoe hoger de specificiteit van een test, hoe groter de kans dat iemand die de ziekte niet
heeft een negatieve testuitslag krijgt.
Hoorcollege 6 – (non) parametrisch toetsen
Donderdag 14 oktober 2021
Methodologie
Eerst een breed onderwerp kiezen, dan probleem, doel en vraagstelling. Vervolgens ga je
hypotheses stellen en deze toetsen. De resultaten ga je dan interpreteren en rapporteren.
Verklarende statistiek.
Van de vraagstelling (dus algemeen) naar onderzoeksvraagstelling (specifiek).
De onderzoeksvraagstellingen worden dan vertaald in theoretische hypotheses.
Vb.:
Vraagstelling: Heeft mondzorgkunde zin?
Dit is niet meetbaar: voor wie heeft het zin? Wat bedoel je met heeft het zin?
Het kan helpen om het te vertalen naar een PICO:
Hebben minderjarige cliënten minder cariës als ze een poetsinstructie hebben gehad van een MH.
Een relatie tussen de variabelen wordt weergegeven met r.
De relatie zit tussen -1 en 1. Bij r = 1 heb je een positieve relatie, hoe hoger het een, hoe
hoger het ander. Bij r = -1 heb je een negatieve relatie, hoe hoger het een, hoe lager het
ander. Bij r = 0 is er geen relatie.
Bij de H0: r = 0 Bij de H1: r≠0
Toetsen
Na het opstellen van hypothese.
Na de hypothese moet je een betrouwbaarheidsniveau α-waarde.
, Er is ook een kans van 5% dat je de nulhypothese ten onrechte verwerpt (door die α-
waarde).
Als dit gebeurt heet dat wel een type 1 fout of de fout van de eerste soort.
Als je dus een uitspraak doet is dat dus met 95% zekerheid.
Er is ook een kans dat je de nulhypothese ten onrechte accepteert type 2 fout.
Dit wordt bepaald door de onderzoeker en is afhankelijk van de steekproefgrootte.
Het kiezen van een toets is afhankelijk van de hypotheses, variabelen en meetniveau,
verdeling van de data (normaalverdeling?) en assumpties van de toetsen.
Bij eenzijdig toetsen verwacht je al een richting, je moet dan dus aan 1 kant van de verdeling
zitten.
Bij tweezijdig toetsen kijk je is er een verschil of niet/ is er een verband of niet, dit kan dus
aan beide uitersten kanten zitten.
Je kijkt eerst naar het meetniveau van de variabelen.
Vervolgens ga je kijken of iets normaal verdeeld is (dit kan alleen bij metrisch meetniveau).
Hierbij kijk je naar: skewness (scheefheid; zit het hoge punt verder naar links of rechts) en
kurtosis (spitsheid: is het rond het normaal punt vlak of spits). Dit zie je het makkelijkst in de
histogram of de QQ-plot.
Assumpties van de toetsen:
sommige toetsen moeten een minimaal aantal proefpersonen hebben (bv. bij een zeldzame
ziekte). Voor veel toetsen moet je ook een normaalverdeling hebben en een bepaald
meetniveau.
Na het kiezen van een toets kijk je naar:
- Uit hoeveel groepen bestaat je onderzoekspopulatie (1 groep of controle en
experimenteel)?
- Hoeveel variabelen wil je analyseren (1, uni-, bi- of multivariaat)?
- Wat is het meetniveau?
- Wat is de relatie tussen de variabelen?
Als je dit allemaal weet kun je daadwerkelijk kiezen:
- Parametrisch toetsen (voorkeur omdat je alle data gebruikt) worden gebruikt bij:
o Normaal verdeelde data
o Metrische variabelen
- Non-parametrische toetsen (verdelingsvrije toetsen) worden gebruikt bij:
