Hoofdstuk 8: Sample-size
berekeningen
Power van een test = 1-β
Bij statistische testen kan je 2 soorten fouten maken.
Type 1: ten onrechte de nulhypothese verwerpen.
Type 2: nulhypothese die onwaar is toch niet gaan verwerpen.
Type 2 hangt samen met de statistische power 1-kans op type 2 fout.
Hoe groter de power, hoe lager de kans om een type 2 fout te maken.
De steekproef moet voldoende groot zijn om een effect in werkelijkheid te
kunnen aantonen.
Om dit te kunnen aantonen, heb je voldoende power nodig en een
voldoende grootte steekproef.
1. Sample size berekenen
= A priori inschatten hoeveel proefpersonen er nodig zijn in de steekproef om
een bepaald verwacht effect te kunnen aantonen (vooral bij interventiestudies).
Voorafgaand aan de studie inschatten.
Nodige input voor berekening:
- α= significantieniveau 5% (verwerpen H0 bij p<0.05).
- (1-β)= statistische power minstens 80%
Hoeveel statistische bewijskracht wil je hebben, wat laat je nog toe van
kans om een type 2 fout te maken?
1
berekeningen
Power van een test = 1-β
Bij statistische testen kan je 2 soorten fouten maken.
Type 1: ten onrechte de nulhypothese verwerpen.
Type 2: nulhypothese die onwaar is toch niet gaan verwerpen.
Type 2 hangt samen met de statistische power 1-kans op type 2 fout.
Hoe groter de power, hoe lager de kans om een type 2 fout te maken.
De steekproef moet voldoende groot zijn om een effect in werkelijkheid te
kunnen aantonen.
Om dit te kunnen aantonen, heb je voldoende power nodig en een
voldoende grootte steekproef.
1. Sample size berekenen
= A priori inschatten hoeveel proefpersonen er nodig zijn in de steekproef om
een bepaald verwacht effect te kunnen aantonen (vooral bij interventiestudies).
Voorafgaand aan de studie inschatten.
Nodige input voor berekening:
- α= significantieniveau 5% (verwerpen H0 bij p<0.05).
- (1-β)= statistische power minstens 80%
Hoeveel statistische bewijskracht wil je hebben, wat laat je nog toe van
kans om een type 2 fout te maken?
1
