Statistiek
ONDERZOEKSMETHODOLOGIE 3
DORIEN HEYLEN
3E BACHELOR REVALIDATIEWETENSCHAPPEN EN KINESITHERAPIE
ACADEMIEJAAR 2020-2021
49
,50
,POWER EN SAMPLE SIZE
BEREKENINGEN
1. Inleiding
In (medisch) wetenschappelijk onderzoek: alvorens te starten moet men bepalen hoe groot de
steekproef moet zijn
- Sample size berekeningen (steekproefgrootteberekeningen)
- Experimenteel onderzoek
- Voorwaarde publicatie wetenschappelijk tijdschrift (CONSORT-statement)
Sample size berekeningen
- Hoeveel personen moet de interventiegroep en de controlegroep bevatten om een vooraf
vastgesteld verschil (effect) tussen beide groepen statistisch significant te laten zijn
- Formule afhankelijk van continue of dichotome uitkomstvariabele
WAARDEN
- Significantie = α: meestal 5 %
- Power = 1 – β: meestal tussen 80 % en 95 %
o Niet lager dan 80 % kiezen
- Standaardafwijking: schatting uit de literatuur van een gelijkaardig onderzoek of uit een eerder
uitgevoerde pilootstudie
2. Conti nue uitkomstvariabele
2.1 Formule indien beide groepen even groot zijn
z + z 1−β 2∗σ 2∗2
n =n =
( 1−
α
2 )
1 2
v2
- n1 = grootte interventiegroep
- n2 = grootte controlegroep
z α
- 1−
α = waarde van de standaardnormale verdeling waarvoor geldt dat (1− )% van de
2 2
verdeling ervoor ligt
- z 1−β = waarde van de standaardnormale verdeling waarvoor geldt dat (1−β ¿% van de verdeling
ervoor ligt
- σ 2 = variantie van de continue uitkomstvariabele = standaardafwijking in het kwadraat
- v = te verwachten verschil in de continue uitkomstvariabele tussen de interventiegroep en de
controlegroep
v
- Effect size = d=
σ
51
, G*POWER
- Test family: t-test controlegroep en interventiegroep
- Statistical test: means: difference between two independent means (two groups)
- Type of power analysis: a priori: compute required sample size – given α, power, and effect size
- Input parameters
o Tail(s): two
o Effect size verwachtte verschil delen door standaardafwijking
o α meestal 0,05
o Power (1 – β) gegeven in opgave
o Allocation ratio: 1 evenveel personen in elke groep
WAT ALS … ?
- Verwachtte variantie groter wordt minder mensen nodig in onderzoek
- Verwachtte verschil groter wordt minder mensen nodig in onderzoek
2.2 Formule indien beide groepen niet even groot zijn
2 2 2 2
z + z 1− β ∗σ ∗(r +1) z + z 1−β ∗σ ∗(r +1)
n1 =
( 1−
α
2 ) n2 =
( 1−
α
2 )
2 2
v ∗r v ∗r
- n1 = grootte interventiegroep
- n2 = grootte controlegroep
controle
- r= = verhouding tussen de aantallen in de controlegroep t.o.v. de interventiegroep
interventie
en omgekeerd voor n2
-
z α = waarde van de standaardnormale verdeling waarvoor geldt dat (1− α )% van de
1−
2 2
verdeling ervoor ligt
- z 1−β = waarde van de standaardnormale verdeling waarvoor geldt dat (1−β ¿% van de verdeling
ervoor ligt
2
- σ = variantie van de continue uitkomstvariabele = standaardafwijking in het kwadraat
- v = te verwachten verschil in de continue uitkomstvariabele tussen de interventiegroep en de
controlegroep
v
- Effect size = d=
σ
STATISTISCH BESTE VERDELING PERSONEN
- Hoe meer mensen je opneemt in je onderzoek hoe beter het onderzoek wordt
- Vast aantal mensen best gelijk verdelen over aantal groepen (50/50 is beter dan 60/40)
o Extra mensen erbij steken (60/50 is beter dan 50/50)
o Nog meer mensen erbij steken (55/55 is nog beter dan 60/50)
52
ONDERZOEKSMETHODOLOGIE 3
DORIEN HEYLEN
3E BACHELOR REVALIDATIEWETENSCHAPPEN EN KINESITHERAPIE
ACADEMIEJAAR 2020-2021
49
,50
,POWER EN SAMPLE SIZE
BEREKENINGEN
1. Inleiding
In (medisch) wetenschappelijk onderzoek: alvorens te starten moet men bepalen hoe groot de
steekproef moet zijn
- Sample size berekeningen (steekproefgrootteberekeningen)
- Experimenteel onderzoek
- Voorwaarde publicatie wetenschappelijk tijdschrift (CONSORT-statement)
Sample size berekeningen
- Hoeveel personen moet de interventiegroep en de controlegroep bevatten om een vooraf
vastgesteld verschil (effect) tussen beide groepen statistisch significant te laten zijn
- Formule afhankelijk van continue of dichotome uitkomstvariabele
WAARDEN
- Significantie = α: meestal 5 %
- Power = 1 – β: meestal tussen 80 % en 95 %
o Niet lager dan 80 % kiezen
- Standaardafwijking: schatting uit de literatuur van een gelijkaardig onderzoek of uit een eerder
uitgevoerde pilootstudie
2. Conti nue uitkomstvariabele
2.1 Formule indien beide groepen even groot zijn
z + z 1−β 2∗σ 2∗2
n =n =
( 1−
α
2 )
1 2
v2
- n1 = grootte interventiegroep
- n2 = grootte controlegroep
z α
- 1−
α = waarde van de standaardnormale verdeling waarvoor geldt dat (1− )% van de
2 2
verdeling ervoor ligt
- z 1−β = waarde van de standaardnormale verdeling waarvoor geldt dat (1−β ¿% van de verdeling
ervoor ligt
- σ 2 = variantie van de continue uitkomstvariabele = standaardafwijking in het kwadraat
- v = te verwachten verschil in de continue uitkomstvariabele tussen de interventiegroep en de
controlegroep
v
- Effect size = d=
σ
51
, G*POWER
- Test family: t-test controlegroep en interventiegroep
- Statistical test: means: difference between two independent means (two groups)
- Type of power analysis: a priori: compute required sample size – given α, power, and effect size
- Input parameters
o Tail(s): two
o Effect size verwachtte verschil delen door standaardafwijking
o α meestal 0,05
o Power (1 – β) gegeven in opgave
o Allocation ratio: 1 evenveel personen in elke groep
WAT ALS … ?
- Verwachtte variantie groter wordt minder mensen nodig in onderzoek
- Verwachtte verschil groter wordt minder mensen nodig in onderzoek
2.2 Formule indien beide groepen niet even groot zijn
2 2 2 2
z + z 1− β ∗σ ∗(r +1) z + z 1−β ∗σ ∗(r +1)
n1 =
( 1−
α
2 ) n2 =
( 1−
α
2 )
2 2
v ∗r v ∗r
- n1 = grootte interventiegroep
- n2 = grootte controlegroep
controle
- r= = verhouding tussen de aantallen in de controlegroep t.o.v. de interventiegroep
interventie
en omgekeerd voor n2
-
z α = waarde van de standaardnormale verdeling waarvoor geldt dat (1− α )% van de
1−
2 2
verdeling ervoor ligt
- z 1−β = waarde van de standaardnormale verdeling waarvoor geldt dat (1−β ¿% van de verdeling
ervoor ligt
2
- σ = variantie van de continue uitkomstvariabele = standaardafwijking in het kwadraat
- v = te verwachten verschil in de continue uitkomstvariabele tussen de interventiegroep en de
controlegroep
v
- Effect size = d=
σ
STATISTISCH BESTE VERDELING PERSONEN
- Hoe meer mensen je opneemt in je onderzoek hoe beter het onderzoek wordt
- Vast aantal mensen best gelijk verdelen over aantal groepen (50/50 is beter dan 60/40)
o Extra mensen erbij steken (60/50 is beter dan 50/50)
o Nog meer mensen erbij steken (55/55 is nog beter dan 60/50)
52
