Samenvatting Biostatistiek (volledige uitleg van de slides)

Deel 1: fundamentele concepten

Hoofdstuk 3: Wat is statistiek?
Fundamenteel concept = spanningsveld tussen populatie en steekproef
-> 2 verschillende steekproeven kunnen verschillende resultaten bekomen
WANT steekproef  populatie

! Hoe groter de steekproef, hoe minder ruis

Opm: zelfs als men de volledige populatie zou nemen, is er ruis
-> 1 ruisniveau is dan uitgeschakeld, maar nog meetfouten mogelijk

2 belangrijke begrippen:
 Meetfout
 Oneindige steekproef <-> kleine steekproef
- oneindig: iedereen vatbaar voor bepaalde ziekte (niet alleen mensen van nu)
- klein: kleiner dan geheel -> Belgische bevolking, wereldbevolking, …

3.1 Voorbeeld: Captopril data
! Voor studie: populatie goed definiëren -> zeer duidelijk vastleggen met eenheden erbij

Steekproef: 15 patiënten met hypertensie
Meting: bloeddruk voor en na behandeling met captopril
Onderzoeksvraag: Hoe beïnvloedt de behandeling de bloeddruk?

,Steekproef = klein (15)
 Voormeting: geen behandeling + 2metingen (diastolisch en systolisch)
 Nameting: medicijn toegediend
-> met elkaar vergelijken

 3e factor: samenhang diastolisch en systolisch




- kijken welk van de twee boven de andere zit
- verschil tussen beide waarden

=> elke meting en de samenhang van de metingen = heel belangrijk
Vb: voor 4 metingen: 6 paren informatie

Vergelijken:
- de voormetingen en hun samenhang
- de nametingen en hun samenhang
- samenhang van de systolisch metingen en diastolische metingen

Het zou interessant zijn te weten hoe waarschijnlijk de geobserveerde veranderingen in
bloeddruk te danken zijn aan pure toeval
- heel onwaarschijnlijk: data levert bewijs dat bloeddruk daalt na behandeling met captopril
- heel waarschijnlijk: geen enkel bewijs van de effectiviteit van captopril

=> we willen conclusies trekken voor de hele populatie

Conclusie:
Doel van statistiek= conclusies trekken over een populatie gebaseerd op wat geobserveerd
werd in een willekeurige steekproef

Ander design (opzet): - 15 patiënten: placebo
- 15 patiënten: actief geneesmiddel

Twee groepsopzet: wordt veel meer gebruikt dan vergelijking binnen 1 patiënt
= fundamenteel principe van experimenteel gerandomiseerd onderzoek

,Waarom?
- er moet minder gecontroleerd worden
- minder struikelblokken

Probleem: zelfs na randomisatie zijn er onevenwichten door toevalligheden, ruis
=> steekproef groot genoeg nemen

Oplossing: 15 patiënten willekeurig
 Placebo in 1e tijd
 Actief geneesmiddel in 2e tijd
-> kijken of er in 2e tijd een daling te meten is
(verschil = positief getal als captopril werkt)

Groepsopzet =efficiënt design
Voordeel: toevalligheden worden weggewerkt want toevalligheid is zowel voor als na meting
aanwezig

Nadeel: formeel vaststellen dat er een verschil is tussen voor en na, maar over causaliteit
kunnen we geen statistische uitspraak doen

Volledig experimenteel vaststellen -> ander opzet
 10 patiënten placebo en daarna actief
 10 patiënten eerst actief geneesmiddel, daarna placebo
= CROSS-OVER design
=> van de ene behandeling naar de andere overstappen, maar niet voor iedereen in
zelfde volgorde

Als er een groot verschil blijft, dan kunnen we natuurlijke evolutie uitschakelen
 Actief -> placebo: natuurlijk stijgen + stijgen door wegvallen behandeling
= sterkere stijging
 Placebo -> actief: natuurlijk stijgen + dalen door behandeling = afplatting
-> deze 2 effecten kunnen we van elkaar scheiden

MAAR: placebo en actief vervangen door operatie type 1 en type 2 !!!!
=> reversibiliteit nodig: effect van ene behandeling mag geen effect hebben op andere

3.2 populatie versus steekproef

 populatie = groep waarover men een uitspraak wil doen waarvan niet iedereen even
makkelijk bereikbaar is

 steekproef = deelgroep van de populatie, adhv de deelgroep willen we extrapoleren
naar de populatie

=> om effecten die uit de steekproef zijn gekomen te veralgemenen, moet de steekproef
‘at random’ genomen worden

, ! We wensen uit 1 enkele steekproef voldoende zekerheid te halen
Reproduceren = steekproef aan de kant leggen en test helemaal opnieuw doen en zelfde
conclusie te bekomen (verschillende steekproeven opnieuw doen, wordt niet vaak gedaan)

3.3 het doel van statistiek

1. descriptieve statistiek: samenvatten en beschrijven van de geobserveerde data zodat
de relevante aspecten boven komen -> tabellen, grafieken, gemiddeldeberekening, …

2. inferentiële statistiek: overgang maken van steekproef naar populatie, waarover men
een uitspraak wil doen
-> sterke link nodig tussen steekproef en populatie
-> pas extrapoleren naar populatie als deelgroep representatief is
Vb: niet alleen ouderen, mannen, immigranten


Voorwaarden van inferentiële statistiek:
 correcte statistische methode
 correcte interpretatie van de resultaten