Samenvatting statistiek: herhaling statistiek I

HERHALING STATISTIEK I
HERHALING VAN VORIG JAAR: BESCHRIJVENDE STATISTIEK

BEGRIPPEN VERDUIDELIJKEN

DATA TYPES

Men heeft verschillende soorten variabelen/ data:

1. Kwalitatieve variabelen
a. Nominale gegevens: categorische gegevens die worden gebruikt om een object met een
kenmerk te classificeren, bijv. geslacht, groepslidmaatschap, diagnose  geen ordening
b. Ordinale gegevens: categorische gegevens met een specifieke volgorde, bijvoorbeeld
opiniepeilingen waarin wordt gevraagd of we het er helemaal niet mee eens, oneens, mee
eens of helemaal mee eens zijn  ordening
2. Kwantitatieve variabelen:
a. Continue gegevens: op een continue schaal binnen een bepaald bereik (bv. Gewicht, lengte,..)
b. Discrete gegevens = telgegevens: een rond getal (bv. Aantal infecties)



SAMPLE VS POPULATION

Bevolking = population

Een populatie verwijst naar een welbepaalde groep proefpersonen inwaarin de onderzoeker wetenschappelijk
geïnteresseerd is bekijken. Vaak is een populatie te groot (of zelfs oneindig) om te onderzoeken alle
onderwerpen (te duur, te tijdrovend, ...)

Monster = sample

Een steekproef is een eindige verzameling van studieonderwerpen waarvoor Waargenomen kenmerken en
responswaarden worden geregistreerd. Steekproef moet representatief zijn om geldige gevolgtrekking op het
bevolkingsniveau.



STATISTISCH SIGNIFICANT VS CLINISCH SIGNIFICANT

Statistisch significant =

 Statistische significantie is gebaseerd op metingen, waarnemingen, cijfers, ...
 Statistische deskundigheid is vereist

Klinisch relevant =

 Welke onderzoeksvragen zijn relevant om te beantwoorden?
 Klinische relevantie wordt bepaald aan de hand van domeinspecifieke deskundigheid
 Arts, klinisch onderzoeker, labo-onderzoeker, ...

Statistisch significant =/ klinisch significant  bijvoorbeeld: medicatie dat de pt een dag langer in leven houdt
is statistisch significant, maar is niet zo significant in de kliniek.

, TWEE GROTE GROEPEN ONDERZOEKEN/STUDIES:

1. Experimentele studies
 = Onderzoek naar het effect van een behandeling
 Voorbeeld: Klinische proeven
 Experimentele studies hebben volgende kenmerken:
o Randomisatie: het willekeurig indelen van subjecten in behandelings- en
controlegroep
o Verblindend = blinding: arts en of patient weten niet tot welke groep de pt behoort
o In placebo: niet actieve behandeling
 Doel: Bestaat er een causaal verband?  enige factor dat verschilt tussen de twee groepen

2. Observationele studies
 Geen actieve interventie
 Voorbeeld: Heeft roken een effect op de ontwikkeling van longen kanker?
geen actieve interventies, want men kan niet vragen aan deelnemers dat ze een pakje
sigaretten per dag gaan roken
 In het algemeen geen conclusies over causale verbanden, alleen bewijs van mogelijke associaties



LOCATIEMETINGEN

Gemiddelde:

Het (rekenkundig) gemiddelde x(streep) van numerieke waarnemingen x1, . . . , xn is gegeven door



 alles optellen en gedeeld door het aantal x

Mediaan:

De mediaan van een reeks n numerieke waarnemingen is, na ordening van de waarden in deze reeks:

 de middelste waarde, als n een oneven getal is
 het rekenkundig gemiddelde van de twee middelste getallen, als n even is




HYPOTHESE TESTING

Hypothesetoetsing is het statistisch controleren van de juistheid van een hypothese. Meer specifiek is het
testen van hypothesen het construeren van een beslissingsregel om na bemonstering te beslissen of de
waargenomen gegevens leiden tot bewijs om de nulhypothese al dan niet te verwerpen aangeduid als H0. Er
zijn twee soorten fouten die we kunnen maken door een beslissing te nemen:

1. Ik verwerp H0 wanneer het correct is: type I-fout
2. Ik verwerp H0 niet als het verkeerd is: type II-fout