IMWO
Biostatistiek
Hoofdstuk 1: Enkele referenties
Evidence-based medicine is het expliciet, oordeelkundig en consciëntieus
gebruikmaken van het beste beschikbare bewijs bij het maken van een keuze
voor de behandeling van een patiënt. Dit alles gegeven de stand van de
(medische) wetenschap van dat moment.
Deel 1: Fundamentele concepten
Hoofdstuk 2: Inleidend materiaal
-
Hoofdstuk 3: Wat is statistiek?
Bij statistiek is er altijd random variability/ruis.
3.1 Voorbeeld: Captopril data
We willen weten of het geneesmiddel captopril een invloed heeft op de bloeddruk
van de patiënten.
Wat we als eerste doen is de populatie afbakenen, bv. Patiënten met
hypertensie, jongeren, bejaarden,… We moeten ook een goede definitie hebben
van wat we onderzoeken, bv. Wat is hypertensie?
De grootte van de steekproefgrootte hangt af van de context. Hoe meer
schommelingen in metingen er zijn, hoe groter de SP moet zijn om die ruis
onder controle te houden.
De samenhang tussen beide metingen kan ook van belang zijn. In deze proef
meten we systolisch en diastolisch bloeddruk. Hoe verhouden die zich tot elkaar?
De ordening en/of afstand tussen beide.
Niet ieder stuk informatie heeft dezelfde waarde. De waarde hangt af van de
context, welk onderzoek er gevoerd wordt.
In de statistiek gaan we het verschil (Δ) van beide metingen gebruiken wanneer
er 2 metingen zijn.
Design = opzet van de proef.
Meestal maakt men gebruik van 2 groepen/cross-over design:
- 1 groep: eerst placebo, dan het te testen geneesmiddel
- 2e groep: eerst te testen geneesmiddel, dan placebo
→ Op deze manier kunnen we natuurlijke evolutie uitsluiten.
Als je met maar 1 groep werkt, is het beter om eerst placebo en dan pas het
middel te geven.
Bij het cross-over design is er reversibiliteit van de behandeling nodig. Bij
operaties zal dit design niet werken.
1
, IMWO
3.2 Populatie versus random steekproef
Populatie = hypothetische groep van huidige en toekomstige subjecten, met een
specifieke conditie, waarover men conclusies wil trekken.
Steekproef = Subgroep van de populatie die we observeren.
Het doel van statistiek om via de SP iets meer te weten te komen over de
populatie. Om dat te kunnen doen, moet de SP at random genomen worden.
Reproduceren van een proef heeft 2 betekenissen:
− Resultaat wegleggen en helemaal opnieuw beginnen
− Iemand anders alles opnieuw laten berekenen
Parameter µ is wat op basis van de SP over de populatie gezegd kan worden. Dit
is niet een zekere parameter, maar een geschatte. Alles wat met de populatie te
maken heeft, staat in Griekse letters.
3.3 Het doel van statistiek
Er zijn 2 vormen van statistiek:
1) Beschrijvende statistiek = Samenvatting en beschrijving van de
geobserveerde data zodat de relevante aspecten duidelijker zijn.
2) Inferentiële statistiek = Studie van hoezeer die geobserveerde data van
toepassing zijn op de gehele populatie.
Voor correcte inferentiële statistiek is een correcte statistische methode en een
correcte interpretatie van de resultaten nodig.
Er zijn 2 delen aan de inferentiële statistiek:
− Hypothese testen
− Predictiemodellen: logistische en lineaire regressie bv.
gezichtsherkenning,…
Hoofdstuk 4: Summary statistics
4.1 Introductie
A en B hebben dezelfde locatie, maar een verschillende spreiding. A en C hebben
dezelfde spreiding, maar een verschillende locatie.
Locatie = piek/gemiddelde
Spreiding = vorm
4.2 Maten voor locatie
Waar zijn de observaties min of meer gesitueerd?
Er is geen universele beste, perfecte locatiemaat. Er zijn 3 verschillende
locatiemaat:
1) Gemiddelde:
2) Mediaan: de middelste observatie
2
, IMWO
3) Modus: meest voorkomende observatie
Bij normale verdeling zijn deze 3 aan elkaar gelijk. Bij symmetrische verdeling
zijn gemiddelde en mediaan gelijk.
Bij scheve data gebruik je best de mediaan. Bij symmetrische data het
gemiddelde.
Nadelen: - Gemiddelde is zeer gevoelig aan uitschieters. De mediaan is veel
minder gevoelig.
- Modus is niet zo interessant.
- Gemiddelde is preciezer dan de mediaan want hij heeft een kleinere
standaardfout.
4.3 Maten voor spreiding
Hoe gelijkvormig zijn de observaties?
Soms lijkt de test positief, maar als het een heel brede spreiding is, kan het zijn
dat de behandeling enkel bij een beperkte groep patiënten aanslaat.
De gemiddelde afwijking (van het gemiddelde) is altijd 0. Dit is dus niet nuttig.
We maken gebruik van de gemiddelde kwadratische afwijking. Daarbij krijgen
we een continue curve. Daarna moet je wel terug de vierkantswortel nemen.
We gebruiken de steekproefvariantie (s^2). s is de standaard
steekproefafwijking/-deviatie. Het is de vierkantswortel van de
steekproefvariantie.
σ2/√n = standaardfout
- Het bereik/range van de SP: R = max xi - min xi
Grotere SP’en hebben meestal een groter bereik. Ze zijn dus meer beïnvloedbaar
want er is een grotere kans op uitschieters.
- De interkwartielafstand (IQR): IQR = Q3 – Q1
Het komt overeen met de mediaan van het bereik. Hij is veel minder
beïnvloedbaar en hangt niet af van de grootte van de SP.
− Symmetrische data → Standaarddeviatie
− Scheve data → IQR
4.4 Percentages/proporties
Er is geen beperking op de metingen. Er is geen boven- of ondergrens in de
statistiek. De kans op bepaalde zaken is gewoon enorm klein.
3
Biostatistiek
Hoofdstuk 1: Enkele referenties
Evidence-based medicine is het expliciet, oordeelkundig en consciëntieus
gebruikmaken van het beste beschikbare bewijs bij het maken van een keuze
voor de behandeling van een patiënt. Dit alles gegeven de stand van de
(medische) wetenschap van dat moment.
Deel 1: Fundamentele concepten
Hoofdstuk 2: Inleidend materiaal
-
Hoofdstuk 3: Wat is statistiek?
Bij statistiek is er altijd random variability/ruis.
3.1 Voorbeeld: Captopril data
We willen weten of het geneesmiddel captopril een invloed heeft op de bloeddruk
van de patiënten.
Wat we als eerste doen is de populatie afbakenen, bv. Patiënten met
hypertensie, jongeren, bejaarden,… We moeten ook een goede definitie hebben
van wat we onderzoeken, bv. Wat is hypertensie?
De grootte van de steekproefgrootte hangt af van de context. Hoe meer
schommelingen in metingen er zijn, hoe groter de SP moet zijn om die ruis
onder controle te houden.
De samenhang tussen beide metingen kan ook van belang zijn. In deze proef
meten we systolisch en diastolisch bloeddruk. Hoe verhouden die zich tot elkaar?
De ordening en/of afstand tussen beide.
Niet ieder stuk informatie heeft dezelfde waarde. De waarde hangt af van de
context, welk onderzoek er gevoerd wordt.
In de statistiek gaan we het verschil (Δ) van beide metingen gebruiken wanneer
er 2 metingen zijn.
Design = opzet van de proef.
Meestal maakt men gebruik van 2 groepen/cross-over design:
- 1 groep: eerst placebo, dan het te testen geneesmiddel
- 2e groep: eerst te testen geneesmiddel, dan placebo
→ Op deze manier kunnen we natuurlijke evolutie uitsluiten.
Als je met maar 1 groep werkt, is het beter om eerst placebo en dan pas het
middel te geven.
Bij het cross-over design is er reversibiliteit van de behandeling nodig. Bij
operaties zal dit design niet werken.
1
, IMWO
3.2 Populatie versus random steekproef
Populatie = hypothetische groep van huidige en toekomstige subjecten, met een
specifieke conditie, waarover men conclusies wil trekken.
Steekproef = Subgroep van de populatie die we observeren.
Het doel van statistiek om via de SP iets meer te weten te komen over de
populatie. Om dat te kunnen doen, moet de SP at random genomen worden.
Reproduceren van een proef heeft 2 betekenissen:
− Resultaat wegleggen en helemaal opnieuw beginnen
− Iemand anders alles opnieuw laten berekenen
Parameter µ is wat op basis van de SP over de populatie gezegd kan worden. Dit
is niet een zekere parameter, maar een geschatte. Alles wat met de populatie te
maken heeft, staat in Griekse letters.
3.3 Het doel van statistiek
Er zijn 2 vormen van statistiek:
1) Beschrijvende statistiek = Samenvatting en beschrijving van de
geobserveerde data zodat de relevante aspecten duidelijker zijn.
2) Inferentiële statistiek = Studie van hoezeer die geobserveerde data van
toepassing zijn op de gehele populatie.
Voor correcte inferentiële statistiek is een correcte statistische methode en een
correcte interpretatie van de resultaten nodig.
Er zijn 2 delen aan de inferentiële statistiek:
− Hypothese testen
− Predictiemodellen: logistische en lineaire regressie bv.
gezichtsherkenning,…
Hoofdstuk 4: Summary statistics
4.1 Introductie
A en B hebben dezelfde locatie, maar een verschillende spreiding. A en C hebben
dezelfde spreiding, maar een verschillende locatie.
Locatie = piek/gemiddelde
Spreiding = vorm
4.2 Maten voor locatie
Waar zijn de observaties min of meer gesitueerd?
Er is geen universele beste, perfecte locatiemaat. Er zijn 3 verschillende
locatiemaat:
1) Gemiddelde:
2) Mediaan: de middelste observatie
2
, IMWO
3) Modus: meest voorkomende observatie
Bij normale verdeling zijn deze 3 aan elkaar gelijk. Bij symmetrische verdeling
zijn gemiddelde en mediaan gelijk.
Bij scheve data gebruik je best de mediaan. Bij symmetrische data het
gemiddelde.
Nadelen: - Gemiddelde is zeer gevoelig aan uitschieters. De mediaan is veel
minder gevoelig.
- Modus is niet zo interessant.
- Gemiddelde is preciezer dan de mediaan want hij heeft een kleinere
standaardfout.
4.3 Maten voor spreiding
Hoe gelijkvormig zijn de observaties?
Soms lijkt de test positief, maar als het een heel brede spreiding is, kan het zijn
dat de behandeling enkel bij een beperkte groep patiënten aanslaat.
De gemiddelde afwijking (van het gemiddelde) is altijd 0. Dit is dus niet nuttig.
We maken gebruik van de gemiddelde kwadratische afwijking. Daarbij krijgen
we een continue curve. Daarna moet je wel terug de vierkantswortel nemen.
We gebruiken de steekproefvariantie (s^2). s is de standaard
steekproefafwijking/-deviatie. Het is de vierkantswortel van de
steekproefvariantie.
σ2/√n = standaardfout
- Het bereik/range van de SP: R = max xi - min xi
Grotere SP’en hebben meestal een groter bereik. Ze zijn dus meer beïnvloedbaar
want er is een grotere kans op uitschieters.
- De interkwartielafstand (IQR): IQR = Q3 – Q1
Het komt overeen met de mediaan van het bereik. Hij is veel minder
beïnvloedbaar en hangt niet af van de grootte van de SP.
− Symmetrische data → Standaarddeviatie
− Scheve data → IQR
4.4 Percentages/proporties
Er is geen beperking op de metingen. Er is geen boven- of ondergrens in de
statistiek. De kans op bepaalde zaken is gewoon enorm klein.
3
