Hoofdstuk 2: Kruistabellen, Chi-kwadraat test, exacte test van Fisher en McNemar
Hoofdstuk 8: Inferentiële statistiek
Inleiding
Ø Multivariate statistiek
Ø Inferentiële statistiek
Ø Aselecte steekproef is essentieel
Ø Zes-stappen procedure
Ø Representativiteit van de steekproef
De zes stappen
STAP 1: Kiezen van de juiste analysemethode
Hoeveel variabelen bevat mijn onderzoeksvraag ?
Welk meetniveau hebben deze in mijn onderzoeksvraag?
o Nominaal, ordinaal of metrisch (scale)?
Welke rol vervullen deze?
o Bepaal voor elke variabele het type: Onafhankelijke, afhankelijke of
beïnvloedende variabele?
Flowchart:
o Beslissingsboom Blackboard
o Figuur 8.1 in handboek
o Krijgt beide op examen
Onafhankelijke versus afhankelijke groepen:
o Onafhankelijk (ongepaarde metingen)
Geen gemeenschappelijke kenmerken
o Afhankelijk (gepaarde metingen):
Matched of gepaard design
Aparte groepen waar je twee personen matched obv
gemeenschappelijke kenmerken (leeftijd,geslacht)
Herhaald design
Iets meermaals meten bij exact dezelfde personen
Gebruikt bij ons
In tijd of 2 verschill. kenmerken op zelfde moment
Als er sprake is van aparte, onafhankelijke groepen, dan zijn data niet-
gepaard.
Is de gemiddelde PPT-waarde (PPT = pressure pain thresholds)
van de rechterhand verschillend bij CVS patiënten versus controlegroep?
onafhankelijke groepen
De lengte van een groep vrouwen en een groep mannen werd bepaald. We willen nu
onderzoeken of er een verschil is in gemiddelde lengte tussen mannen en vrouwen.
onafhankelijke groepen
Data zijn gepaard als er twee (of meer) maal bij dezelfde personen een
meting gedaan is (herhaald design) of als er sprake is van “matched
, Hoofdstuk 2: Kruistabellen, Chi-kwadraat test, exacte test van Fisher en McNemar
samples”.
Er is een nieuw apparaat op de markt dat bloeddruk kan meten. Wij willen dit
apparaat vergelijken met de huidige gouden standaard van
bloeddrukbepalingen m.b.v. een bloeddrukband. We hebben bij 30 patiënten
de bloeddruk bepaald, tegelijkertijd met het nieuwe apparaat én met de
gangbare bloeddrukband.
De twee metingen (nieuw apparaat en bloeddrukband) zijn van dezelfde
persoon, op hetzelfde moment.
Elke meting hoort bij elkaar → ze vormen een paar per persoon.
Je bent geïnteresseerd in het verschil tussen de twee meetmethoden per
patiënt, niet tussen groepen.
Bij 10 patiënten wordt de bloeddruk gemeten vóór en 6 uur na toediening van
een geneesmiddel.
STAP 2: Datacontrole
Ø Inconsistentiecheck
Ø =voor start analyse , begint met zoeken naar fouten adhv.
Spreidingsmaten boxplotten, kruistabellen meenemen in analyse
en deze zal niets waard worden
Ø Assumptiecheck
Ø Voorwaarden voor testen
Ø Parametrische versus non-parametrische toetsen
Ø Afh. van meetniveau
Ø Non-para = nominaal, ordinaal
Ø Parametrisch = interval, ratio, normale verdeling gegevens
STAP 3: Hypothesen formuleren
Ø Nulhypothese H0
Ø Afh. van soort toets
Ø Van buiten kennen en kunnen toepassen
Ø Alternatieve hypothese H1 of Ha
Ø Tegenovergestelde van nulhypothese
Ø Eenzijdig versus tweezijdig testen
Ø Theoretisch verschil kennen
Ø Praktijk : tweezijdig
Ø Formuleer de nulhypothese (H0) en de alternatieve hypothese (H1 of Ha).
Ø Toets de nulhypothese.
Ø Neem een beslissing: verwerp de nulhypothese of niet.
Ø De formulering van de alternatieve hypothese bepaalt of we eenzijdig of
tweezijdig testen.
Ø Tweezijdig testen:
Ø als Ha of H1: populatieparameter =/ waarde van de nulhypothese
Ø effect : verhoging / daling
Hoofdstuk 8: Inferentiële statistiek
Inleiding
Ø Multivariate statistiek
Ø Inferentiële statistiek
Ø Aselecte steekproef is essentieel
Ø Zes-stappen procedure
Ø Representativiteit van de steekproef
De zes stappen
STAP 1: Kiezen van de juiste analysemethode
Hoeveel variabelen bevat mijn onderzoeksvraag ?
Welk meetniveau hebben deze in mijn onderzoeksvraag?
o Nominaal, ordinaal of metrisch (scale)?
Welke rol vervullen deze?
o Bepaal voor elke variabele het type: Onafhankelijke, afhankelijke of
beïnvloedende variabele?
Flowchart:
o Beslissingsboom Blackboard
o Figuur 8.1 in handboek
o Krijgt beide op examen
Onafhankelijke versus afhankelijke groepen:
o Onafhankelijk (ongepaarde metingen)
Geen gemeenschappelijke kenmerken
o Afhankelijk (gepaarde metingen):
Matched of gepaard design
Aparte groepen waar je twee personen matched obv
gemeenschappelijke kenmerken (leeftijd,geslacht)
Herhaald design
Iets meermaals meten bij exact dezelfde personen
Gebruikt bij ons
In tijd of 2 verschill. kenmerken op zelfde moment
Als er sprake is van aparte, onafhankelijke groepen, dan zijn data niet-
gepaard.
Is de gemiddelde PPT-waarde (PPT = pressure pain thresholds)
van de rechterhand verschillend bij CVS patiënten versus controlegroep?
onafhankelijke groepen
De lengte van een groep vrouwen en een groep mannen werd bepaald. We willen nu
onderzoeken of er een verschil is in gemiddelde lengte tussen mannen en vrouwen.
onafhankelijke groepen
Data zijn gepaard als er twee (of meer) maal bij dezelfde personen een
meting gedaan is (herhaald design) of als er sprake is van “matched
, Hoofdstuk 2: Kruistabellen, Chi-kwadraat test, exacte test van Fisher en McNemar
samples”.
Er is een nieuw apparaat op de markt dat bloeddruk kan meten. Wij willen dit
apparaat vergelijken met de huidige gouden standaard van
bloeddrukbepalingen m.b.v. een bloeddrukband. We hebben bij 30 patiënten
de bloeddruk bepaald, tegelijkertijd met het nieuwe apparaat én met de
gangbare bloeddrukband.
De twee metingen (nieuw apparaat en bloeddrukband) zijn van dezelfde
persoon, op hetzelfde moment.
Elke meting hoort bij elkaar → ze vormen een paar per persoon.
Je bent geïnteresseerd in het verschil tussen de twee meetmethoden per
patiënt, niet tussen groepen.
Bij 10 patiënten wordt de bloeddruk gemeten vóór en 6 uur na toediening van
een geneesmiddel.
STAP 2: Datacontrole
Ø Inconsistentiecheck
Ø =voor start analyse , begint met zoeken naar fouten adhv.
Spreidingsmaten boxplotten, kruistabellen meenemen in analyse
en deze zal niets waard worden
Ø Assumptiecheck
Ø Voorwaarden voor testen
Ø Parametrische versus non-parametrische toetsen
Ø Afh. van meetniveau
Ø Non-para = nominaal, ordinaal
Ø Parametrisch = interval, ratio, normale verdeling gegevens
STAP 3: Hypothesen formuleren
Ø Nulhypothese H0
Ø Afh. van soort toets
Ø Van buiten kennen en kunnen toepassen
Ø Alternatieve hypothese H1 of Ha
Ø Tegenovergestelde van nulhypothese
Ø Eenzijdig versus tweezijdig testen
Ø Theoretisch verschil kennen
Ø Praktijk : tweezijdig
Ø Formuleer de nulhypothese (H0) en de alternatieve hypothese (H1 of Ha).
Ø Toets de nulhypothese.
Ø Neem een beslissing: verwerp de nulhypothese of niet.
Ø De formulering van de alternatieve hypothese bepaalt of we eenzijdig of
tweezijdig testen.
Ø Tweezijdig testen:
Ø als Ha of H1: populatieparameter =/ waarde van de nulhypothese
Ø effect : verhoging / daling
