Initiatie Tot Medisch Wetenschappelijk Onderzoek (BKULE04Y6A)
Summary
Samenvatting Deel BIOSTATISTIEK (Initiatie Tot Medisch Wetenschappelijk Onderzoek) (B-KUL-E04Y6A) - deel Geert Molenberghs
98 views 5 purchases
Course
Initiatie Tot Medisch Wetenschappelijk Onderzoek (BKULE04Y6A)
Institution
Katholieke Universiteit Leuven (KU Leuven)
Samenvatting Deel BIOSTATISTIEK (Initiatie Tot Medisch Wetenschappelijk Onderzoek) (B-KUL-E04Y6A): een allesomvattende beschrijving van de principes besproken in de online video's.
een geneesmiddel is goed getoetst
in een artikel kan ik statistiek herkennen en zeggen of het goed gebruikt is
experimenten beter begrijpen in termen van de statistiek en kunnen controleren of er goed gehandeld is
om zelf als clinicus te fungeren in een klinisch onderzoek samen met statistici
HOOFDSTUK 3: inleiding
Vanwaar komt het gezag waarop we statistiek kunnen stoelen?
CONCEPT 1: spanningsveld tussen steekproef en populatie
Steekproef is niet de hele populatie, als je er twee verschillende neemt dan zullen de
resultaten verschillen maar de conclusie zou hetzelfde moeten zijn.
Er is ruis. Dat is de prijs die je bepaald omdat je een steekproef en niet de hele populatie
neemt.
Hoe groter de steekproef, hoe kleiner (hopelijk) de ruis.
CONCEPT 2: meetfouten
Zelf als we de hele populatie neemt (bloeddruk nemen van alle Belgen)
Nog steeds als je dan het gemiddelde hebt bezit je geen gemiddelde van de bevolking.
Je hebt 1 ruis niveau uitgeschakeld (hele populatie) maar de lezing van de meting zal nog
steeds een ruis opleveren, meetfouten.
2 SOORTEN RUIS: eindige steekproef en de meetfouten van statistici
voorbeeld 1: patiënten met hypertensie
Steekproef grootte van 15 patiënten
We nemen specifiek mensen met hypertensie of random mensen
De populatie beschrijven is zeer belangrijk:
alle hypertensie gevallen of alle Belgen
In dit geval : populatie = alle mensen met hypertentie
We gebruiken een bepaalde interventie en kijken welke invloed deze heeft.
De dataset ‘CAPTOPRIL’ lijkt een redelijk kleine steekproef (moeilijk te bepalen)
Data die zeer variabel zijn (bloeddruk) grote steekproef nodig
Data die minder variabel zijn (T-lymfocyten) minder grote steekproef nodig
1. Er is een voor en een nameting:
voor meting = zonder behandeling
na meting = met behandeling
de metingen kunnen vergeleken worden.
2. Er zijn twee voormeting/nametingen:
De SBP en de DBP zijn allebei gemeten: 3 aspecten van informatie
Ze bestaan elk op zichzelf maar als derde info component is er een samenhang tussen de twee (welke is de
grotere waarde en wat is de afstand tussen de twee waarden?
Ze kunnen elk apart zijn maar de samenhang kan zeer slacht zijn.
Je kan tussen de 4 metingen per persoon 6 combinaties van info maken.
,Voorbeeld 2: er is een placebo groep en een actieve groep
Steekproefgrootte van 30 mensen
Je hebt 2 groepen : het tweegroepen probleem/opzet
Wat kan nu? Dat je onevenwicht krijgt door na randomisatie een paar zware gevallen in een groep te
hebben. Daarvoor moet je de steekproef vergroten.
Voordeel van een voormeting: je ziet het verschil, de waarde kunnen nog steeds afwijken van de rest
van de groep maar als er ‘over all’ een zelfde evolutie is bij elke persoon kan je daar ook goede
conclusies uit trekken. Zonder voormeting vallen enkel de grote of kleine waarden op zonder dat je ze
kan verklaren.
Als de effecten miniem zijn dan kan je een delta verwachten met een gemiddelde waarde van 0 tussen
de voormeting en de nameting.
Als statisticus kan je meestal geen conclusies trekken op vlak van klinische expertise.
Je kan bijvoorbeeld zeggen dat de bloeddruk beïnvloed is door het geneesmiddel door de grootte van de stijging
die normaal niet zou voorkomen, maar dat is klinische expertise.
ALS JE GEEN KLINISCHE TUSSENKOMST WILT: een cross over design
Je gebruikt twee groepen: 10 mensen die eerst placebo krijgen en dan het geneesmiddel
10 mensen die eerst geneesmiddel krijgen en dan een placebo
probleem: er zijn behandelingen die geen reversibel effect hebben en dus een andere behandeling zullen
infecteren, dan kan je de cross over niet toepassen. (bijvoorbeeld chemotherapie)
CONCLUSIE: we maken een beeld voor een gepaarde t-toets, het gaat over twee metingen per
persoon die je met elkaar vergelijkt.
Je kan niet zeggen dat als er 1 of enkele personen zijn die niet het gewenste verloop
volgen de onderzoeken falen, je moet het bekijken als een populatie. (zolang de reden
van afwijking ligt aan het onderzoek, als je te maken hebt met een klinische reden voor
afwijking dan moet je deze groep mensen isoleren en weg houden van het
geneesmiddel in de samenleving)
PARADIGMA VAN STATISTIEK: hoe vertaal je een uitslag in de steekproef naar een populatie?
= SCHATTINGSPARADIGMA
= TOETSINGSPARADIGMA Je zal nooit met 100 procent zekerheid een uitspraak kunnen doen.
Dat is waar statistiek rond werkt, hoe ga je om met deze onzekerheid.
Hoe maak je de vertaalslag met de onzekerheid die daar bij hoort en
kan je die klein genoeg houden.
Je extrapoleert van een steekproef naar de populatie: kan pas als de steekproef representatief is voor de
populatie en als je de gegevens vervolgens juist interpreteert.
DIFERENTIËLE statistiek samenvatten en beschrijven van de waargenomen data
INFERENTIËLE statistiek de overgang maken naar een volledige populatie
HOOFDSTUK 4: beschrijvende statistiek
, Naast inferentiële statistiek is het ook mogelijk om de gegevens visueel voor te gaan stellen.
In sommige aspecten van de beschrijvende statistiek geven rechtstreekse aanleiding naar de inferentiële
statistiek
Voorbeeld: het gemiddelde berekenen doe je omwille van het kunnen schatten in de populatie.
Alles wat te maken heeft met een steekproef wordt weergegeven met normale letters.
Alles wat te maken heeft met een populatie wordt weergegeven met Griekse letters.
LOCATIEMATEN:
Er is niet een eenduidige beste locatiemaat.
MAAR voor alles zijn er voor en nadelen.
gemiddelde
mediaan (maat van ordening)
modus (meest voorkomende waarneming)
bij een normale verdeling : gemiddelde = mediaan = modus GAUSS CURVE
MAAR DAT MOET NIET: bij een schuine verdeling zal het hoogste punt nog steeds de modus zijn maar het
gemiddelde en de mediaan kunnen sterk verschillen
VOOR EN NADELEN: het gemiddelde is zeer gevoelig voor uitliggende waarden, de mediaan ook
maar deze zal veel minder beïnvloedbaar zijn.
De modus is niet steeds informatief. Bijvoorbeeld het aantal ongevallen op een
kruispunt per dag, dat is meestal 0 maar zal weinig zeggen als het bijvoorbeeld 1 is.
Symmetrische gegevens: gebruik van het gemiddelde
Niet symmetrische data: gebruik van de mediaan (kan ook als je je wilt beschermen tegen uitliggende
waarden)
SPREIDINGSMATEN:
Niet klinisch voorbeeld: je produceert een lamp en je wilt een zo lang mogelijke gebruiksduur.
Je hebt twee productieprocessen met hetzelfde gemiddelde maar een groep geeft een
grotere spreiding dan de andere.
De spreiding maakt het verschil of je mag verwachten dat de lamp zal werken, er is
namelijk kans op heel goede werking of minder goede werking (grote spreiding =
grote en heel kleine waarden )
De voorkeur gaat naar een niet te grote spreiding.
De spreiding is een heel belangrijk gegeven voor het omzetten naar de populatie.
variantie
Je kan denken dat je gewoon naar het gemiddelde van de afwijking kan gaan kijken. Dit is geen manier om te
werken want dat is ALTIJD nul. Je kan deze waarden beter kwadrateren.
De kwadratische afwijking zal veel meer info geven.
Deze kwadratische afstand = de variantie = s2 voor de steekproef en sigma2 voor de populatie
na herhaaldelijke experimenten hoop je ongeveer op dezelfde s2
standaardafwijking
Om opnieuw naar de juiste schaal te gaan neem je op het einde terug de vierkantswortel om een goede
conclusie te kunnen trekken.
Wordt uitgedrukt door s of sigma.
het bereik
de interkwartiel afstanden bestaan erin van de uiterste waarnemingen weg te laten en degene te nemen op 25
procent en degene op 75 procent. Deze waarden in het verschil = de interkwartiel afstand.
Deze is weinig gevoelig voor uitwijkende waarden
Symmetrische gegevens: gebruik van standaardafwijking (wel opletten voor uitwijkende data)
Niet symmetrische data : gebruik van interkwartiel afstand
PERCENTAGES
Voordelen van de normaalverdeling: is een zeer goed beeld van de praktijk omdat de staarten van de
grafiek zo klein zijn, er zijn klinisch namelijk bepaalde waarden die
The benefits of buying summaries with Stuvia:
Guaranteed quality through customer reviews
Stuvia customers have reviewed more than 700,000 summaries. This how you know that you are buying the best documents.
Quick and easy check-out
You can quickly pay through credit card or Stuvia-credit for the summaries. There is no membership needed.
Focus on what matters
Your fellow students write the study notes themselves, which is why the documents are always reliable and up-to-date. This ensures you quickly get to the core!
Frequently asked questions
What do I get when I buy this document?
You get a PDF, available immediately after your purchase. The purchased document is accessible anytime, anywhere and indefinitely through your profile.
Satisfaction guarantee: how does it work?
Our satisfaction guarantee ensures that you always find a study document that suits you well. You fill out a form, and our customer service team takes care of the rest.
Who am I buying these notes from?
Stuvia is a marketplace, so you are not buying this document from us, but from seller joke02. Stuvia facilitates payment to the seller.
Will I be stuck with a subscription?
No, you only buy these notes for $9.52. You're not tied to anything after your purchase.
