Summary

Samenvatting - Onderzoeksmethoden en dataverwerking: deel 2

0 purchase

Course
Onderzoeksmethoden en dataverwerking: deel 2

Institution
Katholieke Universiteit Leuven (KU Leuven)

Dit is een volledige samenvatting van de lessen onderzoeksmethode en dataverwerking deel 2. Dit vak werd gedoceerd door professor Vanuffelen en professor Thomis.

[Show more]

Preview 3 out of 29 pages

View example

Uploaded on June 7, 2024
Number of pages 29
Written in 2023/2024
Type Summary

power
t toetsen
anova
nonparametrische toetsen
correlatie
regressie
epidemiologie
betrouwbaarheid en validiteit

Institution
Katholieke Universiteit Leuven (KU Leuven)
Education
Revalidatiewetenschappen En De Kinesitherapie
Course
Onderzoeksmethoden en dataverwerking: deel 2

mattiseclaeys

Member since 2 year 14 documents sold

$13.47

Add to cart

Add to wishlist

100% satisfaction guarantee
Immediately available after payment
Both online and in PDF
No strings attached

DATA LES 1 – power

Power analyse
Power analyse vertelt ons de sample size die we nodig hebben om een minimaal klinisch relevant
verschil met een bepaalde power waar te nemen.

- H0: er is geen effect
- HA: er is een effect

o Power (1- β) is de probabiliteit dat we H0 correct verwerpen, een correcte kleine P-waarde (<
0.05) bekomen. We kunnen de power vergroten door meer metingen te doen.

Type I fout: H0 verwerpen terwijl H0 waar is - α: area onder curve = type I fout
Type II fout: H0 niet verwerpen terwijl H0 fout is - β: area onder curve = type II fout

Determinanten: PANE
 Power
 Alfa level of significance
 Number of subjects
 Effect size

o Effect size: de mate waarin de correlatie tussen 2 variabelen sterk is of niet, het verschil tussen
de waarde in de H0 en de waarde in de HA (= het klinisch gewenst verschil)

- Effect size groter = power groter
- Effect size kleiner = power kleiner

Effect size groter α groter Tweezijdige toets

β kleiner β kleiner β groter
α groter α groter α kleiner (α/2)

Power groter
Power groter Power kleiner

,o Steekproefomvang en variantie

We gebruiken standaardfout van sampling distributie om betrouwbaarheidsintervallen te estimeren:

= betrouwbaarheidsinterval CI95 = X ± 1,96∗S X

Kritische waarde verlaagd: power stijgt
 Kleinere s: kleinere variabiliteit/SD (homogene subjecten, within subject designs)
 Grotere steekproefomvang

= smallere sampling distributie: kleinere type II fout en grotere power

o Andere factoren:
- Normale verdeling in de populatie?
- Welke statistische procedure: power van parametrische toetsen ≥ distributievrije toetsen
- Betrouwbaarheid van de meetwaardes
- Welk design: power van within-subjects designs > between-subject designs

DATA LES 2 – t-toets

T-toets: toetst of er een significant verschil is tussen de gemiddelden van 2 groepen

- Onafhankelijk/gepaard: verschillen tussen 2 groepen
- Afhankelijk/gepaard: verschillen in dezelfde groep in verschillende omstandigheden

-> onderscheid groepen, alle bronnen van variantie bv. interventie, error
-> variantie binnen groepen, enkel errorvariantie (onverklaard door interventie) bv. host

= Signal-to-noise ratio: we willen een zo groot mogelijke t-waarde (between > within)

Voorwaarden voor t-toets:
1) Meetschaal variabele: interval of ratio (NOIR)
2) Random steekproef
3) Normale verdeling: parametrische statistiek
4) Gelijke varianties: hoe ver data verspreid is rond het gemiddelde (spreidingsmaat)
5) Onafhankelijkheid: de scores zijn onafhankelijk (als je in groep A zit kan je niet ook in B zitten)

a) Verschil tussen groepen, maar niet binnen de groepen (altijd statistisch significant)
b) Variantie tussen groepen en gelijke variantie binnen de groepen (kleine overlap)
c) Variantie tussen de groepen en grotere variantie binnen de groep (grote overlap)
d) Variantie is niet gelijk -> voldoet niet aan voorwaarde 4!

H0 waar: 1 = 2 -> t-waarde = 1 (de 2 gemiddelden zijn gelijk)
H1: 1 > 2 of 1 < 2 -> t-waarde zo groot mogelijk (between > within)
 Afhankelijk van de directie van het verschil kan de t-waarde negatief of positief zijn
 Nondirectionele hypothese = two-tailed, directionele hypothese = one-tailed

, Onafhankelijke/ongepaarde t-toets: verschillen tussen 2 groepen

= verschil tussen de steekproefgemiddelden
= standaard error van dat verschil

T-waarde ≥ kritische waarde = significant (tabel)
- Tweezijdige of eenzijdige toets?
- Vrijheidsgraden: gepaard (n-1) of ongepaard (n 1-1) + (n2-1)

Eenzijdige toets: teken van t-waarde moet overeenstemmen met de voorspelde richting

Levene’s test: vergelijkt de variantie tussen 2 groepen(F-statistic)
 P < 0.05: de varianties verschillen significant De kans op een type I fout wordt groter als de
 P > 0.05: de variantie verschillen niet-significant variantie tussen de groepen niet gelijk is

Niet voldaan aan voorwaarde van gelijke variantie: SPSS berekent een nieuwe t

95% betrouwbaarheidsinterval specifieert het bereik van scores waarin het populatiegemiddelde
zich waarschijnlijk bevindt: we kunnen met 95% zekerheid zeggen dat het werkelijke verschil tussen
de populatiegemiddelden zich in dit interval bevindt.
 CI95 = 𝑥̅1 −𝑥̅2 ± (𝑡) 𝑠𝑥̅1 −𝑠𝑥̅2 (*t = kritische t-waarde uit de tabel)

Afhankelijke t-toets/gepaarde t-toets: waardes binnen een groep op 2 momenten vergelijken
 Voorwaarde van gelijke varianties (4) en onafhankelijkheid (5) hoeven niet!

-> gemiddelde verschilscore
-> standaard error van gemiddelde verschilscore

T-waarde ≥ kritische waarde = significant (tabel)

H0 juist: 1 = 2 en 𝑑 = 0
H1: 1 > 2 of 1 < 2 en 𝑑 > 0

Bij een afhankelijke t-toets is de error variantie lager dan bij een onafhankelijke t-toets (mensen
lijken meer op elkaar) en de power is hoger.

Power en effect size: power analyse voor t-toetsen gebaseerd op ES
ES (d) = grootte van het verschil tussen 2 gemiddelden, uitgedrukt in standaarddeviaties
- Klein: d = 0.20
- Gemiddeld: d = 0.50
- Groot: d = 0.60

 Onafhankelijke toets:
 Afhankelijke toets:

Hoe groter de effect size, hoe verder de 2 t-verdelingen die je vergelijkt uit elkaar liggen

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 mattiseclaeys. Stuvia facilitates payment to the seller.

Will I be stuck with a subscription?

No, you only buy these notes for $13.47. You're not tied to anything after your purchase.

Can Stuvia be trusted?

4.6 stars on Google & Trustpilot (+1000 reviews)

69052 documents were sold in the last 30 days

Founded in 2010, the go-to place to buy study notes for 15 years now

Start selling

Summary

Samenvatting - Onderzoeksmethoden en dataverwerking: deel 2

Document information

Subjects

Written for

Seller

Reviews received

Content preview