Epidemiologie en biostatistiek 2 (AB_470227)
All documents for this subject (23)
Seller
Follow
maritvangageldonk
Content preview
HC1 - Herhaling & t-toetsen
Herhaling
odds < 1 = geen beschermend effect
odds > 1 = beschermend effect
Onderzoeksdesigns Frequentiematen en effectmaten
- Dichotoom vs continu
- OR, RR, IDR, NNT, APB, APT
- Welke maat gebruik je wanneer?
Vertekening → gevonden associatie is niet gelijk aan werkelijke associatie
- Selectie - selectieprobleem: steekproef representeert doelpopulatie niet
- Differentiële selectie → kans om in onderzoekspopulatie terecht te komen is niet voor
alle groepen gelijk (associatie in onderzoekspopulatie ≠ associatie in doelpopulatie)
- Non-differentiële selectie → selectiekans is niet voor iedereen gelijk, maar associatie in
onderzoekspopulatie = associatie in doelpopulatie
- Misclassificatie - meetprobleem
- Differentiële misclassificatie → meetfout verschilt per groep
- Non-differentiële misclassificatie → meetfout voor iedereen in studie gelijk
Betrouwbaarheid (herhaalbaarheid) → als ik onderzoek nog een keer doe op dezelfde manier, krijg je
dan dezelfde resultaten?
Validiteit (correctheid) → meet ik wel wat ik wil meten?
Confounding → zowel verband met determinant als uitkomstmaat
Effectmodificatie → relatie tussen determinant en uitkomstmaat is voor
verschillende groepen anders (bv kans hartaanval anders bij mannen en vrouwen)
Samenvattende maten
- Proportie / gemiddelde / mediaan
- Standaardafwijking / IQR
De basis
- Rekenregels (complement-, som-, productregels)
- Stelling van Bayes i.r.t. sensitiviteit, specificiteit en diagnostische waarde
,Kansmodellen
- Binomiale, Poisson, Normale en Lognormale verdeling
- Standaardiseren
Standaardafwijking van gemiddelde is standaardafwijking delen door wortel van steekproeven
Toetsen
- Structuur van een toets: H0 en Ha, toetsingsgrootheid, betrouwbaarheid
- Toetsingsgrootheid = vertaalslag
- Toets op proporties / gemiddelden
- Kritische kanttekeningen bij toetsing
Betrouwbaarheidsintervallen
- Veel aandacht voor betekenis en interpretatie
- t- en z- verdeling
T-toetsen
- Als uitkomsten kwantitatief zijn
- Familie van toetsen waarbij gemiddelde van steekproef (x) model staat voor
populatieparameter (μ)
- Standaardafwijking (sd) staat model voor populatieparameter (σ)
- Gemiddelden moeten kunnen worden beschouwd als trekking uit normale verdeling
Belangrijke conceptuele gedachte
- Waarden x en sd zijn onafhankelijk van elkaar → als je gemiddelde berekent zegt dat nog niks
over de waarde van de standaardafwijking
- Door de dubbele onzekerheid gebruik je t-verdeling (aantal vrijheidsgraden bepaalt in
hoeverre t-verdeling lijkt op z-verdeling)
- Hoe meer waarnemingen → hoe meer het lijkt op z-verdeling
Bij 1-steekproef t-toets (one sample t-test)
- Vergelijk uitkomst uit steekproef met normwaarde (zet je onder nulhypothese)
- Toetst of steekproef getrokken kan zijn uit populatie met steekproef onder nulhypothese
- Het onderzoek betreft (bijna altijd) een transversaal cohort
- Centrale vraag → “Hoe verhoudt de situatie zich in vergelijking tot de norm?”
, - Voorwaarden
- Gegevens zijn onafhankelijk → je moet binnen dataset geen groepjes kunnen
herkennen (terug te vinden in logboek / methodesectie artikel)
- Schatting voor populatieverwachting (μ) mag worden beschouwd als trekking uit
Normale verdeling → bepalen door bekijken Q-Q-plot / histogram op oog
bekijken (niet met toets)
- Berekenen:
- Eén- of tweezijdig hypothese toetsen?
- Toetsingsgrootheid (TG):
- H0 klopt → TG volgt een t-verdeling
- T verdeling heeft (n - 1 per onderzoeksgroep) vrijheidsgraden
- Overschrijdingskans berekenen
Met dezelfde info uit steekproef kan B(μ) worden geconstrueerd:
-
- (opzoeken in tabel / excel)
Gepaarde t-toets (matched pairs / paired samples t-test)
- Studieontwerp: vergelijk twee waarnemingen met elkaar → prospectieve studie
- Voorwaarden
- Eenheden zijn onderling afhankelijk → dus niet gegroepeerd
- Waarnemingen steeds in paren (afhankelijk) → steeds 2 waarnemingen aan 1 eenheid
- Het gemiddelde van verschil metingen is Normaal verdeeld (centrale limiet stelling)
- Verschil is onafhankelijk van meetwaarde op t=0
- Berekenen:
- Verschil bepalen tussen beide metingen (d = xt=1 - xt=0)
- Door gepaarde waarnemingen te reduceren tot 1 verschil, is rest hetzelfde als
bij 1-steekproef t-toets
- Alleen andere symbolen:
- H0 = 0 (→ meestal zo, maar hoeft niet per se)
- Toetsingsgrootheid berekenen → Gevonden verschil tussen gemiddelde verschillen en
verwachting onder H0 (meestal ‘0’) gerelateerd aan de variabiliteit van het gemiddelde van de verschilscores
- Overschrijdingskans bepalen
Met dezelfde info uit steekproef kan B(Δ) worden geconstrueerd:
-
, 2-steekproef t-toets (independent samples test)
- Vergelijk twee groepen met continue uitkomst met elkaar → transversaal cohort /
patiënt-controleonderzoek / prospectief cohort/experimenteel onderzoek
- Voorwaarden
- Binnen de twee groepen zijn de waarnemingen onderling onafhankelijk bemonsterd
- Gemiddelde van beide groepen moet kunnen worden beschouwd als Normaal
verdeelde kansvariabele (CLS)
- Voor de ‘pooled variance t-test’ → beide groepen zijn getrokken uit populatie met
identieke spreiding (er bestaat een oplossing als dit niet het geval is)
- Bepaal varianties en vergelijk → exact dezelfde spreiding = toets voor
homogene varianties, anders toets voor heterogene varianties (zwakker)
- Bij 2-steekproef t-toets op verschilscores, zijn de verschilscores onafhankelijk van
meetwaarde op t=0
- Verschilscores uitzetten op y-as tegen variabele op x-as voor beide groepen los
- Het klopt tenzij er een duidelijk verschil is tussen beide lijnen
- Berekenen [bij verschil]:
- d = xt=1 - xt=0 → d-scores van beide groepen op 1 as zetten
- H0 en Ha opstellen
- Aannames checkenµ
- Toetsingsgrootheid (TG)
- Verschil t-test voor homogene en heterogene varianties:
- Aantal vrijheidsgraden wordt anders bepaald:
lkl;k
getal wordt afgerond naar beneden
- Overschrijdingskans bepalen
Met dezelfde info uit steekproef kan B(Δ) worden geconstrueerd:
-
Soorten onderzoeken
Case-control studie
- 1 groep cases, 1 groep controles (enige variabele moet de uitkomst zijn, verder gelijke groepen)
- Selecteren op uitkomst
- Vaak gebruikt voor zeldzame aandoeningen
- +: doordat je selecteert op uitkomst heb je sowieso proefpersonen
-: recall bias
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 maritvangageldonk. Stuvia facilitates payment to the seller.
Will I be stuck with a subscription?
No, you only buy these notes for $7.69. You're not tied to anything after your purchase.