100% satisfaction guarantee Immediately available after payment Both online and in PDF No strings attached
logo-home
Samenvatting statistiek voor de gezondheidszorg: theorie $11.27
Add to cart

Summary

Samenvatting statistiek voor de gezondheidszorg: theorie

5 reviews
 59 purchases
  • Course
  • Institution
  • Book

Met uitleg bij grafieken en tabellen. Met deze samenvatting heb ik 13/20 gehaald in eerste zit. Prof Els Clays. Volledige samenvatting.

Last document update: 4 year ago

Preview 8 out of 95  pages

  • Unknown
  • February 14, 2020
  • June 7, 2020
  • 95
  • 2019/2020
  • Summary

5  reviews

review-writer-avatar

By: jolien_caytan • 2 months ago

review-writer-avatar

By: Emiliavanacker • 1 year ago

review-writer-avatar

By: PolleV • 3 year ago

review-writer-avatar

By: FTS • 3 year ago

review-writer-avatar

By: studentdiehelpt • 4 year ago

avatar-seller
Statistiek voor de gezondheidszorg:
theorie
Hoofdstuk 1: inleiding
Toegepaste statistiek = het analyseren van data om een wetenschappelijke vraag te beantwoorden.

Data: waarnemingen op variabelen.
= de eigenschappen, kenmerken van onze onderzoekseenheden.

Steekproef van de doelpopulatie. = populatie waarop je onderzoek wil doen.

= onderzoekspopulatie.


1.1 Onderzoeksvormen




Observationeel onderzoek:

- Hier wordt enkel geobserveerd.
o Men verricht een aantal metingen aan de proefpersoon zonder dat dit deze persoon
beïnvloedt.
o Onderzoeker gaat niet zelf interveniëren, enkel metingen doen (bv: vragenlijsten
afnemen, in medische dossiers kijken). → geen tussenkomst om bepaalde variabelen
te manipuleren.



1

,Case-control onderzoek:

- Een groep patiënten met een bepaalde ziekte of aandoening (de cases) worden vergeleken
met een groep controlepersonen (de controls).
o Deze groepen worden voornamelijk vergeleken op basis van mogelijke oorzaken van
die ziekte of aandoening.
- Is retrospectief.
o Teruggaand/terugkijkend in de tijd. Vonden in het verleden plaats.

Cohort onderzoek:

- Waarbij een groep proefpersonen wordt geobserveerd.
- Kan verschillende vormen in tijd aannemen:
o Retrospectief: terugkijkend in de tijd informatie verzamelen.
o Transversaal (of cross-sectioneel): informatie wordt verzameld op het moment dat
het onderzoek wordt uitgevoerd.
o Prospectief: groep proefpersonen wordt opgevolgd over de tijd.

Experimenteel onderzoek:

- Proefpersoon wordt beïnvloedt. (beïnvloeding = interventie)
o Onderzoeker gaat manipuleren.
o Beïnvloeding is het belangrijkste onderdeel van het onderzoek, want het doel
hiervan is het effect van de interventie te evalueren.
- Is altijd een prospectief cohortonderzoek!

1.2 Variabelen
1.2.1 Terminologie

Uitkomstvariabele (outcome):

- = Afhankelijke variabele.
o Waarover de onderzoeker uitspraken wil doen.
Bv: lichaamsgewicht, systolische bloeddruk.

Onafhankelijke variabele:

- = Determinanten, verklarende variabelen, voorspellers, predictoren.

Bv: je wil de relatie tussen leeftijd en bloeddruk nagaan.
Bloeddruk = outcome.
Leeftijd = determinant.

1.2.2 Soorten variabelen

Categorische/ categoriale/ kwalitatieve variabele:

Dit zijn variabelen die als uitkomst een bepaald/beperkt aantal mogelijke uitkomstcategorieën heeft.
bv: geslacht, bloedgroep

- Nominaal:
o Niet geordend.
▪ Bv: beroep, provincie.

2

, - Ordinaal:
o Geordend.
▪ Bv: opleidingsniveau, gezinsinkomen.
- Dichotoom:
o 2 categorieën: wel of niet → worden aangeduid met een dummy codering: 1 vs 0.
▪ Bv: patiënt is of ziek of niet ziek, of dood of niet dood, of man of vrouw.

Numerieke/ kwantitatieve variabele:

Een hele reeks van mogelijke uitkomsten.

- Discreet:
o Gehele getallen/aantallen.
o Je kan geen oneindig aantal mogelijke waarden hebben, het zijn gehele getallen.
▪ Bv: aantal bezoeken bij huisarts in de afgelopen 6 maanden (je kan niet 1,5
keer bij de huisarts geweest zijn).
- Continu:
o In theorie oneindig aantal mogelijke waarden.
▪ Bv: lichaamsgewicht, lichaamslengte.
o Verschillende soorten meetschalen:
▪ Interval-schaal
• Alle intervallen zijn gelijk. Bv: gewicht interval van 9 naar 10 kg is
hetzelfde als het interval van 13-14 kg.
▪ Ratio-schaal
• Als het een natuurlijk nulpunt heeft. bv: lengte, gewicht, leeftijd.




1.2.3 Soorten statistiek
Beschrijvende statistiek = overzichtelijk samenvatten van onderzoeksgegevens zonder te kijken naar
mogelijke verbanden of relaties tussen verschillende variabelen: grafische/numerieke weergave.

Verklarende statistiek = schatten van effecten/relaties.

➔ Schatten van betrouwbaarheid van de onderzoeksresultaten
➔ Hypothesen testen.

(Bv: wat is de relatie tussen x en y)

3

,Hoofdstuk 2: beschrijvende statistiek




2.1 Grafische weergave
Categorische variabelen: staafdiagram (bar chart)




X-as: welke mogelijke uitkomsten je kan hebben

Y-as: de aantallen.

2 categorische variabelen: geclusterd/ gesegmenteerd staafdiagram



Waarbij niet 1 categorische variabele wordt weergegeven, maar
de associatie tss 2 variabelen wordt weergegeven.




Categorische variabelen: taartdiagram (pie chart)



Wordt iets minder gebruikt.



4

,Continue variabelen: histogram



X-as: alle mogelijke uitkomsten van die variabele (ze zijn
gegroepeerd).

Y-as: frequentie.




Continue variabelen: tak-en-blad diagram (stem-and-leaf plot)


Wordt niet zo vaak gebruikt. Enkel nuttig als je steekproef niet
te groot is.

Takken zijn die tientallen (1,2,3,4,5,…).

Bladen zijn die getallen er naast.




2 continue variabelen: puntenwolk (scatterplot)



Grafische weergave van de associatie/relatie tss 2 continue
variabelen.

Elk puntje in die wolk stelt een proefpersoon voor.




2.2 Numerieke weergave

Categorische variabelen: frequentietabel




5

,Categorische variabelen met missende waarden: frequentietabel


Missende waarden: bv: zaken die niet
ingevuld zijn door de proefpersoon, fout
ingegeven, niet duidelijk → die mogen
allemaal niet meegeteld worden en worden
als missings ingegeven.




Continue variabelen: centrummaten

- Modus
- Rekenkundig gemiddelde
- Mediaan
- Geometrisch gemiddelde

Continue variabelen: spreidingsmaten

- Variantie
- Standaarddeviatie
- Range
- Interkwartiel-range

2.3 Centrummaten

Modus = meest voorkomende waarde in de dataset

- Ook voor categorische variabelen
- Weinig informatief

Rekenkundig gemiddelde =



- Alleen een goede indicator bij normaal verdeelde variabelen.
- = som alle waarden gedeeld door steekproef.
➔ Wordt weergegeven als mean.

X̄ = gemiddelde waarde.
n = aantal personen.
Xi = de waarde van variabele x voor persoon i.

Mediaan = P50 = middelste waarde. (evenveel mensen voor de mediaan en evenveel mensen achter
de mediaan)

Alle observaties ordenen → percentielpunten. = kwartielen = wanneer al de gegevens geordend worden
van laag naar hoog, waar er geen berekening opgemaakt
wordt.


6

,2.4 Normale verdeling
Kenmerken:

• Observaties symmetrisch verdeeld rond
gemiddelde (geen uitschieters); dus:
gemiddelde = mediaan.
• Klokvorm (niet te hoog/niet te plat): 95% van
de waarnemingen tss gemiddeld ± 2*sd


Gemiddelde en mediaan liggen heel dicht bij elkaar.

2.5 Niet-normale verdeling



Scheef naar rechtse verdeling (skewed to the right):
gemiddelde > mediaan.




Scheef naar linkse verdeling (skewed to the left):
gemiddelde < mediaan




Transformatie van niet-normaal verdeelde (rechtse scheve) variabelen: natuurlijk logaritme nemen
van elke waarde (= nieuw variabele).

Geometrisch gemiddelde
gemiddelde(ln(xi))
=e

→ gemiddelde nemen van de getransformeerde variabele.

→ terug transformeren: inverse van natuurlijk logaritme (om
opnieuw in oorspronkelijke eenheid uit te drukken).
7

, Geometrisch gemiddelde


gemiddelde(ln(xi))
=e

= 39.25



Overzicht:
Soort gemiddelde Voordelen Nadelen
(Rekenkundig) gemiddelde - Gebruikt alle gegevenswaarden. - Vervormd door uitschieters.
- Algebraïsch gedefinieerd en dus - Vervormd door scheve gegevens.
wiskundig beheersbaar.

Mediaan - Niet vervormd door uitschieters. - Negeert de meeste informatie.
- Niet vervormd door scheve - Niet algebraïsch gedefinieerd.
gegevens.

Modus - Gemakkelijk bepaald voor - Negeert de meeste informatie.
categorische gegevens. - Niet algebraïsch gedefinieerd.

Geometrisch gemiddelde - Voor de terugtransformatie heeft - Alleen geschikt als de log-
het dezelfde voordelen als het transformatie een symmetrische
rekenkundig gemiddelde. verdeling oplevert.

- Geschikt voor scheef naar rechtse
verdelingen.




Min of meer normale verdeling, dus oke.




Rechts scheef verdeelde variabele.

Mean is te sterk onderhevig aan uitschieters langs de rechter kant. Dus
hier is het beter om de mediaan te bekijken, en nog beter om te
transformeren.



8

The benefits of buying summaries with Stuvia:

Guaranteed quality through customer reviews

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

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

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 HMTD2. Stuvia facilitates payment to the seller.

Will I be stuck with a subscription?

No, you only buy these notes for $11.27. You're not tied to anything after your purchase.

Can Stuvia be trusted?

4.6 stars on Google & Trustpilot (+1000 reviews)

64450 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
$11.27  59x  sold
  • (5)
Add to cart
Added