Hoofdstuk 2: Sampling (Steekproeftrekking)
1) Populatie vs steekproef
- Het doel van elk onderzoek is om iets te weten te komen over de populatie.
- De populatie en natuurlijk steekproef zijn bij ons meestal mensen (patiënten) maar
kunnen ook dieren, objecten, organisaties (ziekenhuizen, scholen), …
- De doelpopulatie is een onbereikbare populatie vanwege het aantal, daarom
gebruiken we een steekproef. We gaan deze mensen testen en de resultaten
veralgemenen voor heel de onderzoekpopulatie.
- Voor elk populatie gaan we inclusie- en exclusiecriteria opmaken.
Inclusiecriteria= kenmerken waaraan een persoon moet volstaan om deel te maken
van ons onderzoek.
Exclusiecriteria= kenmerken die een persoon zeker niet mag hebben om deel te
kunnen maken.
- Nadat je je criteria hebt opgesteld op je doelgroep krijg je een steekproef. Je moet
vervolgens je afvragen waar je deze personen kunt vinden. Het is niet omdat je een
bepaalde doelpopulatie hebt afgebakend dat je ze daarna ook allemaal kunt
onderzoeken.
- De steekproef die we maken moeten natuurlijk ook aan onze criteria voldoen. We
willen dat het steekproef zo representatief mogelijk is van de populatie.
2) Grootte van de steekproef?
- De bedoeling is om resultaten van de steekproef te veralgemenen naar de populatie.
- De steekproef dient zo representatief mogelijk te zijn voor de populatie (anders heb
je te maken met een ‘biased sample’). Hoe groter de steekproef, hoe
representatiever u bevindingen zijn en dus beter veralgemeenbaar.
- Hoe representatiever en groter de steekproef, hoe beter de steekproef parameter
een schatter is van de populatie parameter.
o Representativiteit is belangrijker dan de steekproefgrootte
o Absolute steekproefgrootte is belangrijk, niet het percentage van de totale
populatie
- De steekproefgrootte is te berekenen op basis van power analyses:
o Hoe groot moet de steekproef minimaal zijn om met voldoende zekerheid
(bewijskracht of power) iets te kunnen aantonen?
- Bij de keuze van de steekproefgrootte moet je de volgende zaken afwegen:
, o Grootte van effect/verschil dat je wil aantonen/verwacht
Effect size (je wil het effect van een behandeling testen of een verschil
tussen 2 groepen vinden)/ Standard deviation (standaardafwijking
zoeken die in vorige onderzoeken/praktijkervaringen werd gevonden).
Hoe groter/kleiner de verschil is die je verwacht met een ander
onderzoek, hoe kleiner/groter je steekproef moet zijn.
o Gewenste precisie
Alpha significatie niveau (voor een normale precisie willen we een
p<0,05. Hoe kleiner p, hoe preciezer) (Hoe sterk je iets wil aantonen,
hoe minder streng en hoe minder proefpersonen je nodig hebt) (een
o Nauwkeurigheid van de metingen
Labo-onderzoek minder proefpersonen nodig dan veldonderzoek (Hoe
nauwkeuriger, hoe gecontroleerd, hoe meer proefpersonen)
o Analyses voor de totale groep of voor verschillende subgroepen, je moet dit
wel op voorrand weten. Je power analyse kan veranderen en niet meer
waardig zijn voor je totale steekproef.
o Rekening houden met mogelijke drop-out: oversampling
o Kosten en beschikbare tijd
Een grote steekproef is meestal niet haalbaar vanwege financiën, tijd en etc.
De power analyse is een statistische berekening dat berekent wat de minimale grootte van
de steekproef moet zijn. Het resultaat van de power analyse is een getal, er komt een
absoluut aantal waaruit steekproef minimaal moet bestaan. Het aantal van
steekproefpersonen is onafhankelijk van de grootte van de doelpopulatie!
3) Sampling strategieën
Verschillende methoden om steekproef te trekken
1. Simple random sampling
- Iedereen heeft evenveel kans om geselecteerd te worden (met lot gekozen)
- Eens een persoon geselecteerd, kan hij/zij niet meer uitgesloten worden
- Systematic (random) sampling:
o.b.v. lijst: 1ste pers at random en dan telkens k-de persoon
- Voordeel:
Alle statistische technieken mogelijk, meest ideaal, eenvoudig
- Nadeel:
Praktisch soms heel moeilijk uit te voeren, want er is een populatielijst (met alle mogelijke
PPn) nodig. Soms bestaat die niet en er staan niet alle namen van de mensen in.
2. Gestratificeerde random sampling
Eerst steekproef in strata of subgroepen verdelen Vb. Studenten VUB volgens studierichting
- Binnen elke subgroep simple random sampling
1) Populatie vs steekproef
- Het doel van elk onderzoek is om iets te weten te komen over de populatie.
- De populatie en natuurlijk steekproef zijn bij ons meestal mensen (patiënten) maar
kunnen ook dieren, objecten, organisaties (ziekenhuizen, scholen), …
- De doelpopulatie is een onbereikbare populatie vanwege het aantal, daarom
gebruiken we een steekproef. We gaan deze mensen testen en de resultaten
veralgemenen voor heel de onderzoekpopulatie.
- Voor elk populatie gaan we inclusie- en exclusiecriteria opmaken.
Inclusiecriteria= kenmerken waaraan een persoon moet volstaan om deel te maken
van ons onderzoek.
Exclusiecriteria= kenmerken die een persoon zeker niet mag hebben om deel te
kunnen maken.
- Nadat je je criteria hebt opgesteld op je doelgroep krijg je een steekproef. Je moet
vervolgens je afvragen waar je deze personen kunt vinden. Het is niet omdat je een
bepaalde doelpopulatie hebt afgebakend dat je ze daarna ook allemaal kunt
onderzoeken.
- De steekproef die we maken moeten natuurlijk ook aan onze criteria voldoen. We
willen dat het steekproef zo representatief mogelijk is van de populatie.
2) Grootte van de steekproef?
- De bedoeling is om resultaten van de steekproef te veralgemenen naar de populatie.
- De steekproef dient zo representatief mogelijk te zijn voor de populatie (anders heb
je te maken met een ‘biased sample’). Hoe groter de steekproef, hoe
representatiever u bevindingen zijn en dus beter veralgemeenbaar.
- Hoe representatiever en groter de steekproef, hoe beter de steekproef parameter
een schatter is van de populatie parameter.
o Representativiteit is belangrijker dan de steekproefgrootte
o Absolute steekproefgrootte is belangrijk, niet het percentage van de totale
populatie
- De steekproefgrootte is te berekenen op basis van power analyses:
o Hoe groot moet de steekproef minimaal zijn om met voldoende zekerheid
(bewijskracht of power) iets te kunnen aantonen?
- Bij de keuze van de steekproefgrootte moet je de volgende zaken afwegen:
, o Grootte van effect/verschil dat je wil aantonen/verwacht
Effect size (je wil het effect van een behandeling testen of een verschil
tussen 2 groepen vinden)/ Standard deviation (standaardafwijking
zoeken die in vorige onderzoeken/praktijkervaringen werd gevonden).
Hoe groter/kleiner de verschil is die je verwacht met een ander
onderzoek, hoe kleiner/groter je steekproef moet zijn.
o Gewenste precisie
Alpha significatie niveau (voor een normale precisie willen we een
p<0,05. Hoe kleiner p, hoe preciezer) (Hoe sterk je iets wil aantonen,
hoe minder streng en hoe minder proefpersonen je nodig hebt) (een
o Nauwkeurigheid van de metingen
Labo-onderzoek minder proefpersonen nodig dan veldonderzoek (Hoe
nauwkeuriger, hoe gecontroleerd, hoe meer proefpersonen)
o Analyses voor de totale groep of voor verschillende subgroepen, je moet dit
wel op voorrand weten. Je power analyse kan veranderen en niet meer
waardig zijn voor je totale steekproef.
o Rekening houden met mogelijke drop-out: oversampling
o Kosten en beschikbare tijd
Een grote steekproef is meestal niet haalbaar vanwege financiën, tijd en etc.
De power analyse is een statistische berekening dat berekent wat de minimale grootte van
de steekproef moet zijn. Het resultaat van de power analyse is een getal, er komt een
absoluut aantal waaruit steekproef minimaal moet bestaan. Het aantal van
steekproefpersonen is onafhankelijk van de grootte van de doelpopulatie!
3) Sampling strategieën
Verschillende methoden om steekproef te trekken
1. Simple random sampling
- Iedereen heeft evenveel kans om geselecteerd te worden (met lot gekozen)
- Eens een persoon geselecteerd, kan hij/zij niet meer uitgesloten worden
- Systematic (random) sampling:
o.b.v. lijst: 1ste pers at random en dan telkens k-de persoon
- Voordeel:
Alle statistische technieken mogelijk, meest ideaal, eenvoudig
- Nadeel:
Praktisch soms heel moeilijk uit te voeren, want er is een populatielijst (met alle mogelijke
PPn) nodig. Soms bestaat die niet en er staan niet alle namen van de mensen in.
2. Gestratificeerde random sampling
Eerst steekproef in strata of subgroepen verdelen Vb. Studenten VUB volgens studierichting
- Binnen elke subgroep simple random sampling
