De volgende onderwerpen uit het hoorcollege de werkgroep en aanvullende informatie komen aan bod; chi-kwadraat toets (SPSS), opbouw logistische regressie, odds/kans op de uitkomst, verschil met de lineaire regressie
Gebruikelijke analyse van categoriale gegevens:
Starten met beschrijvende statistieken (frequentie- en kruistabellen):
- Absolute frequenties
- Relatieve frequenties
- Eventueel visueel
Of verklarende statistieken – effectmaten:
- Relatief risico
- Odds ratio
- In de basis alleen bruikbaar in 2x2 situaties
Weergave van effecten is niet mogelijk met een beschrijvende tabel, hiervoor moet je percentages
toevoegen waarna je uiteindelijk gaat rekenen met contrasten/effectmaten.
Als je in 1 tabel meerdere RR’s of OR’s met de bijbehorende BI’s gaat bepalen is dat inefficiënt en
veel werk, ook zorgt het voor alfa inflatie als bij t-toetsen (type 1 fout maken).
Daarnaast is het inefficient omdat je maar een deel van de hele steekproef uit een hele tabel gebruikt
en je hebt veel meet contrasten om te bekijken.
Hoe los je dit op? chi-kwadraattoets voor categoriale gegevens
Waarbij weer een H0 geldt als geen verband, en een H1 als wel verband. Lijkt op de ANOVA je
berekent of er überhaupt een verband is, maar je weet niet waar of hoe de richting precies zit.
Voorbeeld chi-kwadraattoets
Verwachting (onder de H0) binnen elke behandeling dezelfde verhouding (non-)responses. Want
H0 = geen verband tussen behandeling en depressie.
Optie 1 een H0 bij categoriale gegevens zelf invullen in een tabel:
1. Kijk naar de randtotalen hoevaak responsen voorkomen
2. Hoeveel mensen (absoluut aantal) verwacht je in elke cel (bijv. 60,1% van 79)
3. Ingevulde cellen zijn dan de populatieverwachtingen
4. Dit doe je omdat je verwacht dat in elk vakje de respons hetzelfde zou zijn gegeven de
randtotalen van een steekproef als de H0 waar is, dan zou er geen verschil in effect zijn.
Optie 2 verwachte frequenties bij H0 invullen in tabel:
1. Randtotalen x aantal observaties
minder inuitief maar is sneller.
Uiteindelijke beschikbare gegevens voor berekenen:
1. Verwachting onder de nulhypothese
2. Geobserveerde data
Hoe sterk verschilt het om te veronderstellen dat de H0 niet waar is? Dit kan je doen middels de chi-
kwadraat!
Chi-kwadraattoets:
Zijn die verschillen groter dan wat we o.b.v. toeval zouden verwachten?
Uitleg:
- Voor élke cel wordt bovenstaande formule uitgevoerd
- Sigma; som x aantal keer herhalen voor aantal groepen die je hebt
- In dit voorbeeld zou het 9 zijn 3x3 cellen
- G zou hier staan voor CEL
- Som tel je bij elkaar op resultaat chi-kwadraat grootheid
Formule kort gezegd: observer-expexted van een bepaalde groep, in het kwadraat, gedeeld door de
verwachting, voor alle cellen. Opgeteld = resultaat.
Ingevuld in voorbeeldopdracht
2
Voordelen van het kopen van samenvattingen bij Stuvia op een rij:
Verzekerd van kwaliteit door reviews
Stuvia-klanten hebben meer dan 700.000 samenvattingen beoordeeld. Zo weet je zeker dat je de beste documenten koopt!
Snel en makkelijk kopen
Je betaalt supersnel en eenmalig met iDeal, creditcard of Stuvia-tegoed voor de samenvatting. Zonder lidmaatschap.
Focus op de essentie
Samenvattingen worden geschreven voor en door anderen. Daarom zijn de samenvattingen altijd betrouwbaar en actueel. Zo kom je snel tot de kern!
Veelgestelde vragen
Wat krijg ik als ik dit document koop?
Je krijgt een PDF, die direct beschikbaar is na je aankoop. Het gekochte document is altijd, overal en oneindig toegankelijk via je profiel.
Tevredenheidsgarantie: hoe werkt dat?
Onze tevredenheidsgarantie zorgt ervoor dat je altijd een studiedocument vindt dat goed bij je past. Je vult een formulier in en onze klantenservice regelt de rest.
Van wie koop ik deze samenvatting?
Stuvia is een marktplaats, je koop dit document dus niet van ons, maar van verkoper nvpk. Stuvia faciliteert de betaling aan de verkoper.
Zit ik meteen vast aan een abonnement?
Nee, je koopt alleen deze samenvatting voor €5,89. Je zit daarna nergens aan vast.
