Complete summary of the course Research in Biomedical Sciences (AB_1142) from the 1st year of biomedical sciences, VU Amsterdam. This summary contains all information needed for partial exam 1 and 2, and includes all the material from the lectures and the book that was required for this course. Thi...
- Research process: research question -> hypotheses -> study design + data collection ->
descriptive statistics -> inferential statistics -> conclusion -> research question -> …
- Research question — the question you want to solve
- Hypotheses — predictions about the e ects you expect
- Study design — investigate RQ and whether there is support for hypothesis or not
- Select sample (representative subgroup of population)
- Methodology: study design + data collection
- Once data is collected, summarize them using descriptive statistics
- Inferential statistics — statistics built on probability models to assess to what extend
our observation in our sample is applicable to the population we’re interested in
- Statistics: inferential+descriptive statistics
- IBMS: methodology + descriptive statistics + probability theory
- RBMS: inferential statistics
- Variables: observable/hypothetical events that can change and whose changes can be
measured in some way
- Independent vs dependent variables:
- Independent - explanatory
- Dependent - response
- Study the e ect of X (independent) on Y (dependent)
- Independent = predictor; manipulated variable controlled by experimenter
- Independent is predictor when variable is not manipulated, but
observed/measured
- Dependent = outcome; observed e ect
- Causal e ects: directional e ects in which 1 variable (X) causes another
variable (Y)
- Extraneous and confounding variables:
- Extraneous/lurking variable: variables that are not of interest to the researcher,
but that might in uence the variables of interest if not controlled; variables that
provide an alternative explanation
- If controlled (e.g. kept constant / manipulated) -> OK
- If not controlled -> extraneous = confounding variable
- Levels of measurement:
- Categorical/qualitative: no meaningful interpretation of di erences; places an
individual into 1 of several groups/categories
- Nominal — variable represents a category without logical order
- If 2 categories -> dichotomous
- Ordinal — ranked variable: represents a category with a speci c order /
rank position
- Quantitative: meaningful interpretation of di erences; usually recorded in a unit
of measurement
- Discrete — counts; nite values
- Continuous — scale variable with in nite values
- Note on rating scales: ordinal vs continuous
- Rank order / on scale of 1-5 is ordinal
- Rank on scale of 1-100 is strictly ordinal (no meaningful interpretation of
di erences); yet better discrimination than mere order -> most researchers
take it as continuous
3
ff
ff ff fl fi ff ff fi ff ff ff fi
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 SummaryLin. Stuvia faciliteert de betaling aan de verkoper.
Zit ik meteen vast aan een abonnement?
Nee, je koopt alleen deze samenvatting voor €9,99. Je zit daarna nergens aan vast.
