Samenvatting
Samenvatting Course 5 Biostatistics and Advanced Epidemiology
- Vak
- Course 5
- Instelling
- Universiteit Van Amsterdam (UvA)
Samenvatting course 5 biostatics and Advanced epidemiology
[Meer zien]Voorbeeld 4 van de 53 pagina's
Voorbeeld 4 van de 53 pagina's
In winkelwagengesponsord bericht van onze partner
1 beoordeling
Door: lorainethompson • 2 jaar geleden
Door: aqua03 • 2 jaar geleden
thanx!
Voorbeeld van de inhoud
Samenvatting module 5:Biostatistics & Advanced Epidemiology
Samenvatting module 5:
Biostatistics & Advanced Epidemiology
1
, Samenvatting module 5:
Biostatistics & Advanced Epidemiology
Inhoudsopgave
1. College 1: Reiteration elementary analysis & multiple linear regression ........................................... 4
1.1 Leerdoelen ..................................................................................................................................... 4
1.2 Herhaling module 3 ....................................................................................................................... 4
1.3 Lineaire regressie analyse ............................................................................................................. 4
1.4 Multivariate lineaire regressie ...................................................................................................... 6
2. College 2: Analysing time-related data: Survival & Cox Regression Model ...................................... 10
2.1 Leerdoelen ................................................................................................................................... 10
2.2 Survival time analyse ................................................................................................................... 10
2.3 Uitkomsten survival time analyse ............................................................................................... 12
2.4 Cox proportional hazard regression analysis .............................................................................. 13
3. College 3: Multivariate logistic regression – building a prediction model. ....................................... 16
3.1 Leerdoelen ................................................................................................................................... 16
3.2 Multivariate logistische regressie analyse................................................................................... 16
3.3 Predictiemodellen ....................................................................................................................... 17
3.4 Ontwikkelen van een predictiemodel met logistische regressie ................................................ 18
4. College 4: Analysis of repeated measures ........................................................................................ 21
4.1 Leerdoelen ................................................................................................................................... 21
4.2 Herhaalde metingen .................................................................................................................... 21
4.3 Analyse van herhaalde metingen ................................................................................................ 23
4.4 Lineair mixed effects model ........................................................................................................ 24
5. College 5: Introduction to propensity scores .................................................................................... 30
5.1 Leerdoelen ................................................................................................................................... 30
5.2 Correctie van data ....................................................................................................................... 30
4.3 Propensity scores ........................................................................................................................ 31
4.4. Gebruik van propensity scores ................................................................................................... 33
6. College 6: Modelling a causal association ......................................................................................... 35
6.1 Leerdoelen ................................................................................................................................... 35
6.2 Doel van regressie analyses......................................................................................................... 35
6.2.1 Doel van causaal onderzoek ................................................................................................. 35
6.2.2 Exploratief onderzoek .......................................................................................................... 35
6.2.3 Predictieonderzoek .............................................................................................................. 36
6.2.4 Verklarend onderzoek .......................................................................................................... 37
2
, Samenvatting module 5:
Biostatistics & Advanced Epidemiology
6.3 Causale verbanden ...................................................................................................................... 37
6.3.1 DAG....................................................................................................................................... 37
6.3.2 Confounding ......................................................................................................................... 38
6.3.3 Mediatie ............................................................................................................................... 39
6.3.4 Selectie bias .......................................................................................................................... 39
6.4 Causale beschrijving .................................................................................................................... 40
7. College 7: Advanced techniques for intervention research .............................................................. 42
7.1 Leerdoelen ................................................................................................................................... 42
7.2 Sample size berekening ............................................................................................................... 42
7.3 Advanced designs ........................................................................................................................ 45
8. College 8: Advanced techniques for research of diagnostic tests ..................................................... 48
8.1 Leerdoelen ................................................................................................................................... 48
8.2 Doelen van diagnostisch onderzoek............................................................................................ 48
8.3 Paradigma’s voor diagnostiek ..................................................................................................... 49
3
, Samenvatting module 5:
Biostatistics & Advanced Epidemiology
1. College 1: Reiteration elementary analysis & multiple linear
regression
1.1 Leerdoelen
• De student begrijpt de multivariate lineaire regressie analyse.
• De student kan een multivariate lineaire regressie analyse uitvoeren.
• De student kan data modelleren om onafhankelijke determinanten te beschrijven en
corrigeren voor confounding en effectmodificatie.
1.2 Herhaling module 3
Met onbetrouwbare data zijn de uitkomsten van statistische analyses ook onbetrouwbaar (troep in =
troep uit). Het controleren van de database is een belangrijke stap voordat men kan beginnen met
analyseren. Data is categorisch (nominaal, dichotoom) of numeriek. Op de data kan beschrijvende
statistiek (samenvattend, tabel 1) of inferentiële statistiek (hypothese testen, generalisatie van sample
naar populatie) worden gebruikt, afhankelijk van de vraagstelling die men probeert te beantwoorden.
Met inferentiële statistiek wordt de nulhypothese getest en een p-waarde bepaald op basis van de
standard error (SE). Inferentiële statistiek bestaat uit testen, schatten, verklaren en voorspellen.
Voor dichotome data wordt een proportie en een standaarddeviatie (SD) bepaald om het sample te
beschrijven. Verschillen tussen samples (bijvoorbeeld tussen een therapiegroep en een
controlegroep) worden absoluut (verschil in proporties met 95% betrouwbaarheidsinterval (CI)) of
relatief (relatief risico of odds ratio met 95% CI) bepaald. Numerieke data wordt beschreven door een
gemiddelde en een SD (mits normaal verdeeld, anders de mediaan en min-max als spreidingsmaat).
Verschillen tussen samples worden weer gegeven door het verschil in gemiddelden met 95% CI. De
puntschatter (proportie, gemiddelde) wordt gezien als signaal en de spreiding is de ruis (SD, 95% CI).
De ratio tussen signaal en ruis wordt getest en hier komt de p-waarde uit voort. Hiervoor wordt
bijvoorbeeld de t-test, ANOVA of de χ² gebruikt. Hiervoor moet worden bepaald of het gaat om
gepaarde of ongepaarde data (gepaarde data heeft een lagere SE) en of het gaat om twee of
meerdere groepen.
Verder kan de samenhang tussen waardes worden gemeten, dit wordt correlatie genoemd. Wanneer
er tussen twee variabelen meerdere associaties mogelijk zijn door verschillen in de sample kan
regressie analyse worden toegepast. Regressie analyse wordt gebruikt om een uitkomst te
voorspellen, om een uitkomst te verklaren of om een betrouwbare schatting te geven van het effect.
1.3 Lineaire regressie analyse
Het general linear model (GLM) is een groep van verschillende regressie analyses. De afhankelijke
variabele bepaald welke variant wordt gebruikt. Zo wordt voor een dichotome uitkomst logistische
4
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 aqua03. Stuvia faciliteert de betaling aan de verkoper.
Zit ik meteen vast aan een abonnement?
Nee, je koopt alleen deze samenvatting voor €8,39. Je zit daarna nergens aan vast.
Is Stuvia te vertrouwen?
4,6 sterren op Google & Trustpilot (+1000 reviews)
Afgelopen 30 dagen zijn er 84251 samenvattingen verkocht
Opgericht in 2010, al 14 jaar dé plek om samenvattingen te kopen