odds < 1 = geen beschermend effect
odds > 1 = beschermend effect
Onderzoeksdesigns Frequentiematen en effectmaten
- Dichotoom vs continu
- OR, RR, IDR, NNT, APB, APT
- Welke maat gebruik je wanneer?
Vertekening → gevonden associatie is niet gelijk aan werkelijke associatie
- Selectie - selectieprobleem: steekproef representeert doelpopulatie niet
- Differentiële selectie → kans om in onderzoekspopulatie terecht te komen is niet voor
alle groepen gelijk (associatie in onderzoekspopulatie ≠ associatie in doelpopulatie)
- Non-differentiële selectie → selectiekans is niet voor iedereen gelijk, maar associatie in
onderzoekspopulatie = associatie in doelpopulatie
- Misclassificatie - meetprobleem
- Differentiële misclassificatie → meetfout verschilt per groep
- Non-differentiële misclassificatie → meetfout voor iedereen in studie gelijk
Betrouwbaarheid (herhaalbaarheid) → als ik onderzoek nog een keer doe op dezelfde manier, krijg je
dan dezelfde resultaten?
Validiteit (correctheid) → meet ik wel wat ik wil meten?
Confounding → zowel verband met determinant als uitkomstmaat
Effectmodificatie → relatie tussen determinant en uitkomstmaat is voor
verschillende groepen anders (bv kans hartaanval anders bij mannen en vrouwen)
Samenvattende maten
- Proportie / gemiddelde / mediaan
- Standaardafwijking / IQR
De basis
- Rekenregels (complement-, som-, productregels)
- Stelling van Bayes i.r.t. sensitiviteit, specificiteit en diagnostische waarde
,Kansmodellen
- Binomiale, Poisson, Normale en Lognormale verdeling
- Standaardiseren
Standaardafwijking van gemiddelde is standaardafwijking delen door wortel van steekproeven
Toetsen
- Structuur van een toets: H0 en Ha, toetsingsgrootheid, betrouwbaarheid
- Toetsingsgrootheid = vertaalslag
- Toets op proporties / gemiddelden
- Kritische kanttekeningen bij toetsing
Betrouwbaarheidsintervallen
- Veel aandacht voor betekenis en interpretatie
- t- en z- verdeling
T-toetsen
- Als uitkomsten kwantitatief zijn
- Familie van toetsen waarbij gemiddelde van steekproef (x) model staat voor
populatieparameter (μ)
- Standaardafwijking (sd) staat model voor populatieparameter (σ)
- Gemiddelden moeten kunnen worden beschouwd als trekking uit normale verdeling
Belangrijke conceptuele gedachte
- Waarden x en sd zijn onafhankelijk van elkaar → als je gemiddelde berekent zegt dat nog niks
over de waarde van de standaardafwijking
- Door de dubbele onzekerheid gebruik je t-verdeling (aantal vrijheidsgraden bepaalt in
hoeverre t-verdeling lijkt op z-verdeling)
- Hoe meer waarnemingen → hoe meer het lijkt op z-verdeling
Bij 1-steekproef t-toets (one sample t-test)
- Vergelijk uitkomst uit steekproef met normwaarde (zet je onder nulhypothese)
- Toetst of steekproef getrokken kan zijn uit populatie met steekproef onder nulhypothese
- Het onderzoek betreft (bijna altijd) een transversaal cohort
- Centrale vraag → “Hoe verhoudt de situatie zich in vergelijking tot de norm?”
, - Voorwaarden
- Gegevens zijn onafhankelijk → je moet binnen dataset geen groepjes kunnen
herkennen (terug te vinden in logboek / methodesectie artikel)
- Schatting voor populatieverwachting (μ) mag worden beschouwd als trekking uit
Normale verdeling → bepalen door bekijken Q-Q-plot / histogram op oog
bekijken (niet met toets)
- Berekenen:
- Eén- of tweezijdig hypothese toetsen?
- Toetsingsgrootheid (TG):
- H0 klopt → TG volgt een t-verdeling
- T verdeling heeft (n - 1 per onderzoeksgroep) vrijheidsgraden
- Overschrijdingskans berekenen
Met dezelfde info uit steekproef kan B(μ) worden geconstrueerd:
-
- (opzoeken in tabel / excel)
Gepaarde t-toets (matched pairs / paired samples t-test)
- Studieontwerp: vergelijk twee waarnemingen met elkaar → prospectieve studie
- Voorwaarden
- Eenheden zijn onderling afhankelijk → dus niet gegroepeerd
- Waarnemingen steeds in paren (afhankelijk) → steeds 2 waarnemingen aan 1 eenheid
- Het gemiddelde van verschil metingen is Normaal verdeeld (centrale limiet stelling)
- Verschil is onafhankelijk van meetwaarde op t=0
- Berekenen:
- Verschil bepalen tussen beide metingen (d = xt=1 - xt=0)
- Door gepaarde waarnemingen te reduceren tot 1 verschil, is rest hetzelfde als
bij 1-steekproef t-toets
- Alleen andere symbolen:
- H0 = 0 (→ meestal zo, maar hoeft niet per se)
- Toetsingsgrootheid berekenen → Gevonden verschil tussen gemiddelde verschillen en
verwachting onder H0 (meestal ‘0’) gerelateerd aan de variabiliteit van het gemiddelde van de verschilscores
- Overschrijdingskans bepalen
Met dezelfde info uit steekproef kan B(Δ) worden geconstrueerd:
-
, 2-steekproef t-toets (independent samples test)
- Vergelijk twee groepen met continue uitkomst met elkaar → transversaal cohort /
patiënt-controleonderzoek / prospectief cohort/experimenteel onderzoek
- Voorwaarden
- Binnen de twee groepen zijn de waarnemingen onderling onafhankelijk bemonsterd
- Gemiddelde van beide groepen moet kunnen worden beschouwd als Normaal
verdeelde kansvariabele (CLS)
- Voor de ‘pooled variance t-test’ → beide groepen zijn getrokken uit populatie met
identieke spreiding (er bestaat een oplossing als dit niet het geval is)
- Bepaal varianties en vergelijk → exact dezelfde spreiding = toets voor
homogene varianties, anders toets voor heterogene varianties (zwakker)
- Bij 2-steekproef t-toets op verschilscores, zijn de verschilscores onafhankelijk van
meetwaarde op t=0
- Verschilscores uitzetten op y-as tegen variabele op x-as voor beide groepen los
- Het klopt tenzij er een duidelijk verschil is tussen beide lijnen
- Berekenen [bij verschil]:
- d = xt=1 - xt=0 → d-scores van beide groepen op 1 as zetten
- H0 en Ha opstellen
- Aannames checkenµ
- Toetsingsgrootheid (TG)
- Verschil t-test voor homogene en heterogene varianties:
- Aantal vrijheidsgraden wordt anders bepaald:
lkl;k
getal wordt afgerond naar beneden
- Overschrijdingskans bepalen
Met dezelfde info uit steekproef kan B(Δ) worden geconstrueerd:
-
Soorten onderzoeken
Case-control studie
- 1 groep cases, 1 groep controles (enige variabele moet de uitkomst zijn, verder gelijke groepen)
- Selecteren op uitkomst
- Vaak gebruikt voor zeldzame aandoeningen
- +: doordat je selecteert op uitkomst heb je sowieso proefpersonen
-: recall bias
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 maritvangageldonk. Stuvia faciliteert de betaling aan de verkoper.
Zit ik meteen vast aan een abonnement?
Nee, je koopt alleen deze samenvatting voor €7,16. Je zit daarna nergens aan vast.