Door MvdM
Samenvatting
E conomie & epidemiologie
Diergeneeskunde
Door MvdM
1
,Door MvdM Statistiek
2
,Door MvdM Statistiek
HC1: Inleiding
Van data naar diergeneeskunde
Data zijn heel belangrijk binnen de diergeneeskunde om onderbouwd beslissingen te maken. Het begint met het
verzamelen analyseren interpreteren van data. Hieruit kan een conclusie worden getrokken die kan helpen bij
het onderbouwen van je handelingskeuze.
Het verhaal van John Snow
John Snow is de ‘father of epidemiology’.
- 1813-1858
- Arts in Londen
- Beschreef de verspreiding van cholera
- Zijn werkwijze: data verzamelen, analyseren, interpreteren en handelen
➔ Hij onderzocht een occurrence relation: heeft de waterbron effect op de kans op het krijgen van cholera?
Occurrence relation:
Wat is hetgeen dat bepaalt dat er iets gaat gebeuren?
Risicofactor Ziekte
Determinant Outcome
X Y
Data verzamelen:
□ In kaart brengen wie ziek werd en waar ze woonden
aantal huishoudens + aantal doden geteld// op die plek & op andere plekken
Data analyseren:
□ Je berekent of de kans dat je ziek wordt bij die waterbron groter is dan bij andere bronnen
□ Je moet weten of het significant ! → P-waarde berekenen
• Significant als p< 0,05
Data interpreteren & conclusie:
□ P was < 0,05, dus blijkbaar is er een associatie tussen de waterbron en choleradoden
□ Een associatie staat niet gelijk aan een oorzakelijk verband.
Hoe kun je dan testen of de waterbron echt de oorzaak is?
A) Optie 1: proefopstelling van twee groepen, waarbij de waterbron de enige variabele is
B) Optie 2: waterbron afsluiten en kijken of er effect zichtbaar is in choleradoden
✶ Bij de epidemiologie is het lastig conclusies trekken over het effect van bepaalde interventies. Epidemieën
verlopen namelijk via golfpatronen, waardoor een interventie kan samenvallen met een natuurlijke golf.
Voorbeelden: data & dgk
Onderzoek Occurrence relation
Inseminatiesucces en conditiescore (geiten) BCS → Drachtig (ja/nee)
Cumulatieve uitvalspercentage van leghennen Stal → Uitval (%)
Uitbraken van kattenziekte Jaargetijde → kans op KZ-uitbraak
3
, Door MvdM Statistiek
HC2: Statistiek
Wetenschap & statistiek
Wetenschap kan ruwweg worden gekarakteriseerd als een betrouwbare methode om kennis te vergaren.
De kennis is geen wetenschap; wetenschap gaat over de methode.
• Deze kennis moet zowel beschrijvend als verklarend zijn.
• Om deze methode betrouwbaar te laten zijn moet ze objectief zijn en herhaalbaar.
o Voor de objectiviteit moet men een overtuigend onderzoek doen waarin data wordt verzameld.
- Aan de hand van dit onderzoek met de verzamelde data laat men dan zien dat een uitspraak
gerechtvaardigd is of juist niet kan worden aangetoond.
o Het onderzoek moet herhaalbaar zijn, zodat het gecontroleerd en al of niet bevestigd kan worden.
In een wetenschappelijk onderzoek wordt geprobeerd conclusies te trekken uit verzamelde data → Statistiek is
onlosmakelijk verbonden met het gehele wetenschappelijke onderzoek. Statistiek is daarom ontzettend belangrijk
voor wetenschappelijke redenering.
Onderzoek & statistiek
Als voorbeeld wordt een onderzoek genomen naar de fractie asielhonden met tandproblemen.
Populatie & steekproef
Populatie
• Wanneer je onderzoek doet, bepaal je eerst welke dieren
jij wil onderzoeken. Dit kunnen bijvoorbeeld álle
Nederlandse katten zijn, maar ook alleen de katten in het
asiel. Dit wordt de populatie genoemd.
- Populatie = Verzameling elementen waarover het
onderzoek iets te weten wil komen
• Wanneer je een binaire (0-1) variabele onderzoekt, zal
een deel van de populatie de variabele wél en een deel
de variabele niet hebben. Dit deel van de populatie heeft
de populatiefractie: π
• Wanneer je een continue variabele onderzoekt, bereken je het populatiegemiddelde: μ
Steekproef
• Uit de populatie moet je een steekproef nemen. De steekproef bestaat uit random gekozen dieren uit de
populatie.
• De grootte van de steekproef wordt aangeduid met: 𝒏
• Bij een binaire variabele bereken je de steekproeffractie: p
• ̅
Bij een continue variabele bereken je het populatiegemiddelde: 𝒙
Er wordt een steekproef genomen van 1445 honden uit de populatie honden in NLse asielen in een bepaalde
periode.
De honden worden random gekozen
Er wordt gekeken welke honden tandproblemen hebben
o Populatiefractie =π = alle honden in NLs asiel in bepaalde periode met tandproblemen
Maar dit doe je niet in je onderzoek
o Steekproeffractie = p = 1445 aselect gekozen honden uit populatie met tandproblemen
4
Samenvatting
E conomie & epidemiologie
Diergeneeskunde
Door MvdM
1
,Door MvdM Statistiek
2
,Door MvdM Statistiek
HC1: Inleiding
Van data naar diergeneeskunde
Data zijn heel belangrijk binnen de diergeneeskunde om onderbouwd beslissingen te maken. Het begint met het
verzamelen analyseren interpreteren van data. Hieruit kan een conclusie worden getrokken die kan helpen bij
het onderbouwen van je handelingskeuze.
Het verhaal van John Snow
John Snow is de ‘father of epidemiology’.
- 1813-1858
- Arts in Londen
- Beschreef de verspreiding van cholera
- Zijn werkwijze: data verzamelen, analyseren, interpreteren en handelen
➔ Hij onderzocht een occurrence relation: heeft de waterbron effect op de kans op het krijgen van cholera?
Occurrence relation:
Wat is hetgeen dat bepaalt dat er iets gaat gebeuren?
Risicofactor Ziekte
Determinant Outcome
X Y
Data verzamelen:
□ In kaart brengen wie ziek werd en waar ze woonden
aantal huishoudens + aantal doden geteld// op die plek & op andere plekken
Data analyseren:
□ Je berekent of de kans dat je ziek wordt bij die waterbron groter is dan bij andere bronnen
□ Je moet weten of het significant ! → P-waarde berekenen
• Significant als p< 0,05
Data interpreteren & conclusie:
□ P was < 0,05, dus blijkbaar is er een associatie tussen de waterbron en choleradoden
□ Een associatie staat niet gelijk aan een oorzakelijk verband.
Hoe kun je dan testen of de waterbron echt de oorzaak is?
A) Optie 1: proefopstelling van twee groepen, waarbij de waterbron de enige variabele is
B) Optie 2: waterbron afsluiten en kijken of er effect zichtbaar is in choleradoden
✶ Bij de epidemiologie is het lastig conclusies trekken over het effect van bepaalde interventies. Epidemieën
verlopen namelijk via golfpatronen, waardoor een interventie kan samenvallen met een natuurlijke golf.
Voorbeelden: data & dgk
Onderzoek Occurrence relation
Inseminatiesucces en conditiescore (geiten) BCS → Drachtig (ja/nee)
Cumulatieve uitvalspercentage van leghennen Stal → Uitval (%)
Uitbraken van kattenziekte Jaargetijde → kans op KZ-uitbraak
3
, Door MvdM Statistiek
HC2: Statistiek
Wetenschap & statistiek
Wetenschap kan ruwweg worden gekarakteriseerd als een betrouwbare methode om kennis te vergaren.
De kennis is geen wetenschap; wetenschap gaat over de methode.
• Deze kennis moet zowel beschrijvend als verklarend zijn.
• Om deze methode betrouwbaar te laten zijn moet ze objectief zijn en herhaalbaar.
o Voor de objectiviteit moet men een overtuigend onderzoek doen waarin data wordt verzameld.
- Aan de hand van dit onderzoek met de verzamelde data laat men dan zien dat een uitspraak
gerechtvaardigd is of juist niet kan worden aangetoond.
o Het onderzoek moet herhaalbaar zijn, zodat het gecontroleerd en al of niet bevestigd kan worden.
In een wetenschappelijk onderzoek wordt geprobeerd conclusies te trekken uit verzamelde data → Statistiek is
onlosmakelijk verbonden met het gehele wetenschappelijke onderzoek. Statistiek is daarom ontzettend belangrijk
voor wetenschappelijke redenering.
Onderzoek & statistiek
Als voorbeeld wordt een onderzoek genomen naar de fractie asielhonden met tandproblemen.
Populatie & steekproef
Populatie
• Wanneer je onderzoek doet, bepaal je eerst welke dieren
jij wil onderzoeken. Dit kunnen bijvoorbeeld álle
Nederlandse katten zijn, maar ook alleen de katten in het
asiel. Dit wordt de populatie genoemd.
- Populatie = Verzameling elementen waarover het
onderzoek iets te weten wil komen
• Wanneer je een binaire (0-1) variabele onderzoekt, zal
een deel van de populatie de variabele wél en een deel
de variabele niet hebben. Dit deel van de populatie heeft
de populatiefractie: π
• Wanneer je een continue variabele onderzoekt, bereken je het populatiegemiddelde: μ
Steekproef
• Uit de populatie moet je een steekproef nemen. De steekproef bestaat uit random gekozen dieren uit de
populatie.
• De grootte van de steekproef wordt aangeduid met: 𝒏
• Bij een binaire variabele bereken je de steekproeffractie: p
• ̅
Bij een continue variabele bereken je het populatiegemiddelde: 𝒙
Er wordt een steekproef genomen van 1445 honden uit de populatie honden in NLse asielen in een bepaalde
periode.
De honden worden random gekozen
Er wordt gekeken welke honden tandproblemen hebben
o Populatiefractie =π = alle honden in NLs asiel in bepaalde periode met tandproblemen
Maar dit doe je niet in je onderzoek
o Steekproeffractie = p = 1445 aselect gekozen honden uit populatie met tandproblemen
4
