Epidemiologie en biostatistiek 2
hoorcolleges
Hoorcollege 1
Ecologisch onderzoek: verschillen tussen landen
Odds ratio gebruiken we bij retrospectieve studies!
Bij prospectieve studies gebruiken we risk ratio
Vertekening: de gevonden associatie is niet de werkelijke
- Selectieprobleem: steekproef representeert de doelpopulatie niet
Non-differentieel: selectiekans is niet voor iedereen gelijk, maar associatie in
onderzoekspopulatie = associatie in doelpopulatie
Differentiële selectie: kans voor ene groep om in onderzoekspopulatie terecht te komen
= niet gelijk aan kans voor andere groep om in onderzoekspopulatie terecht te komen,
associatie in onderzoekspopulatie = niet gelijk aan associatie in doelpopulatie
- Misclassificatie: meetprobleem
Differentieel: meetfout verschilt per groep
Non-differentieel: meetfout is voor iedereen in de studie gelijk (een verkeerd geijkte
weegschaal geeft een verkeerd gewicht voor iedereen)
Confounding: heeft invloed op zowel afhankelijke als onafhankelijk variabele
Effectmodificatie: effect is verschillend in bepaalde subgroepen
Sensitiviteit: als je negatief bent, ook een negatieve test krijgt
Specificiteit: als je positief bent, ook een positieve test krijgt
NVW: als je een negatief resultaat hebt, je ook negatief bent
PVW: als je een positieve test hebt, ook positief bent
Betrouwbaarheidsinterval:
- Objectieve procedure om te bepalen welke populatieverwachting past bij de steekproef
- Resultaat heet 95% betrouwbaarheidsinterval
- Precieze interpretatie is lastig:
We kunnen 95% betrouwbaarheid stellen dat de werkelijke waarde mu tussen A en B ligt
Bij herhaling van de procedure zou 95 van de 100 keer de werkelijke waarde mu tussen
A en B liggen
…
, - Berekening goed te doen
- Vergelijken door statistisch toetsen mogelijk
Benodigdheden betrouwbaarheidsinterval
- Steekproefparameters:
- Kansmodel voor beschrijven gedrag steekproefparameters
Kwantitatief: t-verdeling
- Mate van nauwkeurigheid
Percentage betrouwbaarheid (meestal 95%)
BI voor t-toets:
X = steekproefgemiddelde, t95% = t-waarde behorend bij mate nauwkeurigheid, se =
standaardafwijking
T-toetsen:
- 1 steekproef t-toets
- Gepaarde t-toets
- 2-steekproef t-toets
, Hoorcollege 2
De wereld is niet dichotoom
- Contrasteren van 2 groepen is overzichtelijk
Uit de voeten met een t-test
- Voorbeelden van onderzoek met meer proefgroepen
Interventieonderzoek: een nieuwe interventie wordt vergeleken met een bestaande
interventie en een controlegroep 3 groepen
Transversale studie: als onderzocht wordt of doelgroepen (n>2) in een continue
afhankelijke variabele verschillen
Voorbeeld vraagstelling:
- Onderzoeksvraag kan verschillend geformuleerd worden
Is de fruitconsumptie afhankelijk van de studierichting?
Verschillen studenten van verschillende studies in fruitconsumptie?
Is er een effect van fruitconsumptie op studierichting?
Gevaar 1e en 3e formulering: suggestie van oorzakelijkheid
- Inrichting onderzoeksvraag
Uitkomst = afhankelijke variabele = responsvariabele continu (in dit geval)
Determinant = onafhankelijke variabele = voorspeller categoriaal (in dit geval)
- Inrichting onderzoek
3 studierichtingen: economie, wiskunde, sociale wetenschappen
Onderzoeksontwerp: transversale studie, een week lang is op basis van FFQ bepaald
hoeveel fruit is geconsumeerd
Resultaten in Box-Whiskerplot
- Analyse met t-tests?
Wiskunde vs. economie, wiskunde vs. sociale wetenschappen etc.
Nadeel: 3 nulhypotheses met onderlinge samenhang
o 3 keer de kans dat je de ware H0 onterecht verwerpt
o Mogelijk geen eenduidigheid in beantwoording
o Bij elke t-toets worden gegevens van de derde groep weggelaten, maar in die
gegevens zit informatie over spreiding in gegevens geen optimaal gebruik van
je data
ANOVA
- Analysis Of Variance, ofwel variantieanalyse
- Staat centraal bij analyse van normaal verdeelde uitkomsten
- Gerich op onderzoek naar effect van categoriale factoren
- H0: factor X speelt geen rol bij de verklaring van uitkomst Y
Ingevuld voor voorbeeld: soort opleiding speelt geen rol bij de fruitconsumptie
- Take home message: bij variantieanalyse vergelijken we factoriële spreiding met
residuele spreiding
hoorcolleges
Hoorcollege 1
Ecologisch onderzoek: verschillen tussen landen
Odds ratio gebruiken we bij retrospectieve studies!
Bij prospectieve studies gebruiken we risk ratio
Vertekening: de gevonden associatie is niet de werkelijke
- Selectieprobleem: steekproef representeert de doelpopulatie niet
Non-differentieel: selectiekans is niet voor iedereen gelijk, maar associatie in
onderzoekspopulatie = associatie in doelpopulatie
Differentiële selectie: kans voor ene groep om in onderzoekspopulatie terecht te komen
= niet gelijk aan kans voor andere groep om in onderzoekspopulatie terecht te komen,
associatie in onderzoekspopulatie = niet gelijk aan associatie in doelpopulatie
- Misclassificatie: meetprobleem
Differentieel: meetfout verschilt per groep
Non-differentieel: meetfout is voor iedereen in de studie gelijk (een verkeerd geijkte
weegschaal geeft een verkeerd gewicht voor iedereen)
Confounding: heeft invloed op zowel afhankelijke als onafhankelijk variabele
Effectmodificatie: effect is verschillend in bepaalde subgroepen
Sensitiviteit: als je negatief bent, ook een negatieve test krijgt
Specificiteit: als je positief bent, ook een positieve test krijgt
NVW: als je een negatief resultaat hebt, je ook negatief bent
PVW: als je een positieve test hebt, ook positief bent
Betrouwbaarheidsinterval:
- Objectieve procedure om te bepalen welke populatieverwachting past bij de steekproef
- Resultaat heet 95% betrouwbaarheidsinterval
- Precieze interpretatie is lastig:
We kunnen 95% betrouwbaarheid stellen dat de werkelijke waarde mu tussen A en B ligt
Bij herhaling van de procedure zou 95 van de 100 keer de werkelijke waarde mu tussen
A en B liggen
…
, - Berekening goed te doen
- Vergelijken door statistisch toetsen mogelijk
Benodigdheden betrouwbaarheidsinterval
- Steekproefparameters:
- Kansmodel voor beschrijven gedrag steekproefparameters
Kwantitatief: t-verdeling
- Mate van nauwkeurigheid
Percentage betrouwbaarheid (meestal 95%)
BI voor t-toets:
X = steekproefgemiddelde, t95% = t-waarde behorend bij mate nauwkeurigheid, se =
standaardafwijking
T-toetsen:
- 1 steekproef t-toets
- Gepaarde t-toets
- 2-steekproef t-toets
, Hoorcollege 2
De wereld is niet dichotoom
- Contrasteren van 2 groepen is overzichtelijk
Uit de voeten met een t-test
- Voorbeelden van onderzoek met meer proefgroepen
Interventieonderzoek: een nieuwe interventie wordt vergeleken met een bestaande
interventie en een controlegroep 3 groepen
Transversale studie: als onderzocht wordt of doelgroepen (n>2) in een continue
afhankelijke variabele verschillen
Voorbeeld vraagstelling:
- Onderzoeksvraag kan verschillend geformuleerd worden
Is de fruitconsumptie afhankelijk van de studierichting?
Verschillen studenten van verschillende studies in fruitconsumptie?
Is er een effect van fruitconsumptie op studierichting?
Gevaar 1e en 3e formulering: suggestie van oorzakelijkheid
- Inrichting onderzoeksvraag
Uitkomst = afhankelijke variabele = responsvariabele continu (in dit geval)
Determinant = onafhankelijke variabele = voorspeller categoriaal (in dit geval)
- Inrichting onderzoek
3 studierichtingen: economie, wiskunde, sociale wetenschappen
Onderzoeksontwerp: transversale studie, een week lang is op basis van FFQ bepaald
hoeveel fruit is geconsumeerd
Resultaten in Box-Whiskerplot
- Analyse met t-tests?
Wiskunde vs. economie, wiskunde vs. sociale wetenschappen etc.
Nadeel: 3 nulhypotheses met onderlinge samenhang
o 3 keer de kans dat je de ware H0 onterecht verwerpt
o Mogelijk geen eenduidigheid in beantwoording
o Bij elke t-toets worden gegevens van de derde groep weggelaten, maar in die
gegevens zit informatie over spreiding in gegevens geen optimaal gebruik van
je data
ANOVA
- Analysis Of Variance, ofwel variantieanalyse
- Staat centraal bij analyse van normaal verdeelde uitkomsten
- Gerich op onderzoek naar effect van categoriale factoren
- H0: factor X speelt geen rol bij de verklaring van uitkomst Y
Ingevuld voor voorbeeld: soort opleiding speelt geen rol bij de fruitconsumptie
- Take home message: bij variantieanalyse vergelijken we factoriële spreiding met
residuele spreiding
