GZW1004
Probleem 5 Operationalisatie 2, de praktische invulling van een kwantitatief onderzoeksdesign
Leerdoel 1: Hoe kies je een steekproef en een controlegroep voor kwantitatief
onderzoek?
Representativiteit is een belangrijke eis aan een steekproef. Je wil het onderzoek namelijk later
generaliseren op de hele populatie. De personen bij wie men waarnemingen verricht moeten een
goede afspiegeling vormen van de totale populatie waarin men geïnteresseerd is. Door de steekproef
aselect te trekken krijg je de beste representativiteit; de bruikbaarheid van de meetresultaten in de
onderzoekspopulatie om een schatting te maken van de parameters in de grote populatie.
Er moet rekening gehouden worden met mogelijke confounders, die moeten gelijk verdeeld zijn over
de personen. De fout die ontstaat doordat de populatieparameter geschat wordt op basis van een
steekproef noemen we de standaardfout. Deze wordt bepaald door 3 elementen:
- De meetfout van de afzonderlijke waarnemingen bij de individuen in de steekproef
- De spreiding (heterogeniteit, variatie) van het kenmerk in de populatie waaruit de steekproef
getrokken is
- De omvang van de steekproef.
Soorten steekproeven:
- Steekproefkader: mensen uit bevolkingsregister trekken
- Kanssteekproef: kans die berekent kans worden dat iemand in steekproef komt
o Enkelvoudige a selecte steekproef; selectie door willekeurig eenheden trekken
o Systematische steekproef; men trekt uit niet elektronische bestand mensen, bv uit
een kaartenbak
o Gestratificeerde steekproef; mensen in categorieën indelen, dit is een variant van de
systematische steekproef. De populatie wordt in deelpopulaties (strata) verdeeld, uit
elke stratum wordt een aselecte steekproef getrokken om er zeker van te zijn dat
bepaalde deelpopulaties goed vertegenwoordigd zijn in de steekproef.
o Cluster steekproef; groepen uit maatschappij worden als eenheden gekozen. Je trekt
aselect een aantal scholen in Nl, alle kinderen die op die school zitten komen dan in
de steekproef. De school vormt dan een cluster.
o Getrapte steekproef; binnen clusters worden nog eenheden getrokken, er wordt
bijvoorbeeld nog een steekproef van leerlingen binnen de geclusterde scholen
gekozen.
o Quota steekproef: als er geen bevolkingsregisters beschikbaar zijn. De enquêteur
moet dan bepaalde quota vol zien te krijgen (bv 50 huisvrouwen met bepaalde
welstand). Je kan hier geen algemene uitspraken over de populatie mee doen.
o Area sampling: als er geen bevolkingsregisters beschikbaar zijn. Aselect wijken
kiezen, daarbinnen aselect straten kiezen, daarbinnen aselect huisnummers kiezen.
Op welke manieren kan selectiebias ontstaan bij de verschillende designs?
Hebben kinderen met overgewicht op jonge leeftijd (7-13 jaar) een hoger risico op coronaire
hartziekten op latere leeftijd in vergelijking met kinderen zonder overgewicht?
Bij de vraagstelling kunnen we twee onderzoeksdesigns gebruiken;
- Cohortonderzoek: Hierbij selecteer je een groep kinderen tussen de 7 en 13 jaar oud. Hierin
moeten een aantal kinderen wel overgewicht hebben en een aantal kinderen niet. Je volgt
dit cohort een lange tijd, totdat de proefpersonen een leeftijd hebben bereikt waarop je de
nameting wil doen. Je kijkt dan welke kinderen coronaire hartziekten ontwikkeld hebben en
of dit meer voorkwam bij mensen die op jonge leeftijd overgewicht hadden. Het ontstaan
van selectiebias kan hier voorkomen als:
o De kans dat een blootgestelde (kind met overgewicht) wordt opgenomen voor
iemand die dan al CHZ heeft anders is dan de kans dat een kind met overgewicht
zonder CHZ in het onderzoek wordt opgenomen. (differentiële selectie)
, o De kans dat een kind zonder overgewicht met de ziekte wordt opgenomen anders is
dan de kans dat een kind zonder overgewicht zonder de ziekte wordt opgenomen.
= differentiële selectie; zieke en niet-zieke hebben een verschillende selectiekans.
o Non-differentiële selectie: de selectiekans is anders voor blootgestelde en niet-
blootgestelde kandidaten. Hierdoor treedt geen selectiebias op.
Bij prospectief cohortonderzoek is er bijna nooit sprake van selectiebias, omdat op
moment dat het onderzoek begint de proefpersonen nog niet ziek zijn.
Waarschijnlijker hier is het dat er door selectieve uitval van personen bias optreedt.
Mensen die geen CHZ gekregen hebben zullen namelijk sneller stoppen met het
onderzoek; attrition bias. Niet selectieve uitval: er vallen ‘random’ mensen uit.
- Patiëntcontrole onderzoek: Hierbij neem je een groep mensen met overgewicht. Je kijkt uit
welke basispopulatie ze komen en neemt een groep mensen uit die populatie zonder
overgewicht als controle groep. Je gaat nu terug kijken naar toen deze mensen tussen de 7
en 13 jaar oud waren, welke mensen van hen er toen overgewicht hadden. Het ontstaan van
selectiebias komt hier voor als de kans om als zieke (met CHZ) of als niet-zieke deel te nemen
aan het onderzoek afhankelijk is van de blootstelling aan overgewicht.
o De kans dat een zieke deelneemt, die als kind overgewicht had, verschilt van de kans
dat een zieke deelneemt die geen overgewicht had.
o De kans dat een niet-zieke die overgewicht had als kind als controlepersoon
meedoet, verschilt van de kans dan een niet-zieke in het onderzoek wordt
opgenomen die geen overgewicht had als kind. Deze twee vormen zijn weer
differentiële selectie.
Een patiëntcontrole onderzoek is extreem gevoelig voor selectiebias. De deelnemers
worden namelijk pas geselecteerd na de blootstelling. Het is ook altijd lastig vast te
stellen uit welke basispopulatie de patiënten komen, dus om de controlegroep vast te
stellen. Je kan dan matching toepassen, zelfde soort personen (man van 75) in
controlegroep als in patiëntengroep.
Leerdoel 2: Hoe selecteer je meetinstrumenten en welke fouten kunnen hierbij
optreden?
Een meetinstrument is een instrument (methode, techniek) waarmee in een onderzoek praktische
(‘empirische’) gegevens worden verzameld. Dus een instrument waarmee een aantal
geoperationaliseerde variabelen worden gemeten.
- Als afzonderlijke variabele, bv. gewicht
- Als totaalscore, bv bij meting van ‘gezondheid’ of ‘vermoeidheid’ d.m.v. een vragenlijst met
N vragen.
Soorten meetinstrumenten:
- Mondeling interview
o Open
o Gestructureerd
- Schriftelijke vragenlijst = enquête (survey)
- Biologische markers = dingen die aan de buitenkant aan het lichaam gemeten kunnen
worden
o Lengte, gewicht
o Stoffen in het bloed, urine enz. (biomarkers)
Criteria voor de keuze van meetinstrumenten
- Doel; wat wil je bereiken met je onderzoek
o Vb voedselvergiftiging vs. kanker( op korte/ lange termijn)
o Vb inname van energie vs. selenium (om welke nutriënten gaat het)
- Betrouwbaarheid
, o Vb gewicht vs. Bloeddruk (gewicht is betrouwbaar te bepalen, bloeddruk klopt vaak
niet bij eerste meting)
o Vb vragenlijst: fysieke beperkingen vs. attitudes
- Validiteit; meet wat je wil meten
o Vb biomarker vs. vragenlijst
o Vb ijken van een weegschaal, lengtemeter; ‘valideren’ van een vragenlijst
- Kosten
o Afhankelijk van financiering, vb huidplooien (goedkoop) vs. D2O / MRI
- Uitvoerbaarheid voor onderzoeker: voorbereiding, uitvoering, verwerking
- Belasting voor patiënt
Soorten variabelen:
- Onafhankelijke variabelen: Oorzaak Andere namen:
o Etiologisch onderzoek (naar de oorzaak van de ziekte)
Determinant, oorzaak, risicofactor
Vb: roken, lichaamsbeweging, leeftijd, attitudes
o Prognostisch onderzoek (naar ziektebeloop)
Determinant, prognostische factor, ‘predictor’
Vb: ziektestadium, medicijngebruik, leeftijd
o Interventie onderzoek:
Experimentele interventie vs. placebo interventie/ geen interventie (controle
groep)
Vb voedingssuppletie, bewegingsprogramma etc.
- Afhankelijke variabelen: Gevolg Andere namen:
o Uitkomstmaat, uitkomstparameter
o Effectmaat, effectparameter
o Endpoint
Voorbeelden: Ouderdom (overlevingsduur in jaren, % sterfte binnen bepaalde periode),
Gezondheid (Objectieve bio-fysiologische toestand; wat heb je/ diagnose, gedrag; wat
kun je/ wat doe je, feeling state; hoe voel je je)
Onafhankelijke Afhankelijke
Voeding Kanker
Behandeling Overlevingsduur
Attitudes Risicogedrag
- Er zijn ook intermediaire variabelen, die zowel oorzaak als gevolg kunnen zijn, dit hangt af
van de vraagstelling. Deze worden vaak gebruikt als indicator voor het risico op ziekte.
o Voeding cholesterol gehalte (gewicht, bloeddruk) HVZ
o Attitudes gedrag t.a.v. SOA SOA
Meetniveau (schaal)
- Categorische variabelen:
o Nominale schaal: zonder rangorde Vb geslacht, bloedgroep
o Ordinale schaal: in volgorde gerangschikt Vb geen/ matige/ sterke pijn
Andere indeling:
o Dichotoom; binair (2 categorieën) Vb geslacht (m/v), ziek (j/n)
o Polychotoom (> 2 categorieeën Vb bloedgroep (A, B, AB, O)
- Kwantitatieve variabelen:
o Intervalschaal: kwantificeerbaar, over het hele traject dezelfde interpretatie
o Ratioschaal: met absoluut nulpunt
Andere indeling:
o Discreet; kan geen halve zijn. (ook 1 of 0) (aantal kinderen, aantal doorgemaakt
hartinfarcten)
Probleem 5 Operationalisatie 2, de praktische invulling van een kwantitatief onderzoeksdesign
Leerdoel 1: Hoe kies je een steekproef en een controlegroep voor kwantitatief
onderzoek?
Representativiteit is een belangrijke eis aan een steekproef. Je wil het onderzoek namelijk later
generaliseren op de hele populatie. De personen bij wie men waarnemingen verricht moeten een
goede afspiegeling vormen van de totale populatie waarin men geïnteresseerd is. Door de steekproef
aselect te trekken krijg je de beste representativiteit; de bruikbaarheid van de meetresultaten in de
onderzoekspopulatie om een schatting te maken van de parameters in de grote populatie.
Er moet rekening gehouden worden met mogelijke confounders, die moeten gelijk verdeeld zijn over
de personen. De fout die ontstaat doordat de populatieparameter geschat wordt op basis van een
steekproef noemen we de standaardfout. Deze wordt bepaald door 3 elementen:
- De meetfout van de afzonderlijke waarnemingen bij de individuen in de steekproef
- De spreiding (heterogeniteit, variatie) van het kenmerk in de populatie waaruit de steekproef
getrokken is
- De omvang van de steekproef.
Soorten steekproeven:
- Steekproefkader: mensen uit bevolkingsregister trekken
- Kanssteekproef: kans die berekent kans worden dat iemand in steekproef komt
o Enkelvoudige a selecte steekproef; selectie door willekeurig eenheden trekken
o Systematische steekproef; men trekt uit niet elektronische bestand mensen, bv uit
een kaartenbak
o Gestratificeerde steekproef; mensen in categorieën indelen, dit is een variant van de
systematische steekproef. De populatie wordt in deelpopulaties (strata) verdeeld, uit
elke stratum wordt een aselecte steekproef getrokken om er zeker van te zijn dat
bepaalde deelpopulaties goed vertegenwoordigd zijn in de steekproef.
o Cluster steekproef; groepen uit maatschappij worden als eenheden gekozen. Je trekt
aselect een aantal scholen in Nl, alle kinderen die op die school zitten komen dan in
de steekproef. De school vormt dan een cluster.
o Getrapte steekproef; binnen clusters worden nog eenheden getrokken, er wordt
bijvoorbeeld nog een steekproef van leerlingen binnen de geclusterde scholen
gekozen.
o Quota steekproef: als er geen bevolkingsregisters beschikbaar zijn. De enquêteur
moet dan bepaalde quota vol zien te krijgen (bv 50 huisvrouwen met bepaalde
welstand). Je kan hier geen algemene uitspraken over de populatie mee doen.
o Area sampling: als er geen bevolkingsregisters beschikbaar zijn. Aselect wijken
kiezen, daarbinnen aselect straten kiezen, daarbinnen aselect huisnummers kiezen.
Op welke manieren kan selectiebias ontstaan bij de verschillende designs?
Hebben kinderen met overgewicht op jonge leeftijd (7-13 jaar) een hoger risico op coronaire
hartziekten op latere leeftijd in vergelijking met kinderen zonder overgewicht?
Bij de vraagstelling kunnen we twee onderzoeksdesigns gebruiken;
- Cohortonderzoek: Hierbij selecteer je een groep kinderen tussen de 7 en 13 jaar oud. Hierin
moeten een aantal kinderen wel overgewicht hebben en een aantal kinderen niet. Je volgt
dit cohort een lange tijd, totdat de proefpersonen een leeftijd hebben bereikt waarop je de
nameting wil doen. Je kijkt dan welke kinderen coronaire hartziekten ontwikkeld hebben en
of dit meer voorkwam bij mensen die op jonge leeftijd overgewicht hadden. Het ontstaan
van selectiebias kan hier voorkomen als:
o De kans dat een blootgestelde (kind met overgewicht) wordt opgenomen voor
iemand die dan al CHZ heeft anders is dan de kans dat een kind met overgewicht
zonder CHZ in het onderzoek wordt opgenomen. (differentiële selectie)
, o De kans dat een kind zonder overgewicht met de ziekte wordt opgenomen anders is
dan de kans dat een kind zonder overgewicht zonder de ziekte wordt opgenomen.
= differentiële selectie; zieke en niet-zieke hebben een verschillende selectiekans.
o Non-differentiële selectie: de selectiekans is anders voor blootgestelde en niet-
blootgestelde kandidaten. Hierdoor treedt geen selectiebias op.
Bij prospectief cohortonderzoek is er bijna nooit sprake van selectiebias, omdat op
moment dat het onderzoek begint de proefpersonen nog niet ziek zijn.
Waarschijnlijker hier is het dat er door selectieve uitval van personen bias optreedt.
Mensen die geen CHZ gekregen hebben zullen namelijk sneller stoppen met het
onderzoek; attrition bias. Niet selectieve uitval: er vallen ‘random’ mensen uit.
- Patiëntcontrole onderzoek: Hierbij neem je een groep mensen met overgewicht. Je kijkt uit
welke basispopulatie ze komen en neemt een groep mensen uit die populatie zonder
overgewicht als controle groep. Je gaat nu terug kijken naar toen deze mensen tussen de 7
en 13 jaar oud waren, welke mensen van hen er toen overgewicht hadden. Het ontstaan van
selectiebias komt hier voor als de kans om als zieke (met CHZ) of als niet-zieke deel te nemen
aan het onderzoek afhankelijk is van de blootstelling aan overgewicht.
o De kans dat een zieke deelneemt, die als kind overgewicht had, verschilt van de kans
dat een zieke deelneemt die geen overgewicht had.
o De kans dat een niet-zieke die overgewicht had als kind als controlepersoon
meedoet, verschilt van de kans dan een niet-zieke in het onderzoek wordt
opgenomen die geen overgewicht had als kind. Deze twee vormen zijn weer
differentiële selectie.
Een patiëntcontrole onderzoek is extreem gevoelig voor selectiebias. De deelnemers
worden namelijk pas geselecteerd na de blootstelling. Het is ook altijd lastig vast te
stellen uit welke basispopulatie de patiënten komen, dus om de controlegroep vast te
stellen. Je kan dan matching toepassen, zelfde soort personen (man van 75) in
controlegroep als in patiëntengroep.
Leerdoel 2: Hoe selecteer je meetinstrumenten en welke fouten kunnen hierbij
optreden?
Een meetinstrument is een instrument (methode, techniek) waarmee in een onderzoek praktische
(‘empirische’) gegevens worden verzameld. Dus een instrument waarmee een aantal
geoperationaliseerde variabelen worden gemeten.
- Als afzonderlijke variabele, bv. gewicht
- Als totaalscore, bv bij meting van ‘gezondheid’ of ‘vermoeidheid’ d.m.v. een vragenlijst met
N vragen.
Soorten meetinstrumenten:
- Mondeling interview
o Open
o Gestructureerd
- Schriftelijke vragenlijst = enquête (survey)
- Biologische markers = dingen die aan de buitenkant aan het lichaam gemeten kunnen
worden
o Lengte, gewicht
o Stoffen in het bloed, urine enz. (biomarkers)
Criteria voor de keuze van meetinstrumenten
- Doel; wat wil je bereiken met je onderzoek
o Vb voedselvergiftiging vs. kanker( op korte/ lange termijn)
o Vb inname van energie vs. selenium (om welke nutriënten gaat het)
- Betrouwbaarheid
, o Vb gewicht vs. Bloeddruk (gewicht is betrouwbaar te bepalen, bloeddruk klopt vaak
niet bij eerste meting)
o Vb vragenlijst: fysieke beperkingen vs. attitudes
- Validiteit; meet wat je wil meten
o Vb biomarker vs. vragenlijst
o Vb ijken van een weegschaal, lengtemeter; ‘valideren’ van een vragenlijst
- Kosten
o Afhankelijk van financiering, vb huidplooien (goedkoop) vs. D2O / MRI
- Uitvoerbaarheid voor onderzoeker: voorbereiding, uitvoering, verwerking
- Belasting voor patiënt
Soorten variabelen:
- Onafhankelijke variabelen: Oorzaak Andere namen:
o Etiologisch onderzoek (naar de oorzaak van de ziekte)
Determinant, oorzaak, risicofactor
Vb: roken, lichaamsbeweging, leeftijd, attitudes
o Prognostisch onderzoek (naar ziektebeloop)
Determinant, prognostische factor, ‘predictor’
Vb: ziektestadium, medicijngebruik, leeftijd
o Interventie onderzoek:
Experimentele interventie vs. placebo interventie/ geen interventie (controle
groep)
Vb voedingssuppletie, bewegingsprogramma etc.
- Afhankelijke variabelen: Gevolg Andere namen:
o Uitkomstmaat, uitkomstparameter
o Effectmaat, effectparameter
o Endpoint
Voorbeelden: Ouderdom (overlevingsduur in jaren, % sterfte binnen bepaalde periode),
Gezondheid (Objectieve bio-fysiologische toestand; wat heb je/ diagnose, gedrag; wat
kun je/ wat doe je, feeling state; hoe voel je je)
Onafhankelijke Afhankelijke
Voeding Kanker
Behandeling Overlevingsduur
Attitudes Risicogedrag
- Er zijn ook intermediaire variabelen, die zowel oorzaak als gevolg kunnen zijn, dit hangt af
van de vraagstelling. Deze worden vaak gebruikt als indicator voor het risico op ziekte.
o Voeding cholesterol gehalte (gewicht, bloeddruk) HVZ
o Attitudes gedrag t.a.v. SOA SOA
Meetniveau (schaal)
- Categorische variabelen:
o Nominale schaal: zonder rangorde Vb geslacht, bloedgroep
o Ordinale schaal: in volgorde gerangschikt Vb geen/ matige/ sterke pijn
Andere indeling:
o Dichotoom; binair (2 categorieën) Vb geslacht (m/v), ziek (j/n)
o Polychotoom (> 2 categorieeën Vb bloedgroep (A, B, AB, O)
- Kwantitatieve variabelen:
o Intervalschaal: kwantificeerbaar, over het hele traject dezelfde interpretatie
o Ratioschaal: met absoluut nulpunt
Andere indeling:
o Discreet; kan geen halve zijn. (ook 1 of 0) (aantal kinderen, aantal doorgemaakt
hartinfarcten)
