Data analyse les 1
-Numeriek, nominaal en ordinaal
-Statistische testen:
>
-Numeriek variabele:
>Beschrijving van de gegevens:
*Gemiddelde, mediaan, modus, SD, variantie, CV, IQR enz.
*Boxplot, histogram
>Statistische testen:
*Vergelijk het gemiddelde van één groep met een referentiewaarde → één
voorbeeld t-test
*Vergelijk gemiddelden van twee onafhankelijke groepen → onafhankelijk
steekproeven t-test (gelijke/ongelijke varianties)
*Vergelijk gemiddelden van gepaarde waarnemingen → gepaarde steekproeven t
test
>Op voorwaarde dat: waarden normaal verdeeld zijn!!
>Indien niet normaal verdeeld:
*→ waarden transformeren (log- of kwadraatwaarden) → dan t-test
>Anders:
*Vergelijk het gemiddelde van een groep met een referentiewaarde → Teken
test (gebruikt mediaan in plaats van gemiddelde)
*Vergelijk gemiddelden van twee onafhankelijke groepen → Wilcoxon Rank Somtest
(ook bekend als Mann-Whitney-U-test)
*Vergelijk gemiddelden van gepaarde observaties → Signed-rank test
*Deze staan bekend als "niet-parametrisch" of "distributievrij" methoden (gebruik
van rangen in plaats van werkelijke waarden)
>Statistische tests voor het vergelijken van meer dan 2 groepen:
*one-way ANOVA (analyse van varianties) → beoordeelt varianties tussen groepen
en binnen een groep
>Op voorwaarde dat:
*Waarden zijn normaal verdeeld (minder streng dan de t-toets)
*Varianties van de verschillende groepen zijn gelijk
*De groepen zijn onafhankelijk van elkaar (geen gepaard ontwerp)
>Indien niet normaal verdeeld
*→ waarden transformeren (log- of kwadraatwaarden) → dan ANOVA
>Anders:
Made by: Iris Gülcher
, *Vergelijk meer dan twee groepen → Kruskal-Wallis-test
>Ook:
*Bij ongelijke varianties → Kruskal-Wallis-test
*Kruskal-Wallis is, net als de Wilcoxon-rangsom, een niet-parametrische test
-Nominale variabele:
>Beschrijving van de data:
*Verhoudingen, percentages, ratio’s
*
>Statistische testen:
*Voor 1 groep, 2 categorieën (bv. HIV ja/nee) → kans berekenen: bepaal de p
waarde met Z-verdeling
*Voor 2 groepen, elk 2 categorieën → Chi-kwadraattoets ( )
>Chikwadraattoets:
*Onafhankelijke monsters
*Associaties testen
*F.e. mutatie aanwezig ja/nee bij mannen met/zonder hiv
(→ u wilt weten of de aanwezigheid van de mutatie samenhangt met het hebben
van hiv)
~
Made by: Iris Gülcher
-Numeriek, nominaal en ordinaal
-Statistische testen:
>
-Numeriek variabele:
>Beschrijving van de gegevens:
*Gemiddelde, mediaan, modus, SD, variantie, CV, IQR enz.
*Boxplot, histogram
>Statistische testen:
*Vergelijk het gemiddelde van één groep met een referentiewaarde → één
voorbeeld t-test
*Vergelijk gemiddelden van twee onafhankelijke groepen → onafhankelijk
steekproeven t-test (gelijke/ongelijke varianties)
*Vergelijk gemiddelden van gepaarde waarnemingen → gepaarde steekproeven t
test
>Op voorwaarde dat: waarden normaal verdeeld zijn!!
>Indien niet normaal verdeeld:
*→ waarden transformeren (log- of kwadraatwaarden) → dan t-test
>Anders:
*Vergelijk het gemiddelde van een groep met een referentiewaarde → Teken
test (gebruikt mediaan in plaats van gemiddelde)
*Vergelijk gemiddelden van twee onafhankelijke groepen → Wilcoxon Rank Somtest
(ook bekend als Mann-Whitney-U-test)
*Vergelijk gemiddelden van gepaarde observaties → Signed-rank test
*Deze staan bekend als "niet-parametrisch" of "distributievrij" methoden (gebruik
van rangen in plaats van werkelijke waarden)
>Statistische tests voor het vergelijken van meer dan 2 groepen:
*one-way ANOVA (analyse van varianties) → beoordeelt varianties tussen groepen
en binnen een groep
>Op voorwaarde dat:
*Waarden zijn normaal verdeeld (minder streng dan de t-toets)
*Varianties van de verschillende groepen zijn gelijk
*De groepen zijn onafhankelijk van elkaar (geen gepaard ontwerp)
>Indien niet normaal verdeeld
*→ waarden transformeren (log- of kwadraatwaarden) → dan ANOVA
>Anders:
Made by: Iris Gülcher
, *Vergelijk meer dan twee groepen → Kruskal-Wallis-test
>Ook:
*Bij ongelijke varianties → Kruskal-Wallis-test
*Kruskal-Wallis is, net als de Wilcoxon-rangsom, een niet-parametrische test
-Nominale variabele:
>Beschrijving van de data:
*Verhoudingen, percentages, ratio’s
*
>Statistische testen:
*Voor 1 groep, 2 categorieën (bv. HIV ja/nee) → kans berekenen: bepaal de p
waarde met Z-verdeling
*Voor 2 groepen, elk 2 categorieën → Chi-kwadraattoets ( )
>Chikwadraattoets:
*Onafhankelijke monsters
*Associaties testen
*F.e. mutatie aanwezig ja/nee bij mannen met/zonder hiv
(→ u wilt weten of de aanwezigheid van de mutatie samenhangt met het hebben
van hiv)
~
Made by: Iris Gülcher
