Metingen bij mensen. 3.1 Wat is het doel van het onderzoek?

Maat: px
Weergave met pagina beginnen:

Download "Metingen bij mensen. 3.1 Wat is het doel van het onderzoek?"

Transcriptie

1 Metingen bij mensen 3 In hoofdstuk 2 zijn de belangrijkste aspecten van het tellen van mensen geïntroduceerd. Dit hoofdstuk is een inleiding van onderzoek waarbij metingen bij mensen (of objecten) worden gedaan. Voorbeelden van zulke metingen zijn bloeddruk, het aantal vullingen in het gebit of de benodigde tijd om te herstellen van een mondoperatie. In dit hoofdstuk gaat het vooral om interpretatie van de meetresultaten en niet om de onderzoeksopzet zelf: metingen kunnen bij elke vorm van onderzoek gedaan worden. Centraal staat het concept van natuurlijke variatie. Mensen verschillen van elkaar, en elke eigenschap die we meten kan van persoon tot persoon variëren. Mensen hebben verschillende bloeddrukken, verschillende aantallen vullingen en verschillende herstelperiodes na een operatie. Met deze variatie dient rekening te worden gehouden bij de interpretatie van wetenschappelijk onderzoek. In dit hoofdstuk zullen wij het over metingen hebben aan de hand van de resultaten van een onderzoek naar de werkzaamheid van verschillende witmakende tandpasta s. Referentie: Sharif N, MacDonald E, Hughes J, Newcombe RG, Addy M. The chemical stain removal properties of whitening toothpaste products: studies in vitro. Br Dent J 2000; Het artikel is gebaseerd op metingen op modellen met kunsthars elementen, maar dezelfde principes zijn van toepassing op onderzoek bij mensen. 3.1 Wat is het doel van het onderzoek? De cosmeticamarkt is groot en aan tandpasta s die de tanden witter maken kunnen mensen relatief veel geld uitgeven. Deze tandpasta s zijn gewoonlijk duurder dan gewone tandpasta s. Patiënten zouden hun tandarts kunnen vragen welke tandpasta hij het beste acht. Er zijn veel verschillende merken op de markt, maar dat wil nog niet zeggen BSL - ALG_BK_1KZM b_

2 3 Metingen bij mensen 51 dat ze allemaal effectief zijn. Het is dus belangrijk dat de tandarts de beschikbare informatie begrijpt en kan interpreteren. Het doel van het onderzoek van Sharif et al. was de werkzaamheid van verschillende witmakende tandpasta s te vergelijken met die van een gewone tandpasta en van poetsen met water alleen. Tabel 3.1 Fictieve gegevens van het effect van een witmakende tandpasta (Superdrug Ultracare) op dertig modellen met kunsthars elementen. Elke meting betreft de mate van verkleuring na vijf minuten blootstelling (gemeten in eenheden optische dichtheid) Hoe is het onderzoek uitgevoerd? Het onderzoek van Sharif et al. (2000) is een vergelijking van 28 witmakende tandpasta s (allemaal in de winkel verkrijgbaar), zeven experimentele tandpasta s, één gewone tandpasta en water. De auteurs voerden een serie experimenten uit op modellen met kunsthars elementen in plaats van op echte tanden. Elk model werd op gelijke wijze verkleurd, door het beurtelings gedurende twee minuten in menselijk speeksel onder te dompelen, gedurende twee minuten in een mondwater met 0,2% chloorhexidine en gedurende een uur in een theeoplossing, totdat de optische dichtheid van de verkleuring > 2,0 was. Deze werd gemeten door de modellen in een spectrofotometer te plaatsen. Om te testen hoe effectief elke pasta de modellen wit maakte, werd 3 g tandpasta verdund met 10 ml water. Vervolgens werden de modellen hierin ondergedompeld (of in 15 ml water) in een afgesloten fles. Die werd vervolgens gedurende een minuut geschud. Daarna werd het model met kunsthars elementen eruit gehaald, kort onder water afgespoeld en te drogen gelegd. Die procedure werd vier keer herhaald zodat elk model in totaal vijf minuten in een pasta ondergedompeld was. Voor elke tandpasta werden meerdere modellen (3 of 6) gebruikt. Het belangrijkste meetresultaat was de mate van verkleuring die na vijf minuten nog aanwezig was, gemeten met een spectrofotometer. De meeteenheid was dus eenheid van optische dichtheid. BSL - ALG_BK_1KZM b_

3 52 Evidence-based tandheelkunde het begrip natuurlijke variatie In tabel 3.1 staan fictieve gegevens van dertig modellen met kunsthars elementen die met dezelfde witmakende tandpasta behandeld zijn (de gegevens zijn afkomstig van Superdrug Ultracare, onderzoek 1 in het artikel van Sharif et al., 2000). De essentie van deze bespreking verandert niet als tanden van verschillende mensen waren gebruikt in plaats van modellen. Elk cijfer geeft de mate van verkleuring aan na vijf minuten, gemeten in eenheden optische dichtheid. Er zijn veel verschillende waarden, van 29 tot 90 eenheden optische dichtheid, ook al is voor elk model dezelfde tandpasta gebruikt. Het effect op de proefmodellen varieert net zoals het effect op de tanden van verschillende mensen zou variëren. Vervolgens is er een manier nodig om op basis van al die metingen de werkzaamheid van de tandpasta weer te geven. Dat kan door twee maten te specificeren: het gemiddelde en de spreiding (i.e. de mate waarin de metingen verspreid liggen rond dat gemiddelde). Hoe we gemiddelde en spreiding definiëren, hangt af van de verdeling van de resultaten. De gegevens zijn samen te vatten in een tabel die het aantal meetresultaten binnen een bepaald interval aangeeft (tabel 3.2). Om de verdeling van de resultaten te zien, wordt met de cijfers uit die tabel een histogram gemaakt (zoals in figuur 3.1). Daarin is eenvoudig te zien hoeveel modellen een waarde scoren binnen de bepaalde grenzen. Er zijn bijvoorbeeld vijf modellen die een verkleuring van eenheden optische dichtheid laten zien en negen van eenheden. De verticale as kan ook in percentages omgezet worden: 16,7% van de metingen viel binnen de eenheden optische dichtheid (figuur 3.1b). Of het histogram nu gebaseerd is op aantallen of percentages op de verticale as (y-as), de vorm zal steeds dezelfde zijn. Meestal is de beste optie gebruik te maken van percentages op de y-as, omdat dan het totale aantal metingen wordt meegewogen en er direct vergeleken kan worden met andere histogrammen, gebaseerd op grotere of kleinere aantallen modellen. Het histogram in figuur 3.1 lijkt symmetrisch: aan beide zijden van het centrum (categorie met de meeste modellen) is een ongeveer even grote spreiding. De meting die het centrum van de uitkomsten het best aangeeft heet het rekenkundig gemiddelde. Om op het rekenkundig gemiddelde te komen, worden de meetresultaten opgeteld en gedeeld door het aantal metingen. In het voorbeeld is de som van alle meetresultaten en het totale aantal metingen is 30, dus het gemiddelde is 56,4 eenheden optische dichtheid (1.693 : 30). De gemiddelde BSL - ALG_BK_1KZM b_

4 3 Metingen bij mensen 53 Tabel 3.2 Verkleuring na vijf minuten blootstelling aan een witmakende tandpasta. De uitkomsten van tabel 3.1 zijn in acht categorieën onderverdeeld (Sharif et al., 2000). verkleuring (eenheden optische dichtheid) aantal modellen (frequentie) percentage , , , , , , , ,3 totaal ,0* * De werkelijke som is 99,9% en niet 100%, als gevolg van de afronding van de deelpercentages. 10 aantal modellen (frequentie) percentage modellen mate van verkleuring (eenheden optische dichtheid) a mate van verkleuring (eenheden optische dichtheid) b Figuur 3.1 Histogram van de mate van verkleuring voor de uitkomsten van de dertig modellen in tabel 3.1. Het histogram bij (a) is gebaseerd op het aantal modellen naar mate van verkleuring (tabel 3.4). Het histogram in (b) is gebaseerd op het percentage modellen binnen elke categorie van verkleuring. verkleuring na de behandeling is dus ongeveer 56 eenheden optische dichtheid. BSL - ALG_BK_1KZM b_

5 54 Evidence-based tandheelkunde Kader 3.1 Het gemiddelde is een maat voor het centrum van de verdeling van de meetresultaten: gemiddelde = som van alle meetresultaten aantal meetresultaten De standaarddeviatie is een maat voor de spreiding van de verdeling rond het gemiddelde: standaarddeviatie = rffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffi som van (de afwijking van elk meetresultaat ten opzichte van het gemiddelde) 2 aantal meetresultaten 1 Nu de gemiddelde waarde is vastgesteld, blijven er dertig waarden die zich elk op enige afstand bevinden van dat gemiddelde. Hoe ver liggen de metingen verspreid rond het centrum? In hoeverre varieert de mate van verkleuring tussen de modellen onderling? De meest gebruikte maat voor spreiding is de standaarddeviatie. Daarmee wordt de gemiddelde afstand beschreven van de metingen ten opzichte van hun gemiddelde waarde (kader 3.1). In tabel 3.3 is te zien hoe een standaarddeviatie wordt berekend uit vijf meetresultaten. Eerst worden de resultaten opgeteld en gedeeld door 5 om de gemiddelde waarde vast te stellen: ( ) : 5 = 56. Vervolgens wordt berekend hoe ver elke meting van dat gemiddelde af ligt door het gemiddelde af te trekken van de meting (meetresultaat gemiddelde). Het meetresultaat 52 ligt bijvoorbeeld 4 eenheden optische dichtheid onder het gemiddelde (52 56 = 4) en het meetresultaat 59 ligt + 3 eenheden optische dichtheid boven het gemiddelde (59 56 = + 3). Als we alle afwijkingen van het gemiddelde optellen ( 6, 4, + 1, + 3, + 6), is het resultaat 0: de negatieve afwijkingen neutraliseren de positieve omdat het gemiddelde precies in het centrum van alle metingen ligt. Om dat te omzeilen, wordt met de kwadraten van de afwijkingen gewerkt. Het gemiddelde van deze kwadraten is ( ) : 4 = 24,5. Het lijkt logisch, dat de som gedeeld moet worden door 5, maar in werkelijkheid wordt hij gedeeld door het aantal metingen 1 (dit heet het aantal vrijheidsgraden en wordt altijd gebruikt bij de berekening van een standaarddeviatie van een onderzoeksgroep). Vervolgens moet, om terug te keren naar de oorspron- BSL - ALG_BK_1KZM b_

6 3 Metingen bij mensen 55 Tabel 3.3 Voorbeeld van berekening van de standaarddeviatie op basis van vijf meetresultaten. eenheden optische dichtheid afwijking van het gemiddelde (56) afwijking in het kwadraat Berekening standaarddeviatie 1. som van de gekwadrateerde afwijkingen = deling door (aantal meetresultaten 1) = 98 / (5 1) = 24,5 3. worteltrekking om tot standaarddeviatie te komen = H24,5 = 4,95 kelijke orde van grootte, de wortel worden getrokken uit het gemiddelde van de gekwadrateerde afwijkingen. Daaruit komt de standaarddeviatie naar voren van 4,95. Dat betekent dat onder deze meetresultaten de waarden afwijken van het gemiddelde met gemiddeld 5 eenheden optische dichtheid. De standaarddeviatie voor de dertig meetresultaten in tabel 3.1 is 16 eenheden optische dichtheid. Dat betekent dat de meetwaarden gemiddeld met 16 eenheden optische dichtheid afwijken van het gemiddelde (van 56 eenheden optische dichtheid). 3.3 Gemiddelden voor een selectie van tandpasta s en water In tabel 3.4 staan de gemiddelden en de standaarddeviaties van een selectie van de witmakende tandpasta s uit het artikel van Sharif et al. (2000). Het is duidelijk dat de geselecteerde tandpasta s behoorlijk variëren in effectiviteit. Macleans Whitening lijkt het meest effectief omdat het de laagste gemiddelde mate van verkleuring achterlaat (6,4 eenheden optische dichtheid). De standaarddeviatie is 2,2 en dat betekent dat de waarden van de zes modellen met kunsthars elementen waarop getest is gemiddeld 2,2 eenheden optische dichtheid afwijken van het gemiddelde van 6,4. Hoewel sommige witmakende tandpasta s effectief de verkleuring blijken te verminderen, blijken andere een vergelijkbaar of zelfs minder goed resultaat te halen dan een gewone tandpasta (Colgate Regular) of zelfs niet beter dan water. De gemiddelden zijn te gebruiken om uit de verschillende witmakende tandpasta s de beste te kiezen. Voor het maken van dergelijke vergelijkingen bestaat een aantal statistische methoden, die in hoofdstuk 4 aan de orde zullen komen. BSL - ALG_BK_1KZM b_

7 56 Evidence-based tandheelkunde Tabel 3.4 Gemiddelde en standaarddeviatie van de mate van verkleuring (eenheden optische dichtheid) na vijf minuten behandeling met een selectie van de tandpasta s en water. merk gemiddelde standaarddeviatie aantal modellen Beverley Hills Natural Whitening 71,0 5,1 6 Boots Advanced Whitening 30,1 5,5 6 Macleans Whitening 6,4 2,2 6 Pearl Drops 63,9 9,1 6 Colgate Regular 63,1 6,9 6 Water 71,5 11, Normale verdeling Het histogram in figuur 3.1 is symmetrisch van vorm en als er een curve (of: kromme) omheen getekend wordt, is die klokvormig (figuur 3.2). Zo n curve biedt een manier om een set meetresultaten te beschrijven (op soortgelijke wijze als het histogram). Deze klokvormige curve heet de normale verdeling (soms ook wel de Gauss-verdeling of kromme om verwarring te voorkomen met de in het Nederlands veelgebruikte term normaal ). Hij biedt een goede manier om de verdeling, of distributie, te beschrijven van een meting. Veel metingen in de geneeskunde en tandheelkunde hebben een normale verdeling. De normale verdeling heeft enkele nuttige wiskundige eigenschappen. Als het gemiddelde en de standaarddeviatie bekend zijn, is er een formule waarmee de klokvormige curve getekend kan worden. Zou de curve moeten worden getekend op basis van een histogram, dan zouden er honderden metingen verricht moeten worden voor een gladde curve. Omdat de normale verdeling valt af te leiden van enkel het gemiddelde en de standaarddeviatie, kan met slechts een klein aantal metingen al een beeld verkregen worden van de resultaten. Op basis van het gemiddelde en de standaarddeviatie van de dertig resultaten in tabel 3.1 (gemiddelde 56 en standaarddeviatie 16 eenheden optische dichtheid) ontstaat een normale verdeling zoals weergegeven in figuur 3.3. Op de horizontale as (x-as) staan de mogelijke resultaten; hier dus de mate van verkleuring in optische eenheden. Op de denkbeeldige verticale as (y-as) staat de relatieve fre- BSL - ALG_BK_1KZM b_

8 3 Metingen bij mensen 57 aantal modellen (frequentie) mate van verkleuring (eenheden optische dichtheid) Figuur 3.2 Histogram van de mate van verkleuring op basis van de dertig meetresultaten uit tabel 3.2. Er is een gladde, klokvormige curve (normale verdeling) overheen getekend mate van verkleuring (eenheden optische dichtheid) Figuur 3.3 Normale verdelingscurve voor Superdrug Ultracare. BSL - ALG_BK_1KZM b_

9 58 Evidence-based tandheelkunde quentie waarmee de uitkomsten voorkomen berekend uit de formule van normale verdeling. 1 De normale curve biedt een goede manier om in één grafiek zowel het gemiddelde als de spreiding weer te geven. de implicaties van een onderzoek op een groep mensen In hoofdstuk 2 zijn de concepten populatie en onderzoeksgroep besproken. Gezocht werd naar informatie over een grote populatie, namelijk alle tandheelkundestudenten in het Verenigd Koninkrijk in 1998, maar het onderzoek werd uitgevoerd bij slechts een beperkte groep mensen. De meetwaarden van die groep werden gebruikt om parameters (in dit geval prevalenties) te schatten voor de hele populatie. In dit hoofdstuk is hetzelfde principe van toepassing: de belangrijkste parameter is de gemiddelde mate van verkleuring die rest na vijf minuten behandeling, en deze is gemeten bij onderzoeksgroepen ter grootte van zes. De vraag is dus wat de ware gemiddelde waarde is. Dat zou het gemiddelde zijn dat gevonden wordt in een onderzoek met alle plastic modellen die er bestaan. Een dergelijk onderzoek is uiteraard niet uitvoerbaar, maar met behulp van het gemiddelde van de onderzoeksgroep valt een schatting te maken van het ware gemiddelde, en met betrouwbaarheidsintervallen kan worden nagegaan hoe waarschijnlijk die schatting is, gezien de grootte van de onderzoeksgroep. In gewoon Nederlands betekent het woord populatie hetzelfde als bevolking: de inwoners van een geografisch gebied. In onderzoekstermen betekent populatie de verzameling van alle mensen (specimens, monsters, of modellen) die men wil onderzoeken. Als we een steekproefuit de populatie nemen, dan willen we die groep gebruiken om gevolgtrekkingen te maken die niet alleen voor de individuen in de groep gelden, maar voor de gehele populatie waaruit ze voortkomen. In de tandheelkunde of geneeskunde worden vaak mensen bestudeerd met een specifieke ziekte en wil men niet alleen uitspraken kunnen doen over de mensen in de onderzoeksgroep, maar over iedereen die de ziekte heeft of wellicht nog krijgt. Bij bijvoorbeeld een onderzoek naar een nieuwe pijnstiller voor kinderen bij tandheelkundige behandelingen wordt het middel getest op een groep kinderen, terwijl men wil weten wat het middel doet bij alle kinderen, nu en in de toekomst. De populatie van alle kinderen is niet te onderzoeken. Bij extrapolatie van de gegevens over een groep naar de gehele populatie waaruit die 1 De formule voor de normale verdeling is ingewikkeld voor wie er niet mee vertrouwd is, maar behoeft in dit verband geen bespreking. BSL - ALG_BK_1KZM b_

10 3 Metingen bij mensen 59 groep komt, bestaat er altijd enige onzekerheid over wat wel en niet af te leiden valt van de groep naar de populatie. Om die onzekerheid te beschrijven, bestaan er methoden; de krachtigste methode is het betrouwbaarheidsinterval. Zoals reeds beschreven voor proporties (het relatieve aantal mensen, zie figuur 2.1 in hoofdstuk 2), valt te verwachten dat de proportie mensen met een bepaalde eigenschap per onderzoek varieert (i.e. per steekproef). Hoe kleiner de onderzoeksgroep waaruit de proportie berekend is, des te onzekerder zal het zijn dat de gemeten schatting dicht bij de werkelijke waarde ligt (zie figuur 2.2 in hoofdstuk 2). Deze principes gelden voor elke statistische schatting, inclusief de gemiddelde waarde. Wat er ook gemeten wordt, de uitkomst zal anders zijn bij een andere onderzoeksgroep, en hoe meer mensen gemeten worden, des te zekerder het is dat de metingen in de onderzoeksgroep een afspiegeling zijn van de werkelijke waarde voor de populatie. In figuur 3.4 zijn de mate van verkleuring na vijf minuten behandeling en de standaarddeviatie voor twintig fictieve onderzoeken met Superdrug Ultracare weergegeven. Van onderzoek 1 staan de resultaten in tabel 3.1 (gemiddelde waarde van 56, standaarddeviatie van 16 en onderzoeksgrootte van 30 metingen). De overige onderzoeken zijn verzonnen. Elk onderzoek is gebaseerd op dezelfde hoeveelheid modellen met kunsthars elementen, maar bij elk komt er een ander gemiddelde uit. Met elk onderzoek inclusief 95%-betrouwbaarheidsinterval is een poging gedaan, het ware gemiddelde te schatten waarvan, voor het doel van deze bespreking, wordt aangenomen dat het 58 eenheden optische dichtheid is. Sommige onderzoeken hebben een gemiddelde dat hoger ligt dan 58 en andere een gemiddelde daaronder, maar alle betrouwbaarheidsintervallen bevatten het ware gemiddelde, behalve onderzoek 17. Dat is naar verwachting: een 95%-betrouwbaarheidsinterval houdt in dat het interval het ware gemiddelde zal bevatten in 95% van de gevallen, en dus het ware gemiddelde zal missen in 5% van de gevallen (i.e. 1 op 20 onderzoeken). De variabiliteit van een statistische uitkomst (of het nu een proportie of een gemiddelde betreft) valt te kwantificeren met de standaardfout. Dat is een maat voor de onzekerheid over de schatting van de werkelijke waarde op basis van een enkele onderzoeksgroep. De standaardfout van het gemiddelde geeft aan dat het gemiddelde van onderzoeksgroep tot onderzoeksgroep kan verschillen. Een belangrijke toepassing van de standaardfout is dat die gebruikt kan worden om het betrouwbaarheidsinterval te berekenen. De standaardfout van een gemiddelde berekenen is niet moeilijk. BSL - ALG_BK_1KZM b_

11 60 Evidence-based tandheelkunde onderzoeknummer ware gemiddelde ware gemiddelde gemiddelde mate van verkleuring na behandeling (eenheden optische dichtheid) Figuur 3.4 Het gemiddelde en het 95%-betrouwbaarheidsinterval van twintig fictieve onderzoeken naar de witmakende tandpasta Superdrug Ultracare (de resultaten zijn afkomstig van de gegevens in tabel 3.1). Het werkelijke gemiddelde is in dit voorbeeld gesteld op 58 eenheden optische dichtheid. Hiervoor neemt men de standaarddeviatie van de onderzoeksgroep en deelt die door de wortel uit het aantal metingen in de onderzoeksgroep. Soms worden standaardfout en standaarddeviatie met elkaar verward. De standaarddeviatie geeft aan hoe ver de meetresultaten van een onderzoeksgroep verspreid liggen rondom het gemiddelde. De BSL - ALG_BK_1KZM b_

12 3 Metingen bij mensen 61 standaardfout geeft niet de spreiding van de metingen weer, maar de nauwkeurigheid waarmee het gemiddelde van een populatie op basis van de steekproef vastgesteld kan worden (in dit geval de gemiddelde waarde) (kader 3.2). Kader 3.2 Voor de n = 30 meetresultaten in tabel 3.1: gemiddelde mate van verkleuring na behandeling = x = 56 eenheden optische dichtheid standaarddeviatie van de metingen = s = 16 eenheden optische dichtheid p s ffiffi ¼ 16 ffiffiffiffiffi n 30 standaardfout van het gemiddelde (SE) ¼ p ¼ 2,9 eenheden optische dichtheid (het gemiddelde en de standaardafwijking van een onderzoeksgroep worden vaak genoteerd als respectievelijk x en sd) Kader 3.3 Het betrouwbaarheidsinterval (BI) van een populatiegemiddelde berekenen ondergrens van het BI = gemeten populatiegemiddelde (1,96 6 standaardfout) bovengrens van het BI = gemeten gemiddelde + (1,96 6 standaardfout) De factor 1,96 geldt bij ongeveer dertig of meer metingen; bij kleinere onderzoeksgroepen wordt deze factor iets groter en hangt hij af van de groepsgrootte Voor de resultaten uit tabel 3.1 geldt dat het gemiddelde ligt bij 56 eenheden optische dichtheid en dat de resultaten daaromheen verspreid liggen met een afstand van gemiddeld 16 eenheden optische dichtheid. De standaardfout is 2,9, dus als er meerdere onderzoeken gedaan zouden worden, elk op basis van dertig modellen, dan zouden alle gemiddelde uitkomsten van die onderzoeken een spreiding hebben van ongeveer 2,9 rond het ware gemiddelde. De standaardfout van het gemiddelde wordt gebruikt voor de berekening van het 95%-betrouwbaarheidsinterval van het gemiddelde (kader 3.3). Met de uitkomsten van de dertig meetresultaten uit tabel 3.1, waarvan BSL - ALG_BK_1KZM b_

13 62 Evidence-based tandheelkunde Tabel 3.5 Gemiddelde en 95%-betrouwbaarheidsinterval van de mate van vergeling na vijf minuten behandeling (in eenheden optische dichtheid) voor een selectie van tandpasta s en voor water (Sharif et al., 2000). merk gemiddelde 95%-betrouwbaarheidsinterval Beverley Hills Natural Whitening 71,0 65,6 tot 76,3 Boots Advanced Whitening 30,1 24,3 tot 35,9 Macleans Whitening 6,4 4,1 tot 8,7 Pearl Drops 63,9 54,3 tot 73,4 Colgate Regular 63,1 55,9 tot 70,3 Water 71,5 60,0 tot 83,0 het gemiddelde 56 is en de standaardfout 2,9, wordt het 95%-betrouwbaarheidsinterval 50 (56 1,96 6 2,9) tot 62 (56 + 1,96 6 2,9). Met die informatie kan gesteld worden dat de beste schatting van het ware gemiddelde voor de tandpasta Superdrug Ultracare 56 eenheden optische dichtheid is, maar dat dat ware gemiddelde met 95% zekerheid ligt tussen 50 en 62. In tabel 3.5 staan de gemiddelden en de 95%-betrouwbaarheidsintervallen van de tandpasta s uit tabel 3.4. Het ware gemiddelde van Pearl Drops bijvoorbeeld ligt waarschijnlijk tussen 54,3 en 73,4, terwijl het ware gemiddelde van water waarschijnlijk ligt tussen 60,0 en 83,0. Die twee intervallen hebben een grote overlap, wat betekent dat Pearl Drops en water hetzelfde bleekeffect zouden kunnen hebben. In hoofdstuk 4 worden formele, ofwel gestandaardiseerde, manieren besproken om twee tandpasta s met elkaar te vergelijken. 3.5 De resultaten vergelijken van asymmetrische uitkomsten De principes die hierboven geïntroduceerd zijn, gaan over uitkomsten met een symmetrie: het histogram is evenwichtig opgebouwd rond het centrum. Bij metingen met een onevenwichtige verdeling is geen sprake van een normale verdeling. Een voorbeeld hiervan is kauwkracht. In figuur 3.5 staat een histogram van de metingen van kauwkracht (in newton, N) van 500 vrouwen. De vorm is niet symmetrisch, maar scheef verdeeld naar links (andere metingen kunnen naar rechts scheef verdeeld zijn). In een dergelijke situatie zal de gemiddelde uitkomst geen goede schatting opleveren van het centrum van de uitkomsten. De mediaan is de waarde die evenveel uitkomsten onder zich heeft BSL - ALG_BK_1KZM b_

14 3 Metingen bij mensen 63 liggen als boven zich. In figuur 3.5 is de mediaan dus de waarde waar 250 uitkomsten onder liggen en 250 uitkomsten boven. Dat is de waarde van 400 N. De gemiddelde waarde is 480 N: hoger dus dan de mediaan onder invloed van de relatief kleine groep vrouwen met een zeer grote kauwkracht. Als de onderzoeksgegevens niet symmetrisch verdeeld zijn, kan het centrum het best beschreven worden door de mediaan. frequentie kauwkracht (newton) Figuur 3.5 Fictieve meetresultaten van de kauwkracht van 500 vrouwen. Evenzo is de standaarddeviatie niet de beste manier om de spreiding van scheef verdeelde waarden te beschrijven. Ter illustratie dienen de onderstaande acht meetresultaten: De standaarddeviatie is 30, maar dat is duidelijk niet de gemiddelde spreiding van de meeste meetwaarden, die zich concentreren rond de 14. Evenals het gemiddelde zal de standaarddeviatie beïnvloed worden door de zeer grote (of zeer kleine) afwijkende meetwaarden. Als de meetwaarden niet symmetrisch verdeeld zijn, valt de spreiding het best BSL - ALG_BK_1KZM b_

15 64 Evidence-based tandheelkunde te beschrijven door middel van de kwartielafstand (ook wel interkwartielbereik of kwartielinterval). Dat is de afstand tussen de 25- en de 75-percentiel. De 50-percentiel is de mediaan. De 25-percentiel is de waarde waaronder zich 25% van de meetresultaten bevinden en de 75-percentiel is de waarde waaronder zich 75% van de meetresultaten bevinden (en dus 25% erboven). In het voorbeeld van de genoemde acht meetresultaten, betekent 25% van de resultaten twee meetresultaten (25% van 8), dus ligt de 25-percentiel tussen de tweede en de derde uitkomst, dus rond de 12,5. De 75- percentiel heeft twee metingen boven zich en ligt dus tussen de zesde en zevende uitkomst: ongeveer 16,5. De kwartielafstand is dus van 12,5 tot 16,5 en de grootte is 4 (figuur 3.6). In kader 3.4 worden de verschillende maten voor gemiddelde en spreiding vergeleken voor deze acht voorbeeldmetingen percentiel (12,5) 75-percentiel (16,5) Figuur 3.6 Acht fictieve meetresultaten en de schatting van het 25- en het 75- percentiel. Kader 3.4 gemiddelde mediaan standaarddeviatie kwartielafstand 24,8 14,5 de mediaan ligt dichter bij het centrum van de meetresultaten dan het gemiddelde 30 4 de kwartielafstand geeft een beter idee van de spreiding dan de standaarddeviatie In het voorbeeld van de 500 vrouwen is de 25-percentiel de kauwkrachtmeting waaronder zich 125 meetresultaten bevinden (25% van 500): dat is 243 N. De 75-percentiel is 588 N (er zijn 125 meetresultaten hoger dan dat). De helft van de vrouwen heeft dus een kauwkracht tussen de 243 N en 588 N en de kwartielafstand is 345 N ( ). Omdat de resultaten asymmetrisch of scheef verdeeld zijn, geven de mediaan en de kwartielafstand een betere beschrijving van de gegevens dan het gemiddelde en de standaarddeviatie. BSL - ALG_BK_1KZM b_

16 3 Metingen bij mensen 65 leerpunten Bij metingen aan mensen is er sprake van natuurlijke variatie. Het centrum en de spreiding moeten worden bepaald om de meetresultaten van een groep mensen te kunnen beschrijven.. Gemiddelde en standaarddeviatie worden gebruikt als de gegevens symmetrisch zijn (normaal verdeeld).. Mediaan en kwartielafstand worden gebruikt als de gegevens scheef verdeeld zijn (niet normaal verdeeld). Het betrouwbaarheidsinterval voor een gemiddelde is het interval waarbinnen het ware gemiddelde (van de totale populatie) waarschijnlijk ligt. Oefening 1 De veertig fictieve observaties in tabel 3.6 geven de resterende mate van verkleuring weer (in eenheden optische dichtheid) na behandeling met een witmakende tandpasta bij veertig modellen met kunsthars elementen. Bereken het gemiddelde, de mediaan en de kwartielafstand. Tabel fictieve observaties Bij de meetresultaten in tabel 3.6 is de standaarddeviatie 5,05 eenheden optische dichtheid. Wat wil dat zeggen? 3 Is de verdeling symmetrisch (normaal) of scheef? Wat zijn dus de beste maten voor het centrum en de spreiding van deze meetresultaten? 4 Bereken de standaardfout van het gemiddelde. 5 Wat is het 95%-betrouwbaarheidsinterval van het ware gemiddelde van deze specifieke witmakende tandpasta? Bespreek de uitkomsten. 6 Als er maar vijftien metingen gedaan waren in plaats van veertig, wat zou dan het effect zijn voor het 95%-betrouwbaarheidsinterval? BSL - ALG_BK_1KZM b_

HOOFDSTUK 6: INTRODUCTIE IN STATISTISCHE GEVOLGTREKKINGEN

HOOFDSTUK 6: INTRODUCTIE IN STATISTISCHE GEVOLGTREKKINGEN HOOFDSTUK 6: INTRODUCTIE IN STATISTISCHE GEVOLGTREKKINGEN Inleiding Statistische gevolgtrekkingen (statistical inference) gaan over het trekken van conclusies over een populatie op basis van steekproefdata.

Nadere informatie

Hoofdstuk 7: Statistische gevolgtrekkingen voor distributies

Hoofdstuk 7: Statistische gevolgtrekkingen voor distributies Hoofdstuk 7: Statistische gevolgtrekkingen voor distributies 7.1 Het gemiddelde van een populatie Standaarddeviatie van de populatie en de steekproef In het vorige deel is bij de significantietoets uitgegaan

Nadere informatie

Statistiek I Samenvatting. Prof. dr. Carette

Statistiek I Samenvatting. Prof. dr. Carette Statistiek I Samenvatting Prof. dr. Carette Opleiding: bachelor of science in de Handelswetenschappen Academiejaar 2016 2017 Inhoudsopgave Hoofdstuk 1: Statistiek, gegevens en statistisch denken... 3 De

Nadere informatie

VOOR HET SECUNDAIR ONDERWIJS

VOOR HET SECUNDAIR ONDERWIJS VOOR HET SECUNDAIR ONDERWIJS Steekproefmodellen en normaal verdeelde steekproefgrootheden 5. Werktekst voor de leerling Prof. dr. Herman Callaert Hans Bekaert Cecile Goethals Lies Provoost Marc Vancaudenberg

Nadere informatie

Hoofdstuk 5: Steekproevendistributies

Hoofdstuk 5: Steekproevendistributies Hoofdstuk 5: Steekproevendistributies Inleiding Statistische gevolgtrekkingen worden gebruikt om conclusies over een populatie of proces te trekken op basis van data. Deze data wordt samengevat door middel

Nadere informatie

Figuur 1: Voorbeelden van 95%-betrouwbaarheidsmarges van gemeten percentages.

Figuur 1: Voorbeelden van 95%-betrouwbaarheidsmarges van gemeten percentages. MARGES EN SIGNIFICANTIE BIJ STEEKPROEFRESULTATEN. De marges van percentages Metingen via een steekproef leveren een schatting van de werkelijkheid. Het toevalskarakter van de steekproef heeft als consequentie,

Nadere informatie

8. Analyseren van samenhang tussen categorische variabelen

8. Analyseren van samenhang tussen categorische variabelen 8. Analyseren van samenhang tussen categorische variabelen Er bestaat een samenhang tussen twee variabelen als de verdeling van de respons (afhankelijke) variabele verandert op het moment dat de waarde

Nadere informatie

VOOR HET SECUNDAIR ONDERWIJS. Kansmodellen. 4. Het steekproefgemiddelde. Werktekst voor de leerling. Prof. dr. Herman Callaert

VOOR HET SECUNDAIR ONDERWIJS. Kansmodellen. 4. Het steekproefgemiddelde. Werktekst voor de leerling. Prof. dr. Herman Callaert VOOR HET SECUNDAIR ONDERWIJS Kansmodellen 4. Werktekst voor de leerling Prof. dr. Herman Callaert Hans Bekaert Cecile Goethals Lies Provoost Marc Vancaudenberg . Een concreet voorbeeld.... Een kansmodel

Nadere informatie

9. Lineaire Regressie en Correlatie

9. Lineaire Regressie en Correlatie 9. Lineaire Regressie en Correlatie Lineaire verbanden In dit hoofdstuk worden methoden gepresenteerd waarmee je kwantitatieve respons variabelen (afhankelijk) en verklarende variabelen (onafhankelijk)

Nadere informatie

SPSS Introductiecursus. Sanne Hoeks Mattie Lenzen

SPSS Introductiecursus. Sanne Hoeks Mattie Lenzen SPSS Introductiecursus Sanne Hoeks Mattie Lenzen Statistiek, waarom? Doel van het onderzoek om nieuwe feiten van de werkelijkheid vast te stellen door middel van systematisch onderzoek en empirische verzamelen

Nadere informatie

Populaties beschrijven met kansmodellen

Populaties beschrijven met kansmodellen Populaties beschrijven met kansmodellen Prof. dr. Herman Callaert Deze tekst probeert, met voorbeelden, inzicht te geven in de manier waarop je in de statistiek populaties bestudeert. Dat doe je met kansmodellen.

Nadere informatie

Hoofdstuk 10: Regressie

Hoofdstuk 10: Regressie Hoofdstuk 10: Regressie Inleiding In dit deel zal uitgelegd worden hoe we statistische berekeningen kunnen maken als sprake is van één kwantitatieve responsvariabele en één kwantitatieve verklarende variabele.

Nadere informatie

HOOFDSTUK 7: STATISTISCHE GEVOLGTREKKINGEN VOOR DISTRIBUTIES

HOOFDSTUK 7: STATISTISCHE GEVOLGTREKKINGEN VOOR DISTRIBUTIES HOOFDSTUK 7: STATISTISCHE GEVOLGTREKKINGEN VOOR DISTRIBUTIES 7.1 Het gemiddelde van een populatie Standaarddeviatie van de populatie en de steekproef In het vorige deel is bij de significantietoets uitgegaan

Nadere informatie

Bijlage Figuren en formules voor de stof van Professionele Ontwikkeling en Wetenschap, 13-14

Bijlage Figuren en formules voor de stof van Professionele Ontwikkeling en Wetenschap, 13-14 Bijlage Figuren en formules voor de stof van Professionele Ontwikkeling en Wetenschap, 1314 Bijlage Figuren en formules voor de stof van Professionele Ontwikkeling en Wetenschap, 1314 Figuren en formules

Nadere informatie

Inleiding statistiek

Inleiding statistiek Inleiding Statistiek Pagina 1 uit 8 Inleiding statistiek 1. Inleiding In deze oefeningensessie is het de bedoeling jullie vertrouwd te maken met een aantal basisbegrippen van de statistiek, meer bepaald

Nadere informatie

Statistiek: Spreiding en dispersie 6/12/2013. dr. Brenda Casteleyn

Statistiek: Spreiding en dispersie 6/12/2013. dr. Brenda Casteleyn Statistiek: Spreiding en dispersie 6/12/2013 dr. Brenda Casteleyn dr. Brenda Casteleyn www.keu6.be Page 2 1. Theorie Met spreiding willen we in één getal uitdrukken hoe verspreid de gegevens zijn: in hoeveel

Nadere informatie

Project: Kennisdocument Onderwerp: p90 Datum: 23 november 2009 Referentie: p90 onzekerheid Wat betekent de p90 (on)zekerheid?

Project: Kennisdocument Onderwerp: p90 Datum: 23 november 2009 Referentie: p90 onzekerheid Wat betekent de p90 (on)zekerheid? Project: Kennisdocument Onderwerp: p90 Datum: 23 november 2009 Referentie: p90 onzekerheid Wat betekent de p90 (on)zekerheid? De p90 onzekerheid staat in het kader van de garantieregeling voor aardwarmte

Nadere informatie

Inleiding Applicatie Software - Statgraphics. Beschrijvende Statistiek

Inleiding Applicatie Software - Statgraphics. Beschrijvende Statistiek Inleiding Applicatie Software - Statgraphics Beschrijvende Statistiek OPDRACHT OVER BESCHRIJVENDE STATISTIEK Beleggen Door een erfenis heeft een vriend van u onverwacht de beschikking over een klein kapitaaltje

Nadere informatie

Overzicht statistiek 5N4p

Overzicht statistiek 5N4p Overzicht statistiek 5N4p EEB2 GGHM2012 Inhoud 1 Frequenties, absoluut en relatief... 3 1.1 Frequentietabel... 3 1.2 Absolute en relatieve frequentie... 3 1.3 Cumulatieve frequentie... 4 2 Centrum en spreiding...

Nadere informatie

Statistiek: Vorm van de verdeling 1/4/2014. dr. Brenda Casteleyn

Statistiek: Vorm van de verdeling 1/4/2014. dr. Brenda Casteleyn Statistiek: Vorm van de verdeling /4/204 . Theorie Enkel de theorie die nodig is voor de oefeningen is hierin opgenomen. Scheefheid of asymmetrie Indien de meetwaarden links van de mediaan meer spreiding

Nadere informatie

Hoeveel vertrouwen heb ik in mijn onderzoek en conclusie? Les 1

Hoeveel vertrouwen heb ik in mijn onderzoek en conclusie? Les 1 Hoeveel vertrouwen heb ik in mijn onderzoek en conclusie? Les 1 1 Onderwerpen van de lessenserie: De Normale Verdeling Nul- en Alternatieve-hypothese ( - en -fout) Steekproeven Statistisch toetsen Grafisch

Nadere informatie

Hoofdstuk 4 Kansen. 4.1 Randomheid

Hoofdstuk 4 Kansen. 4.1 Randomheid Hoofdstuk 4 Kansen 4.1 Randomheid Herhalingen en kansen Als je een munt opgooit (of zelfs als je een SRS trekt) kunnen de resultaten van tevoren voorspeld worden, omdat de uitkomsten zullen variëren wanneer

Nadere informatie

Hoofdstuk 5 Een populatie: parametrische toetsen

Hoofdstuk 5 Een populatie: parametrische toetsen Hoofdstuk 5 Een populatie: parametrische toetsen 5.1 Gemiddelde, variantie, standaardafwijking: De variantie is als het ware de gemiddelde gekwadrateerde afwijking van het gemiddelde. Hoe groter de variantie

Nadere informatie

Wiskunde D Online uitwerking 4 VWO blok 6 les 2

Wiskunde D Online uitwerking 4 VWO blok 6 les 2 Paragraaf 8 De klokvorm Opgave 1 a De top van de grafiek van de PvdA ligt bij 30 %. Dus voor de PvdA wordt 30% voorspeld. b De grafiek loopt van ongeveer 27 tot 33, dus het percentage ligt met grote waarschijnlijkheid

Nadere informatie

Data analyse Inleiding statistiek

Data analyse Inleiding statistiek Data analyse Inleiding statistiek Terugblik - Inductieve statistiek Afleiden van eigenschappen van een populatie op basis van een beperkt aantal metingen (steekproef) Kennis gemaakt met kans & kansverdelingen

Nadere informatie

Hoofdstuk 12: Eenweg ANOVA

Hoofdstuk 12: Eenweg ANOVA Hoofdstuk 12: Eenweg ANOVA 12.1 Eenweg analyse van variantie Eenweg en tweeweg ANOVA Wanneer we verschillende populaties of behandelingen met elkaar vergelijken, dan zal er binnen de data altijd sprake

Nadere informatie

Wiskunde D Online uitwerking 4 VWO blok 5 les 3

Wiskunde D Online uitwerking 4 VWO blok 5 les 3 Paragraaf 10 De standaard normale tabel Opgave 1 a Er geldt 20,1 16,6 = 3,5 C. Dit best wel een fors verschil, maar hoeft niet direct heel erg uitzonderlijk te zijn. b Er geldt 167 150 = 17. Dat valt buiten

Nadere informatie

werkcollege 6 - D&P9: Estimation Using a Single Sample

werkcollege 6 - D&P9: Estimation Using a Single Sample cursus 9 mei 2012 werkcollege 6 - D&P9: Estimation Using a Single Sample van frequentie naar dichtheid we bepalen frequenties van meetwaarden plot in histogram delen door totaal aantal meetwaarden > fracties

Nadere informatie

Inleiding Applicatie Software - Statgraphics

Inleiding Applicatie Software - Statgraphics Inleiding Applicatie Software - Statgraphics Beschrijvende Statistiek /k 1/35 OPDRACHT OVER BESCHRIJVENDE STATISTIEK Beleggen Door een erfenis heeft een vriend van u onverwacht de beschikking over een

Nadere informatie

Statistische variabelen. formuleblad

Statistische variabelen. formuleblad Statistische variabelen formuleblad 0. voorkennis Soorten variabelen Discreet of continu Bij kwantitatieve gegevens gaat het om meetbare gegeven, zoals temperatuur, snelheid of gewicht. Bij een discrete

Nadere informatie

Hiermee rekenen we de testwaarde van t uit: n. 10 ( x ) ,16

Hiermee rekenen we de testwaarde van t uit: n. 10 ( x ) ,16 modulus strepen: uitkomst > 0 Hiermee rekenen we de testwaarde van t uit: n 10 ttest ( x ) 105 101 3,16 n-1 4 t test > t kritisch want 3,16 >,6, dus 105 valt buiten het BI. De cola bevat niet significant

Nadere informatie

Oplossingen hoofdstuk 7

Oplossingen hoofdstuk 7 Oplossingen hoofdstuk 7 1. X is normaal verdeeld met µ=5 en =2. Tussen welke grenzen liggen P Z z 0, 3 z 0, 52 P Z z 0, 7 z 0,52. a) 30, 70 De ondergrens is x30 5z30 2 50,52 2 3,96 De bovengrens isx 70

Nadere informatie

11. Multipele Regressie en Correlatie

11. Multipele Regressie en Correlatie 11. Multipele Regressie en Correlatie Meervoudig regressie model Nu gaan we kijken naar een relatie tussen een responsvariabele en meerdere verklarende variabelen. Een bivariate regressielijn ziet er in

Nadere informatie

Niet de hoogte, wel de oppervlakte. Aandachtspunten bij. - statistische technieken voor een continue veranderlijke

Niet de hoogte, wel de oppervlakte. Aandachtspunten bij. - statistische technieken voor een continue veranderlijke Niet de hoogte, wel de oppervlakte Prof. dr. Herman Callaert Aandachtspunten bij - statistische technieken voor een continue veranderlijke - de interpretatie van een histogram - de normale dichtheidsfunctie

Nadere informatie

Klantonderzoek: statistiek!

Klantonderzoek: statistiek! Klantonderzoek: statistiek! Statistiek bij klantonderzoek Om de resultaten van klantonderzoek juist te interpreteren is het belangrijk de juiste analyses uit te voeren. Vaak worden de mogelijkheden van

Nadere informatie

HAVO 4 wiskunde A. Een checklist is een opsomming van de dingen die je moet kennen en kunnen. checklist SE1 wiskunde A.pdf

HAVO 4 wiskunde A. Een checklist is een opsomming van de dingen die je moet kennen en kunnen. checklist SE1 wiskunde A.pdf HAVO 4 wiskunde A Een checklist is een opsomming van de dingen die je moet kennen en kunnen. checklist SE1 wiskunde A.pdf 1. rekenregels en verhoudingen Ik kan breuken vermenigvuldigen en delen. Ik ken

Nadere informatie

Oefenvragen bij Statistics for Business and Economics van Newbold

Oefenvragen bij Statistics for Business and Economics van Newbold Oefenvragen bij Statistics for Business and Economics van Newbold Hoofdstuk 1 1. Wat is het verschil tussen populatie en sample? De populatie is de complete set van items waar de onderzoeker in geïnteresseerd

Nadere informatie

Praktische opdracht Wiskunde A IQtest

Praktische opdracht Wiskunde A IQtest Praktische opdracht Wiskunde A IQtest Praktische-opdracht door een scholier 2063 woorden 27 januari 2004 7,6 20 keer beoordeeld Vak Wiskunde A Inhoudsopgave Inleiding Hoe dacht William Stern over intelligentie?

Nadere informatie

College Week 4 Inspecteren van Data: Verdelingen

College Week 4 Inspecteren van Data: Verdelingen College Week 4 Inspecteren van Data: Verdelingen Inleiding in de Methoden & Technieken 2013 2014 Hemmo Smit Dus volgende week Geen college en werkgroepen Maar Oefententamen on-line (BB) Data invoeren voor

Nadere informatie

Les 1: de normale distributie

Les 1: de normale distributie Les 1: de normale distributie Elke Debrie 1 Statistiek 2 e Bachelor in de Biomedische Wetenschappen 18 oktober 2018 1 Met dank aan Koen Van den Berge Indeling lessen Elke bullet point is een week. R en

Nadere informatie

Exact Periode 6.1. Juist & Precies Testen

Exact Periode 6.1. Juist & Precies Testen Juist & Precies Testen Exact periode 6.1 Juist en Precies Gemiddelde Standaarddeviatie (=Standaard Afwijking) Betrouwbaarheidsinterval Dixon s Q-test Student s t-test F-test 2 Juist: gemiddeld klopt de

Nadere informatie

Beschrijvende statistiek

Beschrijvende statistiek Duur 45 minuten Overzicht Tijdens deze lesactiviteit leer je op welke manier centrum- en spreidingsmaten je helpen bij de interpretatie van statistische gegevens. Je leert ook dat grafische voorstellingen

Nadere informatie

Examen Statistiek I Feedback

Examen Statistiek I Feedback Examen Statistiek I Feedback Bij elke vraag is alternatief A correct. Bij de trekking van een persoon uit een populatie beschouwt men de gebeurtenissen A (met bril), B (hooggeschoold) en C (mannelijk).

Nadere informatie

Hoofdstuk 3 Statistiek: het toetsen

Hoofdstuk 3 Statistiek: het toetsen Hoofdstuk 3 Statistiek: het toetsen 3.1 Schatten: Er moet een verbinding worden gelegd tussen de steekproefgrootheden en populatieparameters, willen we op basis van de een iets kunnen zeggen over de ander.

Nadere informatie

Frequentiematen voor ziekte: Hoe vaak komt de ziekte voor

Frequentiematen voor ziekte: Hoe vaak komt de ziekte voor Frequentiematen voor ziekte: Hoe vaak komt de ziekte voor 4 juni 2012 Het voorkomen van ziekte kan op drie manieren worden weergegeven: - Prevalentie - Cumulatieve incidentie - Incidentiedichtheid In de

Nadere informatie

bijspijkercursus wiskunde voor psychologiestudenten bijeenkomst 6 statistiek/gegevensverwerking los materiaal, niet uit boek [PW]

bijspijkercursus wiskunde voor psychologiestudenten bijeenkomst 6 statistiek/gegevensverwerking los materiaal, niet uit boek [PW] bijspijkercursus wiskunde voor psychologiestudenten bijeenkomst statistiek/gegevensverwerking los materiaal, niet uit boek [PW] procenten percentage: bv: van de 0 kinderen hadden er 7: hoeveel procent

Nadere informatie

Eindexamen wiskunde B1 vwo 2004-II

Eindexamen wiskunde B1 vwo 2004-II Brandstofverbruik Een schip maakt een tocht over een rivier van P naar Q en terug. De afstand tussen P en Q is 42 km. Van P naar Q vaart het schip tegen de stroom in (stroomopwaarts); op de terugreis vaart

Nadere informatie

5.0 Voorkennis. Er zijn verschillende manieren om gegevens op een grafische wijze weer te geven: 1. Staafdiagram:

5.0 Voorkennis. Er zijn verschillende manieren om gegevens op een grafische wijze weer te geven: 1. Staafdiagram: 5.0 Voorkennis Er zijn verschillende manieren om gegevens op een grafische wijze weer te geven: 1. Staafdiagram: De lengte van de staven komt overeen met de hoeveelheid; De staven staan meestal los van

Nadere informatie

Summary in Dutch 179

Summary in Dutch 179 Samenvatting Een belangrijke reden voor het uitvoeren van marktonderzoek is het proberen te achterhalen wat de wensen en ideeën van consumenten zijn met betrekking tot een produkt. De conjuncte analyse

Nadere informatie

Hoofdstuk 13. De omvang van een steekproef bepalen

Hoofdstuk 13. De omvang van een steekproef bepalen Hoofdstuk 13 De omvang van een steekproef bepalen Steekproefnauwkeurigheid Steekproefnauwkeurigheid: verwijst naar hoe dicht een steekproefgrootheid (bijvoorbeeld het gemiddelde van de antwoorden op een

Nadere informatie

Statistiek voor A.I.

Statistiek voor A.I. Statistiek voor A.I. College 13 Donderdag 25 Oktober 1 / 28 2 Deductieve statistiek Orthodoxe statistiek 2 / 28 3 / 28 Jullie - onderzoek Tobias, Lody, Swen en Sander Links: Aantal broers/zussen van het

Nadere informatie

Voorbeeldtentamen Statistiek voor Psychologie

Voorbeeldtentamen Statistiek voor Psychologie Voorbeeldtentamen Statistiek voor Psychologie 1) Vul de volgende uitspraak aan, zodat er een juiste bewering ontstaat: De verdeling van een variabele geeft een opsomming van de categorieën en geeft daarbij

Nadere informatie

SOCIALE STATISTIEK (deel 2)

SOCIALE STATISTIEK (deel 2) SOCIALE STATISTIEK (deel 2) D. Vanpaemel KU Leuven D. Vanpaemel (KU Leuven) SOCIALE STATISTIEK (deel 2) 1 / 57 Hoofdstuk 5: Schatters en hun verdeling 5.1 Steekproefgemiddelde als toevalsvariabele D. Vanpaemel

Nadere informatie

Elementaire rekenvaardigheden

Elementaire rekenvaardigheden Hoofdstuk 1 Elementaire rekenvaardigheden De dingen die je niet durft te vragen, maar toch echt moet weten Je moet kunnen optellen en aftrekken om de gegevens van de patiënt nauwkeurig bij te kunnen houden.

Nadere informatie

Wiskunde De Normale en Binomiale Verdeling. Geschreven door P.F.Lammertsma voor mijn lieve Avigail

Wiskunde De Normale en Binomiale Verdeling. Geschreven door P.F.Lammertsma voor mijn lieve Avigail Wiskunde De Normale en Binomiale Verdeling Geschreven door P.F.Lammertsma voor mijn lieve Avigail Opmerkingen vooraf Wiskunde Pagina 2 uit 20 Opmerkingen vooraf Pak je rekenmachine, de TI-83, erbij en

Nadere informatie

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN. Tentamen OGO Fysisch Experimenteren voor minor AP (3MN10) Tentamen Inleiding Experimentele Fysica (3AA10)

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN. Tentamen OGO Fysisch Experimenteren voor minor AP (3MN10) Tentamen Inleiding Experimentele Fysica (3AA10) TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Tentamen OGO Fysisch Experimenteren voor minor AP (3MN10) Tentamen Inleiding Experimentele Fysica (3AA10) d.d. 30 oktober 2009 van 9:00 12:00 uur Vul de presentiekaart

Nadere informatie

4. Resultaten. 4.1 Levensverwachting naar geslacht en opleidingsniveau

4. Resultaten. 4.1 Levensverwachting naar geslacht en opleidingsniveau 4. Het doel van deze studie is de verschillen in gezondheidsverwachting naar een socio-economisch gradiënt, met name naar het hoogst bereikte diploma, te beschrijven. Specifieke gegevens in enkel mortaliteit

Nadere informatie

Kerstvakantiecursus. wiskunde A. Rekenregels voor vereenvoudigen. Voorbereidende opgaven HAVO kan niet korter

Kerstvakantiecursus. wiskunde A. Rekenregels voor vereenvoudigen. Voorbereidende opgaven HAVO kan niet korter Voorbereidende opgaven HAVO Kerstvakantiecursus wiskunde A Tips: Maak de voorbereidende opgaven voorin in een van de A4-schriften die je gaat gebruiken tijdens de cursus. Als een opdracht niet lukt, werk

Nadere informatie

5.0 Voorkennis. Er zijn verschillende manieren om gegevens op een grafische wijze weer te geven: 1. Staafdiagram:

5.0 Voorkennis. Er zijn verschillende manieren om gegevens op een grafische wijze weer te geven: 1. Staafdiagram: 5.0 Voorkennis Er zijn verschillende manieren om gegevens op een grafische wijze weer te geven: 1. Staafdiagram: De lengte van de staven komt overeen met de hoeveelheid; De staven staan meestal los van

Nadere informatie

Data analyse Inleiding statistiek

Data analyse Inleiding statistiek Data analyse Inleiding statistiek 1 Doel Beheersen van elementaire statistische technieken Toepassen van deze technieken op aardwetenschappelijke data 2 1 Leerstof Boek: : Introductory Statistics, door

Nadere informatie

Cursus TEO: Theorie en Empirisch Onderzoek. Practicum 2: Herhaling BIS 11 februari 2015

Cursus TEO: Theorie en Empirisch Onderzoek. Practicum 2: Herhaling BIS 11 februari 2015 Cursus TEO: Theorie en Empirisch Onderzoek Practicum 2: Herhaling BIS 11 februari 2015 Centrale tendentie Centrale tendentie wordt meestal afgemeten aan twee maten: Mediaan: de middelste waarneming, 50%

Nadere informatie

Examen VWO. wiskunde B1 (nieuwe stijl)

Examen VWO. wiskunde B1 (nieuwe stijl) wiskunde B1 (nieuwe stijl) Examen VWO Voorbereidend Wetenschappelijk Onderwijs Tijdvak 2 Woensdag 2 juni 1.0 16.0 uur 20 04 Voor dit examen zijn maximaal 87 punten te behalen; het examen bestaat uit 18

Nadere informatie

Werken met de SCi-547 en SCi-548. Jody Schinkel, Suzanne Spaan, Ko den Boeft, Jan Tempelman

Werken met de SCi-547 en SCi-548. Jody Schinkel, Suzanne Spaan, Ko den Boeft, Jan Tempelman Werken met de SCi-547 en SCi-548 Jody Schinkel, Suzanne Spaan, Ko den Boeft, Jan Tempelman Inhoud presentatie 1. Doel van de protocollen 2. Inhoud protocollen Hoe meten / analyseren? Waarom registreren?

Nadere informatie

Statistiek. Beschrijvend statistiek

Statistiek. Beschrijvend statistiek Statistiek Beschrijvend statistiek Verzameling van gegevens en beschrijvingen Populatie, steekproef Populatie = o de gehele groep ondervragen o parameter is een kerngetal Steekproef = o een onderdeel van

Nadere informatie

TIP 10: ANALYSE VAN DE CIJFERS

TIP 10: ANALYSE VAN DE CIJFERS TOETSTIP 10 oktober 2011 Bepaling wat en waarom je wilt meten Toetsopzet Materiaal Betrouw- baarheid Beoordeling Interpretatie resultaten TIP 10: ANALYSE VAN DE CIJFERS Wie les geeft, botst automatisch

Nadere informatie

Havo 4 - Practicumwedstrijd Versnelling van een karretje

Havo 4 - Practicumwedstrijd Versnelling van een karretje Havo 4 - Practicumwedstrijd Versnelling van een karretje Vandaag gaan jullie een natuurkundig experiment doen in een hele andere vorm dan je gewend bent, namelijk in de vorm van een wedstrijd. Leerdoelen

Nadere informatie

Hoofdstuk 3 : Numerieke beschrijving van data. Marnix Van Daele. Vakgroep Toegepaste Wiskunde en Informatica Universiteit Gent

Hoofdstuk 3 : Numerieke beschrijving van data. Marnix Van Daele. Vakgroep Toegepaste Wiskunde en Informatica Universiteit Gent Hoofdstuk 3 : Numerieke beschrijving van data Marnix Van Daele MarnixVanDaele@UGentbe Vakgroep Toegepaste Wiskunde en Informatica Universiteit Gent Numerieke beschrijving van data p 1/31 Beschrijvende

Nadere informatie

Vandaag. Onderzoeksmethoden: Statistiek 3. Recap 2. Recap 1. Recap Centrale limietstelling T-verdeling Toetsen van hypotheses

Vandaag. Onderzoeksmethoden: Statistiek 3. Recap 2. Recap 1. Recap Centrale limietstelling T-verdeling Toetsen van hypotheses Vandaag Onderzoeksmethoden: Statistiek 3 Peter de Waal (gebaseerd op slides Peter de Waal, Marjan van den Akker) Departement Informatica Beta-faculteit, Universiteit Utrecht Recap Centrale limietstelling

Nadere informatie

Les 1: Waarschijnlijkheidrekening

Les 1: Waarschijnlijkheidrekening Les 1: Waarschijnlijkheidrekening A Men neemt een steekproef van 1000 appelen. Deze worden ingedeeld volgens gewicht en volgens symptomen van een bepaalde schimmel: geen, mild, gematigd of ernstig. Het

Nadere informatie

2. In de klassen 2A en 2B is een proefwerk gemaakt. Je ziet de resultaten in de frequentietabel. 2A 2B

2. In de klassen 2A en 2B is een proefwerk gemaakt. Je ziet de resultaten in de frequentietabel. 2A 2B 1. (a) Bereken het gemiddelde salaris van de werknemers in de tabel hiernaast. (b) Bereken ook het mediale salaris. (c) Hoe groot is het modale salaris hier? salaris in euro s aantal werknemers 15000 1

Nadere informatie

Statistiek in de alfa en gamma studies. Aansluiting wiskunde VWO-WO 16 april 2018

Statistiek in de alfa en gamma studies. Aansluiting wiskunde VWO-WO 16 april 2018 Statistiek in de alfa en gamma studies Aansluiting wiskunde VWO-WO 16 april 2018 Wie ben ik? Marieke Westeneng Docent bij afdeling Methoden en Statistiek Faculteit Sociale Wetenschappen Universiteit Utrecht

Nadere informatie

2 Data en datasets verwerken

2 Data en datasets verwerken Domein Statistiek en kansrekening havo A 2 Data en datasets verwerken 3 Frequentieverdelingen typeren 3.6 Geïntegreerd oefenen In opdracht van: Commissie Toekomst Wiskunde Onderwijs 3 Frequentieverdelingen

Nadere informatie

Kansrekening en Statistiek

Kansrekening en Statistiek Kansrekening en Statistiek College 11 Dinsdag 25 Oktober 1 / 27 2 Statistiek Vandaag: Hypothese toetsen Schatten 2 / 27 Schatten 3 / 27 Vragen: liegen 61 Amerikanen werd gevraagd hoeveel % van de tijd

Nadere informatie

Statistiek: Herhaling en aanvulling

Statistiek: Herhaling en aanvulling Statistiek: Herhaling en aanvulling 11 mei 2009 1 Algemeen Statistiek is de wetenschap die beschrijft hoe we gegevens kunnen verzamelen, verwerken en analyseren om een beter inzicht te krijgen in de aard,

Nadere informatie

A. Week 1: Introductie in de statistiek.

A. Week 1: Introductie in de statistiek. A. Week 1: Introductie in de statistiek. Populatie en steekproef. In dit vak leren we de basis van de statistiek. In de statistiek probeert men erachter te komen hoe we de populatie het beste kunnen observeren.

Nadere informatie

Checklist Wiskunde A HAVO 4 2014-2015 HML

Checklist Wiskunde A HAVO 4 2014-2015 HML Checklist Wiskunde A HAVO 4 2014-2015 HML 1 Hoofdstuk 1 Ik weet hoe je met procenten moet rekenen: procenten en breuken, percentage berekenen, toename en afname in procenten, rekenen met groeifactoren.

Nadere informatie

1 a Partij is een kwalitatieve variabele, kindertal een kwantitatieve, discrete variabele. b,c

1 a Partij is een kwalitatieve variabele, kindertal een kwantitatieve, discrete variabele. b,c Hoofdstuk 8, Statistische maten 1 Hoofdstuk 8 Statistische maten Kern 1 Centrum- en spreidingsmaten 1 a Partij is een kwalitatieve variaele, kindertal een kwantitatieve, discrete variaele.,c d kindertal

Nadere informatie

College 4 Inspecteren van Data: Verdelingen

College 4 Inspecteren van Data: Verdelingen College Inspecteren van Data: Verdelingen Inleiding M&T 01 013 Hemmo Smit Overzicht van deze cursus 1. Grondprincipes van de wetenschap. Observeren en meten 3. Interne consistentie; Beschrijvend onderzoek.

Nadere informatie

We illustreren deze werkwijze opnieuw a.h.v. de steekproef van de geboortegewichten

We illustreren deze werkwijze opnieuw a.h.v. de steekproef van de geboortegewichten Hoofdstuk 8 Betrouwbaarheidsintervallen In het vorige hoofdstuk lieten we zien hoe het mogelijk is om over een ongekende karakteristiek van een populatie hypothesen te formuleren. Een andere manier van

Nadere informatie

4 HAVO wiskunde A HOOFDSTUK voorkennis 1. soorten verdelingen 2. de normale verdeling 3. betrouwbaarheidsintervallen 4. groepen en kenmerken

4 HAVO wiskunde A HOOFDSTUK voorkennis 1. soorten verdelingen 2. de normale verdeling 3. betrouwbaarheidsintervallen 4. groepen en kenmerken 4 HAVO wiskunde A HOOFDSTUK 6 0. voorkennis 1. soorten verdelingen 2. de normale verdeling 3. betrouwbaarheidsintervallen 4. groepen en kenmerken 0. voorkennis Centrum- en spreidingsmaten Centrummaten:

Nadere informatie

Onderzoeksmethodiek LE: 2

Onderzoeksmethodiek LE: 2 Onderzoeksmethodiek LE: 2 3 Parameters en grootheden 3.1 Parameters Wat is een parameter? Een karakteristieke grootheid van een populatie Gem. gewicht van een 34-jarige man 3.2 Steekproefgrootheden Wat

Nadere informatie

Uitwerkingen oefeningen hoofdstuk 5

Uitwerkingen oefeningen hoofdstuk 5 Uitwerkingen oefeningen hoofdstuk 5 5.4.1 Basis 1 a Dit is een voorbeeld van interpoleren. Er zijn namelijk gegevens van voor 1995 en van na 1995 bekend. Binnen de bekende gegevens en dus binnen de tabel

Nadere informatie

Omnibusenquête deelrapport. Werk, zorg en inkomen

Omnibusenquête deelrapport. Werk, zorg en inkomen Omnibusenquête 2015 deelrapport Werk, zorg en inkomen Omnibusenquête 2015 deelrapport Werk, zorg en inkomen OMNIBUSENQUÊTE 2015 deelrapport WERK, ZORG EN INKOMEN Zoetermeer, 25 januari 2016 Gemeente Zoetermeer

Nadere informatie

Exact Periode Juist & Precies Testen

Exact Periode Juist & Precies Testen Exact Periode 10.1 Juist & Precies Testen Juist: gemiddeld klopt de uitkomst met wat het moet zijn. Precies: Als we de meting herhalen komt er (bijna) hetzelfde uit. Vijf schietschijven A B C D E A B C

Nadere informatie

Les 1: Waarschijnlijkheidrekening

Les 1: Waarschijnlijkheidrekening Les 1: Waarschijnlijkheidrekening A Men neemt een steekproef van 1000 appelen. Deze worden ingedeeld volgens gewicht en volgens symptomen van een bepaalde schimmel: geen, mild, gematigd of ernstig. Het

Nadere informatie

College 2 Enkelvoudige Lineaire Regressie

College 2 Enkelvoudige Lineaire Regressie College Enkelvoudige Lineaire Regressie - Leary: Hoofdstuk 7 tot p. 170 (Advanced Correlational Strategies) - MM&C: Hoofdstuk 10 (Inference for Regression) - Aanvullende tekst 3 Jolien Pas ECO 011-01 Correlatie:

Nadere informatie

Betrouwbaarheid van een steekproefresultaat m.b.t. de hele populatie

Betrouwbaarheid van een steekproefresultaat m.b.t. de hele populatie Betrouwbaarheid van een steekproefresultaat m.b.t. de hele populatie Verschillende steekproeven uit eenzelfde populatie leveren verschillende (steekproef) resultaten op. Dit onvermijdelijke verschijnsel

Nadere informatie

Tentamen Wiskunde A CENTRALE COMMISSIE VOORTENTAMEN WISKUNDE. Datum: 19 december Aantal opgaven: 6

Tentamen Wiskunde A CENTRALE COMMISSIE VOORTENTAMEN WISKUNDE. Datum: 19 december Aantal opgaven: 6 CENTRALE COMMISSIE VOORTENTAMEN WISKUNDE Tentamen Wiskunde A Datum: 19 december 2018 Tijd: 13.30 16.30 uur Aantal opgaven: 6 Lees onderstaande aanwijzingen s.v.p. goed door voordat u met het tentamen begint.

Nadere informatie

Technische fiche: indicatoren Relatieve vijfjaarsoverleving

Technische fiche: indicatoren Relatieve vijfjaarsoverleving Technische fiche: indicatoren Relatieve vijfjaarsoverleving Overzicht van de indicatoren Relatieve vijfjaarsoverleving voor alle patiënten Relatieve vijfjaarsoverleving voor patiënten die radicale resectie

Nadere informatie

1. Reductie van error variantie en dus verhogen van power op F-test

1. Reductie van error variantie en dus verhogen van power op F-test Werkboek 2013-2014 ANCOVA Covariantie analyse bestaat uit regressieanalyse en variantieanalyse. Er wordt een afhankelijke variabele (intervalniveau) voorspeld uit meerdere onafhankelijke variabelen. De

Nadere informatie

Examen VWO 2015. wiskunde C. tijdvak 2 woensdag 17 juni 13.30-16.30 uur. Bij dit examen hoort een uitwerkbijlage.

Examen VWO 2015. wiskunde C. tijdvak 2 woensdag 17 juni 13.30-16.30 uur. Bij dit examen hoort een uitwerkbijlage. Examen VWO 2015 tijdvak 2 woensdag 17 juni 13.30-16.30 uur wiskunde C Bij dit examen hoort een uitwerkbijlage. Dit examen bestaat uit 22 vragen. Voor dit examen zijn maximaal 79 punten te behalen. Voor

Nadere informatie

Feedback proefexamen Statistiek I 2009 2010

Feedback proefexamen Statistiek I 2009 2010 Feedback proefexamen Statistiek I 2009 2010 Het correcte antwoord wordt aangeduid door een sterretje. 1 Een steekproef van 400 personen bestaat uit 270 mannen en 130 vrouwen. Een derde van de mannen is

Nadere informatie

Uitwerkingen Mei 2012. Eindexamen VWO Wiskunde C. Nederlands Mathematisch Instituut Voor Onderwijs en Onderzoek

Uitwerkingen Mei 2012. Eindexamen VWO Wiskunde C. Nederlands Mathematisch Instituut Voor Onderwijs en Onderzoek Uitwerkingen Mei 2012 Eindexamen VWO Wiskunde C Nederlands Mathematisch Instituut Voor Onderwijs en Onderzoek I Tjing Opgave 1. Het aantal hoofdstukken in de I Tjing correspondeert met het totale aantal

Nadere informatie

G0N11a Statistiek en data-analyse: project Eerste zittijd Modeloplossing

G0N11a Statistiek en data-analyse: project Eerste zittijd Modeloplossing G0N11a Statistiek en data-analyse: project Eerste zittijd 2007-2008 Modeloplossing Opmerking vooraf: Deze modeloplossing is een heel volledig antwoord op de gestelde vragen. Om de maximumscore op een vraag

Nadere informatie

f. Wat is de halveringstijd van deze uitstervende diersoort uitgaande van de formule: N ,88 t, t in jaren t=0 betekent ?

f. Wat is de halveringstijd van deze uitstervende diersoort uitgaande van de formule: N ,88 t, t in jaren t=0 betekent ? RUDOLF STEINERCOLLEGE HAARLEM WISKUNDE HAVO CM/EM T311-HCMEM-H5679 Voor elk onderdeel is aangegeven hoeveel punten kunnen worden behaald. Antwoorden moeten altijd zijn voorzien van een berekening, toelichting

Nadere informatie

WISKUNDE HAVO EM klas 12 PROEFTENTAMEN

WISKUNDE HAVO EM klas 12 PROEFTENTAMEN WISKUNDE HAVO EM klas 12 PROEFTENTAMEN Voor elk onderdeel is aangegeven hoeveel punten kunnen worden behaald. Antwoorden moeten altijd zijn voorzien van een berekening, toelichting of argumentatie. 1.

Nadere informatie

wiskunde A pilot havo 2016-I

wiskunde A pilot havo 2016-I wiskunde A pilot havo 206-I Vertrouwen maximumscore 3 Aflezen: 6 landen 6 00% 6 Het antwoord: 38(%) ( nauwkeuriger) Als gerekend wordt met 7 landen, voor deze vraag maximaal 2 scorepunten toekennen. 2

Nadere informatie

TI83-werkblad. Vergelijkingen bij de normale verdeling

TI83-werkblad. Vergelijkingen bij de normale verdeling TI83-werkblad Vergelijkingen bij de normale verdeling 1. Inleiding Een normale verdeling wordt bepaald door de constanten µ en σ. Dit blijkt uit het voorschrift van de verdelingsfunctie van de normale

Nadere informatie

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN. Tentamen OGO Fysisch Experimenteren voor minor AP (3MN10)

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN. Tentamen OGO Fysisch Experimenteren voor minor AP (3MN10) TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Tentamen OGO Fysisch Experimenteren voor minor AP (3MN10) en Tentamen Inleiding Experimentele Fysica voor Combi s (3NA10) d.d. 31 oktober 2011 van 9:00 12:00 uur Vul de

Nadere informatie

Legenda. Sterrentabellen. Thema s en ervaringsvragen. Waarderingsvragen

Legenda. Sterrentabellen. Thema s en ervaringsvragen. Waarderingsvragen Legenda Bij de overzichten van de resultaten van de ervaringsvragen en thema s worden onderstaande standaardkleuren gebruikt: Totale Populatie ZA-2 ZA-3 ZA-4 De legenda staat altijd weergegeven rechts

Nadere informatie