CAT Professionele Ontwikkeling en Wetenschap

Maat: px
Weergave met pagina beginnen:

Download "CAT Professionele Ontwikkeling en Wetenschap"

Transcriptie

1 CAT Professionele Ontwikkeling en Wetenschap (Toetsdatum 31 mei 2013) Toelichting Amsterdam, 7 juni 2013 A.L. de Vries Algemeen EN Toets te lang De toets werd als te lang beschouwd. Het lukte niet alle studenten om binnen de tijd de toets af te maken. Daarnaast gaven studenten aan door tijdgebrek niet elke vraag de benodigde aandacht te hebben kunnen geven. Er was onduidelijkheid over de beschikbare tijd. In het oude curriculum werd de stof uit deze cursus getoetst in 2,5 uur. In het nieuwe curriculum is dat 2 uur geworden. Onduidelijkheid over de toegestane hulpmiddelen tijdens de toets Er was onduidelijkheid over de toegestane hulpmiddelen tijdens de toets. Tijdens de cursus was verteld dat studenten een rekenmachine en formuleblad met tabellen zouden mogen gebruiken. Daarbij was het toegestaan het in de cursusklapper verstrekte formuleblad van eigen aantekeningen te voorzien. Op het voorblad van de toets stond echter dat alle bronnen waren toegestaan. Dit zorgde voor verwarring over de toegestane hulpmiddelen tijdens de toetsafname. Omdat de toets in zes afzonderlijke zalen werd afgenomen, is er ongelijkheid gepercipieerd. Er was melding gedaan van het gebruik van boeken. Gebrek aan representativiteit van de oefen CATs Er waren twee oefencats (cursusafhankelijke toets). Dit waren de CAT en hercat van Algemene Methodologie van het Wetenschappelijk Focus Onderwijs Studenten vonden de huidige CAT veel moeilijker dan de twee oefencats. Bovendien bevatte de huidige CAT meer rekenopgaven. Statistiek en methodologie zijn moeilijk De onderwerpen statistiek en methodologie worden als moeilijk ervaren. Studenten hebben zich de stof niet helemaal meester kunnen maken. Een deel van de toets werd als lastiger ervaren dan van hen verwacht zou mogen worden. Toets te lang In de zaal waar de cursuscoördinator bij de toetsafname aanwezig was, viel op dat 80% à 90% van alle studenten de volledige tijd benutten. Uit de toetsanalyse bleek dat 25 van de 323 studenten (7,7%) niet alle vragen beantwoord hadden (19 studenten hadden 1 vraag overgeslagen, 1 student 2 vragen, 3 studenten 3 vragen en 2 studenten 8 vragen). Er was duidelijk gebrek aan tijd om de toets af te maken. In het oude curriculum werd voor het maken van de toets 2,5 uur toegekend. In het nieuwe curriculum is dat 2 uur geworden. De cursuscoördinator had de indruk dat in het verleden extra tijd nodig was, omdat alle mogelijke hulpmiddelen tijdens de toets gebruikt mochten worden. Er ging veel tijd zitten in het opzoeken van vragen in studieboeken. Daarom is dit jaar een formuleblad in gebruik genomen. Hierin zijn alle (relevante) formules uit Twisk 1

2 opgenomen. Het was de student toegestaan hierin aanpassingen aan te brengen. Door alleen het gebruik van het formuleblad en geen boeken toe te staan, werd beoogd het tijdverlies door het opzoeken in boeken te bestrijden. Die opzet is gelukt. Toch is er geen tijdwinst geboekt, omdat de huidige CAT meer vragen met SPSS output bevat. Deze vragen vergen meer tijd om kritisch te bestuderen en te beantwoorden. Onduidelijkheid over de toegestane hulpmiddelen tijdens de toets Door in het Word bestand het voorblad van de CAT te kopiëren van vorig jaar, stond er in de instructie dat alle hulpmiddelen waren toegestaan. Dit heeft de cursuscoördinator pas opgemerkt toen de toets al gedrukt was. Voor de toetsafname heeft de cursuscoördinator in alle zes de zalen de surveillanten geïnstrueerd dat alleen een rekenmachine en het formuleblad met tabellen gebruikt zou mogen worden. Het formuleblad mocht voorzien zijn van aantekeningen. De cursuscoördinator heeft daarbij een stapel reserve formulebladen achtergelaten en het mobiele telefoonnummer voor eventuele vragen. In twee zalen waren bij aanvang van de toets nog vragen over eventuele losse blaadjes met aantekeningen. Die waren niet toegestaan; dit gaf extra onrust bij aanvang van de toets. Het is de cursuscoördinator niet opgevallen dat er in een zaal boeken gebruikt zijn. Bij de toetsanalyse is nog onderzocht of in de zes verschillende zalen de toets verschillend gemaakt is. Deze verschillen waren niet statistisch significant. Mocht er in een individueel geval wel een boek gebruikt zijn, dan zal dit vermoedelijk niet tot een beter toetsresultaat geleid hebben, omdat dit het tijdgebrek alleen maar nijpender zal hebben gemaakt. Gebrek aan representativiteit van de oefen CATs De oefencats waren toetsen gebruikt voor Algemene Methodologie van het WFO. Ten opzichte van die cursus is in de huidige opzet een boek over Methodologie vervallen (Zielhuis). Op BlackBoard was aangegeven welke vragen betrekking op Zielhuis hadden en dus niet tot de studiestof behoorden. Op het responsiecollege is gevraagd wat voor vragen hiervoor in de plaats zouden komen. Daarop is geantwoord dat dit vooral vragen zouden zijn naar de interpretatie van SPSS output. Vragen hierover ontbraken dus in de oefencat, maar is in de colleges, studiegroepen en practica wel aan bod geweest. Statistiek en methodologie zijn moeilijk In de cursus was een college gepland over hoofdstuk 7 van Twisk: associatie- en predictiemodellen. Het was tijdens de colleges al duidelijk dat studenten de studiestof lastig vonden. Het tempo van de colleges is daarom omlaag geschroefd. Hoofdstuk 7 is daardoor niet meer in de colleges aan bod gekomen. In de toets waren wel vragen opgenomen uit hoofdstuk 7. Deze waren daardoor extra lastig. Compensatie in de cesuur Vanwege tijdgebrek, onrust door onduidelijkheid over de toegestane hulpmiddelen, een tekort aan oefenvragen over SPSS output en enkele vragen over studiestof die niet in de colleges aan bod gekomen zijn, is besloten de cesuur met twee punten te verlagen. Vraag 6 Wat voor analyse vergt dit onderzoek? a. t-toets b. lineaire regressie c. logistische regressie d. Cox regressie Juiste antwoord: B Bron: Twisk, Hfst. 4 2

3 i. Waarom zal hier geen gebruik gemaakt kunnen worden van een t-toets? Er zijn twee groepen patiënten (type 4 APOE en type 2 of 3 APOE), waarbij continue variabelen vergeleken worden (de F2-isoprostanenspiegel en de MMSE). Dit kan toch ook met een t-toets? Er wordt een relatie onderzocht tussen F2-isoprostanenspiegel en Mini-Mental State Examination. Dit levert een regressie- of correlatiecoëfficiënt. Die relatie is anders voor APOE type ε 4 dan voor APOE type ε 2 of ε 3. Er zijn dus twee verschillende regressie- of correlatiecoëfficiënten. Een t-toets kan niet, want er worden geen gemiddeldes vergeleken, maar twee lineaire relaties. Vraag 8 Is het voor een juiste interpretatie nodig om de twee patiënten met een F2- isoprostanenspiegel van ongeveer 30 pg/ml van de analyse uit te sluiten? a. Nee, want de metingen berusten niet op meetfouten. b. Nee, want de effectschatting is al conservatief (zonder deze patiënten zal het verschil tussen de APOE typen alleen maar toenemen). c. Ja, want dan is de effectschatting meer conservatief (zonder deze patiënten zal het verschil tussen de APOE typen alleen maar afnemen). d. Ja, want extreme waarden moeten altijd van verdere analyse uitgesloten worden. Juiste antwoord: B Bron: Twisk, Hfst. 4 i. Waarom kan A niet ook juist zijn? B leek mij in eerste instantie het goede antwoord, maar ik vond dat je dan wel moet hebben uitgesloten dat er geen fouten zijn gemaakt waardoor de twee waarden zo afwijken. Dat is door herhaalde chemische analyse gedaan waardoor A ook juist is lijkt mij. Naar mijn idee is antwoord A ook juist. Als een meting herhaalde keren een waarde geeft, die afwijkt van de steekproef, kan deze niet zomaar geëxcludeerd worden. Er is immers geen sprake van een fout in de meting, het excluderen zal dan er voor zorgen dat het resultaat 'richting' het gemiddelde van de steekproef gaat, terwijl er in de totaal populatie misschien meer van deze uitschieters aanwezig kunnen zijn. Doordat de chemische analyse herhaald wordt op materiaal dat is verkregen met dezelfde punctie wordt een meetfout niet uitgesloten. De verkregen liquor zelf kan doordat de punctie problematisch verliep, afwijkingen vertonen. Uit de figuur is echter de invloed van beide extreme waarden af te leiden. Het rondje ligt boven de steilere doorgetrokken lijn en 'trekt' op basis van het kleinste kwadraten principe de doorgetrokken lijn rechts 'omhoog'; hierdoor loopt deze lijn minder steil af dan zonder deze waarneming. Het driehoekje ligt onder de minder steile gestippelde lijn en 'trekt' deze dus naar beneden; hierdoor loopt deze lijn meer steil af dan zonder deze waarneming. Kortom het verschil tussen de APOE typen zal toenemen wanneer beide extremen weggelaten worden en met de extreme waarden is de effectschatting dus al conservatief. Toch is de informatie in de toetsvraag misleidend en maakt optie A verdedigbaar. Daarom is van deze vraag antwoord A ook goed gerekend. 3

4 Vraag 9 Een manier om de zoekstrategie voor een systematische review te verbeteren is om de gebruikte zoektermen van reeds gevonden artikelen in de zoekstrategie op te nemen. Hoe wordt deze aanpak genoemd? a. building block method b. pearl growing method c. backward citation chaining d. forward citation chaining Juiste antwoord: B Bron: practicum literatuur zoeken i. Ik vroeg me af waar ik in de leerstof het antwoord terug zou kunnen vinden. Ik kon het namelijk niet vinden in de sleutel die op BlackBoard staat in de map van dit practicum. Vraag ik me ook af. i Het staat in het practicum literatuur zoeken. Als je die handleiding online volgt, kom je bij deze termen (o.a. pearl growing en building block method) terecht. Opmerking i is correct, het staat in de handleiding. Vraag 19 Er wordt een lineaire regressie analyse uitgevoerd met geslacht (0: vrouw; 1: man) als determinant voor het HDL Cholesterol (mg/dl). Het blijkt dat het HDL scheef naar rechts verdeeld is. Daarom wordt een log-transformatie op het HDL toegepast. Wat is het effect dat wordt gerapporteerd? a b c d Juiste antwoord: C Bron: Twisk, paragraaf en i. Het is mij volstrekt onduidelijk welk effect ze bedoelen. Het effect van de regressiecoëfficiënt? Het effect op de t-toets? Etc. Doordat ik niet begreep wat er bedoeld werd, heb ik deze vraag willekeurig ingevuld. Er staat inderdaad niet bij welke effectmaat ze willen weten. Daarnaast had ik ook moeite met het woord: gerapporteerd. Voor moet je eerst de e macht van de coëfficiënt nemen, soms staat er ook een Exp(B) in te tabel, maar hier niet. Deze maat staat hier dus niet 'gerapporteerd'. i Ik vind het echt niet moeilijk om een tabel af te lezen, maar als de vraag zo slecht geformuleerd wordt... iv. Ik vond dit ook een hele vreemde vraag. Het enige antwoord die niet in de tabel staat (en die niet gerapporteerd staat), is antwoord C. De rest staat wel in de tabel. Daarom heb ik gegokt tussen de andere drie antwoorden, omdat ik dacht dat het sowieso niet C kon zijn (aangezien die dus wel gerapporteerd staat in de tabel). De vraagstelling was onduidelijk, waardoor ik niet begreep wat er gevraagd werd!! 4

5 v. Het was mij ook volledig onduidelijk op welk effect hier gedoeld werd en hoe (en of!) dat afgelezen zou kunnen worden. Ik heb daarom bij deze vraag het 'effect' maar opgevat als de verandering in de regressie, en ben daarom voor de regressie coefficient gegaan. Dan kom je op antwoord A uit. Opmerking i. en v. Er wordt bezwaar gemaakt tegen de term 'effect'. In de vraag zelf staat aangegeven dat een lineaire regressie analyse uitgevoerd wordt met geslacht als determinant voor het HDL Cholesterol (mg/dl). Het 'effect' is dus de invloed van geslacht op het HDL Cholesterol. De regressiecoëfficiënt is dan meestal de effectmaat. De student die het heeft over "Het effect van de regressiecoëfficiënt?" bedoelt daarmee te zeggen dat de regressie analyse zelf de relatie tussen geslacht en het HDL Cholesterol beïnvloedt. De student die 'effect' opvat als de verandering in de regressie bedoelt effectmodificatie. Hiervan kan geen sprake zijn, omdat er in de vraag slechts twee variabelen genoemd worden. In de colleges zijn vaak de termen effect en effectmaat gebruikt. Opmerking Er wordt een lineaire regressie uitgevoerd. Dan komt er helemaal geen Exp(B) in de output van SPSS. Opmerking i Het gaat er juist om dat de tabel aflezen in dit geval onvoldoende is. Opmerking iv. SPSS rekent en produceert output. De onderzoeker interpreteert en kiest wat relevant is en wat niet en dus wat er gerapporteerd wordt. Inhoudelijk Er is een log-transformatie op HDL Cholesterol (mg/dl) toegepast, omdat de verdeling niet normaal is. Wat betekent dan de ruwe regressiecoëfficiënt van 0.208? Dat is het verschil in ln[hdl Cholesterol (mg/dl)] van de mannen ten opzichte van de vrouwen. En dit is niet klinisch gemakkelijk interpreteerbaar. Het is dan zaak terug te transformeren: Exp(-0.208) = Dit is dan het gemiddelde HDL Cholesterol (mg/dl) van de mannen gedeeld door de vrouwen. NAGEKOMEN OPMERKING VAN STUDENT Ondanks dat de bespreking al geweest is (geloof ik) wil ik graag dit toevoegen: Ik snap volledig wat u hierboven zegt, en dit heb ik tijdens het tentamen ook allemaal bedacht. Ik weet dat als je iets gaat log-transformeren dat je de effectmaat krijgt als je terug transformeert en tevens dat er een lineaire regressie model geen Exp(B) wordt gerapporteerd. Ik ben in de war geraakt door uw vraagstelling. Mij gaat het niet zo zeer om hoe het moet, want ik kan gerust iets heen en weer transformeren, geen probleem. Ik wil bewust maken van de manier waarop u de vraag stelt. In mijn ogen was een geschikte vraag hier geweest: Wat is het verschil in HDL cholesterol (mg/dl) van de mannen ten opzichte van de vrouwen? Op deze manier had ik, en ik denk vele studenten met mij, geen enkele moeite met deze vraag gehad. In ieder geval bedankt voor het lezen, als u daar aan toe komt en ik hoop dat u er wat mee kan in de toekomst. REACTIE VAN DE DOCENT OP DE NAGEKOMEN OPMERKING Als de vraag geformuleerd wordt, zoals nu wordt voorgesteld: 5

6 "Wat is het verschil in HDL cholesterol (mg/dl) van de mannen ten opzichte van de vrouwen?" Dan staat het juiste antwoord niet in de antwoordopties (zie hiervoor ook mijn toelichting op de volgende vraag). Bovendien is deze vraag überhaupt niet met de in de vraag verstrekte gegevens te beantwoorden. Dit komt nu juist door de log-transformatie. Menig student denkt de principes van de log-transformatie te begrijpen, zonder dat er van werkelijk begrip sprake is. Ook bij rapportage van echte log-getransformeerde onderzoeksgegevens, wordt vaak óf de terugtransformatie óf de veranderde betekenis van de uitkomstmaat (zie volgende vraag) door de verantwoordelijk onderzoekers vergeten. Vraag 20 Wat is de interpretatie van de in de vorige vraag gerapporteerde effectmaat? a. gemiddelde HDL van de vrouwen min het gemiddelde HDL van de mannen b. gemiddelde HDL van de vrouwen gedeeld door het gemiddelde HDL van de mannen c. gemiddelde HDL van de mannen min het gemiddelde HDL van de vrouwen d. gemiddelde HDL van de mannen gedeeld door het gemiddelde HDL van de vrouwen Juiste antwoord: D Bron: Twisk, blz. 73 i. Zoals ik bij vraag 19 al aangaf, was mij daar volstrekt onduidelijk welke effectmaat bedoeld werd, waardoor ik, bij foute beantwoording van vraag 19, deze ook gelijk fout heb. Slechte vraagstelling bij vraag 19, en bij deze opdracht terugkoppeling naar vorige vraag. Ik had exact hetzelfde! Doordat ik de vorige vraag fout had beantwoord, heb ik daardoor vraag 40 ook verkeerd beantwoord. Uit de vorige vraag kwam ik uit op een negatief effect, waardoor ik bij het beantwoorden van deze vraag dus ook op het tegenovergestelde antwoord uitkwam: antwoord B. Het mag niet zo zijn dat je een vraag, door een doorberekende fout van een vorige vraag, fout beantwoord! Regressievergelijking voor de vrouwen: ln[hdl Cholesterol (mg/dl) VROUWEN ] = B0 + 0 x B1 = B0 {= 3.940} Regressievergelijking voor de mannen: ln[hdl Cholesterol (mg/dl) MANNEN ] = B0 + 1 x B1 = B0 + B1 {= ( 0.208) = 3.732} Dit betekent: B1 = B0 + B1 B0 B1 = ln[hdl Cholesterol (mg/dl) MANNEN ] ln[hdl Cholesterol (mg/dl) VROUWEN ] {= 0.208} B1 = ln[hdl Cholesterol (mg/dl) MANNEN / HDL Cholesterol (mg/dl) VROUWEN ] {= 0.208} Exp(B1) = HDL Cholesterol (mg/dl) MANNEN / HDL Cholesterol (mg/dl) VROUWEN {= Exp( 0.208) Opmerkingen i. en = 0.812} Geen van de afleiders van deze vraag passen bij de afleiders van de vorige vraag. Daarom kan het niet zo zijn dat je deze vraag fout hebt, doordat je de vorige vraag fout hebt. Andersom geldt wel dat je erachter kan komen dat je de vorige vraag fout beantwoord moet hebben, doordat de bijpassende interpretatie van die effectmaat niet tussen de antwoordopties van deze vraag staat. Uit de bespreking met de JVC-ers kwam naar voren 6

7 dat dit ook is gebeurd. De afhankelijkheid tussen deze twee vragen is niet per definitie slecht. Het beloont juist studenten die de betekenis van de log-transformatie goed begrijpen. Vraag 25 Welk onderzoek mag niet door een METc worden getoetst? a. Onderzoek in gehandicapte kinderen b. Gentherapeutisch onderzoek c. Onderzoek met geregistreerde geneesmiddelen d. Onderzoek in wilsonbekwame patiënten Juiste antwoord: B Bron: Ten Have HAMJ, Ter Meulen RHJ & Van Leeuwen E. Medische ethiek. [3e editie] Houten: Bohn Stafleu Van Loghum. Hoofdstuk 10. Wetenschap, p i. Uit Medische Ethiek pagina 239 citeer ik: "Toetsing wordt verricht door een medisch ethische toetsingscommissie (METc). Deze comissie is erkend door een landelijke, overkoepelende centrale commissie, de Centrale Commissie Medisch-wetenschappelijk Onderzoek (CCMO). Die commissie toetst zelf ook onderzoek, namelijk het innovatieve, grensverleggende onderzoek en onderzoeksvoorstellen met speciale groepen zoals kinderen en demente bejaarden (wilsonbekwamen)." Hier staat dus letterlijk dat het METc geen toetsing van onderzoeken naar wilsonbekwame patiënten doet maar het CCMO. Antwoord D lijkt mij daarom juist. Hier sluit ik me bij aan! Dit geeft ook aan dat de CCMO ook de onderzoeken in kinderen beoordeelt, en niet de METc. Antwoord A is daarmee ook goed. i Uit Medische Ethiek pagina 239 citeer ik: "Toetsing wordt verricht door een medisch ethische toetsingscommissie (METc). Deze comissie is erkend door een landelijke, overkoepelende centrale commissie, de Centrale Commissie Medisch-wetenschappelijk Onderzoek (CCMO). Die commissie toetst zelf ook onderzoek, namelijk het innovatieve, grensverleggende onderzoek en onderzoeksvoorstellen met speciale groepen zoals kinderen en demente bejaarden (wilsonbekwamen)." Hier staat dus letterlijk dat het METc geen toetsing van onderzoeken naar wilsonbekwame patiënten doet maar het CCMO. Antwoord D lijkt mij daarom juist. In Figuur 10.3 Wie toetst wat? staat in de eerste stap van de beslisboom weergegeven dat gentherapie, xenotransplantatie, en embryo-onderzoek door de CCMO getoetst wordt. Daaruit komt ook naar voren dat onderzoek bij minderjarige of wilsonbekwame personen door de METC getoetst wordt MITS het therapeutisch onderzoek betreft of niettherapeutisch observationeel onderzoek. Kortom optie b. is het enig juiste antwoord. Om te beslissen of optie a. of d. niet door een METC mag worden getoetst is te weinig informatie over de aard van het onderzoek gegeven. Opmerkingen i., en i In het citaat staat aangegeven wat de CCMO wel doet en niet wat de METC niet doet. Het gebruik van dit argument wordt binnen de logica herkend als een formele drogreden, namelijk de bevestiging van het consequens. Vraag 26 U vraagt een patiënt om informed consent voor het meedoen aan onderzoek. Wanneer voldoet deze informed consent procedure niet aan de vereisten? 7

8 a. Wanneer de patiënt gebrekkig Nederlands spreekt. b. Wanneer de patiënt mondeling en schriftelijk is geïnformeerd. c. Wanneer de patiënt minder dan 48 uur van te voren is geïnformeerd. d. Wanneer een wettelijke vertegenwoordiger toestemming verleent in het geval van wilsonbekwaamheid. Juiste antwoord: A Bron: Engberts DP & Kalkman-Bogerd LE. Gezondheidsrecht. [2e editie] Houten: Bohn Stafleu Van Loghum. Hoofdstuk 9. Wetenschappelijk onderzoek. i. Waar zou dit in de leerstof moeten staan? Ik heb heel medische ethiek en gezondheidsrecht gelezen en ben dit nergens tegengekomen. Ik ben van mening dat antwoord C ook goed is. Er wordt in de boeken medische ethiek en gezondheidsrecht gezegd dat een patiënt genoeg tijd moet krijgen om na te denken of hij/zij echt mee wil doen aan het onderzoek voordat hij de informed consent ondertekent. Er wordt in de boeken geen specifieke tijd gezegd, maar het lijkt mij dat 48 uur niet heel veel tijd is om er goed over na te denken. Door deze informatie in het boek heb ik bedacht dat ze met 48 uur niet genoeg tijd bedoelen en ben ik daarom voor antwoord C gegaan. Antwoord A is ook goed, maar had ook specifieker kunnen zijn. Wanneer de patiënt wel Engels spreekt en de arts ook en er een informed consent in het Engels is opgesteld lijkt het me dat die procedure wel heeft voldaan aan de vereisten. Ook wanneer er een tolk en een onpartijdig iemand bij is die er op toe ziet dat de patiënt wel alles begrijpt zou deze patiënt wel volgens de procedure het informed consent mogen ondertekenen dacht ik te hebben begrepen. i Toevoegingen die pleiten voor antwoord C: "De proefpersoon/wettelijk vertegenwoordiger krijgt een zodanige bedenktijd dat hij op grond van deze inlichtingen een zorgvuldig overwogen beslissing omtrent de gevraagde toestemming kan geven (art 6, lid 4 WMO)." (Link: Toestemmingsformulier Mensen die deelnemen aan medisch-wetenschappelijk onderzoek, moeten daar vooraf schriftelijk in hebben toegestemd. Tussen het informeren en het vragen van toestemming moet voldoende bedenktijd zijn gegeven om tot een afgewogen beslissing te hebben kunnen komen. Wat hiervoor een redelijke termijn is, hangt af van het soort onderzoek. (Link: 6. De inlichtingen worden op zodanige wijze verstrekt dat redelijkerwijs zeker is dat de betrokkene deze naar haar inhoud heeft begrepen. Hij krijgt een zodanige bedenktijd dat hij op grond van deze inlichtingen een zorgvuldig overwogen beslissing omtrent de gevraagde toestemming kan geven. Bij ministeriële regeling kunnen nadere eisen worden gesteld aan de inlichtingen die aan betrokkene worden verstrekt. (Link: Deze bronnen geven aan dat patiënten soms meer en soms minder (dan 48 uur) bedenktijd hebben, nadat ze geïnformeerd zijn. iv. Bovendien kan je vraag op twee manieren interpreteren waardoor je ook kan overwegen C goed te rekenen: 'U vraagt een patiënt om informed consent voor het meedoen aan onderzoek. Wanneer voldoet deze informed consent procedure niet aan de vereisten?' Kern van deze vraag lijkt mij 'Het voldoen van de informed consent procedure'. Maar gaat het hier of om puur en alleen het volgen van de juiste stappen om de informed consent te krijgen van de patiënt? Dan zou je juist voor antwoord C gaan. Het lijkt mij 8

9 namelijk dat in algemene zin het niet gewenst is om de patiënt toestemming te vragen binnen 48 uur. Zeker als het gaat om grote medische experimenten. Terwijl als de steller van de vraag over de inhoud van de procedure een antwoord wil hebben. Voor het gemak schaar ik daar even het antwoord in: 'Toestemming krijgen van een patiënt die gebrekkig Nederlands spreekt'. Zou je dus eerder antwoord A kiezen. Maar voor mij stond er niet duidelijk in de vraag welk aspect van de procedure ze precies bedoelden. Ik hoop dat men dus bereid is om een sleutelverdubbeling in overweging te nemen. Inhoudelijk In de leerstof staat: "In de code wordt nadrukkelijk gewezen op het vereiste van informed consent van de proefpersoon. Met informed consent wordt bedoeld dat een proefpersoon op de hoogte wordt gesteld van alle informatie over een onderzoek die voor hem van belang is om te kunnen besluiten wel of niet in te stemmen met deelname aan het onderzoek." (p. 171, midden 1e kolom) Verderop staat nader toegelicht wat met 'informed' bedoeld wordt: "De onderzoeker moet vervolgens nagaan of de proefpersoon de verstrekte informatie heeft begrepen en zich bewust is van de bedoeling en de uitvoering van het onderzoek." (p. 174, onderaan 2e kolom) Opmerkingen i., en i De enige andere plausibele afleider van deze vraag is optie C. Daarvan kan opgemerkt worden dat een patiënt minder dan 48 uur van te voren geïnformeerd hoeft te worden. In de studiestof staat weliswaar: "Een proefpersoon dient ten slotte na een redelijke bedenktijd een schriftelijke toestemmingsverklaring te tekenen waarmee hij aangeeft bereid te zijn om deel te nemen aan het onderzoek." (Het vervolg op vorig citaat) Maar de crux is natuurlijk dat er ten eerst niet vastgelegd is wat een redelijke bedenktijd is. Er is dus ruimte voor interpretatie door de toetsingscommissie om te bepalen of de bedenktijd voldoende is of niet. En ten tweede is er in de vraag geen informatie over de aard van het onderzoek, om te kunnen bedenken of 48 uur wel of niet voldoende bedenktijd is. Vraag 29 Wat is het aantal vrijheidsgraden dat hoort bij de in de vorige vraag (zie Casus 8 Vervolg I) bedoelde toets? a. 1 b. 2 c d Juiste antwoord: A Bron: Twisk, p. 197 OPMERKING STUDENT i. Er stond een fout in versie B, namelijk de vraag was tegenstrijdig. hij verwees naar de vorige vraag maar ook naar casus 8 wat een compleet andere vraag was. zeer verwarrend en ik wist niet nou naar welke vraag ik moest kijken. 9

10 Door het omgooien van de vraagvolgorde in versie B, en het achterwege blijven van een aanpassing van de verwijzing werd er in deze vraag verwezen naar een verkeerde vraag. Die verkeerde vraag paste niet bij een vraag over het aantal vrijheidsgraden. De hele Casus waarvan die verkeerde vraag deel uitmaakte betrof een 2 x 2 tabel. Als die in ogenschouw genomen werd, pasten de afleiders niet bij die andere casus, maar door een gelukkig toeval het juiste antwoord (df = 1) wel. Want ook voor de toets van een 2 x 2 tabel geldt dat het aantal vrijheidsgraden gelijk is aan 1. De verwarring leidt dus in beide gevallen tot hetzelfde juiste antwoord. Uit aanvullende toetsanalyse is ook geen statistisch significant verschil op deze vraag gevonden tussen beide toetsversies. Vraag 35 Bij 36 vrouwen wordt de lichaamslengte gemeten. Het gemiddelde is 172 cm en de standaarddeviatie (SD) is 12 cm. Wat is het 95% betrouwbaarheidsinterval van het gemiddelde? a cm b cm c cm d cm Juiste antwoord: C Bron: Twisk, H3 en H4 OPMERKING STUDENT i. Twisk p. 53: "Zoals eerder gezegd impliceert het 95% betrouwbaarheidsinterval dat men met 95% zekerheid kan stellen dat de werkelijke waarde ergens ligt tussen de grenzen van het interval." Uit de berekening van het BI 95% kwam bij mij 168,08 en 175,92. Als je met 95% zekerheid wil zeggen dat een waarde hiertussen valt moet naar mijn mening antwoord B als BI gegeven worden. Als je iemand hebt met een lengte van 168,2 cm of 175, 95 zou deze officieel namelijk niet in dit betrouwbaarheidsinterval vallen en kun je dus ook niet met 95% zekerheid stellen dat deze waarde tussen de grenzen van het interval ligt. Door de grenzen nauwkeuriger te nemen: cm; vallen de waarden hiertussen daadwerkelijk binnen de grenzen van het interval en kun je wel met 95% zekerheid stellen dat de waarde tussen de grenzen van het interval ligt. Ik heb lang getwijfeld of ik het inderdaad gewoon moest afronden en antwoord C moest geven of het als bovenstaand te interpreteren. Het is jammer om op deze manier het verkeerde antwoord in te vullen; maar sta met bovenstaande beredenering nog steeds achter mijn gegeven antwoord. Ik pleit dan ook voor een sleutelverdubbeling B en C. Er zijn een aantal argumenten tegen de bovenstaande interpretatie in te brengen. I. Het citaat komt uit paragraaf 3.5 Toetsen op basis van het betrouwbaarheidsinterval. Nu is het zo dat door het afronden van een betrouwbaarheidsinterval het soms niet duidelijk is of de nulhypothese wel of niet verworpen kan worden. Stel, bijvoorbeeld dat een betrouwbaarheidsinterval van een odds ratio (OR) loopt van 1.0 tot 4.7. Dan kan het zo zijn dat aan de linker grens een waarde van 0.99 of 1.01 ten grondslag ligt. In het eerste geval zou de nulhypothese niet verworpen worden; in het laatste geval wel. Dat betekent dat het 10

11 toetsen van de nulhypothese te lijden heeft van afrondingen in gerapporteerde 95% betrouwbaarheidsintervallen. Het betekent echter niet dat 95% betrouwbaarheidsintervallen ineens afwijkend moeten worden afgerond. Dit is nergens in de literatuur terug te vinden. Bovendien zijn de grenzen die de student zelf heeft berekend (168,08 en 175,92) ook afgeronde waarden (van de (ook) afgeronde waarden: 168,08007 en 175,91993). Analoog aan de redenering van de student zou het juiste antwoord dan 168,09 en 175,91 moeten zijn. II. Omdat het gemiddelde met de steekproef geschat wordt, moet eigenlijk in plaats van de normale verdeling de t-verdeling voor de berekening van het 95% betrouwbaarheidsinterval gebruikt worden. In de vraag zijn de waarden afgerond om aan die discussie te kunnen voorbijgaan en de student in staat te stellen het betrouwbaarheidsinterval uit het hoofd uit te rekenen. Formeel moet de t-waarde met df = 36 1 = 35 gebruikt worden bij een overschrijdingskans van Deze is gelijk aan: Dit betekent voor het betrouwbaarheidsinterval: x SEM tot x SEM SEM = SD/ n = 12/ 36 = 12/6 = 2 Het betrouwbaarheidsinterval is dan: x 2 tot x tot In dat geval zou de student op basis van de eigen impliciet geformuleerde afrondingsregel die foutief is: ondergrens naar boven afronden, bovengrens naar beneden afronden, op het juiste antwoord komen: cm. III. De t-waarde horende bij de gekozen antwoordoptie b is af te leiden uit de formule voor de bovengrens (of ondergrens, maar bovengrens is makkelijker) van het 95% betrouwbaarheidsinterval: bovengrens = gemiddelde + t-waarde x SEM bovengrens - gemiddelde = t-waarde x SEM t-waarde = (bovengrens gemiddelde)/sem = ( )/ 2 = 3/2 = 1.5 In de t-waarden tabel die de studenten bij het tentamen hadden, is te zien dat bij df = 35 de t-waarde tussen de twee getabelleerde waarden: en valt. De eerste past bij het 80% betrouwbaarheidsinterval, de tweede bij het 90% betrouwbaarheidsinterval. De verdedigde afrondingspraktijk levert dus een veel grovere afwijking, dan de afwijking van de juiste optie die uitgaat van een t-waarde van terwijl die in feite is. Vraag 36 Waardoor is het mogelijk dit betrouwbaarheidsinterval van het gemiddelde te berekenen? a. Omdat lichaamslengte normaal verdeeld is in de populatie vrouwen b. Omdat de centrale limietstelling geldt c. Omdat lichaamslengte een continue variabele is d. Omdat de kleinste kwadraten methode kan worden toegepast Juiste antwoord: B Bron: Twisk, p

12 i. Hoe is dit mogelijk bij een populatie van slechts 36 vrouwen? Dat is toch alleen bij een hele grote populatie? Ik had daarom voor antwoord A gekozen. Ik ben ook voor antwoord 'a' gegaan, wegens de kleine populatie. De centrale limietstelling geldt pas bij grote populaties, ik ging er van uit dat '36 vrouwen' niet als grote populatie door gaat. Het 95% BI wordt gecreëerd uitgaande van een normaalverdeling, hierom koos ik antwoord a. Op blz. 52 van Twisk wordt het begrip 'centrale limietstelling' uitgelegd. Er staat geen exact getal vermeld voor de definitie van een 'grote populatie', er staat wel dat hoe groter de populatie, hoe meer deze centrale limietstelling geldt. Ondanks dat er geen exact getal staat gegeven kunnen we er naar mijn idee van uit gaan dat 36 niet als een grote populatie door gaat. i Ik sluit mij volledig aan bij bovenstaand commentaar en ben om die beredenering ook voor A gegaan. Twisk p. 52: "In de centrale limietstelling wordt geteld dat bij een grote steekproef het steekproefgemiddelde een normale verdeling volgt." Een n van 36 zie ik zeker niet als grote steekproef! Ik zou het waarderen als hiernaar gekeken kan worden. iv. Daarnaast is antwoord a gewoon een goed antwoord: als de lengte scheef verdeeld is, moet je een log-transformatie of een andere transformatie toepassen en krijg je dus niet hetzelfde 95% BI. v. Ik heb inderdaad antwoord b als eerste doorgestreept: als er nou 360 vrouwen stond... Bij een écht grote populatie was er geen discussie geweest! Vervolgens ben ik voor antwoord a gegaan. vi. Helemaal mee eens! v Wat ik graag toe wil voegen aan het commentaar dat reeds gegeven is: De methoden om te controleren of er sprake is van een normale verdeling zijn: observeer het histogram vergelijk het gemiddelde en de mediaan (symmetrisch?) vergelijk het gemiddelde en de standaarddeviatie (alleen voor continue variabelen die alleen maar positieve waarden kunnen aannemen) Voor punt 1 en 2 heb je niet genoeg informatie dus blijf je achter met punt 3. Voor de breedte van de 'berg' geldt dat die bij een perfect normale verdeling 95% van de observaties ligt tussen het gemiddelde ± 2 x de standaarddeviaties. Verder kan er onmogelijk sprake zijn van een normale verdeling als de SD en het gemiddelde ongeveer hetzelfde zijn. Dit is hier niet het geval het gemiddelde is 172 en de SD is 12 impliceert een normale verdeling. Verder wil ik nog opmerken over de centrale limietstelling dat er in het boek op blz. 52 staat dat hoe groter de steekproef des te normaler wordt de verdeling. Ze nemen zelf als voorbeeld op deze bladzijde een steekproef van 100. Ik denk dat het meest juiste antwoord hier dus toch antwoord a is. Bron: blz. 28 en 29 van het boek en blz

13 vi Ik heb voor antwoord C gekozen. Je maakt gebruik van de formules die je kan gebruiken als je met een continue variabele werkt, dus dan is de lichaamslengte toch continue? ix. Bij vraag 35 ben ik uitgegaan van een t-verdeling, in plaats van een normale verdeling. Als je de t-waarde opzoekt in de tabel van het formuleblad komt hier een t-waarde van van (bij 35 vrijheidsgraden), (hier komt ook antwoord C uit). Ik ben er dus vanuit gegaan dat het hier niet om een normale verdeling gaat en wat zoals al eerder genoemd is de centrale limietstelling niet geldt omdat de populatie te klein is (p. 52 Twisk). Dus dat antwoorden A en B afvallen. Ik ben voor C gegaan omdat dit op de manier hoe ik de vraag geïnterpreteerd heb het enige antwoord is dat enigszins mogelijk is. Ik pleit voor het goed rekenen van antwoord C, of het schrappen van de vraag omdat deze niet beantwoord kan worden als vraag 35 wordt gezien als t-verdeling in plaats van een normale verdeling. Voor het berekenen van een betrouwbaarheidsinterval heb je een kansverdeling nodig. Als je niet weet hoe de kansen op de gemiddelde waarden verdeeld zijn, kun je geen betrouwbaarheidsinterval berekenen. Dan bestaat er immers geen formule voor. De formule voor het 95% betrouwbaarheidsinterval maakt gebruik van de Standard Error en die is gebaseerd op de centrale limietstelling. Dat is in het college aan de orde geweest, in het boek, en ook in het practicum Fraude. In het practicum hebben studenten zelfs kunnen zien dat al bij een steekproef van n = 25 (mits de populatie verdeling niet heel afwijkend is) er een vrij aardig normale verdeling van de gemiddeldes uitkomt. Hiervoor geldt dat de standaard deviatie (dit is dan de Standard Error) gelijk is aan de standaard deviatie in de bronpopulatie gedeeld door de wortel van de steekproefomvang. De verwarring die de kleine steekproefomvang van n=36 oplevert is wel terecht. Bij een kleine steekproefomvang wordt de verdeling van de steekproefgemiddeldes meer beïnvloed door de verdeling van de variabele in de populatie. Als die normaal verdeeld is, dan is de kleine steekproefomvang geen bezwaar. Vanuit die optiek is antwoordoptie A verdedigbaar. Niet omdat een scheve verdeling een log-transformatie vergt (opmerking iv.). Ook het gebruik van de t-verdeling als kansverdeling voor de toetsingsgrootheid (opmerking ix.) staat hier los van. Antwoordopties C en D zijn zeker fout. Bedenk dat antwoord C fout is, omdat het practicum liet zien dat de centrale limietstelling ook van toepassing is op dobbelsteenworpen. En een dobbelsteenworp kan niet als een continue variabele beschouwd worden, omdat een dobbelsteen alleen de waarden 1, 2, 3, 4, 5 en 6 oplevert. Vraag 43. Welke vorm van bias wordt met een intention-to-treat analyse tegengegaan? a. selectiebias b. informatiebias c. sampling bias d. confounding Juiste antwoord: A Bron: College RCT, responsie college, 2e Voorbeeldtoets, vraag 49 i. Die had ik fout, ik dacht juist weer dat het informatiebias moet zijn. Er kan uitval zijn in de studie doordat de patiënt bijv. door heeft dat hij een placebo krijgt, hij ervaart te weinig bijwerkingen bijvoorbeeld. Hij heeft informatie over de blootstelling door de hoeveelheid bijwerkingen (zie definitie uit powerpoint hieronder), informatiebias dus. Al met al vond ik het onderwijs over bias een beetje vaag, over 'informatiebias' vond ik 13

14 alleen in de slides "informatie over blootstelling verschilt tussen groepen". Bij ITT in het college over RCT staat alleen dat het "bias" voorkomt, niet wat voor bias. Dus wat is de bron voor deze vraag? Ik sluit me bij de vorige student aan. De patiënt kan door de ervaren bijwerkingen merken of hij een placebo krijgt of niet waardoor er informatiebias ontstaat. Als de patiënt dan met de studie stopt neem je hem mee d.m.v. de intention-to-treat analyse. Daarom pleit ik voor een sleutelverdubbeling: A en B Intention-to-treat analyse betekent dat de analyse wordt uitgevoerd conform de aselect toegewezen behandeling en niet de daadwerkelijk toegepaste behandeling. Selectieve uitval kan optreden door verschillende oorzaken, zoals de lichamelijke conditie van de patiënt (vooral bij vergelijking van chirurgische met niet-chirurgische behandelingen van belang). Het kan ook ontstaan doordat de groepen verschillen in de proportie patiënten die verhuizen, of door verschillen in bijwerkingen, waardoor selectieve deblindering optreedt. Ook in dat laatste door de studenten gegeven voorbeeld kan de intention-to-treat analyse selectie bias tegengaan. De intention-to-treat analyse kan echter niet corrigeren voor de informatiebias die dan ook ontstaat in patiënt gerapporteerde uitkomstmaten (bijv. vragenlijsten). Wanneer een groot aantal patiënten niet meer blind is voor de behandelingsconditie is informatiebias dan niet uit te sluiten en oncorrigeerbaar. De bron voor de vraag is lastig, omdat het RCT college dit inderdaad niet duidelijk aangaf. In het responsiecollege is er ruime aandacht voor geweest, maar hiervan bestaan geen schriftelijke bronnen. Het wordt wel als bekende kennis verondersteld, opgedaan in blok Leren dokteren 4. Een parafrasering van deze vraag is terug te vinden in voorbeeldtoets 2, vraag 49. Vraag 46 Met welke toets is na te gaan of het effect van de vorige vraag (zie Casus 13) statistisch significant is? a. F-toets b. t-toets c. Z-toets d. χ²-toets Juiste antwoord: D Bron: Twisk, Hfst. 5 OPMERKING STUDENT i. Ik had bij deze vraag begrepen dat het verschil in gemiddeld aantal suïcidale gedachtes tussen twee groepen (psychotisch en neurotisch) werd vergeleken, waardoor ik voor antwoord B: t-toets heb gekozen. Ik begrijp dat antwoord D ook goed is en heb hier zelf ook tussen getwijfeld. Toch ben ik van mening dat in de vraagstelling duidelijker geformuleerd had moeten worden welk effect precies bedoeld werd. Er staat namelijk 'een psychiater onderzoekt suïcidale gedachtes bij psychiatrische patiënten'. Dan had er naar mijn mening moeten staan: 'een psychiater onderzoekt het wel of niet aanwezig zijn van suïcidale gedachtes bij psychiatrische patiënten' en dan was D het enige goede antwoord geweest. In dit geval was het voor mij niet duidelijk genoeg en heb ik dus voor antwoord B gekozen. Ik pleit dan ook voor een sleutelverdubbeling B en D 14

15 Er staat een 2 x 2 tabel met als toelichting suïcidale gedachtes, ja versus nee. Dit kan niet als een aantal geïnterpreteerd worden. Dit geldt te meer omdat binnen dezelfde casus naar een attributief risico gevraagd wordt. Dit zou dan nergens op slaan. Vraag 47 Wie bepaalt of een onderzoek WMO plichtig is? a. de CCMO b. de DEC c. de METC d. de onderzoeker(s) zelf Juiste antwoord: C Bron: Engberts DP & Kalkman-Bogerd LE. Gezondheidsrecht. [2e editie] Houten: Bohn Stafleu Van Loghum. Hoofdstuk 9. Wetenschappelijk onderzoek. OPMERKING STUDENT i. De CCMO heeft als taak de METC's te erkennen en toezicht hier op te houden. Indien nodig wordt ook het 'hoger beroep' uitgevoerd door de CCMO als de uitspraak van een METC niet door de onderzoekers geaccepteerd wordt. Ook kan zij richtlijnen vaststellen ten aanzien van de werkwijze van de METC's. Dan is de CCMO toch de instantie die uiteindelijk bepaalt of een onderzoek WMO plichtig is? Het boek gezondheidsrecht heb ik niet zelf, dus kan deze niet als bron gebruiken. Bovenstaande staat wel op de site van CCMO genoemd: De vraag is inderdaad ambigu. Het doel van de vraag was eigenlijk bij welke instantie de onderzoeker een nieuw onderzoeksprotocol kan indienen om te toetsen of dit WMO plichtig is of niet. Het woord 'bepaalt' is in de vraag ongelukkig gekozen. Vanwege dit probleem met de validiteit van de vraag, wordt deze vraag uit de toets verwijderd. Vraag 48 Welke demografische risicofactor heeft in dit regressiemodel de sterkste invloed? a. geslacht b. leeftijd c. opleiding Juiste antwoord: B Bron: Twisk, Hfst. 7 i. Er wordt in de vraagstelling gesproken van de demografische risicofactoren: geslacht, leeftijd, en opleiding. De vraagstelling luidt: welk demografische risicofactor heeft in dit regressiemodel de sterkste invloed? Nou is leeftijd de enige risicofactor met positieve uitslagen van de regressiecoëfficiënt en dus de enige factor die belastend werkt op de factor hypertensie. Echter geeft deze niet de sterkste invloed, waar in de vraagstelling nadrukkelijk om gevraagd wordt. Dit is namelijk opleiding. Er word niet gevraagd om de sterkste positieve of negatieve invloed, dus heb ik voor de sterkste invloed genomen, nl. opleiding. Ik pleit voor een sleutelverdubbeling van b en c. 15

16 Yes precies wat ik ook vond! Alleen kan je niet een sleutelverdubbeling b/c doen, dan moet de vraag geschrapt worden (meer dan de helft van de antwoorden zijn goed). Dus ik zou eerder pleiten voor sleutelaanpassing naar c. i Mee eens, als er staat 'sterkste invloed' maakt het niet uit of dit een negatieve of positieve invloed is. Opleiding had de sterkste invloed en zal dus het juiste antwoord moeten zijn. Antwoord C dus. Met deze vraag wordt getoetst of de student zich realiseert dat leeftijd in jaren gemeten wordt en onderwijs met dummy variabelen die 0/1 gecodeerd zijn. In absolute zin is de ruwe regressiecoëfficiënt van leeftijd (ln(or age42vs41 ) = 0.055) veel kleiner dan van onderwijs (ln(or education2vs1 ) = , ln(or education3vs1 ) = en ln(or education4vs1 ) = ). Maar in een onderzoek dat een uitspraak wil doen over hypertensie is het van belang voldoende verschil in leeftijd te hebben; een verschil van 1 jaar is eigenlijk nauwelijks een verschil. Een verschil van 10 jaar geeft dan ineens een ln(or age51vs41 ) = x 10 = 0.55, en van 20 jaar een ln(or age61vs41 ) = x 20 = Dat dit effect van leeftijd dan zo sterk is, kan ook worden afgeleid uit de Wald toetsingsgrootheid. Die is voor leeftijd (met df = 1) veel groter ( ) dan voor opleiding (df = 3, ). 16

CAT B3.2 / Cursusafhankelijke toets

CAT B3.2 / Cursusafhankelijke toets VUmc-compas A Toetsing Toets CAT B3.2 / Cursusafhankelijke toets Cursus Professionele ontwikkeling en wetenschap: Alg.meth. collegejaar 2012-2013 Cursuscoördinator dr. A.L.M. de Vries Gelegenheid 1 e Toetsdatum

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Hoofdstuk 6 Twee populaties: parametrische toetsen

Hoofdstuk 6 Twee populaties: parametrische toetsen Hoofdstuk 6 Twee populaties: parametrische toetsen 6.1 De t-toets voor het verschil tussen twee gemiddelden: In veel onderzoekssituaties zijn we vooral in de verschillen tussen twee populaties geïnteresseerd.

Nadere informatie

Aanpassingen takenboek! Statistische toetsen. Deze persoon in een verdeling. Iedereen in een verdeling

Aanpassingen takenboek! Statistische toetsen. Deze persoon in een verdeling. Iedereen in een verdeling Kwantitatieve Data Analyse (KDA) Onderzoekspracticum Sessie 2 11 Aanpassingen takenboek! Check studienet om eventuele verbeteringen te downloaden! Huidige versie takenboek: 09 Gjalt-Jorn Peters gjp@ou.nl

Nadere informatie

Rapport Het recht op informationele zelfbeschikking in de zorg

Rapport Het recht op informationele zelfbeschikking in de zorg Rapport Het recht op informationele zelfbeschikking in de zorg in opdracht van de Raad voor Volksgezondheid & Zorg Datum 24 april 2014 Versie 1.0 Auteur Miquelle Marchand T: +31 13 466 8323 E: m.marchand@uvt.nl

Nadere informatie

We berekenen nog de effectgrootte aan de hand van formule 4.2 en rapporteren:

We berekenen nog de effectgrootte aan de hand van formule 4.2 en rapporteren: INDUCTIEVE STATISTIEK VOOR DE GEDRAGSWETENSCHAPPEN OPLOSSINGEN BIJ HOOFDSTUK 4 1. Toets met behulp van SPSS de hypothese van Evelien in verband met de baardlengte van metalfans. Ga na of je dezelfde conclusies

Nadere informatie

Therapeutisch versus niet-therapeutisch onderzoek bij minderjarige en wilsonbekwame proefpersonen

Therapeutisch versus niet-therapeutisch onderzoek bij minderjarige en wilsonbekwame proefpersonen Therapeutisch versus niet-therapeutisch onderzoek bij minderjarige en wilsonbekwame proefpersonen In de Wet medisch-wetenschappelijk onderzoek met mensen (WMO) staat: Het is verboden wetenschappelijk onderzoek

Nadere informatie

HOOFDSTUK VII REGRESSIE ANALYSE

HOOFDSTUK VII REGRESSIE ANALYSE HOOFDSTUK VII REGRESSIE ANALYSE 1 DOEL VAN REGRESSIE ANALYSE De relatie te bestuderen tussen een response variabele en een verzameling verklarende variabelen 1. LINEAIRE REGRESSIE Veronderstel dat gegevens

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

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

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

1 Basisbegrippen, W / O voor waar/onwaar

1 Basisbegrippen, W / O voor waar/onwaar Naam - Toetsende Statistiek Rijksuniversiteit Groningen Lente Docent: John Nerbonne Tentamen di. 22 juni om 14 uur tentamenhal Belangrijke instructies 1. Schrijf uw naam & studentnummer hierboven, schrijf

Nadere informatie

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

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

1. De volgende gemiddelden zijn gevonden in een experiment met de factor Conditie en de factor Sekse.

1. De volgende gemiddelden zijn gevonden in een experiment met de factor Conditie en de factor Sekse. Oefentoets 1 1. De volgende gemiddelden zijn gevonden in een experiment met de factor Conditie en de factor Sekse. Conditie = experimenteel Conditie = controle Sekse = Vrouw 23 33 Sekse = Man 20 36 Van

Nadere informatie

Hoofdstuk 8 Het toetsen van nonparametrische variabelen

Hoofdstuk 8 Het toetsen van nonparametrische variabelen Hoofdstuk 8 Het toetsen van nonparametrische variabelen 8.1 Non-parametrische toetsen: deze toetsen zijn toetsen waarbij de aannamen van normaliteit en intervalniveau niet nodig zijn. De aannamen zijn

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

Medischwetenschappelijk onderzoek. Algemene informatie voor de proefpersoon

Medischwetenschappelijk onderzoek. Algemene informatie voor de proefpersoon Medischwetenschappelijk onderzoek Algemene informatie voor de proefpersoon Inhoud Inleiding 3 Medisch-wetenschappelijk onderzoek 4 Wat is medisch-wetenschappelijk onderzoek? Wat zijn proefpersonen? Hoe

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

1 Delers 1. 3 Grootste gemene deler en kleinste gemene veelvoud 12

1 Delers 1. 3 Grootste gemene deler en kleinste gemene veelvoud 12 Katern 2 Getaltheorie Inhoudsopgave 1 Delers 1 2 Deelbaarheid door 2, 3, 5, 9 en 11 6 3 Grootste gemene deler en kleinste gemene veelvoud 12 1 Delers In Katern 1 heb je geleerd wat een deler van een getal

Nadere informatie

College 6 Eenweg Variantie-Analyse

College 6 Eenweg Variantie-Analyse College 6 Eenweg Variantie-Analyse - Leary: Hoofdstuk 11, 1 (t/m p. 55) - MM&C: Hoofdstuk 1 (t/m p. 617), p. 63 t/m p. 66 - Aanvullende tekst 6, 7 en 8 Jolien Pas ECO 01-013 Het Experiment: een voorbeeld

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

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

Medischwetenschappelijk. onderzoek. Algemene informatie voor de proefpersoon

Medischwetenschappelijk. onderzoek. Algemene informatie voor de proefpersoon Medischwetenschappelijk onderzoek Algemene informatie voor de proefpersoon Inhoud Inleiding 5 Medisch-wetenschappelijk onderzoek 6 Wat is medisch-wetenschappelijk onderzoek? Wat zijn proefpersonen? Wie

Nadere informatie

DEZE PAGINA NIET vóór 8.30u OMSLAAN!

DEZE PAGINA NIET vóór 8.30u OMSLAAN! STTISTIEK 1 VERSIE MT15303 1308 1 WGENINGEN UNIVERSITEIT LEERSTOELGROEP MT Tentamen Statistiek 1 (MT-15303) 5 augustus 2013, 8.30-10.30 uur EZE PGIN NIET vóór 8.30u OMSLN! STRT MET INVULLEN VN NM, REGISTRTIENUMMER,

Nadere informatie

6.1 Beschouw de populatie die wordt beschreven door onderstaande kansverdeling.

6.1 Beschouw de populatie die wordt beschreven door onderstaande kansverdeling. Opgaven hoofdstuk 6 I Learning the Mechanics 6.1 Beschouw de populatie die wordt beschreven door onderstaande kansverdeling. De random variabele x wordt tweemaal waargenomen. Ga na dat, indien de waarnemingen

Nadere informatie

HBO statistiek Oefening

HBO statistiek Oefening HBO statistiek Oefening Binomiale verdeling (inclusief uitgebreid antwoord) Copyright 2014 Alle rechten voorbehouden www.hbostatistiek.nl marilyn@hbostatistiek.nl Dit werkboek bevat een oefening voor HBO

Nadere informatie

HOOFDSTUK VIII VARIANTIE ANALYSE (ANOVA)

HOOFDSTUK VIII VARIANTIE ANALYSE (ANOVA) HOOFDSTUK VIII VARIANTIE ANALYSE (ANOVA) DATA STRUKTUUR Afhankelijke variabele: Eén kontinue variabele Onafhankelijke variabele(n): - één discrete variabele: één gecontroleerde factor - twee discrete variabelen:

Nadere informatie

Praktische opdracht Wiskunde A Randomized Response

Praktische opdracht Wiskunde A Randomized Response Praktische opdracht Wiskunde A Randomized Re Praktische-opdracht door een scholier 2550 woorden 10 juni 2003 5,8 26 keer beoordeeld Vak Wiskunde A Inleiding We hebben de opdracht gekregen een Praktische

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

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

Inventarisatie enquête over het gebruik van videofragmenten bij het onderwijs van Inleiding Staats- en Bestuursrecht

Inventarisatie enquête over het gebruik van videofragmenten bij het onderwijs van Inleiding Staats- en Bestuursrecht Inventarisatie enquête over het gebruik van videofragmenten bij het onderwijs van Inleiding Staats- en Bestuursrecht Faculteit der Rechtsgeleerdheid, Universiteit Leiden Afdeling ICT&O, Cleveringa Instituut,

Nadere informatie

Tentamen Biostatistiek 2 voor BMT (2DM50), op dinsdag 5 april 2011 9.00-12.00 uur

Tentamen Biostatistiek 2 voor BMT (2DM50), op dinsdag 5 april 2011 9.00-12.00 uur Faculteit der Wiskunde en Informatica Tentamen Biostatistiek 2 voor BMT (2DM50), op dinsdag 5 april 2011 9.00-12.00 uur Bij het tentamen mag alleen gebruik worden gemaakt van een zakrekenmachine. Het gebruik

Nadere informatie

50MB1 onderzoeksmethodologie 1 19 december 2008 10.00 uur

50MB1 onderzoeksmethodologie 1 19 december 2008 10.00 uur UMC $St Radboud Bloktoets Datum Aanvang 50MB1 onderzoeksmethodologie 1 19 december 2008 10.00 uur Faculteit der Medische Wetenschappen ': _s-j Deze tentamenset kunt u na afloop meenemen. Ook de doordruk

Nadere informatie

Toegepaste Statistiek, Week 6 1

Toegepaste Statistiek, Week 6 1 Toegepaste Statistiek, Week 6 1 Eén ordinale en één nominale variabele Nominale variabele met TWEE categorieën, 1 en 2 Ordinale variabele normaal verdeeld binnen iedere categorie? Variantie in beide categorieën

Nadere informatie

Juridische notitie. Toestemming jongere niet medisch wetenschappelijk onderzoek. Mr. S.J.C. Höfte. Uitwerking

Juridische notitie. Toestemming jongere niet medisch wetenschappelijk onderzoek. Mr. S.J.C. Höfte. Uitwerking Juridische notitie Toestemming jongere niet medisch wetenschappelijk onderzoek Mr. S.J.C. Höfte Het lectoraat Residentiële Jeugdzorg doet onderzoek naar het leef- leer- en werkklimaat in residentiële (jeugd)inrichtingen.

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

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica Tentamenopgaven Statistiek 2DD71: UITWERKINGEN 1. Stroopwafels a De som S van de 12 gewichten is X 1 + X 2 + + X 12. Deze is normaal

Nadere informatie

hercat B3.2 / Cursusafhankelijke toets

hercat B3.2 / Cursusafhankelijke toets A VUmc-compas Toetsing Toets hercat B3.2 / Cursusafhankelijke toets Cursus Professionele ontwikkeling en wetenschap: Alg.meth. collegejaar 2012-2013 Cursuscoördinator dr. A.L.M. de Vries Gelegenheid 2

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

Model informatiebrief medisch onderwijsonderzoek Met voorbeeldpassages versie juli 2017

Model informatiebrief medisch onderwijsonderzoek Met voorbeeldpassages versie juli 2017 Model informatiebrief medisch onderwijsonderzoek Met voorbeeldpassages versie juli 2017 De brief kan voor studenten op HBO/WO niveau geschreven worden omdat de doelgroep in onderwijsonderzoek meestal studenten

Nadere informatie

Statistiek ( ) ANTWOORDEN eerste tentamen

Statistiek ( ) ANTWOORDEN eerste tentamen Statistiek (200300427) ANTWOORDEN eerste tentamen studiejaar 2010-11, blok 4; Taalwetenschap, Universiteit Utrecht. woensdag 18 mei 2011, 17:15-19:00u, Kromme Nieuwegracht 80, zaal 0.06. Schrijf je naam

Nadere informatie

Netwerkdiagram voor een project. AON: Activities On Nodes - activiteiten op knooppunten

Netwerkdiagram voor een project. AON: Activities On Nodes - activiteiten op knooppunten Netwerkdiagram voor een project. AON: Activities On Nodes - activiteiten op knooppunten Opmerking vooraf. Een netwerk is een structuur die is opgebouwd met pijlen en knooppunten. Bij het opstellen van

Nadere informatie

c Voorbeeldvragen, Methoden & Technieken, Universiteit Leiden TS: versie 1 1 van 6

c Voorbeeldvragen, Methoden & Technieken, Universiteit Leiden TS: versie 1 1 van 6 c Voorbeeldvragen, Methoden & Technieken, Universiteit Leiden TS: versie 1 1 van 6 1. Iemand kiest geblinddoekt 4 paaseitjes uit een mand met oneindig veel paaseitjes. De helft is melkchocolade, de andere

Nadere informatie

Bent u gevraagd voor medisch wetenschappelijk onderzoek?

Bent u gevraagd voor medisch wetenschappelijk onderzoek? Bent u gevraagd voor medisch wetenschappelijk onderzoek? Inhoud Pagina Inleiding... 2 Medisch wetenschappelijk onderzoek... 3 Waarom zou u meedoen... 4 Onderzoeksfasen... 5 Medisch Ethische Commissie...

Nadere informatie

Examen Statistiek I Januari 2010 Feedback

Examen Statistiek I Januari 2010 Feedback Examen Statistiek I Januari 2010 Feedback Correcte alternatieven worden door een sterretje aangeduid. 1 Een steekproef van 400 personen bestaat uit 270 mannen en 130 vrouwen. Twee derden van de mannen

Nadere informatie

Rekenen aan wortels Werkblad =

Rekenen aan wortels Werkblad = Rekenen aan wortels Werkblad 546121 = Vooraf De vragen en opdrachten in dit werkblad die vooraf gegaan worden door, moeten schriftelijk worden beantwoord. Daarbij moet altijd duidelijk zijn hoe de antwoorden

Nadere informatie

Kruis per vraag slechts één vakje aan op het antwoordformulier.

Kruis per vraag slechts één vakje aan op het antwoordformulier. Toets Stroom 1.2 Methoden en Statistiek tul, MLW 7 april 2006 Deze toets bestaat uit 25 vierkeuzevragen. Kruis per vraag slechts één vakje aan op het antwoordformulier. Vraag goed beantwoord dan punt voor

Nadere informatie

Netwerkdiagram voor een project. AOA: Activities On Arrows - activiteiten op de pijlen.

Netwerkdiagram voor een project. AOA: Activities On Arrows - activiteiten op de pijlen. Netwerkdiagram voor een project. AOA: Activities On Arrows - activiteiten op de pijlen. Opmerking vooraf. Een netwerk is een structuur die is opgebouwd met pijlen en knooppunten. Bij het opstellen van

Nadere informatie

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica. Tentamen Statistiek (2DD14) op vrijdag 17 maart 2006, 9.00-12.00 uur.

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica. Tentamen Statistiek (2DD14) op vrijdag 17 maart 2006, 9.00-12.00 uur. TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica Tentamen Statistiek DD14) op vrijdag 17 maart 006, 9.00-1.00 uur. UITWERKINGEN 1. Methoden om schatters te vinden a) De aannemelijkheidsfunctie

Nadere informatie

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica. Tentamen Statistiek 2 voor TeMa (2S195) op dinsdag , uur.

TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica. Tentamen Statistiek 2 voor TeMa (2S195) op dinsdag , uur. TECHNISCHE UNIVERSITEIT EINDHOVEN Faculteit Wiskunde en Informatica Tentamen Statistiek voor TeMa (S95) op dinsdag 3-03-00, 9- uur. Bij het tentamen mag gebruik worden gemaakt van een zakrekenmachine en

Nadere informatie

mlw stroom 2.2: Biostatistiek en Epidemiologie

mlw stroom 2.2: Biostatistiek en Epidemiologie mlw stroom 2.2: Biostatistiek en Epidemiologie Hoorcollege 1: Onderzoeksopzet en risikomaten Rosner 13.1-13.4 Capaciteitsgroep Methodologie en Statistiek tul / UM 10 januari 2006 Methodologie en Statistiek

Nadere informatie

PATIËNTENINFORMATIE TRACING. Registratie van real time continue glucose monitoring in Nederland (TRACING)

PATIËNTENINFORMATIE TRACING. Registratie van real time continue glucose monitoring in Nederland (TRACING) PATIËNTENINFORMATIE TRACING Registratie van real time continue glucose monitoring in Nederland (TRACING) Geachte heer/mevrouw, Bij de behandeling van uw diabetes gebruikt u op dit moment de real time continue

Nadere informatie

Tevredenheidsonderzoek. Rapportage over de tevredenheid van de jongeren die een programma volgen bij Prins Heerlijk.

Tevredenheidsonderzoek. Rapportage over de tevredenheid van de jongeren die een programma volgen bij Prins Heerlijk. Tevredenheidsonderzoek Rapportage over de tevredenheid van de jongeren die een programma volgen bij Prins Heerlijk. Stichting Buitengewoon leren & werken Prins Heerlijk Juni 2013 Stichting Buitengewoon

Nadere informatie

Statistiek voor Natuurkunde Opgavenserie 4: Lineaire regressie

Statistiek voor Natuurkunde Opgavenserie 4: Lineaire regressie Statistiek voor Natuurkunde Opgavenserie 4: Lineaire regressie Inleveren: Uiterlijk 15 februari voor 16.00 in mijn postvakje Afspraken Overleg is toegestaan, maar iedereen levert zijn eigen werk in. Overschrijven

Nadere informatie

mlw stroom 2.1: Statistisch modelleren

mlw stroom 2.1: Statistisch modelleren mlw stroom 2.1: Statistisch modelleren College 5: Regressie en correlatie (2) Rosner 11.5-11.8 Arnold Kester Capaciteitsgroep Methodologie en Statistiek Universiteit Maastricht Postbus 616, 6200 MD Maastricht

Nadere informatie

Onderzoek naar het effect van body mass index (BMI) en het roken van sigaretten op de opname van fentanyl

Onderzoek naar het effect van body mass index (BMI) en het roken van sigaretten op de opname van fentanyl Patiënteninformatie Onderzoek naar het effect van body mass index (BMI) en het roken van sigaretten op de opname van fentanyl Geachte heer/mevrouw, U bent in het Erasmus MC onder behandeling voor een vorm

Nadere informatie

Patiënteninformatiefolder

Patiënteninformatiefolder Patiënteninformatie bij het wetenschappelijk onderzoek naar het nut van het routinematig controleren van alvleesklier cysten. Geachte heer/mevrouw, Uw behandelend arts heeft u deze informatie gegeven,

Nadere informatie

INDUCTIEVE STATISTIEK VOOR DE GEDRAGSWETENSCHAPPEN OPLOSSINGEN BIJ HOOFDSTUK 5

INDUCTIEVE STATISTIEK VOOR DE GEDRAGSWETENSCHAPPEN OPLOSSINGEN BIJ HOOFDSTUK 5 INDUCTIEVE STATISTIEK VOOR DE GEDRAGSWETENSCHAPPEN OPLOSSINGEN BIJ HOOFDSTUK 5 1. De onderzoekers van een preventiedienst vermoeden dat werknemers in een bedrijf zonder liften fitter zijn dan werknemers

Nadere informatie

onderzoek Invloed van UVB lichttherapie op huid en darmflora.

onderzoek Invloed van UVB lichttherapie op huid en darmflora. Uw behandelend arts of de onderzoeker heeft u geïnformeerd over het medisch-wetenschappelijk onderzoek Invloed van UVB lichttherapie op huid en darmflora. U beslist zelf of u wilt meedoen. Om deze beslissing

Nadere informatie

JONG HOEZO ANDERS?! EN HOOGGEVOELIG. Informatie, oefeningen en tips voor hooggevoelige jongeren

JONG HOEZO ANDERS?! EN HOOGGEVOELIG. Informatie, oefeningen en tips voor hooggevoelige jongeren Ellen van den Ende in samenwerking met Mariëtte Verschure JONG EN HOOGGEVOELIG HOEZO ANDERS?! Informatie, oefeningen en tips voor hooggevoelige jongeren Uitgeverij Akasha Inhoud Hooggevoelig, hoezo anders?!

Nadere informatie

HET BELANGRIJKSTE OM TE WETEN OM MEER ZELFVERTROUWEN TE KRIJGEN

HET BELANGRIJKSTE OM TE WETEN OM MEER ZELFVERTROUWEN TE KRIJGEN HET BELANGRIJKSTE OM TE WETEN OM MEER ZELFVERTROUWEN TE KRIJGEN Gratis PDF Beschikbaar gesteld door vlewa.nl Geschreven door Bram van Leeuwen Versie 1.0 INTRODUCTIE Welkom bij deze gratis PDF! In dit PDF

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

Verslag van een ervaringsdeskundige. Nu GAP-deskundige.

Verslag van een ervaringsdeskundige. Nu GAP-deskundige. Burn out Verslag van een ervaringsdeskundige. Nu GAP-deskundige. Ik was al een tijd druk met mijn werk en mijn gezin. Het viel mij zwaar, maar ik moest dit van mezelf doen om aan de omgeving te laten zien

Nadere informatie

3 Hoogbegaafdheid op school

3 Hoogbegaafdheid op school 3 Hoogbegaafdheid op school Ik laat op school zien wat ik kan ja soms nee Ik vind de lessen op school interessant meestal soms nooit Veel hoogbegaafde kinderen laten niet altijd zien wat ze kunnen. Dit

Nadere informatie

Robuustheid regressiemodel voor kapitaalkosten gebaseerd op aansluitdichtheid

Robuustheid regressiemodel voor kapitaalkosten gebaseerd op aansluitdichtheid Robuustheid regressiemodel voor kapitaalkosten gebaseerd op aansluitdichtheid Dr.ir. P.W. Heijnen Faculteit Techniek, Bestuur en Management Technische Universiteit Delft 22 april 2010 1 1 Introductie De

Nadere informatie

Natuurkundeles 8 januari 2007, 6 e uur (13.30-14.20 uur), klas 2a2 (2 vwo) 1 e les. 2a2, 26 leerlingen, 15 meisjes en 11 jongens.

Natuurkundeles 8 januari 2007, 6 e uur (13.30-14.20 uur), klas 2a2 (2 vwo) 1 e les. 2a2, 26 leerlingen, 15 meisjes en 11 jongens. Natuurkundeles 8 januari 2007, 6 e uur (13.30-14.20 uur), klas 2a2 (2 vwo) 1 e les ent: Klas: Onderwerp: Materialen: Lokaal: Bord: Man 2a2, 26 leerlingen, 15 meisjes en 11 jongens. Significante cijfers.

Nadere informatie

Tentamen Biostatistiek 2 voor BMT (2DM50), op woensdag 10 april 2013 14.00-17.00 uur

Tentamen Biostatistiek 2 voor BMT (2DM50), op woensdag 10 april 2013 14.00-17.00 uur Faculteit der Wiskunde en Informatica Tentamen Biostatistiek 2 voor BMT (2DM50), op woensdag 10 april 2013 14.00-17.00 uur Bij het tentamen mag alleen gebruik worden gemaakt van een zakrekenmachine. Het

Nadere informatie

6.1 Beschouw de populatie die beschreven wordt door onderstaande kansverdeling.

6.1 Beschouw de populatie die beschreven wordt door onderstaande kansverdeling. Opgaven hoofdstuk 6 I Basistechnieken 6.1 Beschouw de populatie die beschreven wordt door onderstaande kansverdeling. x 0 2 4 6 p(x) ¼ ¼ ¼ ¼ a. Schrijf alle mogelijke verschillende steekproeven van n =

Nadere informatie

Meervoudige ANOVA Onderzoeksvraag Voorwaarden

Meervoudige ANOVA Onderzoeksvraag Voorwaarden Er is onderzoek gedaan naar rouw na het overlijden van een huisdier (contactpersoon: Karolijne van der Houwen (Klinische Psychologie)). Mensen konden op internet een vragenlijst invullen. Daarin werd gevraagd

Nadere informatie

Toegepaste Statistiek, Week 3 1

Toegepaste Statistiek, Week 3 1 Toegepaste Statistiek, Week 3 1 In Week 2 hebben we toetsingstheorie besproken mbt een kwantitatieve (ordinale) variabele G, en met name over zijn populatiegemiddelde E(G). Er waren twee gevallen: Er is

Nadere informatie

b) Het spreidingsdiagram ziet er als volgt uit (de getrokken lijn is de later uit te rekenen lineaire regressie-lijn): hoogte

b) Het spreidingsdiagram ziet er als volgt uit (de getrokken lijn is de later uit te rekenen lineaire regressie-lijn): hoogte Classroom Exercises GEO2-4208 Opgave 7.1 a) Regressie-analyse dicteert hier geen stricte regels voor. Wanneer we echter naar causaliteit kijken (wat wordt door wat bepaald), dan is het duidelijk dat hoogte

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

Evaluatie Back to Basics: De Nieuwe Koers

Evaluatie Back to Basics: De Nieuwe Koers Evaluatie Back to Basics: De Nieuwe Koers nderzoek uitgevoerd in opdracht van: Gemeente Goirle DIMENSUS beleidsonderzoek April 2012 Projectnummer 488 Het onderzoek De gemeente Goirle is eind april 2010

Nadere informatie

Growth & Reflection. Opleverdatum: 18 juni 2014

Growth & Reflection. Opleverdatum: 18 juni 2014 Growth & Reflection Growth & Reflection Opleverdatum: 18 juni 2014 Multimediaal Reclamebureau 2013/2014 Inleiding Er zit alweer een half jaar bij MMR op en ik heb weer veel nieuwe dingen geleerd en nieuwe

Nadere informatie

Toetsende Statistiek Week 5. De F-toets & Onderscheidend Vermogen

Toetsende Statistiek Week 5. De F-toets & Onderscheidend Vermogen M, M & C 7.3 Optional Topics in Comparing Distributions: F-toets 6.4 Power & Inference as a Decision 7.1 The power of the t-test 7.3 The power of the sample t- Toetsende Statistiek Week 5. De F-toets &

Nadere informatie

Algemene methodologie (onderdeel van CAT)

Algemene methodologie (onderdeel van CAT) Oefentoets Algemene methodologie (onderdeel van CAT) Cursus Wetenschappelijk Focus Onderwijs: Algemene methodologie Cursuscoördinator dr. A.L. de Vries 30 oefenvragen ZONDER antwoorden 1 In een onderzoeksprotocol

Nadere informatie

Data analyse Inleiding statistiek

Data analyse Inleiding statistiek Data analyse Inleiding statistiek 1 Terugblik - Inductieve statistiek Afleiden van eigenschappen van een populatie op basis van een beperkt aantal metingen (steekproef) Kennis gemaakt met kans & kansverdelingen»

Nadere informatie

Je kunt al: -de centrummaten en spreidingsmaten gebruiken -een spreidingsdiagram gebruiken als grafische weergave van twee variabelen

Je kunt al: -de centrummaten en spreidingsmaten gebruiken -een spreidingsdiagram gebruiken als grafische weergave van twee variabelen Lesbrief: Correlatie en Regressie Leerlingmateriaal Je leert nu: -een correlatiecoëfficient gebruiken als maat voor het statistische verband tussen beide variabelen -een regressielijn te tekenen die een

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

Statistiek ( ) eindtentamen

Statistiek ( ) eindtentamen Statistiek (200300427) eindtentamen studiejaar 2010-11, blok 4; Taalwetenschap, Universiteit Utrecht. woensdag 29 juni 2011, 17:15-19:00u, Educatorium, zaal Gamma. Schrijf je naam en student-nummer op

Nadere informatie

Zowel correlatie als regressie meten statistische samenhang Correlatie: geen oorzakelijk verband verondersteld: X Y

Zowel correlatie als regressie meten statistische samenhang Correlatie: geen oorzakelijk verband verondersteld: X Y 1 Regressie analyse Zowel correlatie als regressie meten statistische samenhang Correlatie: geen oorzakelijk verband verondersteld: X Y Regressie: wel een oorzakelijk verband verondersteld: X Y Voorbeeld

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

Informatiebrief SPLENDID II

Informatiebrief SPLENDID II Informatiebrief SPLENDID II Deze informatiebrief bevat informatie over deelname aan SPLENDID II. U wordt verzocht deze brief goed te lezen voordat u zich aanmeldt voor dit onderzoek. Doel van het 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

gegevens analyseren Welk onderzoekmodel gebruik je? Quasiexperiment ( 5.5) zonder controle achtergronden

gegevens analyseren Welk onderzoekmodel gebruik je? Quasiexperiment ( 5.5) zonder controle achtergronden een handreiking 71 hoofdstuk 8 gegevens analyseren Door middel van analyse vat je de verzamelde gegevens samen, zodat een overzichtelijk beeld van het geheel ontstaat. Richt de analyse in de eerste plaats

Nadere informatie

Gewrichtsbelasting bij hardloopprotheses

Gewrichtsbelasting bij hardloopprotheses dossiernr.nl26975.068.09 Gewrichtsbelasting bij hardloopprotheses versie nr. 02 6april2009 1 Gewrichtsbelasting bij hardloopprotheses Proefpersoon informatie Dr. H.H.C.M. Savelberg Vakgroep Bewegingswetenschappen

Nadere informatie

PATIËNTINFORMATIE STUDIE NAAR HET EFFECT VAN INTRA ARTERIËLE

PATIËNTINFORMATIE STUDIE NAAR HET EFFECT VAN INTRA ARTERIËLE PATIËNTINFORMATIE STUDIE NAAR HET EFFECT VAN INTRA ARTERIËLE BEHANDELING OP DE GEZONDHEIDSTOESTAND BIJ EEN HERSENINFARCT Geachte heer / mevrouw, Wij vragen u vriendelijk om mee te doen aan een medisch

Nadere informatie

introductie Wilcoxon s rank sum toets Wilcoxon s signed rank toets introductie Wilcoxon s rank sum toets Wilcoxon s signed rank toets

introductie Wilcoxon s rank sum toets Wilcoxon s signed rank toets introductie Wilcoxon s rank sum toets Wilcoxon s signed rank toets toetsende statistiek week 1: kansen en random variabelen week : de steekproevenverdeling week 3: schatten en toetsen: de z-toets week : het toetsen van gemiddelden: de t-toets week 5: het toetsen van varianties:

Nadere informatie

Tentamen Mathematische Statistiek (2WS05), vrijdag 29 oktober 2010, van 14.00 17.00 uur.

Tentamen Mathematische Statistiek (2WS05), vrijdag 29 oktober 2010, van 14.00 17.00 uur. Technische Universiteit Eindhoven Faculteit Wiskunde en Informatica Tentamen Mathematische Statistiek (WS05), vrijdag 9 oktober 010, van 14.00 17.00 uur. Dit is een tentamen met gesloten boek. De uitwerkingen

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

Periode: CBT examens 15 april t/m 30 april 2014

Periode: CBT examens 15 april t/m 30 april 2014 Periode: CBT examens 15 april t/m 30 april 2014 1. Doet u dit examen voor de eerste keer of gaat het om een herexamen? Eerste keer 279 70% Herexamen 104 26% Niet beantwoord 16 4% Totaal 399 2. Als de voorlopige

Nadere informatie