Frequentiematen voor ziekte: Hoe vaak komt de ziekte voor
|
|
- Eva Michiels
- 7 jaren geleden
- Aantal bezoeken:
Transcriptie
1 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 epidemiologie wordt het voorkomen van een ziekte bestudeerd en uitgedrukt in een epidemiologische breuk: Dit geeft de frequentie van zieken (proportie) in de populatie weer. Prevalentie: De prevalentie is de proportie van de populatie met een bestaande ziekte (of kenmerk) op een bepaald tijdstip. Er is hier dus sprake van aantal gevallen/populatie. De prevalentie kan berekend worden bij een transversaal onderzoek, er is maar een meting nodig. De waarde van de prevalentie zit tussen de 0 en 1 (of tussen de 0 en 100%). Als je een waarde hebt, kun je dit dus interpreteren als dat X deel van de bevolking ziek is. Soms beperken we de prevalentie tot de populatie at risk, dit betekent dat het gaat om mensen die in staat zijn om een bepaalde aandoening te krijgen mannen en prostaankanker. Voorbeeld Van de premasterstudenten gezondheidswetenschappen waren er 9 van de 56 verkouden op 31 oktober Wat is de prevalentie?: Aantal zieke individuen/totaal aantal personen in de groep 9/56=0.16=16% Dit betekent dat de prevalentie op 31 oktober % was, dus dat 16% van de premasterstudenten verkouden waren op 31 oktober De prevalentie van een bepaalde ziekte bestaat dus uit het aantal ziektegevallen op een bepaald moment. Het doet er dus niet toe of er sprake is van een cohort of van een dynamische populatie, het is namelijk een momentopname. Cohort: Een groep mensen die ieder minstens een kenmerk deelt. Migratie uit een cohort is niet mogelijk, er is sprake van een vaste groep die gedefinieerd wordt op een bepaald moment. Dynamische populatie: Een groep mensen die minstens een kenmerk deelt migratie mogelijk (inwoners in 2010, verhuizen etc.) In een prospectieve cohort studie wordt een groep mensen in een cohort in de tijd gevolgd. In een
2 typisch diagram worden de mensen weergegeven. Z=ziek geworden, L=lost, kwijtgeraakt bij het onderzoek (gestopt, verhuisd) Typen prevalentie: Prevalentie is weer onder te verdelen in verschillende typen. We hebben het tot nu toe gehad over puntprevalentie: aantal ziektegevallen op een bepaald tijdstip. Naast puntprevalentie heb je ook periode prevalentie: een deel van de populatie die een betreffende ziekte heeft gehad in een bepaalde periode. Ten slotte hebben we ook nog lifetime prevalentie: Bij een dwarsdoorsnede van een populatie wordt nagegaan of een bepaalde toestand bij een individu tot op dat moment ooit aanwezig was. Iemand die in zijn hele leven een bepaalde ziekte gehad heeft (borstkanker) Er zijn een aantal factoren die de geschatte prevalentie beïnvloeden: - Incidentie - Duur ziekte: aard, sterfte, genezing van de ziekte - (Migratie) - (Onderdiagnose/onderrapportage) Probleem prevalentie Prevalentie gevallen vormen een selectie van alle nieuwe gevallen: patiënten die niet zijn overleden, maar ook nog niet zijn genezen aan een aandoening. Dat is niet hetzelfde als alle nieuwe gevallen. Daarom is het niet erg bruikbaar voor het bepalen van (causale) verbanden. Als voorkeur zouden we dan alle nieuwe gevallen willen weten. Dan heb je het over incidentie Cumulatieve incidentie Bij de cumulatieve incidentie gaat het over het aantal nieuwe gevallen in de populatie over een bepaalde tijdsperiode. De cumulatieve incidentie is alleen te berekenen bij prospectief onderzoek. De incidentie wordt per definitie bestudeerd in populaties waarvan alle leden in principe kandidaten zijn voor de gebeurtenissen in kwestie, ze moeten de ziekte nog kunnen krijgen ( at risk zijn). Er moet wel bij gezegd worden hoelang ze de periode genomen hebben, incidentie wordt namelijk steeds meer. Soms zit het al in de definitie, zoals zuigelingensterfte (1 jaar). De lengte van de periode waarop de CI betrekking heeft kan zowel variabel als van vaste duur zijn, afhankelijk van de wijze waarop het einde ervan is gedefinieerd. Het aantal nieuwe cases in een bepaalde periode (longitudinaal) gedeeld door het aantal personen at risk aan het begin van de periode: De lengte van de periode moet altijd genoemd worden! Voorbeeld met waarden tussen de 0 en 1 (0%-100%)
3 Van de 150 eerstejaars studenten GZW zonder verkoudheid op 1 december 2004, werden er 38 verkouden in december. Wat is de cumulatieve incidentie? 38/150=25%. Kortom, de cumulatieve is als volgt te definiëren: Het aantal nieuwe cases in een bepaalde periode (longitudinaal) gedeeld door het aantal personen at risk aan het begin van de periode Er zitten een paar beperkingen bij de CI: Er wordt niks gedaan met de mensen die we kwijt zijn geraakt Het zegt niets over hoe snel de ziekte zich ontwikkelt Het is niet bruikbaar in een open dynamische populatie Als oplossing hiervoor hebben we de incidentie dichtheid. Incidentiedichtheid: het aantal nieuwe cases in een bepaalde periode gedeeld door de som van de tijd dat personen at risk zijn (het aantal geobserveerde persoonsjaren). We kijken hoelang iemand het risico had om ziek te worden. De waarden liggen tussen 0 en oneindig. Het fijne is dat het ook bruikbaar is als we mensen niet even lang volgen in de tijd, dus als de observatieperiode verschilt tussen deelnemers. De incidentiedichtheid kan worden berekend bij een prospectief onderzoek. Persoonstijd berekenen: 1. Per persoon bepalen hoelang ze vrij zijn van een ziekte en aan de studie mee doet 2. Deze tijd tellen we op voor iedere persoon. Op basis van de breuk kun je echter niet zien hoeveel mensen je genomen hebt en hoelang iemand ziek is geworden. Het zegt iets over de dichtheid en de snelheid. Je zou het kunnen interpreteren als dat de dichtheid procent is en dus niet dat je x procent kans hebt op een bepaalde aandoening. De incidentiedichtheid mag niet zomaar vertaald worden naar een individueel risico in een bepaalde periode: Het risico moet constant zijn Het risico moet klein zijn; Als het risico klein is, liggen CD en ID meer bij elkaar. Er moet sprake zijn van een dynamische populatie. Sterftecijfers Sterfte (mortaliteit) is niets anders dan de incidentie van overlijden. Sterfte of mortaliteit is vermoedelijk de meest gebruikte indicator voor de volksgezondheid. De bruikbaarheid van sterfte
4 als gezondheidsindicator zal onder meer afhangen van de categorie gezondheidsproblemen waarop men zich richt. Er zijn verschillende maten voor sterfte: - Bruto-sterftecijfer: Het aantal nieuwe gevallen van sterfte in een nieuwe populatie gedeeld door mensen die at risk waren om te overleden Wordt veelal uitgedrukt per personen van de desbetreffende populatie Alleen onderling vergelijkbaar als de samenstelling wat betreft bijvoorbeeld leeftijd en geslacht van de populatie goed met elkaar overeenkomen - Leeftijdsspecifieke sterfte: Sterfte hangt sterk samen met leeftijd, vandaar dat er gebruik gemaakt wordt van categorieën van 5, 10 of 15 jaar Wordt veelal uitgedrukt per of personen - Gestandaardiseerde sterfte Om meer populaties te vergelijken in de leeftijdsspecifieke sterfte (de categorieën dus), kun je meerdere categorieën samenvoegen Leeftijdsspecifieke sterftecijfers worden zo samengevoegd dat de sterftecijfers van de populatie onderling vergelijkbaar zijn Leeftijdsspecifieke sterftecijfers van de desbetreffende populatie (de indexpopulatie) worden toegepast op de leeftijdsverdeling van een gekozen standaardpopulatie Resultaat: verwachte (bruto)sterfte in de standaardpopulatie die aanwezig zou zijn wanneer daar de leeftijdsspecifieke sterftecijfers van de indexpopulatie zouden gelden Toepassen van gestandaardiseerd sterftecijfer: Stel je hebt een dergelijke tabel: Leeftijd Index pop A Index pop B Standaard pop Standaard pop Jong Sterfgevallen Omvang Oud Sterfgevallen Omvang Totaal Sterfgevallen Omvang Bruto-sterftecijfer 390/ / / / Gestandaardiseerd sterftecijfer 350/ / Als je kijkt naar de indices van populatie A en B, kom je bij beide uit op een bruto-sterftecijfer van 390/ Zo lijkt het alsof de sterfte in beide populaties even hoog is, terwijl dit niet het geval is. Als je de populaties met elkaar vergelijkt, door middel van een gestandaardiseerd sterftecijfer, zie je dat de sterfte in populatie B vele malen hoger ligt dan die van populatie B.
5 Om het gestandaardiseerde sterftecijfer te bepalen, begin je bij één populatie, bijv. pop A (rood). Je berekent hoeveel sterfgevallen er zouden zijn als de populatie in dat geval zouden zijn (dit is weer gegeven in de rode kolom met Standaard pop). Op basis hiervan, kom je uiteindelijk uit op een gestandaardiseerd sterftecijfer. Dit moet ook gedaan worden voor populatie B. Je ziet nu dat populatie A een sterftecijfer van 350/ heeft en populatie B maar liefst 440/ Dichotome uitkomstmaten Prevalentie, incidentie en mortaliteit zijn proporties, je hebt ze wel of je hebt ze niet. Dit noemen we dichotome maten. Er zijn twee mogelijke uitkomsten, wel of niet ziek, wel of niet levend, wel of niet hersteld. Dichotome uitkomsten, behoren samen met nominale en ordinale uitkomstmaten tot de categoriale meetschalen. Categoriaal; dichotoom: dichotome variabelen zijn rare categoriale variabelen, het heeft namelijk maar twee categorieën (zoals al eerder gezegd), zoals man vs. vrouw. Het wordt veel gebruikt in de epidemiologie Categoriaal; nominaal: bij nominale variabelen is de uitkomst in te delen in een beperkt aantal categorieën die niet eenduidig te ordenen/rangschikken zijn, zoals beroep Categoriaal; ordinaal; bij ordinale variabelen is de uitkomst in te delen in een beperkt aantal categorieën die je eenduidig kan ordenen/rangschikken opleiding Naast de categoriale meetschalen, zijn er ook nog discrete en continue meetschalen: Discreet: uitkomst uitgedrukt in eenheden met telkens zelfde afstand of stapje tussen opeenvolgende eenheden, wordt ook wel telvariabele genoemd bijv. hartslag Continu: uitkomst kan elke mogelijke waarde tussen begin van de schaal en einde van de schaal aannemen bijv. gewicht = kg Samenvattende maten: - Gemiddelde - Mediaan - Modus Numerieke beschrijvingen - Percentielen: x ste percentiel is de waarde van y waarvoor geldt dat ten minste x% van waarnemingen y - Kwartielen: 25 e, 50 e (mediaan) en 75 e percentiel Interkwartiel afstand (interquartile range); de waarde/afstand van het 1 e kwartiel tot de waarde van de 3 e kwartiel - De IQ-range is ook een maat voor spreiding (net als range, variantie en SD), het geeft een goede beschrijving indien data niet normaal verdeeld zijn
6 Numerieke gegevens van continue uitkomsten zijn weer te geven in grafische uitkomsten: - Histogram - Stem & leaf diagram - Box-and-whisker diagram De verdeling van gegevens en maten voor locatie Bij een symmetrische verdeling van een histogram krijg je Figuur 1 Box-and-whisker diagram een mooie klok vorm en is het gemiddelde gelijk aan de mediaan. Bij een scheef-naar-rechtse verdeling, loopt de histogram steil af naar rechts en ligt het gemiddelde en de mediaan ver van elkaar. Verdeling van gegevens In het geval van een symmetrische/normale verdeling: - Zit ±68% van de waarnemingen tussen x gem ±1SD (Standaard deviatie) - Zit ±95% van de waarnemingen tussen de x gem ±2SD - Zit >99% van de waarnemingen tussen x gem ±3 SD Een normale verdeling is een voorwaarde voor veel statistische toetsen. Stel dat je een scheve verdeling heb, wat is dan de oplossing? logtransformaties Er zijn drie manieren op te een verdeling te checken op zijn normaliteit: 1. Vergelijk de gemiddelde en de mediaan (positieve waarden) of vergelijk de gemiddelde en de standaardafwijking (SD) gemiddelde 2*SD=positief getal 2. Histogram (met normale curve), stem and leaf plot, box and whisker plot bekijken 3. Normal plot moet recht zijn Data-checking Uitbijters (continue variabelen); een waarneming die niet bij de overige lijkt te passen Ontbrekende gegevens; tijdelijk of blijvend? Terecht of onterecht? Reden aangeven
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 informatieData 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 informatieCollege 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 informatieInleiding 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 informatieSPSS 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 informatieInleiding 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 informatieHoeveel 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 informatie5.0 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 informatie5.0 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 informatieStatistiek 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 informatie2.2 Ziektefrequentie: bestaande of nieuwe ziektegevallen Typen populaties: cohort of dynamische populatie 22
17 Frequentie.1 Definitie van ziekte 18. Ziektefrequentie: bestaande of nieuwe ziektegevallen 1.3 Typen populaties: cohort of dynamische populatie.3.1 Cohort.3. Dynamische populatie.4 Tijd is een lastig
Nadere informatieStatistiek: 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 informatieParagraaf 5.1 : Frequentieverdelingen
Hoofdstuk 5 Beschrijvende statistiek (V4 Wis A) Pagina 1 van 7 Paragraaf 5.1 : verdelingen Les 1 Allerlei diagrammen = { Hoe vaak iets voorkomt } Relatief = { In procenten } Absoluut = { Echte getallen
Nadere informatieFeedback 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 informatieOefenvragen 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 informatieAantal zieke individuen. Totaal aantal personen in de groep waaruit deze ziekte individuen afkomstig zijn
Epidemiologie Epidemiologie samenvatting boek Epidemiologisch onderzoek L.M. Bouter Hoofdstuk 1: Epidemie: opmerkelijke toename in de mate van vóórkomen van bepaalde ziekten of ziekteverschijnselen in
Nadere informatieG0N11a 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 informatieHoofdstuk 2 : Grafische beschrijving van data. Marnix Van Daele. Vakgroep Toegepaste Wiskunde en Informatica Universiteit Gent
Hoofdstuk 2 : Grafische beschrijving van data Marnix Van Daele Marnix.VanDaele@UGent.be Vakgroep Toegepaste Wiskunde en Informatica Universiteit Gent Grafische beschrijving van data p. 1/35 Soorten meetwaarden
Nadere informatieHoofdstuk 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 informatieTechnische fiche: indicatoren Geobserveerde vijfjaarsoverleving
Technische fiche: indicatoren Geobserveerde vijfjaarsoverleving Overzicht van de indicatoren Geobserveerde vijfjaarsoverleving voor alle patiënten Geobserveerde vijfjaarsoverleving voor patiënten die radicale
Nadere informatieTIP 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 informatie8. 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 informatieStatistische 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 informatieOnderzoeksmethodiek 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 informatiePopulaties 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 informatieExamen 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 informatieHoofdstuk 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 informatieInleiding tot de meettheorie
Inleiding tot de meettheorie Meten is het toekennen van cijfers aan voorwerpen. Koeien Koeien in een kudde, studenten in een auditorium, mensen met een bepaalde stoornis, leerlingen met meer dan 15 in
Nadere informatie3.1 Procenten [1] In 1994 zijn er 3070 groentewinkels in Nederland. In 2004 zijn dit er nog 1625.
3.1 Procenten [1] In 1994 zijn er 3070 groentewinkels in Nederland. In 2004 zijn dit er nog 1625. Absolute verandering = Aantal 2004 Aantal 1994 = 1625 3070 = -1445 Relatieve verandering = Nieuw Oud Aantal
Nadere informatieKleef hier onmiddellijk een identificatiesticker. geel. Toelatingsexamen tandarts. 3 juli Generieke competenties (GC) VAARDIG 2
Kleef hier onmiddellijk een identificatiesticker geel Toelatingsexamen tandarts 3 juli 2019 Generieke competenties (GC) VAARDIG 2 Figuur 1: Leeftijdsverdeling van de gemelde gevallen van mazelen in Italië
Nadere informatieSAMENVATTING VAN DE RESULTATEN VAN DE FRKVA-INDICATOREN AGRESSIVITEIT
SAMENVATTING VAN DE RESULTATEN VAN DE FRKVA-INDICATOREN 2014-2015-2016 AGRESSIVITEIT 1 Inhoudstafel I. INLEIDING... 3 II. METHODOLOGIE... 3 STRUCTUURINDICATOREN... 3 PROCESINDICATOREN... 5 RESULTAATINDICATOREN...
Nadere informatieLes 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 informatieStatistiek. Beschrijvende Statistiek Hoofdstuk 1 1.1, 1.2, 1.5, 1.6 lezen 1.3, 1.4 Les 1 Hoofdstuk 2 2.1, 2.3, 2.5 Les 2
INHOUDSOPGAVE Leswijzer...3 Beschrijvende Statistiek...3 Kansberekening...3 Inductieve statistiek, inferentiele statistiek...3 Hoofdstuk...3. Drie deelgebieden...3. Frequentieverdeling....3. Frequentieverdeling....4.5
Nadere informatiePopulatie: De gehele groep elementen waarover informatie wordt gewenst.
Statistiek I Werkcollege 1 Populatie: De gehele groep elementen waarover informatie wordt gewenst. Steekproef: Gedeelte van de populatie dat feitelijk wordt onderzocht om informatie te vergaren. Eenheden:
Nadere informatieVOOR 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 informatieA. 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 informatieVoorbeeldtentamen 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 informatieToegepaste 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 informatieGegevensverwerving en verwerking
Gegevensverwerving en verwerking Staalname - aantal stalen/replicaten - grootte staal - apparatuur Experimentele setup Bibliotheek Statistiek - beschrijvend - variantie-analyse - correlatie - regressie
Nadere informatieKerstvakantiecursus. 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 informatieHoofdstuk 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 informatie8.1 Centrum- en spreidingsmaten [1]
8.1 Centrum- en spreidingsmaten [1] Gegeven zijn de volgende 10 waarnemingsgetallen: 1, 3, 3, 3, 4, 5, 6, 8, 8, 9 Het gemiddelde is: De mediaan is het middelste waarnemingsgetal als de getallen naar grootte
Nadere informatieClostridium difficile-infecties in Belgische ziekenhuizen : resultaten van de nationale surveillance. juli december 2008
Clostridium difficile-infecties in Belgische ziekenhuizen : resultaten van de nationale surveillance juli 2006 - december 2008 Dr. Marie-Laurence Lambert Afdeling Epidemiologie Contact : mllambert@iph.fgov.be
Nadere informatieuitwerkingen voorbeeldexamenopgaven statistiek wiskunde A havo
uitwerkingen voorbeeldexamenopgaven statistiek wiskunde A havo uitwerkingen voorbeeldexamenopgaven statistiek wiskunde A havo - 5-6-205 lees verder Kijkcijfers maximumscore 4 Het toepassen van de formule
Nadere informatie1 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 informatieKansrekening en Statistiek
Kansrekening en Statistiek College 9 Woensdag 7 Oktober 1 / 51 Kansrekening en Statistiek? Bevordert luieren de fantasie? Psychologie 2 / 51 Kansrekening en Statistiek? Bevordert luieren de fantasie? Psychologie
Nadere informatieTechnische 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 informatieVOOR 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 informatieStatistiek: Stam-bladdiagram en boxplot 6/12/2013. dr. Brenda Casteleyn
Statistiek: Stam-bladdiagram en boxplot 6/12/2013 dr. Brenda Casteleyn dr. Brenda Casteleyn www.keu6.be Page 2 1. Theorie Stam-bladdiagram en boxplot zijn methoden om visueel een verdeling voor te stellen.
Nadere informatieCursus 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 informatieWerkblad 1 Normale dichtheidsfunctie als benadering voor een klokvormig histogram
Werkblad 1 Normale dichtheidsfunctie als benadering voor een klokvormig histogram Probeer zeker de opdrachten 1, 4 en 6 te maken. 1. In de tabel hieronder vind je gegevens over de borstomtrek van 5732
Nadere informatieHOOFDSTUK 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 informatieLes 2 / 3: Meetschalen en Parameters
Les 2 / 3: Meetschalen en Parameters I Theorie: A. Algemeen : V is de verzameling van alle mogelijke uitkomsten van een toevallig experiment. Een veranderlijke of stochastiek is een afbeelding G die aan
Nadere informatieOEFENPROEFWERK HAVO A DEEL 2
OEFENPROEFWERK HAVO A DEEL 2 HOOFDSTUK 6 STATISTIEK EN BESLISSINGEN OPGAVE 1 Hieronder zijn vier boxplots getekend. a Welke boxplot hoort bij een links-scheve verdeling? Licht toe. b Hoe ligt bij boxplot
Nadere informatie1 Epidemiologie van multipel myeloom en de ziekte van Waldenström
1 Epidemiologie van multipel myeloom en de ziekte van Waldenström Dr. S.A.M. van de Schans, S. Oerlemans, MSc. en prof. dr. J.W.W. Coebergh Inleiding Epidemiologie is de wetenschap die eenvoudig gezegd
Nadere informatieOpgeloste Oefeningen Hoofdstuk 6: Steekproeven en empirische distributies
Opgeloste Oefeningen Hoofdstuk 6: Steekproeven en empirische distributies 6.. Uit een normaal verdeeld universum X met gemiddelde waarde µ = en standaardafwijking σ = worden 0 onafhankelijke steekproefwaarden
Nadere informatieModelexamen Statistiek
NUMMER :. NAAM STUDENT :.. Modelexamen Statistiek Een onderzoek bij 200 varkens leverde een pak informatie en gegevens op. Hierna zie je een voorbeeld van de eerste 20 varkens (dus dit moet je alleen als
Nadere informatieOnderzoeksmethodologie 1.
Onderzoeksmethodologie 1. EPIDEMIOLOGIE. Onder een epidemie verstaat men een opmerkelijke toename in de mate van vóórkomen van bepaalde ziekten of ziekteverschijnselen in en bepaald tijdvak (weken, maanden,
Nadere informatieCorrelatie = statistische samenhang Meest gebruikt = Spearman s rang correlatie Ordinaal geschaalde variabelen -1 <= r s <= +1 waarbij:
Correlatie analyse Correlatie = statistische samenhang Meest gebruikt = Spearman s rang correlatie Ordinaal geschaalde variabelen -1
Nadere informatie2 Data en datasets verwerken
Domein Statistiek en kansrekening havo A 2 Data en datasets verwerken 1 Data presenteren 1.3 Representaties In opdracht van: Commissie Toekomst Wiskunde Onderwijs 1 Data presenteren 1.1 Introductie In
Nadere informatieSAMENVATTING VAN DE RESULTATEN VAN DE FRKVA-INDICATOREN VRIJHEIDSBEPERKENDE MAATREGELEN IN DE PSYCHIATRIE
SAMENVATTING VAN DE RESULTATEN VAN DE FRKVA-INDICATOREN 2014-2015-2016 VRIJHEIDSBEPERKENDE MAATREGELEN IN DE PSYCHIATRIE 1 I. INLEIDING... 3 II. METHODOLOGIE... 3 STRUCTUURINDICATOREN DE STRUCTUUR INDICATOREN
Nadere informatie4.1 Eigenschappen van de normale verdeling [1]
4.1 Eigenschappen van de normale verdeling [1] Relatief frequentiepolygoon van de lengte van mannen in 1968 1 4.1 Eigenschappen van de normale verdeling [1] In dit plaatje is een frequentiepolygoon getekend.
Nadere informatieStatistiek voor A.I. College 2. Donderdag 13 September 2012
Statistiek voor A.I. College 2 Donderdag 13 September 2012 1 / 42 1 Beschrijvende statistiek 2 / 42 Extrapolatie 3 / 42 Verkiezingen 2012 4 / 42 Verkiezingen 2012 5 / 42 1 Beschrijvende statistiek Vandaag:
Nadere informatieHAVO 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 informatieCursus Statistiek 2. Fellowonderwijs Opleiding Intensive Care. UMC St Radboud, Nijmegen
Cursus Statistiek 2 Fellowonderwijs Opleiding Intensive Care UMC St Radboud, Nijmegen Cursus Statistiek 2 Steekproefgrootte en power berekening Vergelijken van gemiddelden (T-testen) Niet-parametrische
Nadere informatieEerst wordt ingegaan op de verschillende soorten data die we kunnen verzamelen en hoe datasets georganiseerd zijn.
HOOFDSTUK 1: DISTRIBUTIES Inleiding Statistiek is de wetenschap van kennis opdoen op basis van data. Data zijn numerieke (of kwalitatieve) beschrijvingen en gegevens van objecten om te bestuderen. Dit
Nadere informatieLes 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 informatieSteelbladdiagram In een steelbladdiagram staan alle leerlingen genoemd. Je kunt precies zien waar Wouter staat.
2.1.3 Representaties In de voorbeelden kijken we steeds naar gewicht. Je gaat daarna zelf kijken naar de informatie over lengte en cijfergemiddelde. Voor alle opgaven geldt dat je deze zowel in de DWO
Nadere informatieHoofdstuk 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 informatieAntwoorden Hoofdstuk 1 Verschillen
Antwoorden Hoofdstuk 1 Verschillen 1a. Niet sterk, want het is gebaseerd op slechts één zomer. b. Vriendinnen volgen is een vorm van groepsgedrag. Waar heeft Anneke het bericht gelezen? In een kwaliteitskrant
Nadere informatieIn de praktijk gaat men eerder werken met numerieke codes. Aan de hand van een codeboek wordt per variabele een nummer aan een waarde toegekend.
Basisconcepten De statistiek heeft de studie van gegevens, die kenmerken van een bevolking beschrijven, tot object. Als je zelf onderzoek wil verrichten of de resultaten van het werk van een ander wil
Nadere informatie1 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 informatieFormules Excel Bedrijfsstatistiek
Formules Excel Bedrijfsstatistiek Hoofdstuk 2 Data en hun voorstelling AANTAL.ALS vb: AANTAL.ALS(A1 :B6,H1) Telt hoeveel keer (frequentie) de waarde die in H1 zit in A1:B6 voorkomt. Vooral bedoeld voor
Nadere informatieStatistiek voor A.I. College 1. Dinsdag 11 September 2012
Statistiek voor A.I. College 1 Dinsdag 11 September 2012 1 / 39 Literatuur Website: http://phil.uu.nl/statistiek/ Applied Statistics for the Behavioral Sciences - 5th edition, Dennis E. Hinkle, William
Nadere informatieBlok 4 Onderzoeksmethodologie 1
Blok 4 Onderzoeksmethodologie 1 MECHANISME ONDERZOEK EFFECTONDERZOEK Gebruik van modellen (in vitro/ex vivo/in vivo) Alles in laboratorium Experimenteel Kort cyclisch: trial and error Praktische beperkingen
Nadere informatieLes 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 informatieToetsende Statistiek, Week 2. Van Steekproef naar Populatie: De Steekproevenverdeling
Toetsende Statistiek, Week 2. Van Steekproef naar Populatie: De Steekproevenverdeling Moore, McCabe & Craig: 3.3 Toward Statistical Inference From Probability to Inference 5.1 Sampling Distributions for
Nadere informatieBeschrijvend statistiek
1 Beschrijvend statistiek 1. In een school werd het intelligentiequotiënt gemeten van de leerlingen van het zesde jaar (zie tabel). De getallen werden afgerond tot op de eenheid. De berekeningen mogen
Nadere informatieExamen Statistische Modellen en Data-analyse. Derde Bachelor Wiskunde. 14 januari 2008
Examen Statistische Modellen en Data-analyse Derde Bachelor Wiskunde 14 januari 2008 Vraag 1 1. Stel dat ɛ N 3 (0, σ 2 I 3 ) en dat Y 0 N(0, σ 2 0) onafhankelijk is van ɛ = (ɛ 1, ɛ 2, ɛ 3 ). Definieer
Nadere informatieBelangrijke concepten & conventies
Belangrijke concepten & conventies Lieven Clement 2 de bach. in de Biologie, Chemie, Biochemie en Biotechnologie en Biomedische Wetenschappen statomics, Ghent University lieven.clement@ugent.be 1/27 Inleiding
Nadere informatieVandaag. Onderzoeksmethoden: Statistiek 2. Basisbegrippen. Theoretische kansverdelingen
Vandaag Onderzoeksmethoden: Statistiek 2 Peter de Waal (gebaseerd op slides Peter de Waal, Marjan van den Akker) Departement Informatica Beta-faculteit, Universiteit Utrecht Theoretische kansverdelingen
Nadere informatieALGEMENE STERFTECIJFERS STERFTE PER SEIZOEN
/ Archief cijfers ALGEMENE STERFTECIJFERS STERFTE PER SEIZOEN Vlaams Gewest 2012;2013 / 24.09.2015 1/5 GEPUBLICEERD OP: http://www.zorg-en-gezondheid.be/cijfers/sterftecijfers/ op december 2015 DOOR: Heidi
Nadere informatieBiostatistiek en epidemiologie (4sp)
Biostatistiek en epidemiologie (4sp) ECTS-fiche 13/1/2017 Statistiek 1. voorbeeldvraag van Statistiek over randomisatie a. 1:1 verdeling is meestal beste voor vergelijken b. 2:1 randomisatie is een vereiste
Nadere informatieZowel 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 informatie1BA PSYCH Statistiek 1 Oefeningenreeks 3 1
Juno KOEKELKOREN D.1.3. OEFENINGENREEKS 3 OEFENING 1 In onderstaande tabel vind je zes waarnemingen van twee variabelen (ratio meetniveau). Eén van de waarden van y is onbekend. Waarde x y 1 1 2 2 9 2
Nadere informatiewerkcollege 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 informatie9.1 Centrummaten en verdelingen[1]
9.1 Centrummaten en verdelingen[1] De onderstaande frequentietabel geeft aan hoeveel auto s er in een bepaald uur in een straat geteld zijn. Aantal auto s per uur 15 16 17 18 19 20 21 frequentie 2 7 9
Nadere informatieHiermee 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 informatieSAMENVATTING VAN DE RESULTATEN VAN DE FRKVA-INDICATOREN ONDERVOEDING
SAMENVATTING VAN DE RESULTATEN VAN DE FRKVA-INDICATOREN 2014-2015-2016 ONDERVOEDING 1 Inhoudstafel I. INLEIDING... 3 II. METHODOLOGIE... 3 STRUCTUURINDICATOREN... 3 PROCESINDICATOREN... 5 RESULTAATINDICATOREN...
Nadere informatieOplossingen hoofdstuk 4
Oplossingen hoofdstuk 4 1.Welke uitslag komt overeen met percentiel 50? Dit is de uitslag 588. Blijft dit antwoord van toepassing indien elk blad (leaf) overeenkomt met 10 observaties? Ja. 2. Welke leeftijd
Nadere informatieWISKUNDE A HAVO VAKINFORMATIE STAATSEXAMEN 2016 V15.7.0
WISKUNDE A HAVO VAKINFORMATIE STAATSEAMEN 2016 V15.7.0 De vakinformatie in dit document is vastgesteld door het College voor Toetsen en Examens (CvTE). Het CvTE is verantwoordelijk voor de afname van de
Nadere informatieStatistiek: 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 informatie4. 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 informatiePublicatie sterftecijfers 2013 Albert Schweitzer ziekenhuis Dordrecht
Toelichting bij - Publicatie sterftecijfers 2013 Albert Schweitzer ziekenhuis Dordrecht W.J.Jansen & F v.d. Elzen Februari 2015 Sterftecijfers Het sterftecijfer (ook wel de mortaliteit genoemd) is één
Nadere informatieNetwerk, 4 Havo D, uitwerkingen Hoofdstuk 1, Statistische verwerking 1
Netwerk, 4 Havo D, uitwerkingen Hoofdstuk, Statistische verwerking Hoofdstuk Statistische verwerking Kern Populatie en steekproef a In Derbroek vonden + 6 ondervraagden de overlast ernstig tot zeer ernstig.
Nadere informatieWISKUNDE C VWO VAKINFORMATIE STAATSEXAMEN 2016 V15.7.0
WISKUNDE C VWO VAKINFORMATIE STAATSEXAMEN 2016 V15.7.0 De vakinformatie in dit document is vastgesteld door het College voor Toetsen en Examens (CvTE). Het CvTE is verantwoordelijk voor de afname van de
Nadere informatieSOCIALE 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 informatieStatistiek II. Sessie 5. Feedback Deel 5
Statistiek II Sessie 5 Feedback Deel 5 VPPK Universiteit Gent 2017-2018 Feedback Oefensessie 5 1 Statismex, gewicht en slaperigheid2 1. Lineair model: slaperigheid2 = β 0 + β 1 dosis + β 2 bd + ε H 0 :
Nadere informatie17/04/2013. 1. Epidemiologische studies. Children should not be treated as miniature men and women Abraham Jacobi
Aanpak en interpretatie van een epidemiologische studie Aanpak en interpretatie van een epidemiologische studie Katia Verhamme, MD, PhD Epidemioloog OLV Ziekenhuis-Aalst Erasmus MC Rotterdam 20 april 2013
Nadere informatieOplossingen hoofdstuk 8
Count Count Oplossingen hoofdstuk 8 1. Plaats de volgende eigenschappen bij de gegeven verdelingen. De eigenschappen kunnen voorkomen bij meerdere verdelingen. Plaats bij elke eigenschap het hierbij horende
Nadere informatie