Statistische uitspraken over onbekende populatiegemiddelden

Statistische uitspraken over onbekende populatiegemiddelden
Uitspraken over één populatiegemiddelde Het vergelijken van twee populatiegemiddelden Gepaarde waarnemingen Het vergelijken van meer dan twee populatiegemiddelden

Toets van de hypothese µ = µ0 Vraag: Is een aselecte steekproef van n elementen met gemiddelde van de meting <x> en spreiding s, afkomstig uit een normaal verdeelde populatie met populatiegemiddelde µ0 en met onbekende spreiding sigma ? Toetsing: toets van Student (Gosset) NB toetsingsgrootheden: gestandaardiseerd verschil NB vrijheidsgraden

Voorbeeld Vier onafhankelijke bepalingen van haemoglobinegehalte van een standaard bloedmonster. Het gehalte bedraagt 14,0 g% Resultaten: 14,1 14,4 14,2 Verkrijgt de analyst resultaten die systematisch ( # toeval) van het werkelijke gehalte verschillen ? Aanname: Meetresultaten normaal verdeeld, dus steekproef van een normaal verdeelde populatie

Uitspraken over één populatiegemiddelde Geen reden om te veronderstellen dat eventuele niet-toevallige afwijkingen een bepaalde richting zouden uitgaan tweezijdig toetsen Nulhypothese: H0 : µ = 14,0 (g%) Alternatieve hypothese: H1 : µ # 14,0 (g%) Kies onbetrouwbaarheidsdrempel: (meestal) p = 0,05 Toetsingsgrootheid: t = (<x> - 14,0)/ (S/sqrt4) = ... Vrijheidsgraden: n-1 = 3 Tabel

Uitspraken over één populatiegemiddelde Meestal is F niet gekend en wordt dan geschat als de steekproef- standaarddeviatie voor toetsting wordt vervangen door de ‘standard error of the mean’

Uitspraken over één populatiegemiddelde Dit leidt tot de toetsingsgrootheid Het 1-alfa betrouwbaarheidsinterval voor µ wordt in het algemeen gegeven door: nb. bij df =< 30 is de spreiding van t sterker dan van Z

Het vergelijken van twee populatiegemiddelden Veronderstel twee populatiegemiddelden die normaal verdeeld zijn µX en µY X1,….Xn zijnde uitkomsten in een steekproef (grootte n) van de meet- waarden in de eerste populatie Y1,….Ym zijnde uitkomsten in een steekproef (grootte m) van de meet- waarden in de tweede populatie Gemiddelden X en Y normaal verdeeld, dan ook X-Y normaal verdeeld met

Het vergelijken van twee populatiegemiddelden Meestal zijn de populatieparameters niet gekend. Als we mogen veronderstellen dat beide F‘s gelijk zijn, dan is en kan deze geschat worden door de toetsting gebeurt door

Het vergelijken van twee populatiegemiddelden Het 1-alfa betrouwbaarheidsinterval voor het verschil bedraagt:

Het vergelijken van twee populatiegemiddelden Voorbeeld: Vergelijking van fosfaatexcretie in twee groepen

Het vergelijken van gepaarde populatiegemiddelden Typisch voorbeeld: Is Captopril effectief bij de behandeling van hypertensie? Studieopzet: 15 patiënten met hypertensie worden behandeld. Wat ons interesseert is de systolische blooddruk voor en na de behandeling met CAPTOPRIL

Het vergelijken van gepaarde populatiegemiddelden Is Captopril effectief bij de behandeling van hypertensie? Dataset:

Het vergelijken van gepaarde populatiegemiddelden Grafische voorstelling: Veel variatie in intercept Weinig variatie in slope

Het vergelijken van gepaarde populatiegemiddelden Voorbeeld voor-na metingen Cave metingen sterk gecorreleerd (hoog voor hoog na) Stuk van de variantie in de data niet relevant, m.n. de variantie van de eerste meting Onderzoeksvraag: wat is het verschil tussen de voor- en na- meting? H0: er is geen verschil m.a.w. meting voor - meting na = 0 Nota bene: het verschil is de richtingscoëfficiënt van de rechte die de voor- en na- meting verbindt. We zijn niet geïnteresseerd in de verklaring van de variantie van de intercepten van die rechten, wel in de beschrijving van de richtingscoëfficiënt (en van de mate waarin het toeval een rol speelt in de grootte van die coëfficiënt)

Het vergelijken van gepaarde populatiegemiddelden Grafische voorstelling: Veel variatie in intercept Veel variatie in slope

Het vergelijken van gepaarde populatiegemiddelden Voorbeeld voor-na metingen Meest eenvoudig voorbeeld van longitudinale data Testing: Bereken voor elk paar het verschil (nieuwe ‘variabele’) Verschil van twee normaal verdeelde kenmerken is ook normaal verdeeld Voer een één steekproef t-test uit met als test waarde 0… Statistische software: doet alles in één keer (black box)

Het vergelijken van gepaarde populatiegemiddelden Voorbeeld voor-na metingen p=0,

Het vergelijken van gepaarde populatiegemiddelden Voorbeeld voor-na metingen Wat zouden de resultaten zijn als we i.p.v. een gepaarde t-test een gewone (niet gepaarde) t-test zouden hebben uitgevoerd?

Het vergelijken van gepaarde populatiegemiddelden Voorbeeld voor-na metingen t-test: variatie van beide metingen van belang

Het vergelijken van gepaarde populatiegemiddelden Voorbeeld voor-na metingen p=0,016

Niet-parametrische toetsen Tot zover: uitgangspunt normaal verdeelde populatiekenmerken Cave: Deze aanname is net altijd gewettigd Hoe de gewettigdheid bepalen ? Hetzij uit eigen data Hetzij uit eerder onderzoek of uit literatuur Indien niet gewettigd: NIET-PARAMETRISCHE METHODEN

Niet-parametrische toetsen

Niet-parametrische toetsen fosfaat studie t-test: p = 0,037

Niet-parametrische toetsen Captopril studie t-test: p = 0,

Voorbeelden

Statistische uitspraken over onbekende populatiegemiddelden

Verwante presentaties

Presentatie over: "Statistische uitspraken over onbekende populatiegemiddelden"— Transcript van de presentatie:

Verwante presentaties

Over het project

Feedback

Inloggen

Inloggen via een sociaal netwerk:

Statistische uitspraken over onbekende populatiegemiddelden

Verwante presentaties

Presentatie over: "Statistische uitspraken over onbekende populatiegemiddelden"— Transcript van de presentatie:

Verwante presentaties

Over het project

Feedback