T-toets: Difference between revisions

From Wikistatistiek
Jump to navigation Jump to search
No edit summary
No edit summary
Line 2: Line 2:




=two sample ongepaarde t-toets=
== Wanneer gebruik ik de two sample ongepaarde t-toets? ==


== Wanneer gebruik ik Fisher's exact test? ==
=two sample gepaarde t-toets=
== Wanneer gebruik ik de two sample gepaarde t-toets? ==


Fisher's exact test kan gebruikt worden om te toetsen of het verschil tussen twee proporties in een klassieke 2x2 tabel significant is. Dergelijke tabellen worden meestal geanalyseerd met een [[Chi-kwadraat test]]. Traditioneel wordt er voor de Fisher's exact test gekozen ipv een Chi-kwadraat wanneer er lage aantallen (geobserveerde count ~<10 of expected count <5) in de 2x2 tabel voorkomen. De Chi-kwadraat test is dan niet meer nauwkeurig. Omdat Fisher's Exact test in de huidige statistische pakketten even snel uitgerekend kan worden als een chi-kwadraat test is er geen bezwaar meer om deze exacte test (chi-kwadraat gebruikt een benadering) altijd te gebruiken bij het analyseren van een 2x2 (of een mxn) tabel.
=one sample t-toets=
 
== Wanneer gebruik ik de one sample t-toets? ==
Voorbeeld van een klassieke 2x2 tabel:
 
<center>
<table>
<tr><td></td><td>cases</td><td>controls</td><td>totals</td></tr>
<tr><td>men</td><td>0</td><td>10</td><td>10</td></tr>
<tr><td>woman</td><td>12</td><td>2</td><td>14</td></tr>
<tr><td>totals</td><td>12</td><td>12</td><td>24</td></tr>
</table>
</center>
 
== Ik heb in mijn controlearm 0 events, kan ik het verschil tussen beide armen nog wel toetsen? ==
''Ik het voorkomen van hyperthyreoidie bij patienten met veneuze trombose vs controles bekeken. Van de 173 cases hadden 3 patienten een hyperthyreoidie vs 0 van de 344 controles. Statische analyse met behulp van de Fisher's exact test toont dat hyperthyreoidie en veneuze trombose vaker samen voorkomen dan op basis van toeval verwacht kan worden (p=0.037). Volgens een van mijn professoren kunnen bovenstaande getallen echter geen significant verschil opleveren. Kan ik Fisher's exact test wel gebruiken in dit geval?
 
Jouw berekeningen kloppen: 3 uit 173 (1.7%) is significant verschillend van 0 uit 344 (0%) en de p-waarde is inderdaad 0.037. Ik kan me de scepsis van jouw prof wel voorstellen want 3 events is natuurlijk niet heel veel, maar misschien helpt het als je benadrukt dat 0 events uit 344 observaties al behoorlijk veel evidence geeft dat de event-rate in de controls heel erg laag is; feitelijk loopt het 95% [[betrouwbaarheidsinterval]] nul tot 1.07%, dus de kans dat het in de buurt van de 1.7% ligt is heel erg gering. Je zult wellicht dezelfde scepsis ontmoeten als je dit resultaat wilt publiceren, dus misschien moet je nog wat meer evidence verzamelen.
 
== Ik heb in mijn controlearm 0 events, hoe reken ik nu de odds ratio uit? ==
''Ik heb een 0 in een aantal 2x2 tabellen waardoor ik geen OR kan berekenen. Wat is de gebruikelijke oplossing hiervoor?
 
De meest gebruikte methode om toch een OR te kunnen uitrekenen, waneer een van de cellen nul is, is bij ALLE cellen 0.5 op te tellen. Dit resulteert waarschijnlijk wel in een groter betrouwbaarheidsinterval. Een referentie voor deze correctie en de SE is: Agresti A (1990) Categorical Data Analysis. John Wiley & sons, New York.
p. 54.


== Waar vind ik Fisher's exact test in SPSS?==


Je vindt de test in SPSS 16 onder Analyse->Descriptive Statistics->Crosstabs. Vink onder de knop "Statistics..." Chi-square aan. Je krijgt dan naast de Chi-kwadraat toets ook Fisher's exact test in de output.


== Referenties ==
= Waar vind ik de t-toets in SPSS?=
* Agresti A (1990) Categorical Data Analysis. John Wiley & sons, New York.
* Mehta, C. R.& Patel, N. R. 1997. Exact inference in categorical data. Biometrics, 53(1), 112-117.


<div style="background-color:#e8f1ff; margin:0.5em; padding:1em; border:1px solid #C8D0DC;">
Je vindt de test in SPSS 16 onder Analyse->Compare Means.  
Terug naar [[OVERZICHT]] voor een overzicht van alle statistische onderwerpen op deze wiki.


Terug naar [[KEUZE TOETS]] voor hulp bij het uitzoeken van een geschikte toets of analyse.
= Referenties =
<div>


=two sample ongepaarde t-toets=
=two sample gepaarde t-toets=
=one sample t-toets=


<div style="background-color:#e8f1ff; margin:0.5em; padding:1em; border:1px solid #C8D0DC;">
<div style="background-color:#e8f1ff; margin:0.5em; padding:1em; border:1px solid #C8D0DC;">

Revision as of 09:53, 19 February 2009

De t-toets is een parametrische toets voor het testen van hypothesen over de gemiddelden van (semi-)continue data. De meest gebruikte t-toets is de two sample ongepaarde t-toets waarbij de gemiddelden van 2 onafhankelijk groepen vergeleken worden. Voor 2 gepaarde groepen is er de two sample gepaarde t-toets en voor hypotheses over het gemiddelde in 1 groep de one sample t-toets


two sample ongepaarde t-toets

Wanneer gebruik ik de two sample ongepaarde t-toets?

two sample gepaarde t-toets

Wanneer gebruik ik de two sample gepaarde t-toets?

one sample t-toets

Wanneer gebruik ik de one sample t-toets?

Waar vind ik de t-toets in SPSS?

Je vindt de test in SPSS 16 onder Analyse->Compare Means.

Referenties

Terug naar OVERZICHT voor een overzicht van alle statistische onderwerpen op deze wiki.

Terug naar KEUZE TOETS voor hulp bij het uitzoeken van een geschikte toets of analyse.

Retrieved from "https://wikibiostatistiek.amsterdamumc.org/index.php?title=T-toets&oldid=168"