Ik heb gisteren ook een reactie getypt, maar volgens mij is die niet aangekomen, dus vandaar, een nieuwe poging. Bedankt voor je kritische antwoord! De 10% grens is min of meer wetenschappelijk bepaald. Meer dan 10% noemen we uitdroging (dehydratie). Als babies meer dan 10% van hun geboorte gewicht verliezen worden verpleegkundigen en moeder drigend verzocht een arts te raadplegen, terwijl er bij minder dan 10% vrijwel altijd (nog) niets gedaan wordt. Maar ook medici zijn het hier niet over eens: de grens wordt ook wel eens gelegd op 7%. Over de steekproefgrootte is weinig te zeggen? Ik heb een voorbeeld som gezien (overigens NIET in een statistiek boek) waar op basis van het verwachte verschil een steekproef grootte werd uitgerekend. Laten we zeggen dat ik in 12% van de uitgedroogde babies verwacht kristallen te zijn, terwijl in niet-uitgedroogde groep slechts 7% verwacht. Dan is het verschil dus 5% = 0.05. Kan ik met dit getal en de chi2 een steekproef uitrekenen? Bijv als ik de a en de b zelf op een arbitraire grens vast stel (laten we zeggen a= 0.01 en g=0.05 met een power van 0.8). Of is dit grote onzin? Als ik mijn variable beide continu maak, dan moet ik logische regressie hebben, he? En als ik de ene dichotoom en de andere continu doe (kristallen ja/nee, gewicht continu)? Bedankt, groet Andrea
Andrea
Student universiteit - maandag 7 juli 2003
Antwoord
Dat is nou net het probleem die 10% is erg willekeurig gekozen. Wat je eigenlijk wil is het verschil in gewichtsafname bepalen tussen de groep babies die met uraat behandeld zijn en de groep die dat niet zijn. Je hebt er blijkbaar voor gekozen om die gewichtsafname in procenten van het geboortegewicht weer te geven. Die gewichtsafname in procenten is een interval/ratio variabele. De groepsindeling is dichotoom. Als eerste komt dan een verschiltoets voor gemiddelden in aanmerking om te kijken of er verschil is. Je gebruikt dan de interval/ratio variabele zoals je dat gemeten hebt. Nu kan het zijn dat je constateert dat die percentages gewichtsafnames geen normale verdeling vormen (door uitschieters aan een kant van het gemiddelde). Dat is zeker niet uit te sluiten. Dan kun je er voor kiezen om de toets van Mann-Whitney Wilcoxon uit te voeren. Hiermee toets je weer of er verschil is in procentuele gewichtsafname bij de verschillende behandelingen. De eisen voor het uitvoeren van deze toets zijn veel minder streng (trekkingen uit twee gelijkvormige kansverdelingen) dan de eisen die je aan een verschiltoets voor gemiddelden stelt. Je gebruikt van de metingen in feite alleen het ordinaal karakter. Op voorhand zou ik zelf waarschijnlijk voor deze optie kiezen. Wanneer je de data vertaalt naar dichotoom (beneden de 10% of boven de 10%) verlies je automatisch een heleboel informatie van je oorspronkelijke metingen. De toets wordt daardoor veel minder krachtig. Wat je in dit geval kunt gebruiken is een chi-kwadraattoets op onafhankelijkheid of een verschiltoets voor fracties (die hiermee gelijkwaardig is). Bij a=0,01 en g=0,05 en een power van 80% (als ik goed begrijp wat je bedoelt) moet je al gaan denken aan groepsgrootten boven de 500 babies (ik heb het niet exact berekend). De vraag is of je dit voor elkaar krijgt. Die powerberekening is lastig, een appletje heb ik daar zo snel niet voor kunnen vinden. Zorg in ieder geval dat je de metingen ook op interval/rationiveau bewaart. Regressie is in ieder geval niet iets waar je hier aan moet denken. Nu jij weer ;-)
Dit is een reactie op vraag 13002 
