Update statistiek Practicum SPSS

1
Update statistiek Practicum SPSS

• Inlezen van een gegevensbestand
• Codeboek
• Bewerken van gegevens
• Beschrijvende statistiek
• Multiple lineaire regressie
• Multiple logistische regressie
• Multiple Cox regressie

2
Update statistiek Practicum SPSS

• Oefening Determinanten van laag geboortegewicht

Laag geboortegewicht is een gezondheidsindicator
die artsen reeds jaren zorgen baart. Dit wordt
verklaard door het feit dat kindersterfte en
geboorteafwijkingen bij kinderen met een laag
geboortegewicht zeer frequent voorkomen. Het
gedrag van de vrouw tijdens de zwangerschap (met
inbegrip van voeding, roken, het krijgen van
prenatale zorg) kan in sterke mate de kansen op
een voldragen zwangerschap verhogen en bijgevolg
ook de kans op het bevallen van een kind met een
normaal geboortegewicht. De kenmerken die in deze
analyse werden bestudeerd, worden in de
obstetrische literatuur vernoemd als geassocieerd
met laag geboortegewicht. Het doel van de studie
was na te gaan of in het obstetrisch centrum waar
de gegevens werden verzameld deze kenmerken
belangrijk waren.
3
Update statistiek Practicum SPSS

• Oefening Determinanten van laag geboortegewicht
• Wat zou een onderzoeksobject kunnen zijn?
• Welk model ?
• Hoe operationaliseer je de variabelen op basis
  van de kenmerken?
• Hoe werk je de statistische analyse uit?

4
Update statistiek Practicum SPSS

• Oefening 1 Determinanten van laag
  geboortegewicht
• Geboortegewicht is een functie van.
• Wat is de uitkomst (afhankelijke variabele)?
• Geboortegewicht (in gram)
• Geboortegewicht (laag versus normaal)
• Lineaire model (voorwaarden?)
• Logistisch model

5
Update statistiek Practicum SPSS

• Oefening 1 Determinanten van laag
  geboortegewicht

Kenmerk afkorting Codes, long label, info
Identificatiecode ID
Rangorde kind BIRTH 1 eerste 2 tweede
Rookgedrag tijdens zwangerschap SMOKE 1 ja 0 neen
Ras Race 1 blank 2 zwart, 3 ander
Leeftijd moeder AGE in jaren
Lichaamsgewicht bij laatste menses LWT in pond
Geboortegewicht BWT in gram
Laag geboortegwicht LOW 0 gebgew gt 2500 gr 1 gebgew lt 2500 gr
Voorgesch. premature arbeid PTL 0 neen 1 één enz.
Voorgesch. Hoge bloeddruk HT 1 ja 0 neen
Aantal doktersbezoeken tijdens 1ste tremester FTV 0 geen 1 één enz.
6
Update statistiek Practicum SPSS

• Inlezen van een gegevensbestand
• Open het bestand laaggebgewicht.xls
  (Blackboard) in SPSS
• File -gt open -gt data
• Vergeet niet read variable names from the first
  row of data
• Maak een codeboek aan

7
Update statistiek Practicum SPSS

• Bewerken van gegevens
• Hercodeer de variabele BWT in een nieuwe
  variabele voor het laag geboortegewicht, maar nu
  zo, dat de grenswaarde ligt op 2300 gram
• Transform -gt Recode -gt Into different variables
  -gt
• Kies input variabele en benoem een output
  variabele
• Klik op old and new values en maak die aan
• Change
• OK
• Hercodeer RACE zo, dat je terug blank,
  zwart en ander als labels voor de
  verschillende categorieën krijgt.

8
Beschrijvende statistiek

• Beschrijvende statistiek
• Bekijk de verdeling van geboortegewicht
• Analyse -gt descriptive statistics -gt explore
• Kan je normaliteit weerhouden
• In de totale groep kinderen
• In homogene subgroepen
• Veronderstel dat geboortegewicht scheef verdeeld
  is
• Transformeer geboortegewicht naar
  ln(geboortegewicht)
• Transform -gt compute

9
Beschrijvende statistiek

• Beschrijvende statistiek
• Bekijk een eventuele associatie tussen
• Roken en ras
• Roken en rangnummer kind
• Analyse -gt descriptive statistics -gt crosstabs -gt
  

10
Inferentiële statistiek

• Inferentiële statistiek (ruwe tabelanalyse, ruwe
  vergelijking van gemiddelden)
• Bekijk een eventuele associatie tussen
• Roken en laag geboortegewicht
• Roken en geboortegewicht
• Analyse -gt descriptive statistics -gt crosstabs -gt
  
• Analyse -gt compare means -gt independent samples
  t-test
• Verschil met vorige analyse?

11
Inferentiële statistiek

• Inferentiële statistiek (ruwe tabelanalyse, ruwe
  vergelijking van gemiddelden)
• Bekijk een eventuele associatie tussen
• Ras en laag geboortegewicht
• Ras en geboortegewicht
• Analyse -gt descriptive statistics -gt crosstabs -gt
  
• Analyse -gt compare means -gt One-way ANOVA
• Verschil met vorige analyse?

12
Inferentiële statistiek

• Model analyse
• Geef aan wat het lineair verband is tussen het
  geboortegewicht en
• Leeftijd en gewicht bij de laatste maandstonden
• De rangorde van het kind
• Het al dan niet roken tijdens de zwangerschap
• Het ras
• Analyse -gt regression -gt linear -gt

13
Inferentiële statistiek

• Model analyse
• Geef aan wat het logistisch verband is tussen het
  geboortegewicht en
• Leeftijd en gewicht bij de laatste maandstonden
• De rangorde van het kind
• Het al dan niet roken tijdens de zwangerschap
• Het ras
• Kijk na of de effecten afhankelijk zijn van de
  rookgewoonten
• Analyse -gt regression -gt binary logistic -gt

14
Correlaties

• Correlaties
• Figuren

15
Correlaties

• Correlaties

Correlaties kwantificeren de mate waarin twee
kwantitatieve variabelen X1 en X2 met mekaar
overeenkomen. Als hoge waarden voor X1 gepaard
gaan met hoge waarden voor X2 is er een positieve
correlatie. Als hoge waarden voor X1 daarentegen
gepaard gaan met lage waarden voor X2 is er een
negatieve correlatie. Voorbeeld
(bicycle.sav) In een dwarsdoorsnede onderzoek in
twaalf buurten in California wordt een onderzoek
uitgevoerd waarbij het percentage fietshelm
gebruikers bij kinderen vergeleken wordt met het
percentage kinderen dat geniet van een
prijsreductie op de schoolmaaltijden.
16
Correlaties

• Correlaties

BUURT reduced-fee lunch wearing bicycle
helmets Fair Oaks 50,00 22,10 Strandwoo
d 11,00 35,90 Walnut Acres
2,00 57,90 Discov. Bay 19,00 22,20 Bel
shaw 26,00 42,40 Kennedy
73,00 5,80 Cassel 81,00 3,60 Mine
r 51,00 21,40 Sedgewick
11,00 55,20 Sakamoto
2,00 33,30 Toyon 19,00 32,40 Lie
tz 25,00 38,40
17
Correlaties

• Correlaties

Zou je hier kiezen voor een analyse die het
percentage dragen van een fietshelm voorspelt
aan de hand van het percentage prijsvermindering
op de schoolmaaltijd? Wat zou de
onderzoeksvraag kunnen zijn? De meest eenvoudige
manier om de resultaten van dit onderzoek voor te
stellen zodat het verband tussen beide duidelijk
wordt is het uitzetten van de resultaten op een
assenkruis.
18
Correlaties

• Correlaties

Stap 1. Open het bestand in SPSS en maak via
graphs een spreidingsdiagram (Scatterplot). V
oorzie de figuur van een titel en zorg er voor
dat de buurten identificeerbaar zijn. Zorg er ook
voor dat de aanduidingen in X- en Y-as duidelijk
zijn en probeer hiervoor één en ander uit
(grootte en type letter,) Hoe is de
socio-economische status gecorreleerd met het
dragen van een fietshelm?
19
Correlaties

• Correlaties

20
Correlaties

• Correlaties

De onderzoekers wilden te weten komen of al dan
niet het dragen van een fietshelm gerelateerd is
aan socio-economische status. Socio-economische
status wordt indirect gemeten aan de hand van het
percentage kinderen dat maaltijden op school
krijgt aan verminderde prijs (proxy). Dit soort
onderzoek wordt beschreven als ecologisch
onderzoek en lijdt aan wat men noemt de
ecologische valkuil ecological fallacy. Wat
zou dit betekenen (zoek op via internet)?
21
Correlaties

• Correlaties

Bij het statistisch verwerken van gegevens is
reductie een belangrijke activiteit. De
correlatiecoëfficiënt (r) kwantificeert de
relatie tussen X1 en X2 op een dimensieloze
wijze. Als alle punten op een stijgende rechte
vallen is r 1 als alle punten op een dalende
lijn vallen is r -1. Er zijn géén vaste
afspraken omtrent wat nu een sterke correlatie is
en wat een zwakke (geen correlatie betekent dat r
0). Stap 2. Bereken de correlatiecoëfficiënt
via SPSS Analyze gt Correlate gt Bivariate Cave
welke te gebruiken?
22
Correlaties

• Correlaties

De correlatiecoëfficiënt r -0.849. We zullen
later zien dat r² het percentage is waarin de
variantie van de ene variabele verklaard wordt
door de andere. Hier is r² 0,72 wat suggereert
dat 72 van de variabiliteit van het dragen van
de helm verklaard zou worden door
socio-economische status.
23
Correlaties
Statistische software pakketten zijn in staat de
correlaties te berekenen voor meerder variabele
paren en rapporteren hun bevindingen vaak onder
de vorm van een correlatie matrix. Correlatie
matrices geven de correlatie coëfficiënten voor
alle gepaarde (kwantitatieve) variabelen. In een
studie uitgevoerd door Fraumeni et al (1968) werd
in 43 staten en in het district Columbia het
aantal verkochte sigaretten per capita berekend.
Deze werden uitgezet tegen de sterftecijfers voor
verschillende vormen van kanker
(fraumeni1968.sav).
24
Correlaties
Gebruik SPSS om de correlatie coëfficiënten voor
elk paar variabelen te berekenen. Presenteer de
resultaten in een matrix. Interpreteer de bekomen
correlatie coëfficiënten en de bijhorende
p-waarden. In welke mate zijn de verschillende
kankers geassocieerd met roken?
Variabele            Beschrijving CIG aantal
verkochte sigaretten per capitaBLAD blaaskanker
sterfte per 100,000LUNG longkanker sterfte per
100,000KID nierkanker sterfte per
100,000LEUK leukemie sterfte per 100,000 Geef
de verschillende correlaties ook grafisch (in een
matrix) weer Kies één correlatie uit en geef die
grafisch weer, waarbij je een best passende
rechte door de punten tekent (via SPSS).
25
Tabel analyse

• Oefening De Evans studie (facultatief)

The Evans County Heart Study was initiated to
compare the epidemiology of coronary heart
disease (CHD) of black and white residents of a
southeastern United States community. The study
was prompted by a clinical observation that CHD
appeared to be less frequent in black than white
patients, despite a much higher prevalence and
greater severity of hypertension in blacks. A
total community-based, closed cohort study was
initiated with a prevalence survey in 1960-1962.
The 20-year follow-up experience of the Evans
County cohort confirmed the importance of the
major risk factors of serum cholesterol, smoking
and blood pressure for middle age and older,
black and white men and women for CHD,
cardiovascular disease (CVD) and all-cause
mortality. Black men were less likely to die of
CHD than white men, and this relative
protectiveness increased upon adjusting for risk
factors and also increased with age. The relative
protectiveness of black men for CHD mortality was
also reflected in lower black than white CVD and
all-cause mortality in men 65 years of age and
older.
26
Tabelanalyse

• Oefening De Evans studie (facultatief)
• Cfr. Zelfstudieopdracht tabelanalyse, Medische
  Statistiek I
• Is het catecholamineniveau een prognostische
  indicator voor het krijgen van een coronaire
  hartziekte?
• Bestand
• CAT, EKG, LFTDSGRP (dichotoom), CHD

27
Logistische regressie

• Oefening De Evans studie (facultatief)
• Cfr. Zelfstudieopdracht tabelanalyse, Medische
  Statistiek I
• Is het catecholamineniveau een prognostische
  indicator voor het krijgen van een coronaire
  hartziekte?
• Twee bestanden
• CAT, EKG, LFTDSGRP (dichotoom), CHD
• CAT, SMOK, AGE (continu), CATxSMOK, CHD

28
Cox regressie

• Oefening De Freireich studie
• Cfr. Zelfstudieopdracht
• Pas het finale model opnieuw toe met een
  variabele voor geslacht die als volgt werd
  geoperationaliseerd
• Vrouw 1
• Man 0
• Bespreek