Springen naar inhoud

Significant verschil twee (sub)groepen?


  • Log in om te kunnen reageren

#1

Cura

    Cura


  • >1k berichten
  • 2969 berichten
  • VIP

Geplaatst op 15 oktober 2018 - 22:57

Goedeavond!

 

Ik ben op zoek naar statistische ondersteuning betreffend een vraagstuk waar ik niet uit kom.

In de bijlage de uitwerking met hoe ver ik gekomen ben in Excel, geeft enige verheldering van verhaal hieronder.

 

De situatie is als volgt:

Er zijn twee onderzoeksgroepen o.b.v. eenzelfde ziekte die met hetzelfde meetinstrument (bloedonderzoek) zijn aangetoond.

  • Groep A heeft de ziekte wel/niet.
  • Groep B heeft de ziekte wel maar deze is sluimerend (latent aanwezig)
  • De ziekte heeft verschillende typen, hier gedefinieerd als I-VII

Mijn eerste vraagstuk betrof of er een significant statistisch verschil is tussen beide groepen, met als H0-hypothese dat beide groepen statistisch gelijk zijn.

M.b.v. Excel heb ik een ongepaarde T-test, met 2-zijdige verdeling en ongelijke variantie gebruikt. Hieruit kwam een p-waarde van 0.0119.

Hieruit heb ik geconcludeerd dat de groepen niet gelijk zijn en H0 is verworpen.

 

Er is op het oog een ongelijke percentuele verdeling van de typen van deze ziekte. In groep A zijn bijv. 28 personen met type IV (27% van groep A), in groep B 7 personen (78% van groep b).

 

Mijn vervolgvraag is of er in groep B significant meer personen zijn met type IV dan in groep A. Dit wil ik voor alle subtypen berekenen.

 

Hoe kan ik in Excel berekenen of de percentuele verschillen van de subtypen in beide groepen significant van elkaar verschillen (groep A vs groep B)?

Zodat ik kan zeggen of er significant meer type IV in groep B voorkomen dan in groep A?

 

Ik heb wel eens gehoord over subgroepanalyes, maar kan niet goed achterhalen via internet of dit is wat ik zoek. Plus of de sample size van groep B daar niet te klein voor is.

 

Graag verneem ik of iemand mij kan adviseren welke test ik het beste kan gebruiken én vooral hoe ik deze in excel kan berekenen.

 

Alvast hartelijk dank!

 

 

 

 

Bijgevoegde Bestanden

Small opportunities are often the beginning of great enterprises. (Demosthenes, 384 BC - 322 BC)

Dit forum kan gratis blijven vanwege banners als deze. Door te registeren zal de onderstaande banner overigens verdwijnen.

#2

Beresteyn

    Beresteyn


  • >250 berichten
  • 854 berichten
  • VIP

Geplaatst op 16 oktober 2018 - 10:30

Kun je dat niet bepalen aan de hand van het relatief risico? 

"In biotech moet je soms dingen doen waarvan anderen zeggen dat het onmogelijk is."
Henri A. Termeer (1946-2017)


#3

Cura

    Cura


  • >1k berichten
  • 2969 berichten
  • VIP

Geplaatst op 16 oktober 2018 - 16:06

Bedankt voor je reactie Beresteyn!

 

Ik ben vanuit de geneeskunde gewend dat we RR gebruiken om bijv. te kunnen zeggen dat de groep die een paracetamol gebruikte vs placebo 'zoveel keer' minder kans op hoofdpijn hebben. In dit geval heb ik niet twee interventies om effect van te vergelijken, maar eenzelfde aandoening (al dan niet latent aanwezig) met 7 subtypes...ik weet dus niet zo goed of ik dan wel een vergelijkbare situatie kan/mag maken als met twee interventies. Hier lees ik het volgende:

 

"Het relatieve risico (RR), ook wel risk ratio genoemd, is een bekende associatiemaat voor variabelen met twee uitkomstcategorieën. De maat drukt de sterkte uit van het verband tussen een determinant en een uitkomst"

 

In de gegeven situatie uit mijn vraagstuk is er naar mijn idee geen risico op het ontwikkelen van de ziekte, de patienten zijn immers al ingedeeld in groep A of groep B op basis van de latentheid van de ziekte. Ik wil gewoon kijken of het toeval is dat er in groep B percentueel meer patienten met subtype IV zijn dan in groep A.

Small opportunities are often the beginning of great enterprises. (Demosthenes, 384 BC - 322 BC)

#4

Beresteyn

    Beresteyn


  • >250 berichten
  • 854 berichten
  • VIP

Geplaatst op 16 oktober 2018 - 21:20

Hm ja, dat is waar.

 

Ik denk wel dat je richting een odds ratio moet, maar moet daarbij benadrukken dat ik te weinig statistische kennis heb om dat met zekerheid te zeggen. Voor het berekenen van een verschil tussen twee groepen met slechts weinig gegevens zou je een Fischer's exact test (een soort Chi-kwadraat toets) kunnen uitvoeren (zie voorbeeld in de bijlage). Ik weet alleen niet of dit precies is wat je zoekt. Ik zou dat navragen bij een statisticus of stats.statsexchange.com. 

Bijgevoegde Bestanden

"In biotech moet je soms dingen doen waarvan anderen zeggen dat het onmogelijk is."
Henri A. Termeer (1946-2017)


#5

Cura

    Cura


  • >1k berichten
  • 2969 berichten
  • VIP

Geplaatst op 17 oktober 2018 - 00:44

Middels de F-test heb ik inmiddels wel van de drie individuele groepen (groep ziekte latent aanwezig, groep ziekte klinisch aanwezig, groep ziekte niet aanwezig)kunnen aantonen dat ze significant van elkaar verschillen. 

 

Maar ik moet nog even verder uitpluizen hoe ik dan een individueel subtype per groep kan uitsplitsen om te zien of die daadwerkelijk (significant) vaker in een bepaalde groep voorkomt.

Small opportunities are often the beginning of great enterprises. (Demosthenes, 384 BC - 322 BC)

#6

Saffron

    Saffron


  • >250 berichten
  • 467 berichten
  • Minicursusauteur

Geplaatst op 06 november 2018 - 19:36

Dit doe je doorgaans met Chi kwadraat toetsen.





0 gebruiker(s) lezen dit onderwerp

0 leden, 0 bezoekers, 0 anonieme gebruikers

Ook adverteren op onze website? Lees hier meer!

Gesponsorde vacatures

Vacatures