SES School, Studie en Onderwijs
Wiskunde in de brugklas, Frans voor het examen of een studie Personeel en Arbeid? Moeilijke formulieren van DUO? Iets weten over studiefinanciering of studentenverenigingen? Dit is het forum voor leerkrachten, scholieren en studenten, van brugklas tot uni
ik ben BIJNA klaar met mn scriptie geneeskunde, maar zit nu even vast.
Ik heb onderzoek gedaan in het Sophie kinderziekenhuis naar het beloop van hartafwijkingen bij het oonan Syndroom.
Ik heb advies nodig over hoe bepaalde data te presenteren in een grafiek. Het lastige is dat alle statistici op vakantie zijn, net als mijn begeleidster, en ze komen pas terug als mijn inleverdatum geweest is.
In het kort komt het erop neer dat ik de ernst van 2 hartafwijkingen in de tijd heb gemeten, aan de hand van echo's. Nu blijkt dat de ernst van nature afneemt, dus dat artsen afwachtend moeten handelen tenzij het echt misgaat.
Probleem 1
Ik heb de ernst gemeten aan de hand van de (subjectieve) beoordeling van de ernst door de echografist, verdeeld in 0,1,2,3 (van niet t/m zeer ernstig).
Ik heb dus een grafiek gemaakt van beide afwijkingen, een scatterplot, met daar doorheen een regressielijn. Nou hoorde ik laatst dat die lijn niet mag als de y-as een niet-continue variabele is (oftewel: ernst 2 is niet 2x zo erg als ernst 1).
Dus: ik moet een andere grafiek gebruiken, OF ik moet die variabele veranderen. Dat laatste kan en wil ik doen voor 1 van de 2 hartafwijkingen, namelijk: de vernauwing van een hartklep. Daar kan ik ipv de ernst ook de stromsnelheid van het bloed gebruiken als maat voor ernst. Voor de andere hartafwijking kan dat helaas niet. Daar gaat het over HCM (verdikte hartspier, waardoor het hart juist minder efficient gaat pompen). De wanddikte zegt niet hetzelfde als de ernst omdat op sommige plekken een klein beetje verdikking al heel ernstig is, en op andere plekken kan heel veel verdikking onopgemerkt gaan. Plus nog het feit dat ik dan in 1 week alle echo's (>200) handmatig zou moeten gaan her-beoordelen. Dat gaat dus niet. Gevolg: andere grafiek nemen, OF gewoon geen regressielijn erdor tekenen, OF toch doen, en dan maar jammer dat het niet mag.
Probleem 2
Mijn 2e probleem is dat bij die 2e hartafwijking het beloop ook gunstig is, voor de mensen die het overleven tenminste. Van de 20 zijn er ongeveer 3 of 4 die zijn overleden aan die hartafwijking, dus die gunstige prognose die uit de grafiek blijkt is helemaal niet zo gunstig, maar: hoe laat je dat in een grafiek zien? Inherent aan overleven is dat hun hartafwijking minder ernstig is dan die van overleden patienten!
Ik hoop dat iemand me hiermee kan helpen, hetzij door zelf een tip te hebben, hetzij door een link te geven naar een site waar ik deze behoorlijk specifieke vraag kan stellen.)
sorry voor de ingewikkelde uitleg, maar het is echt heel belangrijk dat ik hiermee verder kom.
thx
Ik heb onderzoek gedaan in het Sophie kinderziekenhuis naar het beloop van hartafwijkingen bij het oonan Syndroom.
Ik heb advies nodig over hoe bepaalde data te presenteren in een grafiek. Het lastige is dat alle statistici op vakantie zijn, net als mijn begeleidster, en ze komen pas terug als mijn inleverdatum geweest is.
In het kort komt het erop neer dat ik de ernst van 2 hartafwijkingen in de tijd heb gemeten, aan de hand van echo's. Nu blijkt dat de ernst van nature afneemt, dus dat artsen afwachtend moeten handelen tenzij het echt misgaat.
Probleem 1
Ik heb de ernst gemeten aan de hand van de (subjectieve) beoordeling van de ernst door de echografist, verdeeld in 0,1,2,3 (van niet t/m zeer ernstig).
Ik heb dus een grafiek gemaakt van beide afwijkingen, een scatterplot, met daar doorheen een regressielijn. Nou hoorde ik laatst dat die lijn niet mag als de y-as een niet-continue variabele is (oftewel: ernst 2 is niet 2x zo erg als ernst 1).
Dus: ik moet een andere grafiek gebruiken, OF ik moet die variabele veranderen. Dat laatste kan en wil ik doen voor 1 van de 2 hartafwijkingen, namelijk: de vernauwing van een hartklep. Daar kan ik ipv de ernst ook de stromsnelheid van het bloed gebruiken als maat voor ernst. Voor de andere hartafwijking kan dat helaas niet. Daar gaat het over HCM (verdikte hartspier, waardoor het hart juist minder efficient gaat pompen). De wanddikte zegt niet hetzelfde als de ernst omdat op sommige plekken een klein beetje verdikking al heel ernstig is, en op andere plekken kan heel veel verdikking onopgemerkt gaan. Plus nog het feit dat ik dan in 1 week alle echo's (>200) handmatig zou moeten gaan her-beoordelen. Dat gaat dus niet. Gevolg: andere grafiek nemen, OF gewoon geen regressielijn erdor tekenen, OF toch doen, en dan maar jammer dat het niet mag.
Probleem 2
Mijn 2e probleem is dat bij die 2e hartafwijking het beloop ook gunstig is, voor de mensen die het overleven tenminste. Van de 20 zijn er ongeveer 3 of 4 die zijn overleden aan die hartafwijking, dus die gunstige prognose die uit de grafiek blijkt is helemaal niet zo gunstig, maar: hoe laat je dat in een grafiek zien? Inherent aan overleven is dat hun hartafwijking minder ernstig is dan die van overleden patienten!
Ik hoop dat iemand me hiermee kan helpen, hetzij door zelf een tip te hebben, hetzij door een link te geven naar een site waar ik deze behoorlijk specifieke vraag kan stellen.)
sorry voor de ingewikkelde uitleg, maar het is echt heel belangrijk dat ik hiermee verder kom.
thx
voor die espresso van jou kom ik van de maan naar je toelopen!
Hoi Knuppelhout,
Probleem 1; Je kunt een staafgrafiek maken met de ernst als catagorie op de X-as (0,1,2,3) en het % waarnemingen in de Y-as, vervolgens zet je de twee afwijkingen naast elkaar en zet je een * bij die waar het verschil <p0.05 is.
Probleem 2; Een Kaplan Meyer overlevingscurve, dit is een curve met de tijd op de x-as en het aantal overlevenden op de y-as, dit werkt als je een follow-up onderzoek doet.
Algemeen; als je verder commentaar wilt, dan kun je het ook e-mailen; ben zelf arts-onderzoeker, op cardiologisch gebied. (e-mail solutions AT acutecardiology DOT com)
Probleem 1; Je kunt een staafgrafiek maken met de ernst als catagorie op de X-as (0,1,2,3) en het % waarnemingen in de Y-as, vervolgens zet je de twee afwijkingen naast elkaar en zet je een * bij die waar het verschil <p0.05 is.
Probleem 2; Een Kaplan Meyer overlevingscurve, dit is een curve met de tijd op de x-as en het aantal overlevenden op de y-as, dit werkt als je een follow-up onderzoek doet.
Algemeen; als je verder commentaar wilt, dan kun je het ook e-mailen; ben zelf arts-onderzoeker, op cardiologisch gebied. (e-mail solutions AT acutecardiology DOT com)
ben net bij n statiscus geweest (de enige die niet op vakantie was van de hele uni), en die gaf me als tip om per patient alle metingen met elkaar te verbinden, en de gemiddelde richtingscoefficient uit te rekenen. Dan krijg je een gemiddelde RC., en dan kan je uitrekenen of dat een significant verschil van 0 is. De regressielijn mocth WEL blijven staan, maar ik mocht er geen statistische conclusies uit trekken, alleen voor het algemene beeld.
je oplossing voor probleem 1 is op zich wel mooi, alleen heb ik dan geen beloop in de tijd, en daar hecht mijn begeleidster veel waarde aan.
Probleem 2 is een mooie oplossing, ga t eens uitproberen (zit dat standaard in SPSS?)
nog 1 dng: als ik de punten per patient met elkaar wil verbinden, hoe moet dat in spss? ik heb een regressielijn gemaakt in excell, op aanraden van een andere onderzoeker, die zei dat het echt veel makkelijker werkt en ook mooier is. Wat ik nu moet doen kan alleen niet in excell, dus MOET het wel in spss. Maar: hoe?
alvast bedankt voor je mail-adres, ik zal je vast nog wel mailen (lees je het dit weekend ook? ik wil m maandag, uiterlijk dinsdag inleveren! dus ik zal er dit weekend nog wel zoet mee zijn!)
bedankt voor de hulp!
[ Bericht 0% gewijzigd door knuppelhout op 29-07-2004 14:23:25 (bagger keyboard mist aanslagen) ]
je oplossing voor probleem 1 is op zich wel mooi, alleen heb ik dan geen beloop in de tijd, en daar hecht mijn begeleidster veel waarde aan.
Probleem 2 is een mooie oplossing, ga t eens uitproberen (zit dat standaard in SPSS?)
nog 1 dng: als ik de punten per patient met elkaar wil verbinden, hoe moet dat in spss? ik heb een regressielijn gemaakt in excell, op aanraden van een andere onderzoeker, die zei dat het echt veel makkelijker werkt en ook mooier is. Wat ik nu moet doen kan alleen niet in excell, dus MOET het wel in spss. Maar: hoe?
alvast bedankt voor je mail-adres, ik zal je vast nog wel mailen (lees je het dit weekend ook? ik wil m maandag, uiterlijk dinsdag inleveren! dus ik zal er dit weekend nog wel zoet mee zijn!)
bedankt voor de hulp!
[ Bericht 0% gewijzigd door knuppelhout op 29-07-2004 14:23:25 (bagger keyboard mist aanslagen) ]
voor die espresso van jou kom ik van de maan naar je toelopen!
Maar wat is er mis met een good-old kruistabel? Scatterplots zijn ideaal bij twee continuvariabelen, maar bij categorievariabelen is de meest gebruikte weergave een kruistabel. Hoewel een staafdiagram met overschrijvingskans inderdaad ook kan.quote:Op donderdag 29 juli 2004 14:09 schreef jalipton het volgende:
Probleem 1; Je kunt een staafgrafiek maken ...........
een kruistabel is een tabel, en mn begeleidster kickt helemaal op grafieken met lijntjes erin.
ze heeft dat echt gezegd, dat ze dat het belangrijkste vindt, een grafiek met een lijn erdoor, implicerend dat je dan de hele scriptie niet meer (nauwkeurig) hoeft te lezen.
ze zei ook dat het beloop per se met tijd op de x-as moest zijn, dus vorlopig zie ik nog geen alternatief
ze heeft dat echt gezegd, dat ze dat het belangrijkste vindt, een grafiek met een lijn erdoor, implicerend dat je dan de hele scriptie niet meer (nauwkeurig) hoeft te lezen.
ze zei ook dat het beloop per se met tijd op de x-as moest zijn, dus vorlopig zie ik nog geen alternatief
voor die espresso van jou kom ik van de maan naar je toelopen!
Oh joy, ik snap het. Dan ga je niet veel aan een kruistabel hebben nee.
Yup, die methode zit standaard bij SPSS. Ik heb het pakket niet bij de hand, dus het is even zoekt en gij zult vinden maar hij zit er zeker bij.quote:Probleem 2 is een mooie oplossing, ga t eens uitproberen (zit dat standaard in SPSS?)
ok, maar die kruistabel is dus geen optie, als ik de regels van mn begeleidster aanhoud?
en dat staafdiagram lijkt me ook minder handig, omdat de data op veel verschillende momenten zijn opgenomen
en dat staafdiagram lijkt me ook minder handig, omdat de data op veel verschillende momenten zijn opgenomen
voor die espresso van jou kom ik van de maan naar je toelopen!
ok, er zijn dus meerdere metingen. Je kunt dan inderdaad de rc per patient uitrekenen en kijken of het toe-of afneemt. Je kunt dan de patienten indelen in een groep die verbetert, een groep die verslechtert en een groep die niet veranderd. Vervolgens kun je kijken of er een correlatie is met de andere variabelen die je voor die patienten hebt.
Dr bob geeft een goed advies; voor het weergeven van deze resultaten is een tabel wel vereisd; een grafiek is een leuke toevoeging hierop, maar de harde gegevens zul je ook in cijfers moeten weergeven.
Overigens; kijk je naar de ernst van de pulmonaalklepstenose/ernst van de hypertrofie? Mooi zou zijn als je een wat minder subjectief iets hebt, bv LVEF of myocarddikte/kamerdiameter-ratio hebt.
Helemaal mooi zou zijn als je een geblindeerde lezing van de echo's hebt (waarbij de echografist niet de patient voor zich heeft, maar achteraf de echo's leest) Maargoed, dat krijg je niet voor elkaar in een paar dagen...
Hoe je dit in SPSS moet doen weet ik niet, maar dat kun je vast Googlen!
M'n e-mail lees ik ook in het weekend.
Dr bob geeft een goed advies; voor het weergeven van deze resultaten is een tabel wel vereisd; een grafiek is een leuke toevoeging hierop, maar de harde gegevens zul je ook in cijfers moeten weergeven.
Overigens; kijk je naar de ernst van de pulmonaalklepstenose/ernst van de hypertrofie? Mooi zou zijn als je een wat minder subjectief iets hebt, bv LVEF of myocarddikte/kamerdiameter-ratio hebt.
Helemaal mooi zou zijn als je een geblindeerde lezing van de echo's hebt (waarbij de echografist niet de patient voor zich heeft, maar achteraf de echo's leest) Maargoed, dat krijg je niet voor elkaar in een paar dagen...
Hoe je dit in SPSS moet doen weet ik niet, maar dat kun je vast Googlen!
M'n e-mail lees ik ook in het weekend.
dat van die andere objectievere variabele had ik ook bedacht. voor PS ga ik de gradient gebruiken, is nauwkeuriger en objectiever. Voor HCM is dat nu te laat. jammer vind ik het wel, maar goed, mijn begeleidster had daar ook eerder mee kunnen komen. Ik heb niet echt geluk met haar gehad. ze doet de hele tijd alsof ik misbruik van haar maak en komt altijd pas achteraf met tips. Als ik haar gewoon om advies vroeg had ze het altijd te druk!
maar goed, als ik n voldoende haal vind ik het best.
maar goed, als ik n voldoende haal vind ik het best.
voor die espresso van jou kom ik van de maan naar je toelopen!
Tsja, dat is wel jammer van je begeleidster. Het is de bedoeling dat AGI(K)O's ook tijd krijgen om studenten te begeleiden en onderwijs te geven. In de praktijk hebben sommigen hier geheel geen behoefte aan. Qua tijd hoeft het niet eens zoveel te kosten, maar vooral de instelling is belangrijk!
idd, het is niet zozeer dat ze weinig tijd voor me heeft, meer haar negatieve houding, alsof ze atijd bang is dat ik de boel ga besodemieteren ofzo.
maargoed, leerzaam met t oog op de co-schappen, daar zal ik nog wel meer nare begeleiders krijgen.
Och ja, zelfstandigheid ontwikkel ik wel op deze manier.
maargoed, leerzaam met t oog op de co-schappen, daar zal ik nog wel meer nare begeleiders krijgen.
Och ja, zelfstandigheid ontwikkel ik wel op deze manier.
voor die espresso van jou kom ik van de maan naar je toelopen!
Ik heb de data nu aangepast in continue variabelen, en heb mn spss bestand nu zo opgebouwd:
per patient heb ik gradient1, gradient2 en soms ook gradient3. Per meting ook een tijdsaanduiding tov de ingreep. dus:
Patient1 - tijd1-grad1-tijd2-grad2-tijd3-grad3
patient2 - tijd1-grad1-tijd2-grad2-tijd3-grad3-tijd4-grad4
enz enz
nu wil ik in 1 grafiek, per patient de punten met elkaar verbinden. Dan heb je dus ongeveer 20 lijnen, en daar kan ik dan een gemiddelde richtingscoefficient vermelden.
Maar nu is mijn vraag: hoe doe ik dit? in spss kan ik dit niet vinden !
per patient heb ik gradient1, gradient2 en soms ook gradient3. Per meting ook een tijdsaanduiding tov de ingreep. dus:
Patient1 - tijd1-grad1-tijd2-grad2-tijd3-grad3
patient2 - tijd1-grad1-tijd2-grad2-tijd3-grad3-tijd4-grad4
enz enz
nu wil ik in 1 grafiek, per patient de punten met elkaar verbinden. Dan heb je dus ongeveer 20 lijnen, en daar kan ik dan een gemiddelde richtingscoefficient vermelden.
Maar nu is mijn vraag: hoe doe ik dit? in spss kan ik dit niet vinden !
voor die espresso van jou kom ik van de maan naar je toelopen!
Ik ben bijna klaar, ben nu bezig met de analyse van het beeld dat de grafieken schetsen. Ik heb dus handmatig ingevoerd in spss:
Het aantal jaren tot de ingreep en de stijging van de gradient in die tijd. Nou nam ik aan dat ik hiervoor een lineaire regressie-analyse moet uitrekenen, maar nou merk ik in 1 geval dat dit niet kan kloppen (of ik lees de verkeerde waarde af). In het genoemde voorbeeld stijgt de gradient in 5 van de 6 gevallen, en daalt ie in 1 geval met 5 mmHg. Als ik een regressieanalyse doe krijg ik uit de laatste tabel een B (regressiecoefficient) van -6.6 en een constante van +28.5. Ik heb als onafhankelijke variabele de tijds-toename gebruikt, en als onafhankelijke waarde de gradientstoename.
De vergelijking zou dan zijn:
Dgradient = 28.5 – 6.6 * Dtijd
, en dat klopt niet met het beeld: de gradient stijgt juist!
Ik doe blijkbaar iets fout, maar kan in mijn spss boek niet vinden wat.
Ik denk dat ik misschien geen regressie-analyse zou moeten doen, omdat spss een beloop binnen deze groep wil uitrekenen. Wat ik wil is meer een gemiddelde van alle belopen van de 6 betrokken patienten.
Kan/mag ik dan de r.c. van de 6 patienten uitrekenen, en daar dan een gemiddelde van nemen>? ik moet er dan nog een significantie-test bij doen, anders kan je er niets over zeggen. Moet ik dan een 1-sample t-toets uitvoeren met als toetswaarde de zelf uitgerekende gemiddelde r.c.?
dit lijkt me een omslachtige oplossing maar voorlopig wel de enige.
Het aantal jaren tot de ingreep en de stijging van de gradient in die tijd. Nou nam ik aan dat ik hiervoor een lineaire regressie-analyse moet uitrekenen, maar nou merk ik in 1 geval dat dit niet kan kloppen (of ik lees de verkeerde waarde af). In het genoemde voorbeeld stijgt de gradient in 5 van de 6 gevallen, en daalt ie in 1 geval met 5 mmHg. Als ik een regressieanalyse doe krijg ik uit de laatste tabel een B (regressiecoefficient) van -6.6 en een constante van +28.5. Ik heb als onafhankelijke variabele de tijds-toename gebruikt, en als onafhankelijke waarde de gradientstoename.
De vergelijking zou dan zijn:
Dgradient = 28.5 – 6.6 * Dtijd
, en dat klopt niet met het beeld: de gradient stijgt juist!
Ik doe blijkbaar iets fout, maar kan in mijn spss boek niet vinden wat.
Ik denk dat ik misschien geen regressie-analyse zou moeten doen, omdat spss een beloop binnen deze groep wil uitrekenen. Wat ik wil is meer een gemiddelde van alle belopen van de 6 betrokken patienten.
Kan/mag ik dan de r.c. van de 6 patienten uitrekenen, en daar dan een gemiddelde van nemen>? ik moet er dan nog een significantie-test bij doen, anders kan je er niets over zeggen. Moet ik dan een 1-sample t-toets uitvoeren met als toetswaarde de zelf uitgerekende gemiddelde r.c.?
dit lijkt me een omslachtige oplossing maar voorlopig wel de enige.
voor die espresso van jou kom ik van de maan naar je toelopen!
kunt ook een T toets uitvoeren met eerste en tweede waarde, kom je er achter of de ene waarde hoger is dan de andere; heb trouwens weer wat geknutseld in excel, die krijg je binnenkort via de mail
|
|
