Gemiddelde en mediaan - Revision history

M Wolvers: /* Wat doe ik als de gemiddelde minus de standaarddeviatie ver buiten de range van mogelijke waarden ligt? */

2024-05-27T13:14:15Z

Wat doe ik als de gemiddelde minus de standaarddeviatie ver buiten de range van mogelijke waarden ligt?

← Older revision		Revision as of 15:14, 27 May 2024
Line 62:		Line 62:
	== Wat doe ik als de gemiddelde minus de standaarddeviatie ver buiten de range van mogelijke waarden ligt? ==		== Wat doe ik als de gemiddelde minus de standaarddeviatie ver buiten de range van mogelijke waarden ligt? ==

	''Ik heb een meetinstrument waarbij uitkomsten tussen de 0 en 100 mogelijk zijn. 0 is zeer slecht en 100 is perfect. Ik heb metingen van 58 patiënten, waarbij de gemiddelde 13 en de standaarddeviatie 28 is. De p-waarde van de Kolmogorov-Smirnov toets is groter dan 0,05. Maar eigenlijk kan dat niet, omdat het instrument niet negatief meet. Kan ik dan de gemiddelde en ~~standaard deviatie~~ in een artikel weergeven?''		''Ik heb een meetinstrument waarbij uitkomsten tussen de 0 en 100 mogelijk zijn. 0 is zeer slecht en 100 is perfect. Ik heb metingen van 58 patiënten, waarbij de gemiddelde 13 en de standaarddeviatie 28 is. De p-waarde van de Kolmogorov-Smirnov toets is groter dan 0,05. Maar eigenlijk kan dat niet, omdat het instrument niet negatief meet. Kan ik dan de gemiddelde en standaarddeviatie in een artikel weergeven?''

	Als ik het goed begrijp heb je de Kolmogorov-Smirnov toets gebruikt om te toetsen of het aannemelijk is dat je data een normale verdeling volgen. Je gaat ervan uit dat je data wel een normale verdeling volgen omdat de p-waarde van de toets groter is dan 0,05. Gegeven dat de metingen alleen tussen 0 en 100 kunnen vallen en de waardes van de gemiddelde en standaarddeviatie dat je geeft, denk ik dat je verdeling erg scheef is. Dit kan je bekijken door een histogram te maken. De Kolmogorov-Smirnov toets heeft weinig [[Poweranalyse \| power]] om met dit aantal observaties (patiënten) afwijkingen van een normale verdeling te detecteren. Dit betekent dat de verdeling heel anders kan zijn dan een normale verdeling, zonder dat de p-waarde kleiner dan 0,05 is. In deze situatie heeft de Anderson-Darling-toets meer power om afwijkingen van de normale verdeling te detecteren (Table 2) <cite>[razali2011]</cite>. De Anderson-Darling-toets is echter niet in SPSS geïmplementeerd.		Als ik het goed begrijp heb je de Kolmogorov-Smirnov toets gebruikt om te toetsen of het aannemelijk is dat je data een normale verdeling volgen. Je gaat ervan uit dat je data wel een normale verdeling volgen omdat de p-waarde van de toets groter is dan 0,05. Gegeven dat de metingen alleen tussen 0 en 100 kunnen vallen en de waardes van de gemiddelde en standaarddeviatie dat je geeft, denk ik dat je verdeling erg scheef is. Dit kan je bekijken door een histogram te maken. De Kolmogorov-Smirnov toets heeft weinig [[Poweranalyse \| power]] om met dit aantal observaties (patiënten) afwijkingen van een normale verdeling te detecteren. Dit betekent dat de verdeling heel anders kan zijn dan een normale verdeling, zonder dat de p-waarde kleiner dan 0,05 is. In deze situatie heeft de Anderson-Darling-toets meer power om afwijkingen van de normale verdeling te detecteren (Table 2) <cite>[razali2011]</cite>. De Anderson-Darling-toets is echter niet in SPSS geïmplementeerd.

M Wolvers: /* Wat doe ik als de gemiddelde minus de standaard deviatie ver buiten de range van mogelijke waarden ligt? */

2024-05-27T13:07:05Z

Wat doe ik als de gemiddelde minus de standaard deviatie ver buiten de range van mogelijke waarden ligt?

← Older revision		Revision as of 15:07, 27 May 2024
Line 60:		Line 60:
	Als je er ruimte voor hebt, is het uitschrijven van de percentages per categorie zeker een goede manier om de data volledig te beschrijven. Als je voor median + IQR gaat, kun je ook ipv alleen de breedte van de IQR, de twee grenzen van de IQR aangeven, bijv mediaan 3, IQR (2-4). Soms wordt met de range alleen de afstand tussen Q3 en Q1 bedoeld, soms de beschrijving van Q1 en Q3 zelf, die tweede versie zie ik wat vaker gebruikt worden.		Als je er ruimte voor hebt, is het uitschrijven van de percentages per categorie zeker een goede manier om de data volledig te beschrijven. Als je voor median + IQR gaat, kun je ook ipv alleen de breedte van de IQR, de twee grenzen van de IQR aangeven, bijv mediaan 3, IQR (2-4). Soms wordt met de range alleen de afstand tussen Q3 en Q1 bedoeld, soms de beschrijving van Q1 en Q3 zelf, die tweede versie zie ik wat vaker gebruikt worden.

	== Wat doe ik als de gemiddelde minus de ~~standaard deviatie~~ ver buiten de range van mogelijke waarden ligt? ==		== Wat doe ik als de gemiddelde minus de standaarddeviatie ver buiten de range van mogelijke waarden ligt? ==

	''Ik heb een meetinstrument waarbij uitkomsten tussen de 0 en 100 mogelijk zijn. 0 is zeer slecht en 100 is perfect. Ik heb metingen van 58 patiënten, waarbij de gemiddelde 13 en de ~~standaard deviatie~~ 28 is. De p-waarde van de Kolmogorov-Smirnov toets is groter dan 0,05. Maar eigenlijk kan dat niet, omdat het instrument niet negatief meet. Kan ik dan de gemiddelde en standaard deviatie in een artikel weergeven?''		''Ik heb een meetinstrument waarbij uitkomsten tussen de 0 en 100 mogelijk zijn. 0 is zeer slecht en 100 is perfect. Ik heb metingen van 58 patiënten, waarbij de gemiddelde 13 en de standaarddeviatie 28 is. De p-waarde van de Kolmogorov-Smirnov toets is groter dan 0,05. Maar eigenlijk kan dat niet, omdat het instrument niet negatief meet. Kan ik dan de gemiddelde en standaard deviatie in een artikel weergeven?''

	Als ik het goed begrijp heb je de Kolmogorov-Smirnov toets gebruikt om te toetsen of het aannemelijk is dat je data een normale verdeling volgen. Je gaat ervan uit dat je data wel een normale verdeling volgen omdat de p-waarde van de toets groter is dan 0,05. Gegeven dat de metingen alleen tussen 0 en 100 kunnen vallen en de waardes van de gemiddelde en ~~standaard deviatie~~ dat je geeft, denk ik dat je verdeling erg scheef is. Dit kan je bekijken door een histogram te maken. De Kolmogorov-Smirnov toets heeft weinig [[Poweranalyse \| power]] om met dit aantal observaties (patiënten) afwijkingen van een normale verdeling te detecteren. Dit betekent dat de verdeling heel anders kan zijn dan een normale verdeling, zonder dat de p-waarde kleiner dan 0,05 is. In deze situatie heeft de Anderson-Darling toets meer power om afwijkingen van de normale verdeling te detecteren (Table 2)<cite>[razali2011]</cite>. De Anderson-Darling toets is echter niet in SPSS geïmplementeerd.		Als ik het goed begrijp heb je de Kolmogorov-Smirnov toets gebruikt om te toetsen of het aannemelijk is dat je data een normale verdeling volgen. Je gaat ervan uit dat je data wel een normale verdeling volgen omdat de p-waarde van de toets groter is dan 0,05. Gegeven dat de metingen alleen tussen 0 en 100 kunnen vallen en de waardes van de gemiddelde en standaarddeviatie dat je geeft, denk ik dat je verdeling erg scheef is. Dit kan je bekijken door een histogram te maken. De Kolmogorov-Smirnov toets heeft weinig [[Poweranalyse \| power]] om met dit aantal observaties (patiënten) afwijkingen van een normale verdeling te detecteren. Dit betekent dat de verdeling heel anders kan zijn dan een normale verdeling, zonder dat de p-waarde kleiner dan 0,05 is. In deze situatie heeft de Anderson-Darling-toets meer power om afwijkingen van de normale verdeling te detecteren (Table 2) <cite>[razali2011]</cite>. De Anderson-Darling-toets is echter niet in SPSS geïmplementeerd.

	Praktisch gezien kan je het beste in je artikel de mediaan en range of interquartile range weergeven. Deze zijn ook geschikt als je observaties geen normale verdeling volgen.		Praktisch gezien kan je het beste in je artikel de mediaan en range of interquartile range weergeven. Deze zijn ook geschikt als je observaties geen normale verdeling volgen.

M Wolvers: /* Hoe beschrijf ik het beste een kleine dataset? */

2024-05-27T13:05:44Z

Hoe beschrijf ik het beste een kleine dataset?

← Older revision		Revision as of 15:05, 27 May 2024
Line 50:		Line 50:
	''Ik heb 5 metingen van spina bifida patienten, vier van dwarslaesiepatienten en 5 van controlebiopten. Hoe kan ik de data het beste beschrijven? Ik speel met ideeën, om bijvoorbeeld de mediaan en range per groep te gebruiken maar weet niet of dit zinvol is.		''Ik heb 5 metingen van spina bifida patienten, vier van dwarslaesiepatienten en 5 van controlebiopten. Hoe kan ik de data het beste beschrijven? Ik speel met ideeën, om bijvoorbeeld de mediaan en range per groep te gebruiken maar weet niet of dit zinvol is.

	Als je de data apart per groep wilt beschrijven, dan heb je te maken met kleine groepen (5-4-5). Bij dergelijke kleine aantallen is een ~~standaard deviatie~~ doorgaans niet zo betrouwbaar. Het lijkt dus inderdaad gepast om op andere maat de spreiding in de data te beschrijven, bijv met een range. Het centrum van de data kun je indien de data redelijk symmetrisch is met een gemiddelde beschrijven, of zoals je voorstelt met mediaan. De mediaan van 4 getallen is wel iets lastiger te kiezen (vaak wordt gekozen voor het gemiddelde van de middelste twee getallen).		Als je de data apart per groep wilt beschrijven, dan heb je te maken met kleine groepen (5-4-5). Bij dergelijke kleine aantallen is een standaarddeviatie doorgaans niet zo betrouwbaar. Het lijkt dus inderdaad gepast om op andere maat de spreiding in de data te beschrijven, bijv met een range. Het centrum van de data kun je indien de data redelijk symmetrisch is met een gemiddelde beschrijven, of zoals je voorstelt met mediaan. De mediaan van 4 getallen is wel iets lastiger te kiezen (vaak wordt gekozen voor het gemiddelde van de middelste twee getallen).

	Met deze aanpak gebruik je 3 maten (laagste waarde, mean of median, hoogste waarde) om 4 of 5 datapunten te beschrijven. Je kunt ook overwegen de datapunten zelf te beschrijven, dit zijn maar 1 of 2 getallen extra en daarmee heeft een lezer alle informatie. Doorgaans gaat dit het overzichtelijke in een (jitter) plot, dus een plot waarin de individuele punten zichtbaar blijven door ze iets versprongen naast elkaar te plotten.		Met deze aanpak gebruik je 3 maten (laagste waarde, mean of median, hoogste waarde) om 4 of 5 datapunten te beschrijven. Je kunt ook overwegen de datapunten zelf te beschrijven, dit zijn maar 1 of 2 getallen extra en daarmee heeft een lezer alle informatie. Doorgaans gaat dit het overzichtelijke in een (jitter) plot, dus een plot waarin de individuele punten zichtbaar blijven door ze iets versprongen naast elkaar te plotten.

M Wolvers: /* Referenties */

2024-05-27T13:03:01Z

Referenties

← Older revision		Revision as of 15:03, 27 May 2024
Line 72:		Line 72:
	#razali2011 Razali NM, Yap BW. Power comparisons of Shapiro-Wilk, Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors and Anderson-Darling tests. Journal of Statistical Modeling and Analytics Vol 2.1 (2011): 21-33. [http://www.instatmy.org.my/downloads/e-jurnal%202/3.pdf link]		#razali2011 Razali NM, Yap BW. Power comparisons of Shapiro-Wilk, Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors and Anderson-Darling tests. Journal of Statistical Modeling and Analytics Vol 2.1 (2011): 21-33. [http://www.instatmy.org.my/downloads/e-jurnal%202/3.pdf link]
	</biblio>		</biblio>


	== Aanvullende bronnen ==		== Aanvullende bronnen ==

M Wolvers: /* Referenties */

2024-05-27T13:02:39Z

Referenties

← Older revision		Revision as of 15:02, 27 May 2024
Line 74:		Line 74:


			== Aanvullende bronnen ==
	*[http://thestatsgeek.com/2013/07/16/the-difference-between-the-sample-mean-and-the-population-mean/ The difference between the sample mean and the population mean on TheStatsGeek.com] Een zeer heldere Engelstalige uitlag over het verschil tussen een steekproefgemiddelde en een populatiegemiddelde.		*[http://thestatsgeek.com/2013/07/16/the-difference-between-the-sample-mean-and-the-population-mean/ The difference between the sample mean and the population mean on TheStatsGeek.com] Een zeer heldere Engelstalige uitlag over het verschil tussen een steekproefgemiddelde en een populatiegemiddelde.

	{{onderschrift}}		{{onderschrift}}

Nan van Geloven: /* Gemiddede of mediaan als ene groep wel normaal verdeeld is en andere niet? */

2020-04-01T14:52:24Z

Gemiddede of mediaan als ene groep wel normaal verdeeld is en andere niet?

← Older revision		Revision as of 16:52, 1 April 2020
Line 6:		Line 6:
	interpreteren (wat moet je voorstellen van een gemiddelde van de logaritme van de tijd?). Om aan de reviewer's wensen toe te komen, kun je naast de mediane waarden ook de gemiddelden weergeven.		interpreteren (wat moet je voorstellen van een gemiddelde van de logaritme van de tijd?). Om aan de reviewer's wensen toe te komen, kun je naast de mediane waarden ook de gemiddelden weergeven.

	== ~~Gemiddede~~ of mediaan als ene groep wel normaal verdeeld is en andere niet? ==		== Gemiddelde of mediaan als ene groep wel normaal verdeeld is en andere niet? ==

	''In mijn studie vergelijk ik een patiëntengroep met een controlegroep. In m’n tabel 1 vergelijk ik de klinische eigenschappen van de groepen. Daarbij heb ik de normaal verdeelde parameters in mean + SD gegeven, en de niet normaal verdeelde parameters in median + IQR. O.a. de leeftijd van de patiëntengroep is echter niet normaal verdeeld, terwijl de leeftijd van de controlegroep wel normaal verdeeld is; ik zou dus de een in mean moeten geven, en de ander in median. Lezers kunnen daardoor de waarden niet in één oogopslag met elkaar vergelijken. Zou ik in dit geval beter allebei in median moeten uitdrukken, of toch één mean en één median?		''In mijn studie vergelijk ik een patiëntengroep met een controlegroep. In m’n tabel 1 vergelijk ik de klinische eigenschappen van de groepen. Daarbij heb ik de normaal verdeelde parameters in mean + SD gegeven, en de niet normaal verdeelde parameters in median + IQR. O.a. de leeftijd van de patiëntengroep is echter niet normaal verdeeld, terwijl de leeftijd van de controlegroep wel normaal verdeeld is; ik zou dus de een in mean moeten geven, en de ander in median. Lezers kunnen daardoor de waarden niet in één oogopslag met elkaar vergelijken. Zou ik in dit geval beter allebei in median moeten uitdrukken, of toch één mean en één median?

Nan van Geloven: /* Wat doe ik als de gemiddelde minus de standaard deviatie ver buiten de range van mogelijke waarden ligt? */

2016-05-25T08:42:07Z

Wat doe ik als de gemiddelde minus de standaard deviatie ver buiten de range van mogelijke waarden ligt?

← Older revision		Revision as of 10:42, 25 May 2016
Line 64:		Line 64:
	''Ik heb een meetinstrument waarbij uitkomsten tussen de 0 en 100 mogelijk zijn. 0 is zeer slecht en 100 is perfect. Ik heb metingen van 58 patiënten, waarbij de gemiddelde 13 en de standaard deviatie 28 is. De p-waarde van de Kolmogorov-Smirnov toets is groter dan 0,05. Maar eigenlijk kan dat niet, omdat het instrument niet negatief meet. Kan ik dan de gemiddelde en standaard deviatie in een artikel weergeven?''		''Ik heb een meetinstrument waarbij uitkomsten tussen de 0 en 100 mogelijk zijn. 0 is zeer slecht en 100 is perfect. Ik heb metingen van 58 patiënten, waarbij de gemiddelde 13 en de standaard deviatie 28 is. De p-waarde van de Kolmogorov-Smirnov toets is groter dan 0,05. Maar eigenlijk kan dat niet, omdat het instrument niet negatief meet. Kan ik dan de gemiddelde en standaard deviatie in een artikel weergeven?''

	Als ik het goed begrijp heb je de Kolmogorov-Smirnov toets gebruikt om te toetsen of het aannemelijk is dat je data een normale verdeling volgen. Je gaat ervan uit dat je data wel een normale verdeling volgen omdat de p-waarde van de toets ~~kleiner~~ is dan 0,05. Gegeven dat de metingen alleen tussen 0 en 100 kunnen vallen en de waardes van de gemiddelde en standaard deviatie dat je geeft, denk ik dat je verdeling erg scheef is. Dit kan je bekijken door een histogram te maken. De Kolmogorov-Smirnov toets heeft weinig [[Poweranalyse \| power]] om met dit aantal observaties (patiënten) afwijkingen van een normale verdeling te detecteren. Dit betekent dat de verdeling heel anders kan zijn dan een normale verdeling, zonder dat de p-waarde kleiner dan 0,05 is. In deze situatie heeft de Anderson-Darling toets meer power om afwijkingen van de normale verdeling te detecteren (Table 2)<cite>[razali2011]</cite>. De Anderson-Darling toets is echter niet in SPSS geïmplementeerd.		Als ik het goed begrijp heb je de Kolmogorov-Smirnov toets gebruikt om te toetsen of het aannemelijk is dat je data een normale verdeling volgen. Je gaat ervan uit dat je data wel een normale verdeling volgen omdat de p-waarde van de toets groter is dan 0,05. Gegeven dat de metingen alleen tussen 0 en 100 kunnen vallen en de waardes van de gemiddelde en standaard deviatie dat je geeft, denk ik dat je verdeling erg scheef is. Dit kan je bekijken door een histogram te maken. De Kolmogorov-Smirnov toets heeft weinig [[Poweranalyse \| power]] om met dit aantal observaties (patiënten) afwijkingen van een normale verdeling te detecteren. Dit betekent dat de verdeling heel anders kan zijn dan een normale verdeling, zonder dat de p-waarde kleiner dan 0,05 is. In deze situatie heeft de Anderson-Darling toets meer power om afwijkingen van de normale verdeling te detecteren (Table 2)<cite>[razali2011]</cite>. De Anderson-Darling toets is echter niet in SPSS geïmplementeerd.

	Praktisch gezien kan je het beste in je artikel de mediaan en range of interquartile range weergeven. Deze zijn ook geschikt als je observaties geen normale verdeling volgen.		Praktisch gezien kan je het beste in je artikel de mediaan en range of interquartile range weergeven. Deze zijn ook geschikt als je observaties geen normale verdeling volgen.

Rebecca Holman: /* Wat doe ik als de gemiddelde minus de standaard deviatie ver buiten de range van mogelijke waarden ligt? */

2015-07-15T13:33:36Z

Wat doe ik als de gemiddelde minus de standaard deviatie ver buiten de range van mogelijke waarden ligt?

← Older revision		Revision as of 15:33, 15 July 2015
Line 66:		Line 66:
	Als ik het goed begrijp heb je de Kolmogorov-Smirnov toets gebruikt om te toetsen of het aannemelijk is dat je data een normale verdeling volgen. Je gaat ervan uit dat je data wel een normale verdeling volgen omdat de p-waarde van de toets kleiner is dan 0,05. Gegeven dat de metingen alleen tussen 0 en 100 kunnen vallen en de waardes van de gemiddelde en standaard deviatie dat je geeft, denk ik dat je verdeling erg scheef is. Dit kan je bekijken door een histogram te maken. De Kolmogorov-Smirnov toets heeft weinig [[Poweranalyse \| power]] om met dit aantal observaties (patiënten) afwijkingen van een normale verdeling te detecteren. Dit betekent dat de verdeling heel anders kan zijn dan een normale verdeling, zonder dat de p-waarde kleiner dan 0,05 is. In deze situatie heeft de Anderson-Darling toets meer power om afwijkingen van de normale verdeling te detecteren (Table 2)<cite>[razali2011]</cite>. De Anderson-Darling toets is echter niet in SPSS geïmplementeerd.		Als ik het goed begrijp heb je de Kolmogorov-Smirnov toets gebruikt om te toetsen of het aannemelijk is dat je data een normale verdeling volgen. Je gaat ervan uit dat je data wel een normale verdeling volgen omdat de p-waarde van de toets kleiner is dan 0,05. Gegeven dat de metingen alleen tussen 0 en 100 kunnen vallen en de waardes van de gemiddelde en standaard deviatie dat je geeft, denk ik dat je verdeling erg scheef is. Dit kan je bekijken door een histogram te maken. De Kolmogorov-Smirnov toets heeft weinig [[Poweranalyse \| power]] om met dit aantal observaties (patiënten) afwijkingen van een normale verdeling te detecteren. Dit betekent dat de verdeling heel anders kan zijn dan een normale verdeling, zonder dat de p-waarde kleiner dan 0,05 is. In deze situatie heeft de Anderson-Darling toets meer power om afwijkingen van de normale verdeling te detecteren (Table 2)<cite>[razali2011]</cite>. De Anderson-Darling toets is echter niet in SPSS geïmplementeerd.

	Praktisch gezien kan je het beste in je artikel de mediaan en range of interquartile range weergeven. Deze zijn ook geschikt als je observaties geen normale verdeling volgen..		Praktisch gezien kan je het beste in je artikel de mediaan en range of interquartile range weergeven. Deze zijn ook geschikt als je observaties geen normale verdeling volgen.

	== Referenties ==		== Referenties ==

Rebecca Holman: /* Wat doe ik als de gemiddelde minus de standaard deviatie ver buiten de range van mogelijke waarden ligt? */

2015-07-15T13:33:27Z

Wat doe ik als de gemiddelde minus de standaard deviatie ver buiten de range van mogelijke waarden ligt?

← Older revision		Revision as of 15:33, 15 July 2015
Line 66:		Line 66:
	Als ik het goed begrijp heb je de Kolmogorov-Smirnov toets gebruikt om te toetsen of het aannemelijk is dat je data een normale verdeling volgen. Je gaat ervan uit dat je data wel een normale verdeling volgen omdat de p-waarde van de toets kleiner is dan 0,05. Gegeven dat de metingen alleen tussen 0 en 100 kunnen vallen en de waardes van de gemiddelde en standaard deviatie dat je geeft, denk ik dat je verdeling erg scheef is. Dit kan je bekijken door een histogram te maken. De Kolmogorov-Smirnov toets heeft weinig [[Poweranalyse \| power]] om met dit aantal observaties (patiënten) afwijkingen van een normale verdeling te detecteren. Dit betekent dat de verdeling heel anders kan zijn dan een normale verdeling, zonder dat de p-waarde kleiner dan 0,05 is. In deze situatie heeft de Anderson-Darling toets meer power om afwijkingen van de normale verdeling te detecteren (Table 2)<cite>[razali2011]</cite>. De Anderson-Darling toets is echter niet in SPSS geïmplementeerd.		Als ik het goed begrijp heb je de Kolmogorov-Smirnov toets gebruikt om te toetsen of het aannemelijk is dat je data een normale verdeling volgen. Je gaat ervan uit dat je data wel een normale verdeling volgen omdat de p-waarde van de toets kleiner is dan 0,05. Gegeven dat de metingen alleen tussen 0 en 100 kunnen vallen en de waardes van de gemiddelde en standaard deviatie dat je geeft, denk ik dat je verdeling erg scheef is. Dit kan je bekijken door een histogram te maken. De Kolmogorov-Smirnov toets heeft weinig [[Poweranalyse \| power]] om met dit aantal observaties (patiënten) afwijkingen van een normale verdeling te detecteren. Dit betekent dat de verdeling heel anders kan zijn dan een normale verdeling, zonder dat de p-waarde kleiner dan 0,05 is. In deze situatie heeft de Anderson-Darling toets meer power om afwijkingen van de normale verdeling te detecteren (Table 2)<cite>[razali2011]</cite>. De Anderson-Darling toets is echter niet in SPSS geïmplementeerd.

	Praktisch gezien kan je het beste in je artikel de mediaan en range of interquartile range weergeven. Deze zijn ook geschikt als je observaties geen normale verdeling volgen.		Praktisch gezien kan je het beste in je artikel de mediaan en range of interquartile range weergeven. Deze zijn ook geschikt als je observaties geen normale verdeling volgen..

	== Referenties ==		== Referenties ==

Rebecca Holman: /* Wat doe ik als de gemiddelde minus de standaard deviatie ver buiten de range van mogelijke waarden ligt? */

2015-07-15T07:12:09Z

Wat doe ik als de gemiddelde minus de standaard deviatie ver buiten de range van mogelijke waarden ligt?

← Older revision		Revision as of 09:12, 15 July 2015
Line 64:		Line 64:
	''Ik heb een meetinstrument waarbij uitkomsten tussen de 0 en 100 mogelijk zijn. 0 is zeer slecht en 100 is perfect. Ik heb metingen van 58 patiënten, waarbij de gemiddelde 13 en de standaard deviatie 28 is. De p-waarde van de Kolmogorov-Smirnov toets is groter dan 0,05. Maar eigenlijk kan dat niet, omdat het instrument niet negatief meet. Kan ik dan de gemiddelde en standaard deviatie in een artikel weergeven?''		''Ik heb een meetinstrument waarbij uitkomsten tussen de 0 en 100 mogelijk zijn. 0 is zeer slecht en 100 is perfect. Ik heb metingen van 58 patiënten, waarbij de gemiddelde 13 en de standaard deviatie 28 is. De p-waarde van de Kolmogorov-Smirnov toets is groter dan 0,05. Maar eigenlijk kan dat niet, omdat het instrument niet negatief meet. Kan ik dan de gemiddelde en standaard deviatie in een artikel weergeven?''

	Als ik het goed begrijp heb je de Kolmogorov-Smirnov toets gebruikt om te toetsen of het aannemelijk is dat je data een normale verdeling volgen. Je gaat ervan uit dat je data wel een normale verdeling volgen omdat de p-waarde van de toets kleiner is dan 0,05. Gegeven dat de metingen alleen tussen 0 en 100 kunnen vallen en de waardes van de gemiddelde en standaard deviatie dat je geeft, denk ik dat je verdeling erg scheef is. Dit kan je bekijken door een histogram te maken. De Kolmogorov-Smirnov toets heeft weinig [[Poweranalyse \| ~~Power~~]] om met dit aantal observaties (patiënten) afwijkingen van een normale verdeling te detecteren. Dit betekent dat de verdeling heel anders kan zijn dan een normale verdeling, zonder dat de p-waarde kleiner dan 0,05 is. In deze situatie heeft de Anderson-Darling toets meer power om afwijkingen van de normale verdeling te detecteren (Table 2)<cite>[razali2011]</cite>. De Anderson-Darling toets is echter niet in SPSS geïmplementeerd.		Als ik het goed begrijp heb je de Kolmogorov-Smirnov toets gebruikt om te toetsen of het aannemelijk is dat je data een normale verdeling volgen. Je gaat ervan uit dat je data wel een normale verdeling volgen omdat de p-waarde van de toets kleiner is dan 0,05. Gegeven dat de metingen alleen tussen 0 en 100 kunnen vallen en de waardes van de gemiddelde en standaard deviatie dat je geeft, denk ik dat je verdeling erg scheef is. Dit kan je bekijken door een histogram te maken. De Kolmogorov-Smirnov toets heeft weinig [[Poweranalyse \| power]] om met dit aantal observaties (patiënten) afwijkingen van een normale verdeling te detecteren. Dit betekent dat de verdeling heel anders kan zijn dan een normale verdeling, zonder dat de p-waarde kleiner dan 0,05 is. In deze situatie heeft de Anderson-Darling toets meer power om afwijkingen van de normale verdeling te detecteren (Table 2)<cite>[razali2011]</cite>. De Anderson-Darling toets is echter niet in SPSS geïmplementeerd.

	Praktisch gezien kan je het beste in je artikel de mediaan en range of interquartile range weergeven. Deze zijn ook geschikt als je observaties geen normale verdeling volgen.		Praktisch gezien kan je het beste in je artikel de mediaan en range of interquartile range weergeven. Deze zijn ook geschikt als je observaties geen normale verdeling volgen.