Welke statistische toets moet ik toepassen?

[Matis]

Beste AZ-ers,

Mijn vrouw studeert een voltijd HBO-opleiding Logopedie. Momenteel is zij met haar afstudeeronderzoek bezig.
Middels EMG (Electromyography) gaat zij onderzoeken hoe twee revalidatietechnieken (CTAR en TtPp) voor mensen met een slikstoornis zich tot elkaar verhouden en of een combinatie (tegelijkertijd uitvoeren) van die twee revalidatietechnieken een toename in spieractiviteit laat zien.

Het onderzoek wordt uitgevoerd onder +/- 40 gezonde personen (mannen en vrouwen) in de leeftijd van 18 tot 30 jaar.

Omdat ik enigszins technisch en wiskundig onderlegd ben heeft mijn vrouw mij gevraagd met haar mee te kijken hoe de data straks geïnterpreteerd en genormaliseerd kan worden. Daarnaast hebben we gisteren zitten kijken naar welke statistische toets ze moet toepassen op haar onderzoeksresultaten.

De ruwe data uit de EMG wordt straks, na diverse normalisaties en transformaties, per proefpersoon in mV opgeslagen. Zowel een sEMG maximum (piekwaarde) als een RMS (Root-mean-square) waarde. For the sake of simplicity focus ik me in dit topic maar op 1 (momenteel fictieve) reeks waarde per proefpersoon.

Naam proefpersoon	Mathijs	Sabrina	Proefpersoon 3	Etc. etc.
Leeftijd	33	33	29
Geslacht	man	vrouw	man
CTAR isometrisch (mV)	40	20	33
CTAR isotonisch (mV)	45	25	47
TTPP isometrisch (mV)	40	25	56
TTPP isotonisch (mV)	50	30	45
Combi isometrisch (mV)	70	40	77
Combi isotonisch (mV)	80	35	49
Berekening
Toename CTAR isometrisch	75,00%	100,00%	133,33%
Toename CTAR isotonisch	77,78%	40,00%	4,26%
Toename TTPP isometrisch	75,00%	60,00%	37,50%
Toename TTPP isotonisch	60,00%	16,67%	8,89%

Vanuit de opleiding wordt KEUZE TOETS als bron aangehaald om te bepalen welke toets je moet doen.

Wij hebben hier gisteren samen naar gekeken en we komen er niet echt aan uit. Omdat we niet weten of we ieder proefpersoon als "groep" moeten zien.
Ook zou ze alle proefpersonen als 1 groep kunnen zien en dat de eerste metingen per proefpersoon de referentie is. Mochten het dus meerdere groepen zijn, dan denken we dat de data ongepaard is.

Wel zijn we er over uit dat het feitelijk 4 losse onderzoeken (Toename CTAR isometrisch en isotonisch, alsmede Toename TTPP isometrisch en isotonisch) zijn. Ieder met hun eigen toets, op basis van de uitkomsten van de metingen.

Omdat we momenteel nog geen echte meetdata hebben, kunnen we ook niet vaststellen of het een normaal- of niet-normaal verdeelde uitkomst wordt. Wel zijn we beide overtuigd dat het een numerieke (continue) uitkomst gaat zijn. Dit omdat de uitkomsten niet categorisch zijn, maar een percentage (ratio) in toename in spieractiviteit.

Vanwege (langdurig) zieken in het docententeam is er momenteel ook niemand die haar vraag kan beantwoorden. Pas over 3 weken verwachten ze een "expert" te hebben die haar verder kan helpen. Zo lang hebben we helaas niet.
Derhalve heb ik geopperd om mijn achterban (jullie dus) te raadplegen

Wie o wie kan ons (in het bijzonder mijn vrouw) verder helpen met het antwoord op onze vraag?

Alvast bedankt,

Matis

[Bartske]

Je groepen zijn bijvoorbeeld gezond vs ziek, of therapie a vs therapie b vs geen therapie.

Ik zou eerst eens goed je vraagstellingen (volgensmij heb je er meerdere) en je hypothes uitschrijven. Dat zal je al wat meer duidelijkheid geven over welk type test je moet gaan doen.

Ben geen expert, maar waarschijnlijk zou ik bij 2 groepen een unpaired t test doen, en bij meer dan 2 groepen een 1-way anova, evt met multiple comparisons als je vraagstelling dat nodig heeft.

Nog 1 tip: pas op met normaliseren van je data, voor je het weet heb je zovaak dingen genormaliseerd en tegen elkaar uitgezet dat je niet meer goed weet wat je nu eigenlijk aan het vergelijken bent.

[ Voor 43% gewijzigd door Bartske op 31-03-2022 14:00 ]

[TMDC]

Bartske schreef op donderdag 31 maart 2022 @ 13:56:
Je groepen zijn bijvoorbeeld gezond vs ziek, of therapie a vs therapie b vs geen therapie.

Ik zou eerst eens goed je vraagstellingen (volgensmij heb je er meerdere) en je hypothes uitschrijven. Dat zal je al wat meer duidelijkheid geven over welk type test je moet gaan doen.

Dit.

Zonder onderzoeksvraag/vragen is het onmogelijk om te zeggen welke toets je zou kunnen toepassen.

Ik zie geloof ik drie groepen in de beschrijving (CTAR, TtPp, CTAR + TtPp), klopt dat?

Zo ja, dan kun je er met 40 proefpersonen rustig van uit gaan dat de data niet normaal verdeeld zullen zijn, maar daarvoor is het ook belangrijk om te begrijpen wat "diverse normalisaties en transformaties" inhoudt.

[Matis]

@Bartske goed punt, de onderzoeksvraag had ik inderdaad moeten vermelden. Deze is

Wat is het verschil in spieractiviteit van de mondbodemspieren tijdens het tegelijkertijd uitvoeren van de Chin Tuck Against Resistance en de Tongue-to-palate pressure in vergelijking met het uitvoeren van één van deze revalidatietechnieken afzonderlijk, gemeten met oppervlakte-elektromyografie bij gezonde volwassenen tussen 18 en 30 jaar?

[TMDC]

Matis schreef op donderdag 31 maart 2022 @ 14:01:
@Bartske goed punt, de onderzoeksvraag had ik inderdaad moeten vermelden. Deze is

[...]

Dus

1. CTAR+TTPP vs. CTAR alleen en
2. CTAR+TTPP vs TTPP alleen

?

Is de hypothese dat de combinatie CTAR+TTPP superieur is aan CTAR of TTPP alleen?

[Matis]

TMDC schreef op donderdag 31 maart 2022 @ 14:03:
Dus

1. CTAR+TTPP vs. CTAR alleen en
2. CTAR+TTPP vs TTPP alleen

?

Is de hypothese dat de combinatie CTAR+TTPP superieur is aan CTAR of TTPP alleen?

Dat is correct. De hypothese is dat de combinatie van CTAR+TTPP een toename in spieractiviteit laat zien ten opzichte van de CTAR en TTPP individueel.

Maar het kan ook dat er een negatieve toename (dus afname) is in spieractiviteit.

[Roozzz]

Wat Bartske zegt. Er ontbreekt wat in het verhaal, maar ik zie zo minimaal 3 groepen: A, B en A+B. Geen controle?

Als je tussen deze groepen wilt vergelijken zijn de gegevens niet gepaard. Wil je binnen een groep vergelijken (meerdere metingen bij dezelfde personen in de tijd bijv) dan wel.

Normaalverdeeld kan je eenvoudig nagaan als je eenmaal data hebt, maar reken er niet op met weinig deelnemers. Check ook ff hoeveel deelnemers je nodig hebt om iets van significantie te duiden, voordat je conclusie gaat trekken. Ik hoop op een groot effect, anders vrees ik nu al voor de uitkomst

[ Voor 8% gewijzigd door Roozzz op 31-03-2022 14:15 ]

[Matis]

TMDC schreef op donderdag 31 maart 2022 @ 14:01:
Dit.

Zonder onderzoeksvraag/vragen is het onmogelijk om te zeggen welke toets je zou kunnen toepassen.

Reeds toegevoegd, maar dat heb je al gezien.

Ik zie geloof ik drie groepen in de beschrijving (CTAR, TtPp, CTAR + TtPp), klopt dat?

Zo ja, dan kun je er met 40 proefpersonen rustig van uit gaan dat de data niet normaal verdeeld zullen zijn, maar daarvoor is het ook belangrijk om te begrijpen wat "diverse normalisaties en transformaties" inhoudt.

Omdat CTAR isometrisch (mV) bij de ene persoon, niet hetzelfde is als CTAR isometrisch (mV) kijken we naar de toename van CTAR tov CTAR + TtPp, en TtPp tov CTAR + TtPp, per proefpersoon. Dat levert 4 percentages per proefpersoon op (want isometrisch en isotonisch).

Zoals ik (wij) het zien is CTAR isometrisch (mV) het nulpunt / referentie per meting en Combi isometrisch (mV) de ratio oplevert.
Dit geldt natuurlijk ook voor TtPp isometrisch (mV) als nulpunt / referentie per meting en Combi isometrisch (mV) voor de ratio.

[Matis]

Roozzz schreef op donderdag 31 maart 2022 @ 14:07:
Wat Bartske zegt. Er ontbreekt wat in het verhaal, maar ik zie zo minimaal 3 groepen: A, B en A+B. Geen controle?

Als je tussen deze groepen wilt vergelijken zijn de gegevens niet gepaard. Wil je binnen een groep vergelijken (meerdere metingen bij dezelfde personen in de tijd bijv) dan wel.

Ik heb reeds een reply toegevoegd waarin ik, hopelijk, het een en ander verduidelijkt heb.

Normaalverdeeld kan je eenvoudig nagaan als je eenmaal data hebt, maar reken er niet op met weinig deelnemers. Check ook ff hoeveel deelnemers je nodig hebt om iets van significantie te duiden, voordat je conclusie gaat trekken. Ik hoop op een groot effect, anders vrees ik nu al voor de uitkomst

Oke, bedankt voor de waarschuwing. Zal het doorgeven

[Freeaqingme]

Matis schreef op donderdag 31 maart 2022 @ 13:52:

Het onderzoek wordt uitgevoerd onder +/- 40 gezonde personen (mannen en vrouwen) in de leeftijd van 18 tot 40 jaar.

Matis schreef op donderdag 31 maart 2022 @ 14:01:
@Bartske goed punt, de onderzoeksvraag had ik inderdaad moeten vermelden. Deze is

> Wat is het verschil in spieractiviteit van de mondbodemspieren tijdens het tegelijkertijd uitvoeren van de Chin Tuck Against Resistance en de Tongue-to-palate pressure in vergelijking met het uitvoeren van één van deze revalidatietechnieken afzonderlijk, gemeten met oppervlakte-elektromyografie bij gezonde volwassenen tussen 18 en 30 jaar?

Gaat dat goed, met het verschil in leeftijd tussen je onderzoeksvraag en de groep waarop het onderzoek wordt uitgevoerd?

[Matis]

Freeaqingme schreef op donderdag 31 maart 2022 @ 14:21:
Gaat dat goed, met het verschil in leeftijd tussen je onderzoeksvraag en de groep waarop het onderzoek wordt uitgevoerd?

Scherp, typo van mijn kant Heb het aangepast. Het is inderdaad 18 tot 30 jaar.

[Djordjo]

Mathijs en Sabrina doen dus niet mee aan het onderzoek

[TMDC]

Matis schreef op donderdag 31 maart 2022 @ 14:17:
Zoals ik (wij) het zien is CTAR isometrisch (mV) het nulpunt / referentie per meting en Combi isometrisch (mV) de ratio oplevert.
Dit geldt natuurlijk ook voor TtPp isometrisch (mV) als nulpunt / referentie per meting en Combi isometrisch (mV) voor de ratio.

Wat mij nog niet helemaal duidelijk is (misschien wekt je tabel de verwarring op): ondergaan alle proefpersonen alle mogelijke interventies? (cross-over design)?

EDIT: Wat is dan je primaire uitkomstmaat?

[ Voor 3% gewijzigd door TMDC op 31-03-2022 14:28 ]

[Matis]

TMDC schreef op donderdag 31 maart 2022 @ 14:27:
Wat mij nog niet helemaal duidelijk is (misschien wekt je tabel de verwarring op): ondergaan alle proefpersonen alle mogelijke interventies? (cross-over design)?

Ja dat klopt. Iedere proefpersoon ondergaat alle mogelijke interventies, 6 onderzoeken in totaal:

• CTAR isometrisch (mV)
• CTAR isotonisch (mV)
• TTPP isometrisch (mV)
• TTPP isotonisch (mV)
• Combi isometrisch (mV)
• Combi isotonisch (mV)

EDIT: Wat is dan je primaire uitkomstmaat?

De primaire uitkomstmaat is "toename spieractiviteit in procenten" voor de volgende 4 uitkomsten:

• Combi isometrisch (mV) / CTAR isometrisch (mV)
• Combi isotonisch (mV) / CTAR isotonisch (mV)
• Combi isometrisch (mV) / TTPP isometrisch (mV)
• Combi isotonisch (mV) / TTPP isotonisch (mV)

Iedere uitkomst kan (althans zo zie ik het) als een los, op zichzelf staand, onderzoek gezien worden.

[Matis]

Djordjo schreef op donderdag 31 maart 2022 @ 14:27:
Mathijs en Sabrina doen dus niet mee aan het onderzoek

Noem je mij nu oud

[sdk1985]

Matis schreef op donderdag 31 maart 2022 @ 14:01:
Wat is het verschil in spieractiviteit van de mondbodemspieren tijdens het tegelijkertijd uitvoeren van de Chin Tuck Against Resistance en de Tongue-to-palate pressure in vergelijking met het uitvoeren van één van deze revalidatietechnieken afzonderlijk, gemeten met oppervlakte-elektromyografie bij gezonde volwassenen tussen 18 en 30 jaar?

Is die onderzoeksvraag goedgekeurd? Hij leest niet echt lekker.

Even een stapje terug; Normaal gesproken ga je de hoofdvraag uitsplitsen in onderzoeksvragen en daarna op basis van literatuur onderzoek de bijbehorende hypothese opstellen. Je verwacht bijvoorbeeld een positief effect voor CTAR en TtPp en een sterker positief effect voor de combinatie.

Als ik het goed begrijp is hetgeen je wilt verklaren spieractiviteit. Daarbij zijn er drie groepen deelnemers;
-groep met alleen CTAR
-groep met alleen TtPp
-groep met zowel CTAR als TtPp

Die groepen hebben samen een gemiddelde leeftijd. Je krijgt dan bijvoorbeeld
Age CTAR 34
Age TtPp 35
Age CTAR+TtPp 34.5

Vervolgens kun je dan 3x een bivariate analyse doen tussen deze leeftijd en de spierkracht. bijvoorbeeld met een Pearson Correlation. Hoe en wat je precies moet gebruiken kun je deels overigens pas bepalen nadat je met de data aan de slag gaat. Soms zijn er aanvullende eisen (normaal verdeeld, of niet) of zijn er transformaties nodig.

Ik zie in je voorbeeld data overigens geen geschikte waarde voor die spierkracht. Je hebt wel een constante uitkomst nodig...

[Matis]

sdk1985 schreef op donderdag 31 maart 2022 @ 14:34:
Is die onderzoeksvraag goedgekeurd? Hij leest niet echt lekker.

Nee, dat is ie ook nog niet. Wederom heel weinig tijd voor/door de docenten om er op terug te komen.

Even een stapje terug; Normaal gesproken ga je de hoofdvraag uitsplitsen in onderzoeksvragen en daarna op basis van literatuur onderzoek de bijbehorende hypothese opstellen. Je verwacht bijvoorbeeld een positief effect voor CTAR en TtPp en een sterker positief effect voor de combinatie.

Als ik het goed begrijp is hetgeen je wilt verklaren spieractiviteit. Daarbij zijn er drie groepen deelnemers;
-groep met alleen CTAR
-groep met alleen TtPp
-groep met zowel CTAR als TtPp

Nee, zoals ik reeds eerder aangaf (maar dat kun je gemist hebben, want we postten ongeveer tegelijkertijd) wordt bij ieder persoon alle testen afgenomen: CTAR, TtPp en CTAR + TtPp.

Die groepen hebben samen een gemiddelde leeftijd. Je krijgt dan bijvoorbeeld
Age CTAR 34
Age TtPp 35
Age CTAR+TtPp 34.5

Vervolgens kun je dan 3x een bivariate analyse doen tussen deze leeftijd en de spierkracht. bijvoorbeeld met een Pearson Correlation. Hoe en wat je precies moet gebruiken kun je deels overigens pas bepalen nadat je met de data aan de slag gaat. Soms zijn er aanvullende eisen (normaal verdeeld, of niet) of zijn er transformaties nodig.

Omdat jouw aanname onjuist is (en dat bedoel ik niet negatief), klopt deze stelling (denk ik) niet meer.

Ik zie in je voorbeeld data overigens geen geschikte waarde voor die spierkracht. Je hebt wel een constante uitkomst nodig...

Ik heb het ook niet over spierkracht (in bijvoorbeeld Newton) maar in spieractiviteit (in mV), om die specifieke reden.

Aangezien ieder proefpersoon alle testen doorloopt, kunnen we per proefpersoon een toename (of een afname natuurlijk) zien in spieractiviteit wanneer beide revalidatietechnieken tegelijkertijd worden uitgevoerd ten opzichte van een individuele revalidatietechniek.

[Roozzz]

Matis schreef op donderdag 31 maart 2022 @ 14:18:
[...]

Ik heb reeds een reply toegevoegd waarin ik, hopelijk, het een en ander verduidelijkt heb.

[...]

Oke, bedankt voor de waarschuwing. Zal het doorgeven

Zag het inderdaad (ik tik niet zo snel op de mobiel) Hypothese lijkt dan dus inderdaad tussen groepen te zijn. Je hebt een groep CTAR, een groep TTPP en groep met beide interventies.

Matis schreef op donderdag 31 maart 2022 @ 14:34:
[...]

Ja dat klopt. Iedere proefpersoon ondergaat alle mogelijke interventies, 6 onderzoeken in totaal:

• CTAR isometrisch (mV)
• CTAR isotonisch (mV)
• TTPP isometrisch (mV)
• TTPP isotonisch (mV)
• Combi isometrisch (mV)
• Combi isotonisch (mV)

[...]

De primaire uitkomstmaat is "toename spieractiviteit in procenten" voor de volgende 4 uitkomsten:

• Combi isometrisch (mV) / CTAR isometrisch (mV)
• Combi isotonisch (mV) / Combi isotonisch (mV)
• Combi isometrisch (mV) / TTPP isometrisch (mV)
• Combi isotonisch (mV) / TTPP isotonisch (mV)

Iedere uitkomst kan (althans zo zie ik het) als een los, op zichzelf staand, onderzoek gezien worden.

Oh. Dat veranderd de zaak . Nu heb je één groep met alle interventies. Is er een referentiegroep? Zo nee, dan ben je in mijn beleving herhaalde metingen aan het doen bij alle leden binnen een groep. En dan zijn de metingen dus afhankelijk van de persoon. Dat moet je meenemen in je modelkeuze. Als ik dat goed terughaal kijk je dan naar een repeated Anova (of de modernere equivalent?).

Ik ben niet thuis in dit vakgebied, maar ik denk dat je beter kan werken met de absolute waardes van alle metingen kan werken, dan met een factor die je berekent met de eerste interventie. Zeker als je zo'n Anova gaat doen.

Dank trouwens voor deze vraag, stiekem wel weer leuk om iets van 10 jaar terug weer eens voor de geest te halen...

[TMDC]

Matis schreef op donderdag 31 maart 2022 @ 14:42:
Aangezien ieder proefpersoon alle testen doorloopt, kunnen we per proefpersoon een toename (of een afname natuurlijk) zien in spieractiviteit wanneer beide revalidatietechnieken tegelijkertijd worden uitgevoerd ten opzichte van een individuele revalidatietechniek.

Dus je eindigt met drie groepen, duidelijk: repeated measures crossover design.

A. Proefpersonen 1 t/m 40 vóór CTAR en na CTAR
B. Proefpersonen 1 t/m 40 vóór TTPP en na TTPP
C. Proefpersonen 1 t/m 40 vóór CTAR+TTPP en na CTAR+TTPP

Mijn eerste ingeving is dan een repeated measures AN(C)OVA.

Edit: @Roozzz was me net voor

[sdk1985]

Matis schreef op donderdag 31 maart 2022 @ 14:42:
[...]

Aangezien ieder proefpersoon alle testen doorloopt, kunnen we per proefpersoon een toename (of een afname natuurlijk) zien in spieractiviteit wanneer beide revalidatietechnieken tegelijkertijd worden uitgevoerd ten opzichte van een individuele revalidatietechniek.

Omdat jouw aanname onjuist is (en dat bedoel ik niet negatief), klopt deze stelling (denk ik) niet meer.

Maak je geen zorgen niks aan de hand. Ik bedoel het ook niet negatief maar ik denk dat het zonde is als je achteraf te horen krijgt dat je voor niks bezig bent.

Ondertussen begrijp ik mogelijk iets meer van je insteek. Je laat iemand iets doen, meet spieractiviteit in mV, laat iemand iets anders doen en meet weer spieractiviteit in mV en daarna laat je iemand twee dingen tegelijk doen.

Wetenschappelijk ontstaan er hierdoor vraagtekens. Zo kan de volgorde waarin je deze dingen laat uitvoeren effect hebben op je uitkomsten. Ook kan er een leereffect zijn of juist sprake van vermoeing. Daardoor is het eigenlijk al niet wetenschappelijk om deze zaken te combineren. Het is volgens mij ook helemaal niet nodig want je hebt een baseline en een verhoogde waarde bij inspanning. Je kunt prima 10 mensen methode A laten doen en die krijgen dan bijvoorbeeld +30%, andere mensen doen methode B en krijgen gemiddeld +35% en weer andere mensen doen methode A+B en die krijgen +60%.

Volgende commentaar dat je waarschijnlijk gaat krijgen is wat nu eigenlijk de toegevoegde waarde van je onderzoek is. Immers het is best logisch dat wanneer je iemand twee dingen tegelijk laat doen je dan een grotere inspanning gaat registreren. Maar wat kunnen we met die kennis? Met andere woorden je variabele voor succes is eigenlijk niet goed. Wat we eigenlijk willen weten is wat het blijvende effect van een aantal van die behandelingen is en of het dan al dan niet nut heeft om te gaan combineren. Die vraag kun je op basis van dit onderzoek niets over zeggen omdat je puur naar activiteit op het moment van uitvoeren kijkt. Is daar niets in mogelijk (ik kan me zo voorstellen dat na herhaalde training die piek waardes toenemen?).

Maar goed hier heb je niet naar gevraagd .

[Matis]

Roozzz schreef op donderdag 31 maart 2022 @ 14:59:
Oh. Dat veranderd de zaak . Nu heb je één groep met alle interventies. Is er een referentiegroep? Zo nee, dan ben je in mijn beleving herhaalde metingen aan het doen bij alle leden binnen een groep. En dan zijn de metingen dus afhankelijk van de persoon. Dat moet je meenemen in je modelkeuze. Als ik dat goed terughaal kijk je dan naar een repeated Anova (of de modernere equivalent?).

Ik heb inderdaad 1 groep met alle interventies. Er is geen referentiegroep, want de referentie is de eerste spieractiviteit meting (CTAR of TTPP). Dat is de 0-waarde. De spieractiviteit van CTAR + TTPP (de combi) deelt ze dan over de spieractiviteit bij een enkele revalidatietechniek om zo tot een toename in spierspanning te komen.

Ik ben niet thuis in dit vakgebied, maar ik denk dat je beter kan werken met de absolute waardes van alle metingen kan werken, dan met een factor die je berekent met de eerste interventie. Zeker als je zo'n Anova gaat doen.

Dat begrijp ik, maar de spierspanning in mV is nietszeggend als je ze vergelijkt tussen personen. Deze informatie kunnen we niet normaliseren naar een objectieve waarde (bijvoorbeeld spierkracht in Newton).

Dank trouwens voor deze vraag, stiekem wel weer leuk om iets van 10 jaar terug weer eens voor de geest te halen...

Graag gedaan, ik vind het maar taaie materie

[Osiris]

Voor basale statistiek-vragen t.a.v. medisch onderzoek (daar valt logopedie ook wel onder lijkt me), check ik altijd de AMC Statistiek-Wiki:

https://wikistatistiek.amc.nl/index.php/Wiki_Statistiek

Super-nuttig! Inclusief een "welke toets heb ik nodig"-tabel.

edit:

Oh for f.. sake, die Wiki staat note bene al in je OP My bad..

[ Voor 23% gewijzigd door Osiris op 31-03-2022 15:33 ]

[Matis]

sdk1985 schreef op donderdag 31 maart 2022 @ 15:08:
Maak je geen zorgen niks aan de hand. Ik bedoel het ook niet negatief maar ik denk dat het zonde is als je achteraf te horen krijgt dat je voor niks bezig bent.

Ondertussen begrijp ik mogelijk iets meer van je insteek. Je laat iemand iets doen, meet spieractiviteit in mV, laat iemand iets anders doen en meet weer spieractiviteit in mV en daarna laat je iemand twee dingen tegelijk doen.

Wetenschappelijk ontstaan er hierdoor vraagtekens. Zo kan de volgorde waarin je deze dingen laat uitvoeren effect hebben op je uitkomsten. Ook kan er een leereffect zijn of juist sprake van vermoeing. Daardoor is het eigenlijk al niet wetenschappelijk om deze zaken te combineren. Het is volgens mij ook helemaal niet nodig want je hebt een baseline en een verhoogde waarde bij inspanning. Je kunt prima 10 mensen methode A laten doen en die krijgen dan bijvoorbeeld +30%, andere mensen doen methode B en krijgen gemiddeld +35% en weer andere mensen doen methode A+B en die krijgen +60%.

Volgende commentaar dat je waarschijnlijk gaat krijgen is wat nu eigenlijk de toegevoegde waarde van je onderzoek is. Immers het is best logisch dat wanneer je iemand twee dingen tegelijk laat doen je dan een grotere inspanning gaat registreren. Maar wat kunnen we met die kennis? Met andere woorden je variabele voor succes is eigenlijk niet goed. Wat we eigenlijk willen weten is wat het blijvende effect van een aantal van die behandelingen is en of het dan al dan niet nut heeft om te gaan combineren. Die vraag kun je op basis van dit onderzoek niets over zeggen omdat je puur naar activiteit op het moment van uitvoeren kijkt. Is daar niets in mogelijk (ik kan me zo voorstellen dat na herhaalde training die piek waardes toenemen?).

Maar goed hier heb je niet naar gevraagd .

Ik ben heel blij met je toevoeging. Het legt de vinger op de zere plek. Vergeet niet dat dit een afstudeeropdracht/onderzoek betreft door 1 persoon op HBO niveau dat in 10 weken afgerond moet worden en dat hoogstwaarschijnlijk nooit een wetenschappelijke paper zal halen

Vermoeiing wordt inderdaad ook meegenomen in het onderzoek, maar dat is terug te zien in het aantal Hz waarin de motor-units worden aangestuurd.
Daarnaast bestaat er (wetenschappelijk onderbouwde) literatuur waarin wordt gesteld dat een persoon binnen X-tijd (het absolute getal ben ik kwijt) weer hersteld is en dat vermoeidheid niet meer optreed.

Wel ben ik het met je eens dat er ook gewenning kan optreden, echter is dat binnen die 6 herhalingen van 10 seconde heel erg onwaarschijnlijk.

De kans dat de hypothese waar is, acht ik ook heel groot. Maar meten is weten

[Matis]

Osiris schreef op donderdag 31 maart 2022 @ 15:30:
Voor basale statistiek-vragen t.a.v. medisch onderzoek (daar valt logopedie ook wel onder lijkt me), check ik altijd de AMC Statistiek-Wiki:

https://wikistatistiek.amc.nl/index.php/Wiki_Statistiek

Super-nuttig! Inclusief een "welke toets heb ik nodig"-tabel.

edit:

Oh for f.. sake, die Wiki staat note bene al in je OP My bad..

Bedankt dat je bevestigt dat de bron wel een goede is

[sdk1985]

Ik vind hem trouwens nog steeds lastig. Want een Anova is gewoon een t-test voor meer dan 2 groepen. Die t-test is bijvoorbeeld een tabel met inkomen man vs vrouw. Anova is dan inkomen MBO/HBO/WO met daarbij per categorie een gemiddelde en een standaard deviatie/error. Zie YouTube: Oneway ANOVA - SPSS (part 1)

Maar aangezien je elke proefpersoon alle resultaten laat genereren (toename A, toename B, toename AB) en ik verder geen onderscheidende factoren in je onderzoeksvraag ben tegengekomen heb je daardoor eigenlijk geen groepen voor je Anova. Als je elke persoon als groep gaat invoeren in een anova krijg je een onzinnige tabel met ieder zijn eigen waarde terug. Als iemand die hier anova voorstelt dit wel kan vertalen naar een praktisch resultaat dan ben ik daar wel benieuwd naar.

Ik blijf dus een beetje moeite hebben met de onderzoeksopzet, in ieder geval zoals hij hier gepresenteerd is. Heb je al een conceptueel model? Zo ja zet die in de TS scheelt een hoop verwarring. Zo nee stel die op .

[ Voor 7% gewijzigd door sdk1985 op 31-03-2022 16:04 ]

[Matis]

sdk1985 schreef op donderdag 31 maart 2022 @ 15:50:
Ik vind hem trouwens nog steeds lastig. Want een Anova is gewoon een t-test voor meer dan 2 groepen. Die t-test is bijvoorbeeld een tabel met inkomen man vs vrouw. Anova is dan inkomen MBO/HBO/WO met daarbij per categorie een gemiddelde en een standaard deviatie/error. Zie YouTube: Oneway ANOVA - SPSS (part 1)

Maar aangezien je elke proefpersoon alle resultaten laat genereren (toename A, toename B, toename AB) en ik verder geen onderscheidende factoren in je onderzoeksvraag ben tegengekomen heb je daardoor eigenlijk geen groepen voor je Anova. Als je elke persoon als groep gaat invoeren in een anova krijg je een onzinnige tabel met ieder zijn eigen waarde terug. Als iemand die hier anova voorstelt dit wel kan vertalen naar een praktisch resultaat dan ben ik daar wel benieuwd naar.

Ik blijf dus een beetje moeite hebben met de onderzoeksopzet, in ieder geval zoals hij hier gepresenteerd is. Heb je al een conceptueel model? Zo ja zet die in de TS scheelt een hoop verwarring. Zo nee stel die op .

Bedankt voor je reactie. Zoals je terecht opmerkt, hebben wij zelf ook moeite met het opzetten van een goede hypothese en (klinische) test.

Voor de goede orde: het is geen Toename A, Toename B en Toename AB. Maar het is meetwaarde A, meetwaarde B, meetwaarde AB. Daaruit kan dan de toename AB tov A en de toename AB tov B worden gedestilleerd.

Dit omdat meetwaarde A bij proefpersoon A zich niet verhoudt tot meetwaarde A bij proefpersoon B. Daarom is er voor gekozen een ratio te gebruiken en die per proefpersoon te berekenen.
Die uitkomst(en) kan dan hopelijk gebruikt worden als genormaliseerde meetwaarde(s) per proefpersoon en over die waardes moet de statistische toets uitgevoerd worden. Althans, dat is tot op heden het idee.

Vandaag heeft mijn vrouw overleg met een bewegingsweterschapper, dus hopelijk kan hij ook zijn licht schijnen op deze kwestie