Dit is een site voor studenten van de Open Universiteit. Voordat je een vraag kunt stellen moet je even een account aanmaken (dit systeem is niet gekoppeld aan je OU studentnummer en wachtwoord).

Welkom bij het vraag- en antwoord systeem van de onderzoeks-practica van de studie psychologie bij de Open Universiteit.

Houd er, als je een vraag stelt, rekening mee dat je de richtlijnen volgt!

Het bepalen van de steekproefomvang

0 leuk 0 niet-leuks
Goedemiddag,

Ik ben samen met een medestudent bezig met onze afstudeerscritpie. Echter lopen wij vast bij het bepalen van de steekproefomvang.

Ons onderzoek wordt uitgevoerd in de klinische zetting. Wij gaan bij patiënten de MUST(Malnutrition Universal Screening Tool) en de BIA(Bio-elektrische Impedantie Analyse) afnemen. Aan de hand van de BIA kunnen we de VVMI(vet vrije massa index berekenen). Het doel van het onderzoek is om na te gaan of de VVMI een meerwaarde kan leveren bij het vaststellen van ondervoeding bij de klinische patiënt. In het ziekenhuis wordt nu dus alleen de MUST uitgevoerd.

Wij zouden dus graag te weten komen wat de steekproefgrootte moet zijn om dit een onderzoek van waarde te laten zijn. Kan iemand ons hiermee helpen?

Het is voor ons onduidelijk of we hier een formule voor in kunnen vullen. De toets die we willen gebruiken is de chi kwadraat toets. We dachten dat de power hierbij 0,80 is. De populatiegrootte is niet te berekenen. De alfa willen we houden op 5%(0,05) bij een tweezijdige toets.

Alvast heel erg bedankt!
gevraagd 25 maart 2016 in Steekproeven en steekproefomvang door Jeanine (120 punten)

1 Antwoord

1 leuk 0 niet-leuks

Power-analyses zijn dermate cruciaal in onderzoek dat het verstandig is om dit met je begeleider te bespreken. Bij kruistabellen geldt bovendien dat de power afhangt van hoe hoog de percentages zijn die je verwacht te vinden.

Ik adviseer dus om met je begeleider te overleggen, en vast te stellen welke proporties jullie verwachten te vinden. Die twee proporties kunnen dan worden invoerd in G*Power (zie http://www.ats.ucla.edu/stat/gpower/indeppropor1.htm).

Overigens is het onverstandig om dichotome maten te gebruiken; die hebben erg weinig power. Als je variabelen op interval-niveau kunt meten, doe dat dan. De VVMI is al continue (dus interval). De MUST en BIA ken ik niet, maar als dat ook een continue maat is die wordt gedichotomiseerd, dan zou ik adviseren om die stap (dichotomisering) over te slaan als dat in de context van jullie onderzoeksveld en onderzoeksvraag kan, dan heb je veel minder deelnemers nodig, en kun je poweren op een correlatie-coefficient.

Hoe dan ook moeten jullie dit met je begeleider bespreken, die, als hij/zij niet sterk is in power analyses, altijd de hulp van een statisticus in kan roepen.

beantwoord 27 maart 2016 door gjp (66,040 punten)
...