Your SlideShare is downloading. ×
  • Like
Presentatie workshop ebp podomedics 2012
Upcoming SlideShare
Loading in...5
×

Thanks for flagging this SlideShare!

Oops! An error has occurred.

×

Now you can save presentations on your phone or tablet

Available for both IPhone and Android

Text the download link to your phone

Standard text messaging rates apply

Presentatie workshop ebp podomedics 2012

  • 415 views
Published

Presentatie over onderzoek en statistiek voor de podotherapie op vrijdag 20 januari 2012 door Parantion: Roel Smabers en Carlo Buijvoets

Presentatie over onderzoek en statistiek voor de podotherapie op vrijdag 20 januari 2012 door Parantion: Roel Smabers en Carlo Buijvoets

Published in Health & Medicine
  • Full Name Full Name Comment goes here.
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Be the first to comment
    Be the first to like this
No Downloads

Views

Total Views
415
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
0

Actions

Shares
Downloads
1
Comments
0
Likes
0

Embeds 0

No embeds

Report content

Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
    No notes for slide

Transcript

  • 1. Evidence Based Practice Onderzoek en Statistiek in de podotherapie praktijk 20 januari 2012 Houten
  • 2. Introductie• Eerste indrukken• Waarnemen in de praktijk• Observeren en interpreteren 2
  • 3. Hebt u enig idee wat u komt doen?• Feiten en cijfers uit de groep• Iets met onderzoek gedaan?• In de podotherapie• Wetenschap• Wie heeft er een “goede” vraag?• Wat verwacht je van de ‘shop’. 3
  • 4. Doel van de workshop• Enthousiasmeren voor een ‘wetenschappelijke’ kijk op het werkveld• Een aanzet geven tot zelf onderzoek uitvoeren• Het belang van het cijfermatig onderbouwen van effecten van behandeling inzien• Onderzoeksresultaten beter begrijpen• Nog meer??? 4
  • 5. Programma• Intro Carlo en Roel• Zin en onzin van onderzoek en statistiek• Evidence based practice: een praktijkvoorbeeld van ‘Meetbare zorg’• Het onderzoeksproces stap voor stap: - probleem-, doel- en vraagstelling & hypothese formuleren - de vragenlijst: vragen, variabelen en meetniveaus - dataverzameling: steekproef en populatie - data-analyse: betrouwbaarheid en nauwkeurigheid - rapportage: tabellen en grafiekenOk?• Vragen 5
  • 6. Intro • Carlo & RoelDrs. Carlo M. BuijvoetsCarlo Buijvoets (1954) studeerde na het atheneumSociale Geografie aan de Rijksuniversiteit Groningen.Tijdens zijn doctoraalopleiding bekwaamde hij zichvervolgens in sociaal-wetenschappelijk onderzoek,marktonderzoek en statistische analysetechnieken.Tijdens zijn studie heeft hij als student-assistent reedstrainingen SPSS gegeven aan collega studenten. Hij enSPSS zijn vanaf die tijd een onafscheidelijk duo gebleven.Hij begon zijn loopbaan in de tachtiger jaren alstoegevoegd onderzoeker bij de Faculteit der RuimtelijkeWetenschappen van de Rijksuniversiteit Groningen.Vervolgens was hij vijf jaar senioronderzoeker bij DTVConsultants te Breda, een bureau dat gespecialiseerd isop de werkterreinen van toerisme en recreatie en verkeeren vervoer. In deze periode zijn door hem vele enveelsoortige onderzoeken verricht, vooral op het gebiedvan toerisme en recreatie. 6
  • 7. Zin en onzin van onderzoek (1) Wat is statistiek??? Kansberekening!!! 7
  • 8. Zin en onzin van onderzoek (2)• Statistiek levert geen bewijzen, geen zekerheden!• Statistische significantie ≠ werkelijke significantie (vb. ooievaarstand in relatie tot daling geboortecijfer)• Noodzakelijke voorwaarden voor causaliteit: - Oorzaak moet voorafgaan aan gevolg - Er moet een verband zijn tussen oorzaak en gevolg, gebaseerd op inhoudelijke argumenten - Verband tussen oorzaak en gevolg mag niet 8 veroorzaakt worden door een derde variabele
  • 9. Zin en onzin (3): Nut van statistiek• Onzekerheid met betrekking tot de onderzochte materie verkleinen• In de praktijk van de podotherapie kan het effect van behandelwijzen cijfermatig worden onderbouwd 9
  • 10. Evidence based practice• Een praktijkvoorbeeld van meetbare zorg• Het onderzoek: - dataverzameling: drie meetmomenten - gevraagd naar mate van pijn en mate van beperking - beide variabelen gemeten op een schaal van 1 tot 10 - data-analyse: vergelijking van meting 1 met 2 en 2 met 3 10
  • 11. Resultaten Nuttig of niet?Zijn er al meer dan 30 minuten voorbij? 11
  • 12. Het onderzoeksproces1. Hypothese(s) formuleren2. Vragenlijst maken3. Data verzamelen4. Data-analyse5. Rapportage 12
  • 13. 1: Hypothese(s) formuleren• Probleem-, doel- en vraagstelling• Nul-hypothese en alternatieve hypothese• De nul-hypothese wordt getoetst in het onderzoek: wel of niet significant resultaat• Deze moet dus wel toetsbaar zijn! 13
  • 14. Voorbeelden van hypotheses• Therapie X leidt tot significante pijnreductie ●• Mijn klanten zijn tevreden ●• Veel mensen lopen onnodig met zere voeten ●• Hoe is het gesteld met voetklachten in NL ●• Is er een relatie tussen bepaald schoeisel en bepaalde klachten ● 14
  • 15. OpdrachtFormuleer zelf een hypothese die onderzocht kan worden 15
  • 16. Resultaat• Heldere probleemstelling• Heldere vraagstelling 16
  • 17. 2: De vragen(lijst)• Vragenlijst bij onderzoek is meetlat bij timmerman• Wat bepaalt welke vragen gesteld worden?• Soorten vragen? Voorbeeld: – Vraag: Hoeveel pijn hebt u? – Antwoord: Veel - Weinig of 1 tot 10 – Vraag = Variabele: pijn – Antwoord = WaardeDus• Vragen leiden tot variabelen, de antwoorden op de vragen zijn de scores op die variabelen• Variabelen kennen een bepaald meetniveau• Hoe hoger het meetniveau, des te krachtiger de beschikbare statistische technieken (kom ik later op terug!!) 17
  • 18. Vragen: aandachtspunten• Waar moet je aan denken? – Hebt u een zere voet? – Doet het daar zeer?• Dus…. – Kort – Helder – Eén tegelijk – Specifiek – Niet sturend 18
  • 19. Open vragen• Meer kwalitatieve dan kwantitatieve info• Voordeel: alle informatie kan worden doorgegeven door de respondent• Voordeel: kan onverwachte informatie opleveren• Nadeel: beantwoorden kost vaak meer tijd• Nadeel: erg bewerkelijk voor onderzoeker 19
  • 20. Gesloten vragen• Wat zijn het?• Wanneer open en wanneer gesloten gebruiken?? 20
  • 21. Meetniveaus van numerieke variabelen• Nominaal (naam): de cijfermatige codes geven geen enkele numerieke informatie (bijvoorbeeld geslacht: 1 = Man; 2 = Vrouw) – Waarden mag je niet optellen en kennen geen rangorde• Ordinaal: waarden op de variabele kennen een bepaalde rangorde (bijvoorbeeld inkomensklassen, rapportcijfer-vragen) – Goed matig slecht…: tevredenheid praktijk (3- punts, 5 punts etc.)• Metrisch: rekenvariabelen (bijvoorbeeld inkomen, leeftijd, afstand, gewicht, bezoekfrequentie) 21
  • 22. Resultaat 22
  • 23. 3: Dataverzameling• Steekproef vs. Populatie (deelpopulaties)• Wijze van steekproeftrekking (a-select, toeval)• Representativiteit - betreft samenstelling van de steekproef naar eigenschappen• Betrouwbaarheid - betreft omvang van de steekproef 23
  • 24. OpdrachtTrek een steekproef van vijfpersonen uit de aanwezigen. 24
  • 25. Steekproef trekken: wanneer• Als de populatie te groot is• Als de populatie te moeilijk te benaderen is• Kostenaspect 25
  • 26. Steekproef trekken: omvang Bepaal de omvang van de steekproef met behulp van de steekproefcalculatorBron: http://www.allesovermarktonderzoek.nl/Extra/steekproef.aspx 26
  • 27. Dataverzameling: methoden• Schriftelijke enquêteren + via post toegestuurd + via internet en uitnodiging per e-mail + op locatie na mondeling verzoek - meeneem-enquêtes - via internet door verzoek aan bezoekers van een website• Mondeling enquêteren + bij respondenten thuis + telefonisch + op locatie 27
  • 28. Resultaat van dataverzameling 28
  • 29. 4: Data-analyse: technieken• Frequentietabellen: nominale en ordinale variabelen• Gemiddelde en standaarddeviatie en betrouwbaarheidsintervallen: interval en ratio variabelen• Toetsen op verschillen tussen variabelen of groepen dmv het vergelijken van gemiddelden (t-toets): - nominale en ordinale voor het definiëren van de groepen - interval en ratio voor de berekening van het gemiddelde per groep• Relaties tussen variabelen - kruistabellen (Chi2): nominale en ordinale variabele - correlatie en regressie: interval en ratio 29
  • 30. Frequentietabel 30
  • 31. StandaarddeviatieWaarnemingen Afwijking van Gekwadrateerde afwijking (n=5) gemiddelde Xi Xi - X (Xi - X)2 2 -2 4 3 -1 1 7 3 9 6 2 4 2 -2 4 Σ = 20 Σ=0 Σ = 22 = 4 Stdv = ∗ = 1,2 − 31
  • 32. Bron:http://www.wynneconsult.com/root/HomePageKB01.htm 32
  • 33. Resultaat: t-toets 33
  • 34. Correlatie en Regressie• Technieken om lineaire (rechtlijnige) verbanden tussen variabelen te onderzoeken 34
  • 35. Significantie• De significantie-waarde als uitkomst bij een statistische analyse geeft de kans dat de nul- hypothese waar is• Het significantie-niveau in statistische analyses is veelal 95%, dwz dat we de nul- hypothese pas verwerpen als de significantie- waarde het niveau 0,05 (= 5%) bereikt 35
  • 36. Resultaat: Uitkomsten van onderzoek Werkelijke stand van zakenConclusie van onderzoek H0 is juist Ha is juistH0 wordt geaccepteerd Juiste conclusie Fout van de 2e soortH0 wordt verworpen Fout van de 1e soort Juiste conclusie 36
  • 37. 5: Rapportage: tabel 37
  • 38. Rapportage: grafieken Sporten beoefend door mensen met diagnose G01 (Achillodynie)60% 56%50%40%30% 22%20% 17% 11% 11% 11%10% 6% 6% 6%0% Hardlopen Tennis Wandelen Hockey Squash Veldvoetbal Korfbal Wielrennen Overig 38
  • 39. Rapportage: grafiekenDiagnoses gesteld bij mensen die hockey beoefenen F02 4% 4% G01 4% J05 4% J03 35% I08 4% H08 H03 4% G14 G08 4% F10 4% E12 E11 4% 9% E02 5% D14 5% 5% 5% A09 39
  • 40. Interessant om….• Heeft mijn behandeling effect• Heeft de ene behandeling meer effect dan de ander• Welke behandeling is het meest effectief bij die klacht• Voor een professional essentieel… 40
  • 41. Is het doel bereikt?Bent u nu?• Geënthousiasmeerd voor een ‘wetenschappelijke’ kijk op het werkveld• Bent u nu voornemens…• Hebt u zicht op het belang van het cijfermatig onderbouwen van effecten van behandeling• In staat om onderzoeksresultaten beter te begrijpen? 41
  • 42. Goede voornemens 42