Proporties

Aan dit onderwerp wordt nog gewerkt. Bijdragen aan de wiki? Mail naar edsconsult@amsterdamumc.nl.

Statistische tests voor proporties

Hoe bepaal ik een betrouwbaarheidsinterval voor een proportie in SPSS?

In SPSS kun je heel simpel een betrouwbaarheidsinterval voor een proportie bepalen via Analyze -> Descriptives -> Proportion Confidence Intervals. Je hebt daar géén data file (.sav) voor nodig en vult direct de geobserveerde aantallen in. Je krijgt dan de betrouwbaarheidsinterval voor een binomiale verdeling (Jeffrey's betrouwbaarheidsinterval, in het R-pakket binom “Bayesian” genoemd).

Via syntax is deze functie nog rijker. Je kunt daarmee ook twee geobserveerde proporties vergelijken, bijvoorbeeld met de volgende SPSS-syntax:

 PROPOR NUM=15 10 DENOM=450 500 
 /LEVEL ALPHA=.05. 

De volgende SPSS-syntax laat alle mogelijkheden zien van de functie PROPOR inclusief voorbeelden:

 PROPOR 
 /HELP.

Ik heb in mijn analyseplan gespecificeerd een ander type betrouwbaarheidsinterval te rapporteren. Hoe kan ik die berekenen?

Met het binom-package in R kun je veel verschillende typen betrouwbaarheidsintervallen bepalen.

Mocht je nog geen/weinig ervaring hebben met R, dan helpt deze R-code je waarschijnlijk afdoende op weg:

 install.packages(“binom”)
 require(binom)
 X = 5 # teller; getal wijzigen in het aantal <successen/zieken/keer kop in een coin toss>
 N = 45 # noemer; getal wijzigen in het aantal <patiënten die behandeld zijn/mensen die onderzocht zijn/keer dat een muntje is opgegooid>
 binom.confint(X, N, conf.level = 0.95)
 help(binom)

Z-test voor proporties

De z-test voor proporties is een parametrische toets voor binaire/dichotome variabelen, waarmee je een geobserveerde proportie in jouw steekproef kunt vergelijken met/toetsen tegen een vooraf gespecificeerde proportie (de nulhypothese).

Voor extreme proporties (richting nul of één) of voor kleine steekproeven is deze test echter niet geschikt.