Archief - Chi-kwadraattoets met Bonferroni aanpassing

Kan iemand mij volgende paragraaf kort vertalen naar verstaanbare taal voor iemand zonder statische kennis?

Qualitative variables were compared using the chi-square with a Bonferroni correction. All p-values were two-sided with p < 0.05 considered significant. A logistic regression model was built to identify risk factors. Variables with p < 0.25 were retained in the final model.

A chi-square test with a Bonferroni adjustment, which decreased the &#945; to 0.0125 to correct for the number of comparisons, was performed, which indicated that there was no statistical difference in MRSA contamination between the four different types of EMS services represented (&#945; =0.0125 [corrected from 0.05], p = 0.51).

Enorm bedankt!

Een chi-square test is om relaties tussen 2 variabelen te ontdekken. (specifiek bedoeld voor nominale/ordinale/cardinale variabelen: maw variabelen waar elke waarde veeleer een groep is)
Het gaat uit van het idee dat er geen verband is en dat je dan elke mogelijke combinatie een aantal maal verwacht te zien. Als hetgeen je effectief te zien krijgt genoeg verschilt van wat je verwacht, gaat het testresultaat significant zijn. => Er is een relatie.

Bonferroni correctie: is een correctie die wordt toegepast als er meerdere zaken worden getest. Waarom? Omdat een kans is dat een test een statistisch significant geeft ook al is er in werkelijkheid niets. Als je meerdere testen doet, neemt de kans toe dat je zoiets hebt (een type I-fout dus) en is je gekozen alpha dus niet meer correct. Door zo'n correctie compenseer je dat.

P-waarde: de kans om het gekregen resultaat of extremer te vinden als je nullhypothese werkelijkheid is. Vaak wordt gekozen om een p-waarde van minder dan 5% als een siginificant resultaat te beschouwen.