3x meten = weten?

[Blues-Bob]

Even een verzameltopic. Er is een aantal opmerkingen geweest in het verleden over meten. Mijn intentie is om niet in afzonderlijke topics meer te reageren, maar zaken met betrekking tot meten, hier te verzamelen.

Onder het mom, weten = meten, maar is meten ook weten?

Groet,

Bob

[Jinny]

Je zal eerst moeten weten wat je meet, anders meet je iets wat je niet snapt.
En dan heb je er niets aan.

[Jagang]

Iemand zin aan een meet en Greet?
Ik snap van dit topic geen reet.

[GeertJeuring]

Hallo BB, vaak weet men inderdaad niet wat men precies meet. Ik herinner me aan een onderzoek over krachtmeting bij jonge mannelijke studenten. De outcomes verschilden aanmerkelijk wanneer de metende persoon a. de professor zelf was, of b. zijn lieftallige assistente. Desalniettemin vind ik in ons vak (fysiotherapie) meten belangrijk om progressie, stilstand of regressie aan te tonen. Belangrijker is de vraag, wat is als we iets niet kunnen meten. Kunnen we iets niet meten omdat we de instrumenten nog niet hebben of is het niet meetbaar omdat het niets is. Voor mij blijft de opperste premisse, dat de bewerende persoon zijn bewering staven moet: als ik beweer dat homeopathie helpt, moet ik dat bewijzen met gevalideerde meetinstrumenten (RCT).

Groet

Geert

[Peter van Velzen]

Je zal eerst moeten weten wat je meet, anders meet je iets wat je niet snapt.
En dan heb je er niets aan.

Zeer correct opgemerkt.
Bob had me aan een boek geholpen van Thomas Kuhn, dat uitgebreid uitlegt, dat om wetenschap te kunnen bedrijven je een theorie moet hebben over de werkelijkheid (een paradigma) dat jou aanknopingspunten geeft om zinvolle waarnemingen te kunnen doen. Soms voldoen de bestaande paradigma's niet meer en is een nieuw paradigma nodig, waarna zich nieuw onderzoeksgebied openbaart.

Meten is trouwens het vaststellen van een relatie tussen twee zaken. Meestal is dat een numerieke verhouding, maar het kan ook een kwalitatieve overeenkomst zijn. Objectieve waarnemingen zijn doorgaans metingen, mischien wel atlijd.

[Blues-Bob]

Hallo BB, vaak weet men inderdaad niet wat men precies meet. Ik herinner me aan een onderzoek over krachtmeting bij jonge mannelijke studenten. De outcomes verschilden aanmerkelijk wanneer de metende persoon a. de professor zelf was, of b. zijn lieftallige assistente. Desalniettemin vind ik in ons vak (fysiotherapie) meten belangrijk om progressie, stilstand of regressie aan te tonen. Belangrijker is de vraag, wat is als we iets niet kunnen meten. Kunnen we iets niet meten omdat we de instrumenten nog niet hebben of is het niet meetbaar omdat het niets is. Voor mij blijft de opperste premisse, dat de bewerende persoon zijn bewering staven moet: als ik beweer dat homeopathie helpt, moet ik dat bewijzen met gevalideerde meetinstrumenten (RCT).

Groet

Geert

Hoi Geert,

Wat waren de outcomes? Voor een Maximaal-vrijwillige-aanspanningsmeting met een goed protocoll en in zo'n smalle populatie moet je ook bij ingewikkelder spiergroepen een ICC (2,1) van zo'n 0,8 wel kunnen bereiken. Ook bij getrainde amateurs.

Groet,

Bob

[Bonjour]

meten zonder foutanalyse is gissen.

Overigens, het gezegde in uitgebreide vorm, met eigen toevoeging:
Meten is weten, gokken is dokken, gissen is missen, vertrouwen is berouwen, Observeren is controleren.

De laatste speciaal gebruikt in onderschrift op hetgoedenieuws.nl (bijna R.I.P.)

[Peter van Velzen]

meten zonder foutanalyse is gissen.

Lijkt me een overtrokken bewering. Ik heb nog nooit van een zeeman gehoord die aan foutanalyse deed. Als bovenstaande woorden waar zouden zijn, dan voeren ze dus allemaal op gegist bestek
Maar als het op wetenschap gaat dan is foutanalyse inderdaad onmisbaar. Het kenmerk van wetenschap is inderdaad dat men ook bedenkt in hoeverre een meting betrouwbaar is.

[Blues-Bob]

meten zonder foutanalyse is gissen.

Foutanalyse of variabiliteitsanalyse?

Groet,

Bob

[Peter van Velzen]

meten zonder foutanalyse is gissen.

Foutanalyse of variabiliteitsanalyse?

Groet,

Bob

allebei veronderstel ik! (maar niet als je zeeman was, dat schoot je gewoon het bestek later nog een keer)

[Blues-Bob]

http://eighteenthelephant.wordpress.com ... bad-graph/" onclick="window.open(this.href);return false;

Niet helemaal meten, maar toch iets, wat ik met regelmaat tegen zie komen in het meten:
"Maar hoe weet je nu dat iets x is?"
"Omdat ik gemeten heb dat het niet niet-x is?"

Als je in diagnostiek (wat vaak een meting, of cluster aan metingen is, waarna een dichotoom (ziek / niet ziek) oordeel komt) een perfect rechte lijn ziet in een scatterplot, dan is er iets aan de hand. Ofwel de sensitiviteit en specificiteit = 1 (geen foute bevindingen), of er is sprake van een soort tautologie (mutatis mutandis). Mutatis mutandis is zoiets als: in alle gevallen waarin het de docent leraar genoemd werd, werd er over "hij" gesproken, en in alle gevallen waarin de docent "lerares" genoemd werd, werd er over "zij" gesproken...

Geinig. Maar wat betekent dit voor diagnostiek:
Simpelweg dat we een oordeel moeten kunnen vormen over wat een fout positieve en een fout negatieve uitslag kan geven. We moeten testen doen die factor x in kunnen sluiten, factor x uit kunnen sluiten én testen doen die factoren meten die foute uitslagen in kaart brengen

Groet,

Bob

[Blues-Bob]

Diagnostische accuratesse

Voorspellende waarden
De Positief voorspellende waarde (PPV): Goed positief / (goed positief + fout positief)
Negatief voorspellende waarde (NPV): Goed negatief / (goed negatief + fout negatief)

Dus als een PPV 0,33 is, betekent dat dat voor iedere goed positieve test 2 fout positieve testen staan.
Voorspellende waarden zijn geen stabiele maat als validiteitsmaat, omdat de voorafkans geweten moet zijn / relevant is. Bij een hoge voorafkans geeft een test vrijwel nooit een informatieve PPV, maar vaak wel een relevantie tav de informativiteit op de NPV

Sensitiviteit / specificiteit
Sensitiviteit: Aantal goed positieven / (Aantal goed positieven + fout negatieven) = proportie positieve testen dat terecht positief is
Specificiteit: Aatal goed negativen / (aantal goed negatieven + fout positieven) = Proportie goed negatieven.

Een Sensitiviteit van 0.50 is betekent dus dat voor iedere goed positieve test, een fout negatieve. Omdat deze bepaling uitgaat van het aanwezig zijn van aan-, of afwezig zijn van de ziekte, is deze waarde minder afhankelijk van de voorafkans en dus stabieler als validiteitsbepaling.

Let wel: Op groepsniveau zegt sensitiviteit dus wat over de kans dat er in de groep een hoge prevalentie is van zieken. Echter op individueel niveau betekent het dat een negatieve testuitslag betekent dat je uitgesloten kunt worden van de ziekte (bij een hoge sensitiviteit zijn er weinig fout negatieven)

Likeliohoodratios:
Mate van informativiteit van in individuele uitslag, bij bepaalde sensitiviteit en specificiteit. De Area Under the Curve (AUC) wordt voor cut-off points bepaald in een Reciever Operator Curve (ROC) en is een indicatie voor de validiteit. Bij een gegeven positieve likelihoodratio. Wederom is voor de exacte achterafkans de voorafkans een noodzakelijk gegeven.

LR+ = Sensitiviteit / (1-specificiteit)
LR- = (1-Sn) / Specificiteit

Groet,

Bob