In ziekenhuizen, universiteiten, GGD’s en andere zorginstellingen worden veel gegevens verzameld en toegepast wetenschappelijk onderzoek verricht om specifieke onderzoeksvragen te beantwoorden. Voorbeelden hiervan zijn onderzoeken naar de effectiviteit van bepaalde interventies, naar factoren die van invloed zijn op het ontstaan van een ziekte (etiologie), het beloop van een ziekte (prognose) of de aanwezigheid daarvan (diagnostiek). Veel gebruikte onderzoeksdesigns zijn het gerandomiseerde experiment en het observationele onderzoek (case-control en cohort-onderzoek).
Bij de opzet van het onderzoek, evenals tijdens de statistische analyse en interpretatie van de resultaten, moet men rekening houden met verschillende vormen van bias (informatie-bias, selectie-bias en confounding). In de analyse fase van het onderzoek is het belangrijk om de juiste statistische techniek te gebruiken en de assumpties van deze toetsen te kennen. Onderzoekers kunnen dan, op basis van hun gegevens, een weloverwogen keuze maken tussen de beschikbare statistische technieken. Ook is het van belang om de uitkomsten van de statistische techniek op een gedegen manier te kunnen interpreteren. Daarnaast is het van belang om goed overweg te kunnen met het veel gebruikte statistische softwareprogramma SPSS.

De cursus begint met een korte inleiding in epidemiologische onderzoeksdesigns, veel gebruikte frequentie- en associatiematen, bronnen van vertekening en statistische basisprincipes. Verder komen de volgende statistische technieken uitgebreid aan bod; het toetsen van twee of meer gemiddelden ((on)afhankelijke t-toets en ANOVA) van continue variabelen, de chi-kwadraat toets voor categorische variabelen, non-parametrische toetsen, lineaire regressie-analyse, logistische regressie-analyse en survival analyse. Bij elk van de methoden wordt stilgestaan bij de modelassumpties. Daarnaast wordt uitgelegd hoe confounding en effectmodificatie onderzocht kan worden met behulp van regressiemodellen.

De cursusduur is zes hele dagen waarbij steeds in de ochtend hoorcolleges gegeven worden en ’s middags zijn er computerpractica.

Leerdoelen

1. De cursist kan de meest gebruikte onderzoeksvormen binnen de epidemiologie onderscheiden en formuleren en kan de voor- en nadelen van elk van deze onderzoeksvormen onderkennen
2. De cursist kan veelgebruikte epidemiologische frequentie- en associatiematen, o.a. relatieve risico, odds ratio, berekenen en interpreteren
3. De cursist kan de volgende bronnen van vertekening binnen (epidemiologisch) onderzoek: iebias, informatiebias en confounding, benoemen en de cursist kan aangeven waartoe deze kunnen leiden
4. De cursist kan verschillende statistische technieken (o.a. t-toets, lineaire, logistische, en Cox regressietechnieken) die veel worden gebruikt in wetenschappelijk onderzoek benoemen
5. De cursist kan de verschillende statistische technieken bij verschillende vormen van gegevens (continu, dichotoom of “tijd tot optreden gebeurtenis”) hanteren en de resultaten daarvan interpreteren
6. De cursist kan voorwaarden (assumpties) benoemen waaraan voldaan moet zijn om de verschillende statistische technieken te kunnen toepassen en de juiste procedures kiezen om die voorwaarden te onderzoeken
7. De cursist kan univariate (enkelvoudige) en multivariate (meervoudige) regressiemodellen construeren en een onderscheid maken tussen zogenaamde associatie- en predictiemodellen.
8. De cursist kan zelfstandig de juiste statistische techniek kiezen met behulp van het statistische software programma SPSS
9. De cursist kan beoordelen of de juiste onderzoeksmethodologie en statistische technieken zijn toegepast op verschillende medisch-wetenschappelijke onderzoeksvragen