Marleen Scriptium- Posted on
Wat is de Hochberg ‘s GT2 methode?
De Hochberg ‘s GT2 -methode is een procedure voor het uitvoeren van meervoudige vergelijkingen van onderzoeksgroepen. De GT2-procedure is ontwikkeld door Yoav Benjamini en Yosef Hochberg. Deze methode is specifiek ontworpen voor post-hoc-analyses na een variantie-analyse ( ANOVA ; Analyse van Variatie).
Het gebruik van post-hoc-procedures is belangrijk bij het interpreteren van ANOVA-resultaten. Dat geldt vooral wanneer er meerdere groepen zijn. Dit doe je, om te voorkomen dat het risico op fouten als gevolg van meervoudige vergelijkingen wordt verhoogd. Het doel van deze methode is om de paarsgewijze vergelijkingen tussen groepen te maken. Zo kan je ontdekken welke specifieke groepen in jouw onderzoek statistisch significant van elkaar verschillen.
De GT2-methode wordt vaak gebruikt in situaties waarin de variantie en omvang van de groepen niet gelijk zijn, en waar andere post-hoc-procedures zoals de Tukey-Kramer-methode mogelijk minder geschikt zijn. Deze methode houdt rekening met verschillende groepsgroottes en ongelijke varianties tussen de groepen. Het doet dit door gebruik te maken van de generalised studentized range distribution (ook bekend als de q-distributie). Op die manier kan je kritieke waarden bepalen voor de statistische significantie van de groepsvergelijkingen.
Stel je voor dat jij als onderzoeker een experiment uitvoert waarin de effectiviteit van vier verschillende behandelingen wordt getest op het verminderen van bloeddruk bij patiënten. Na het uitvoeren van een ANOVA blijkt dat er een significant verschil is tussen de behandelingen. Om nu specifieke paren van behandelingen te vergelijken, kan je als onderzoeker de Hochberg GT2-procedure toepassen. Deze procedure zal betrouwbaarheidsintervallen verschaffen voor alle mogelijke combinaties van behandelingen.
Vervolgens kan je, om te bepalen of het verschil tussen de gemiddelden van twee specifieke behandelingen significant is, de q-distributie gebruiken. Als het verschil tussen de gemiddelden buiten het betrouwbaarheidsinterval valt dat is bepaald door de Hochberg GT2-procedure, kan het verschil als significant worden beschouwd.
In dit voorbeeld werken de q-distributie en de Hochberg GT2-procedure samen om betrouwbaarheidsintervallen vast te stellen en specifieke vergelijkingen tussen groepsgemiddelden te beoordelen na een ANOVA-analyse.
Statistische softwarepakketten
In veel softwarepakketten voor statistische analyse kun je als onderzoeker de GT2-procedure gebruiken om post-hoc-analyses uit te voeren na een ANOVA. Dat kan nuttig zijn om specifieke groepen te identificeren die significant van elkaar verschillen. Enkele veel gebruikte statistische softwarepakketten zijn:
1. SPSS
In SPSS (Statistical Package for the Social Sciences), kan je de procedure ‘General Linear Model’ (GLM) gebruiken voor een ANOVA en vervolgens de ‘Post Hoc’ tests voor meervoudige vergelijkingen, waaronder Hochberg ‘s GT2.
2. R met de 'multcomp' library
In R is de ‘multcomp’ library een krachtig hulpmiddel voor meervoudige vergelijkingsprocedures, waaronder Hochberg ‘s GT2.
3. Python met 'statsmodels' library
In Python kan je de ‘statsmodels’ library gebruiken. Hoewel de ‘statsmodels’ library geen directe ondersteuning biedt voor Hochberg ‘s GT2, kan je handmatig aangepaste contrasten specificeren om de GT2-methode te implementeren.
Hoe kan de GT2-procedure in de praktijk worden toegepast?
Om een algemeen idee te geven van hoe de GT2-procedure in de praktijk kan worden toegepast, volgt een voorbeeld uit de geneeskunde. Stel je voor, dat jij het effect van drie verschillende medicijnen op de bloeddruk van patiënten wilt onderzoeken. Stel je voor dat in jouw onderzoek er drie groepen zijn die gebruik maakten van:
Op hoofdlijnen gaat de GT2-procedure als volgt:
Stap 1: Verzamelen van gegevens
Je meet de bloeddruk van patiënten in elk van de drie groepen en krijgt de volgende resultaten:
Stap 2: Uitvoeren van ANOVA
Voer een ANOVA uit om te bepalen of er een significant verschil is tussen de gemiddelde bloeddruk in de drie groepen.
Stap 3: Identificeren van significante groepsverschillen met GT2
Als de ANOVA een significant verschil aantoont, kunnen we vervolgens de GT2-procedure toepassen om specifieke groepen te identificeren die verschillen. Als bijvoorbeeld, Medicijn A en Medicijn B significant van elkaar verschillen, maar Medicijn C geen significant verschil vertoont met Medicijn A of B, dan kan dit worden geïdentificeerd met de GT2-methode.
Praktische en methodologische eisen voor het gebruik van Hochberg ‘s GT2-procedure
Hochberg ‘s GT2-procedure is een post-hoc methode die wordt gebruikt om significante verschillen tussen meerdere groepen te identificeren na het uitvoeren van een ANOVA (Analysis of Variance). Om deze methode correct te kunnen gebruiken, moeten de dataset en het onderzoeksontwerp aan bepaalde praktische en methodologische eisen voldoen. Hier zijn enkele belangrijke overwegingen:
Praktische eisen
Methodologische eisen
Noot: raadpleeg altijd de documentatie van de gebruikte statistische software. Als het mogelijk is, vraag advies van een statisticus bij het gebruik van de GT2-methode of andere statistische procedures. Raadpleeg de aanbevelingen en beperkingen van Hochberg ‘s GT2 in de literatuur voordat jij je onderzoeksontwerp afrondt.
Alternatieven voor het gebruik van Hochberg ‘s GT2
In het geval van niet-normaal verdeelde data kunnen alternatieve post-hoc methoden overwogen worden om significante verschillen tussen groepen te identificeren na het uitvoeren van een ANOVA. Enkele alternatieven voor Hochberg ‘s GT2-methode zijn:
1. Dunn's Test
2. Mann-Whitney U Test
3. Kruskal-Wallis Test
4. Bootstrapping Methoden
5. Robuuste Schattingsmethoden
Noot: kies een methode die geschikt is voor de specifieke aard van de data en jouw onderzoeksontwerp. Raadpleeg de literatuur en overleg met een statisticus om de meest geschikte post-hoc methode te bepalen in het geval van niet-normaal verdeelde data.
Hulp bij statistiek nodig? Schakel een professionele begeleider van Scriptium in
Heb je moeite met statistiek? Wens je hulp te krijgen bij SPSS, STATA of R? Scriptium heeft 7 dagen per week professionele statistiekbegeleiders beschikbaar. Of je nu hulp bij statistiek in je scriptie wilt hebben, of bijles statistiek nodig hebt, we staan direct voor je klaar. Neem vandaag nog contact met ons op, en we komen snel bij je terug.
De auteur gebruikt statistiek voor het analyseren van productie- en dienstverleningsprocessen. Aan de hand van statistische analyses onderzoekt hij of een bedrijfsproces langs de kortste weg levert wat er bedoeld is en of het proces ook beheersbaar en betrouwbaar verloopt.
