Week 2 - Mobile Learning Initiative

LEERONDERZOEK 1
Week 2
ANALYSES EN
WETENSCHAPPELIJK
PRESENTEREN
Cursuscoördinator mw. dr. W. M. van der Flier
Mobile Learning Initiative VUmc Amsterdam
WEEK 2
INLEIDING
In de tweede week van deze cursus ga je
de verkregen basiskennis en
onderzoeksvaardigheden uit week 1 verder
toepassen op de door jou en jouw team
geformuleerde onderzoeksvragen. Je voert
analyses uit, interpreteert de resultaten,
voert zo nodig aanvullende analyses uit en
trekt conclusies. Je maakt met jouw team de
poster welke gepresenteerd zal worden
tijdens het afsluitende symposium.
WEEK 2
DATA-ANALYSE
SESSIES
WEEK 2
Onderwerpen
DATA-ANALYSE SESSIE
2&3
In de computerruimtes van de medische faculteit is er
de mogelijkheid om samen met je team aan je eigen
data-analyse te werken. Deze sessies zijn niet verplicht. Er zijn docenten aanwezig om je te helpen met vragen
mbt je analyses waar je binnen jouw team niet uitkomt.
De docenten zijn er niet om je analyses voor je te doen,
er wordt dus een actieve houding van je verwacht.
De computerzalen zijn vaak druk bezet. Neem daarom
niet meer dan twee computers met je team in gebruik.
Houd je aan de tijdstippen die voor jouw leergroep zijn
gereserveerd (zie www.rooster.vu.nl).
Ruimte en tijd
Zie www.rooster.vu.nl
Docenten
Mw. dr. W.M. van der Flier
Mw. dr. F.A.H. van der Linden en
andere statistiek docenten.
3
WEEK 2
STUDIEGROEPEN
1. Effectmodificatie en confounding
2. Oefenpresentatie
WEEK 2
Studietaak 4
EFFECTMODIFICATIE EN
CONFOUNDING
Studiestof
Opdracht 1 ‘Voorbeelden van confounding en
effectmodificatie bij dichotome variabelen’
Bekijk onderstaande fictieve voorbeelden van mogelijke
effectmodificatie en confounding welke worden bekeken
aan de hand van odds ratio’s. Beantwoord bij elk
voorbeeld de vraag: is er sprake van effectmodificatie of
confounding? Beredeneer ook je antwoord.
Tip: heb je de werkwijze nog niet helemaal in je
hoofd? Kijk dan nog eens terug naar opdracht 5 in
studiegroep 3.
Statistiek colleges uit week 1
Fletcher RH & Fletcher SW. Clinical
epidemiology, the essentials. 5e druk,
2012. H3 Abnormality
Zielhuis GA et al. Handleiding medischwetenschappelijk onderzoek. 7e druk,
2014. H2 Fasen van onderzoek
Bovenstaande literatuur staat op Blackboard
Twisk JWR. Inleiding in de toegepaste
biostatistiek. 3e druk, 2014. H5.1 t/m
H5.3, H5.5 t/m H5.5.1, H5.8.1 & H5.8.2
5
Voorbeeld 1
Stratificatie geeft de volgende output:
Een onderzoek naar risicofactoren van blessures tijdens
een skivakantie.
• Onafhankelijke variabele is het dragen van een
helm.
• Afhankelijke variabele is hoofdletsel.
Geen helm
Hoofdletsel
Geen hoofdletsel
50
30
Geen skilessen
Hoofdletsel
Geen hoofdletsel
Geen helm
31
12
44
Helm
16
18
34
47
31
78
OR = 2.7 (1.0 – 7.6)
80
Wel skilessen
Helm
40
72
112
90
102
192
De bijbehorende odds ratio is (50x72)/(30x40) = 3.0 (1.6
– 5.7)
Hoofdletsel
Geen hoofdletsel
Geen helm
19
17
26
Helm
24
54
78
43
71
114
OR = 2.5 (1.0 – 6.1)
a. Is er hier sprake van een verband? Geef de
bevindingen weer in woorden.
b. Is het wel of niet nemen van skilessen een
effectmodificator of confounder?
Is het je duidelijk hoe je aan de hand van odds ratio’s
bepaalt of een variabele een effectmodificator of
confounder is? Dan kun je onderstaande voorbeelden
overslaan en/of thuis verder afmaken. Vind je de
begrippen effectmodificatie en confounding nog lastig?
Grijp dan zeker de kans om deze extra oefeningen nog
te maken. Indien nodig door tijdgebrek kan dit ook
buiten de studiegroep plaatsvinden.
6
Voorbeeld 2
Voorbeeld 3
Wederom het onderzoek risicofactoren van blessures
tijdens een skivakantie.
Wederom het onderzoek risicofactoren van blessures
tijdens een skivakantie.
c. Is het dragen van het nieuwste model ski’s versus
een ouder model ski’s een effectmodificator of
confounder? Stratificatie geeft de volgende output:
Stratificatie geeft de volgende output:
Nieuwste model ski’s
In een groep skiën
Hoofdletsel
Geen hoofdletsel
Geen helm
9
10
19
Helm
26
30
56
35
40
75
Hoofdletsel
Geen hoofdletsel
Geen helm
31
13
44
Helm
19
17
36
50
30
80
OR = 2.1 (0.5 – 3.1)
OR = 1.04 (0.3 – 3.3)
Oud model ski’s
Alleen skiën
Hoofdletsel
Geen hoofdletsel
Geen helm
41
20
61
Helm
14
42
56
55
62
117
OR = 6.2 (2.6 – 15.0)
d. Is het skiën in een groep versus alleen gaan skiën
een effectmodificator of confounder?
Hoofdletsel
Geen hoofdletsel
Geen helm
16
18
34
Helm
24
54
78
40
72
112
OR = 2.0 (1.6 – 11.0)
7
Tip: Merk op dat het verband van 2,1 niet
significant is, terwijl het iets minder sterke verband
van 2,0 wél significant is. Dit komt doordat de groep
‘in een groep skiën’ kleiner is dan de groep alleen
skiën. Daardoor is er in deze analyse minder
power, en wordt hetzelfde verband niet significant.
Dit illustreert dat je je bij het bekijken van
effectmodificatie en confounding niet blind moet
staren op significantie: het gaat hier echt om de
grootte van het verband.
Opdracht 2 ‘Confounding en effectmodificatie
wanneer de onafhankelijke variabele dichotoom is
en de afhankelijke variabele continue is (interval).’
Wat als jouw afhankelijke variabelen niet dichotoom
zijn, is het dan mogelijk om te kijken naar
effectmodificatie en/of confounding?
Bijvoorbeeld: je onderzoekt de relatie tussen het wel of
niet sporten en de VO2max.
Hiervoor heb je de t-toets gebruikt, op de volgende
pagina zie je de output.
a. Hoe groot is het verschil tussen groepen? Wat vind je
hier zelf van? Is het significant?
b. Wat is je conclusie?
8
Gallery 3.2 Output opdracht 2 - 1
Gallery 3.1 Output opdracht 2 - 2
9
Nu wil je weten of geslacht een effectmodificator of
confounder is. Je volgt dezelfde procedure als bij de
dichotome variabelen en stratificeert de analyse.
Stratificatie voor geslacht geeft de output die je op
pagina 12 (voor mannen) en pagina 13 (voor vrouwen)
kan vinden.
c. Hoe groot is het verschil tussen groepen bij de
mannen?
d. Hoe groot is het verschil tussen groepen bij de
vrouwen?
e. Is er sprake van effectmodificatie of confounding?
Beredeneer je antwoord.
f. Leg aan elkaar uit wat een confounder en
effectmodificator is.
10
Gallery 3.4 SPSS output voor mannen
Gallery 3.3 SPSS output voor mannen
11
Gallery 3.6 SPSS output voor vrouwen
Gallery 3.5 SPSS output voor vrouwen
12
Opdracht 3 ‘Confounding en effectmodificatie
wanneer afhankelijke en onafhankelijke variabelen
beide interval meetniveau zijn (continu of discreet)’
Gallery 3.7 Scatterplot bij opdracht 3
Je onderzoekt de relatie tussen bloeddruk (diast derde
meting) en reactietijd (reactietijd tweede meting (ms)).
Om zelf een beeld te vormen van een eventuele relatie
maak je eerst een scatterplot.
Het scatterplot wat zich heeft gevormd, zie je hiernaast.
a. Beschrijf wat je ziet. Zie je een duidelijke relatie
tussen beide variabelen? Hoe komt dat?
13
Je verwijdert de outliers en maakt een nieuw scatterplot. Aansluitend bereken je de correlatie.
Je krijgt de volgende output:
Gallery 3.8 Correlatie na verwijderen outliers
b. Wat is de correlatie?
c. Wat wilt dat zeggen over de relatie tussen bloeddruk en reactietijd?
14
Gallery 3.9 SPSS output voor geen koffie drinken
Nu wil je weten of koffie drinken een
effectmodificator of confounder is.
Stratificatie voor koffie drinken geeft de output
die hiernaast staat.
d. Vergelijk beide correlaties met elkaar en met
de ruwe correlatie. Zie je verschil? Vind je het
een groot of klein verschil?
e. Is koffie drinken een confounder of
effectmodificator? Beredeneer je antwoord.
Gallery 3.10 SPSS output voor wel koffie drinken
15
Nu wil je weten of roken een effectmodificator of
confounder is. Stratificatie voor roken geeft de volgende
output: voor rokers is het verband tussen bloeddruk en
reactietijd 0.09. En voor niet-rokers is de correlatie
tussen bloeddruk en reactietijd 0.11.
f. Is roken drinken een confounder of effectmodificator?
Beredeneer je antwoord.
Realiseer je, dat je na afloop van het leeronderzoek in
staat moet zijn om alle in de colleges besproken toetsen
toe te passen en uit te leggen (chi-kwadraat toets, ttoets, correlatie, odds ratio), evenals bijbehorende
beschrijvende statistiek en grafische weergave. Tevens
moet je een duidelijk idee hebben van confounding en
effectmodificatie. Het is dus zeker aan te raden om de
kans te grijpen om de data op meerdere manieren te
analyseren.
Een goede manier is om jezelf telkens de vraag te
stellen: als ik mijn data op manier A analyseer, krijg ik
dan hetzelfde antwoord (nulhypothese verwerpen of
niet verwerpen) als wanneer ik de data op manier B
analyseer?
16
Teamtaak 4: presenteren van het analyseplan deel 1
In het tweede uur van deze studiegroep presenteert elk
team het eerste deel van het analyseplan. Wellicht heb
je al enkele resultaten die je kunt laten zien. Als richtlijn
kun je 10 minuten voor presentatie en 5 minuten voor
feedback en discussie aanhouden.
Het analyseplan hoeft nog niet tot in detail uitgewerkt te
zijn. Sommige studiegroepen hebben tot nu toe één
keer een data-analyse sessie kunnen bezoeken.
Wellicht heb je daarom nog niet alles kunnen uitwerken
c.q. vragen, maar wat zijn jouw ideeën? Hoe ben je van
plan de data te gaan analyseren?
Voorbeeld analyseplan – deel 2
Als het goed is heb je al een idee van mogelijke
effectmodificerende variabelen en confounders bij jouw
onderzoeksvraag. Waarom kies je voor die variabelen?
Leg van tevoren, zonder een analyse gedaan te
hebben, aan elkaar uit waarom je denkt dat die
variabelen mogelijke effectmodificerende variabelen en
confounders kunnen zijn.
Het is goed om er meerdere te bekijken. Je hoeft ze niet
allemaal op je poster te presenteren. Kies één of twee
effectmodificerende variabelen en confounders uit die je
op je poster presenteert. Je kunt natuurlijk wel vertellen
over de anderen die je hebt bekeken en wat je
bevindingen waren.
Probeer juist de onderdelen waar je nog niet zeker over
bent te bespreken met de overige teams.
Wat is hun advies? De kans is groot dat je dezelfde
analysetechnieken gebruikt en je elkaar kan helpen. Als
je er niet uit komt, kan altijd nog advies worden
gevraagd aan één van de docenten tijdens de dataanalyse sessies.
Tip: pas als je de analyse doet, zie je of een
variabele confounder of effectmodificator is.
Soms denk je van tevoren aan een confounder,
maar blijkt uit de analyses dat het een
effectmodificator is, of andersom.
Hieronder het vervolg van het voorbeeld van het
analyseplan. Nu wordt verder ingegaan op
effectmodificatie en confounding.
17
Als mogelijke effectmodificerende variabele kiezen de studenten het geslacht. Hun gedachte hierbij is dat wellicht de
relatie tussen ontbijten en reactiesnelheid anders is voor mannen dan voor vrouwen.
Als mogelijke confounder kiezen ze de variabele ‘koffie’. Zij denken dat koffie van invloed kan zijn op de
reactiesnelheid en dat er een associatie tussen koffie drinken en ontbijten is, die een gedeelte van het verband
tussen ontbijten en reactiesnelheid kan verklaren.
De studenten vullen hun onderzoeksmodel aan met effectmodificerende variabelen en met verstorende variabelen,
de confounders.
Gallery 3.11
18
Stap 6: Bepalen hoe je effectmodificatie en confounding
gaat bekijken
Zoals studietaak 4 al liet zien, zijn er verschillende
strategieën om effectmodificatie en confounding te
bekijken. Wil je dit doen aan de hand van odds ratio’s?
Dan is het van belang dat alle variabelen
dichotomiseerd worden. Hiervoor zijn natuurlijk veel
verschillende mogelijkheden.
Heb je twee interval variabelen en vind je het zonde van
de informatie die verloren gaat als je beide variabelen
dichotomiseert? Kies er dan voor om effectmodificatie
en confounding te bekijken aan de hand van correlaties
en scatterplots.
Heb je een interval variabele en een dichotome
variabele dan kun je ervoor kiezen t-toetsen uit te
voeren op je gestratificeerde data.
De studenten willen effectmodificatie en confounding
bekijken door middel van odds ratio’s (OR). Hiervoor
moeten ze zowel de onafhankelijke als de afhankelijke
variabelen dichotomiseren.
Voor ontbijtdagen per week was dat gebeurd.
Reactietijd is nog wel continue en zal dus in twee
groepen verdeeld moeten worden. De studenten kiezen
ervoor om de groep op te splitsen naar
‘ondergemiddeld’ (≤258 ms) = snel en ‘bovengemiddeld
> 258 ms. = langzaam.
Stap 7: Data stratificeren
Stratificeer jouw data op basis van je eerder gekozen
effectmodificatoren en confounders en bekijk
vervolgens de relatie/associatie die je onderzoekt in de
verschillende groepen. Maak eerst een grafische
weergave en voer dan de statistische toetsen uit.
Vergelijk de gestratificeerde output met de ruwe output.
Wat valt je op? Is er voor een bepaalde groep nu wel
een relatie te zien die er eerst niet was? Is het verschil
nu groter in de ene groep dan in de andere groep? Of
valt de eerdere relatie helemaal weg zodra de data
gestratificeerd worden bekeken?
De studenten beginnen met het maken van een
kruistabel en het berekenen van een ruwe odds ratio.
Vervolgens herhalen ze dit gestratificeerd voor geslacht,
dus voor alleen mannen en alleen vrouwen. In een
volgende analyse stratificeren ze op koffie drinken: dus
voor alleen studenten die koffie drinken en voor alleen
studenten die geen koffie drinken.
Ze krijgen de output die je op de volgende twee
pagina’s kan zien.
19
Gallery 3.12 Output bij stap 7 - 1
Gallery 3.13 Output bij stap 7 - 2
20
Gallery 3.14 Output bij stap 7 - 3
vergelijking met studenten die 0 tot 3 keer per week
ontbijten. Dit is dus een ongeveer één keer zo grote
kans (= geen kans), en de odds ratio is dan ook niet
significant.
Nu stratificeren ze eerst de data op geslacht.
TIP: makkelijk je data analyseren voor één
bepaalde groep? Daar zijn meerdere
mogelijkheden voor: bij het maken van een
kruistabel met behulp van de functie ‘crosstabs’
zet je de variabele waarvoor je stratificeert in
het vakje ‘Layer by layer 1’ Andere manieren
zijn werken met ‘select cases’ of ‘split file’ Zie
hiervoor ook de handleiding van het SPSS
Bekijk eerst weer de tabellen. Wat ziet u? Beschrijf het
voor jezelf. Wat is de odds ratio? Wat betekent in dit
geval de odds ratio?
Ze krijgen de output op pagina’s 23 en 24 wanneer ze
de analyses doen voor alleen mannen. Op pagina 25 en
26 zie je de output die ze krijgen wanneer ze de
analyses voor alleen vrouwen doen.
De studenten concluderen nu ook weer dat er geen
relatie is tussen hoeveel dagen men ontbijt en de
gemiddelde reactietijd. Eerst kijken ze naar de ruwe
odds ratio: ze vinden een ruwe odds ratio van 1.16 met
een 95% van 0.54 – 2.52. Ze maken hieruit op dat
studenten die 4 tot 7 keer per week ontbijten een 1.16
keer zo grote kans hebben op een snelle reactietijd in
21
Gallery 3.15 Output voor mannen
Gallery 3.16 Output voor mannen
22
Gallery 3.17 Output voor mannen
Nu bekijken ze hetzelfde maar dan alleen voor
vrouwen:
23
Gallery 3.18 Output voor vrouwen
Gallery 3.19 Output voor vrouwen
24
Gallery 3.20 Output voor vrouwen
25
Wat zie je in de kruistabellen? Wat vertellen de
percentages je?
Wat zijn de nieuwe odds ratio’s?
Wat was de ruwe odds ratio?
En de odds ratio’s voor de gestratificeerde data?
Wat is je conclusie?
Nu stratificeren ze de data voor koffie drinken.
De studenten kijken eerst terug naar hun ruwe odds
ratio; deze was 1.16 en niet significant.
De output op pagina 27 en 28 is te zien wanneer
studenten geen koffie drinken.
Op pagina 29 en 30 is de output voor studenten die wel
koffie drinken.
De studenten zien dat de odds ratio voor mannen 0.5
(0.1 – 2.0) is. De odds ratio voor vrouwen is 2.5 (0.8 –
7.5). Het verschil tussen deze 2 is 2,5 – 0,5 = 2. Dit is
een aanzienlijk verschil. Voor vrouwen is er een positief
verband tussen het aantal keren per week ontbijten en
de reactietijd. Bij mannen lijkt er zelfs sprake van een
omgekeerd effect te zijn. De betekenis van de odds
ratio in woorden gevat: voor vrouwen geldt, als ze veel
ontbijten hebben ze een 2,5 keer verhoogde kans (bij
benadering) op snelle reactietijd. Mannen hebben juist
een half keer zo grote kans op snelle reactietijd
wanneer zij veel ontbijten. Mannen kunnen dus dat
ontbijt beter maar laten staan! Of misschien ontbijten zij
heel zwaar met spek, worst en pannenkoek? En
vertraagt daarom hun reactietijd zo (dit zou weer een
nieuwe mogelijke confounder zijn om te onderzoeken!).
De studenten concluderen dat geslacht een
effectmodificator is. Ze presenteren beide odds ratio’s
op hun poster.
26
Gallery 3.22 Output voor studenten die geen koffie drinken
Gallery 3.21 Output voor studenten die geen koffie drinken
27
Gallery 3.23 Output voor studenten die geen koffie drinken
28
Gallery 3.25 Output voor studenten die wel koffie drinken
Gallery 3.24 Output voor studenten die wel koffie drinken
29
Gallery 3.26 Output voor studenten die wel koffie drinken
30
Wat zie je in de kruistabel? Wat vertellen de
percentages je?
Wat zijn de nieuwe odds ratio’s?
Wat was de ruwe odds ratio? Wat is je conclusie?
De studenten zien dat odds ratio voor geen koffie
drinken is 1.2 (0.5 – 3.4)). De odds ratio voor wel koffie
drinken is 1.1 (0.3 – 3.8). De odds ratio’s verschillen
weinig van elkaar. De studenten concluderen dat er
geen sprake is van effectmodificatie. Nu middelen zij de
beide nieuwe odds ratio’s tot een gemiddelde odds ratio
van 1.15 en vergelijken deze met de oorspronkelijke,
ruwe odds ratio van 1.16. Er is nauwelijks verschil
tussen deze beiden. De studenten concluderen dat
koffie drinken ook geen confounder is.
Tip: in een enkel geval komt het voor dat er in de ruwe
analyse geen verband was, maar dat dit na correctie voor
een confounder wel tevoorschijn komt. Deze confounder
noem je dan ook wel een ‘maskerende variabele’: hij had
het eigenlijke verband gemaskeerd. Het komt zelfs vaker
voor dat er sprake is van effectmodificatie in het geval
dat er in de ruwe analyse geen significant verband was;
immers het is bijvoorbeeld mogelijk dat het verband er
alleen voor een bepaalde subgroep is. Daarom is het,
óók als je geen verband vindt bij je ruwe analyse, tóch
aan te bevelen om op zoek te gaan naar mogelijke
effectmodificatoren en confounders.
31
Voorbereiding studiegroep 5
In de laatste studiegroep is er geen studietaak, je kunt
je volledig richten op het voorbereiden van de
presentatie tijdens het symposium.
Tijdens teamtaak 5 vindt een generale repetitie van de
posterpresentatie plaats, zoals die ook op het
symposium zal plaatsvinden. Hierin wordt dan ook deel
2 van het analyseplan mbt effectmodificatie en
confounding opgenomen.
Bekijk nog eens de informatie mbt het symposium en
het verloop van de posterpresentaties en de
beoordeling aan het begin van deze cursusklapper in
de inleiding.
Bekijk ook nog eens de richtlijnen met betrekking tot de
poster bij het practicum Presenteren van
wetenschappelijke informatie uit week 1.
Bedenk welke werkzaamheden je als team moet
verrichten voor studiegroep 5. Doorloop de volgende
stappen:
a. Werk je analyseplan verder uit en voeg daarbij ook
effectmodificatie en confounding toe. Heb je vragen?
Stel ze bij de data analyse sessies.
b. Geven de resultaten van de analyses een antwoord
op alle vraagstellingen? Zo nee, welke (aanvullende)
analyses moeten er nog of opnieuw worden
uitgevoerd?
c. De eerste vraag van de jury tijdens het symposium
zal zijn of één van de teamleden in 1 minuut de
belangrijkste punten van de poster mondeling kan
samenvatten. Oefen dit met je team, alle teamleden
moeten dit kunnen.
d. Wat zijn de sterke en minder sterke kanten van het
uitgevoerde onderzoek?
e. Wat zijn de belangrijkste conclusies die je wilt
presenteren? Komen deze conclusies overeen met
wat er uit de literatuur bekend is en met wat je van
tevoren had verwacht? Zo nee, welke verklaringen
kun je daarvoor bedenken?
f. Welke aanbevelingen zou je willen doen voor
toekomstig onderzoek? Denk bijvoorbeeld aan extra
of andere vragenlijsten, andere wijze van meten van
de gegevens, andere onderzoeksvorm et cetera.
g. Wat moet er nog worden aangepast of toegevoegd
aan de opzet en inhoud van de posterpresentatie?
Maak hierbij gebruik van de informatie over het
symposium (vooraan in deze cursusklapper en op
blackboard), het practicum ‘Presenteren van
wetenschappelijke informatie’, en van enkele
voorbeeldposters die op Blackboard staan. Let op: de poster is in het Nederlands en dient
verticaal te zijn opgebouwd en te worden
opgehangen.
h. Verdeel de werkzaamheden, maak afspraken en een
tijdsplanning. In studiegroep 5 én tijdens het
32
symposium moeten alle leden van een team
een deel van de presentatie voor hun
rekening nemen.
Tot slot: realiseer je dat het symposium het
toetsmoment is van Leeronderzoek 1.
Iedere student moet in staat zijn om de
besproken stof toe te passen en uit te leggen
(chi-kwadraat toets, t-toets, correlatie, odds
ratio), evenals bijbehorende beschrijvende
statistiek en grafische weergave.
Tevens moet je een duidelijk idee hebben over
het onderzoeken van confounding en
effectmodificatie. Zorg dat ieder lid van je team
in staat is om op heldere wijze te presenteren
wat op de poster staat.
Op de poster staat vanzelfsprekend niet alles
wat je gedaan hebt, dus het zou goed kunnen
zijn dat je ook nog iets moet vertellen over een
andere analyse. Het gaat er telkens om dat je
begrijpt wat je gedaan hebt, en wat het resultaat is van
de statistiek en wat je daaruit kunt concluderen.
Het gaat er NIET om of je een significant resultaat
gevonden hebt.
33
WEEK 2
OEFENPRESENTATIE
In deze laatste studiegroep is er geen studietaak, je
kunt je volledig richten op het voorbereiden van de
presentatie tijdens het symposium.
Teamtaak 5: oefenen posterpresentatie
Elk team houdt zijn posterpresentatie zoals die ook op
het symposium zal plaatsvinden. De overige studenten
uit de studiegroep luisteren en nemen actief deel aan
de discussie na afloop van de presentatie, en geven
feedback aan de hand van de beoordelingslijst BVD
Leeronderzoek (bijlage 2).
De teams bespreken de ontvangen feedback op de
presentaties en maken afspraken over wat er nog
aangepast moet worden vóór het symposium. Tot slot
vindt er een algemene evaluatie plaats van het
Leeronderzoek.
MEEST RELEVANTE STUDIESTOF
Practicumhandleiding ‘Presenteren van
wetenschappelijke informatie’
Informatie mbt het symposium en het
verloop van de posterpresentaties en de
beoordeling Cursusklapper ‘Inleiding’ en
op Blackboard.
34
Het tijdsschema voor deze studiegroep ziet er als volgt
uit:
1. Opening: 5 min
• door tutor en ophangen posters door teams
2. Poster presentatie 1 (zie ook schema bij teamtaak
1): 15 min
• De poster wordt door het gehele team
gepresenteerd. De poster dient verticaal te zijn
opgebouwd en te worden opgehangen.
• De voorzitter van de studiegroep opent de
posterpresentatie door aan één van de teamleden
te vragen om in 1 minuut de belangrijkste punten
van de poster mondeling samen te vatten.
• Vervolgens stellen de overige studenten van de
studiegroep inhoudelijke vragen over het
gepresenteerde onderzoek op de poster die
afwisselend door de teamleden beantwoord
worden. Alle teamleden nemen dus een deel van de
presentatie voor hun rekening!
3. Feedback poster presentatie 1: 10 min
• De studiegroep geeft het team mondeling feedback
aan de hand van de beoordelingslijst BVD
Leeronderzoek (bijlage 2)
5. Feedback poster presentatie 2: 10 min
• Zie onder 3.
6. Poster presentatie 3 (zie ook schema bij teamtaak
1): 15 min
• Zie onder 2.
7. Feedback poster presentatie 3: 10 min
• Zie onder 3.
8. Bespreken feedback door teams: 15 min
• In elk team wordt de ontvangen feedback
besproken en maakt men afspraken over wat er
nog aangepast moet worden vóór het symposium.
9. Bespreken van instructies voor symposium (info
op volgende blz.): 5 min
10. Algemene evaluatie Leeronderzoek en
afsluiting: 5 min
Algemene evaluatie van de inhoud en het proces van
het Leeronderzoek door de studiegroep. De
belangrijkste evaluatiepunten worden door de voorzitter
per email aan de cursuscoördinator gestuurd
([email protected]).
4. Poster presentatie 2 (zie ook schema bij teamtaak
1): 15 min
• Zie onder 2.
35
Beoordeling Voordracht en Discussie (BVD)
Leeronderzoek jaar 1
Toelichting op de beoordeling
De beoordelaars geven een waardering met
‘onvoldoende’, ‘voldoende’, of ‘goed’. Een ‘goed’ wordt
gegeven bij een uitzonderlijke goede presentatie, zowel
qua inhoud als vorm. Een ‘onvoldoende’ wordt gegeven
wanneer de presentatie substantieel onder de maat is. NB: De beoordelaar vult de waardering in op het
formulier. Belangrijk zijn ook de opmerkingen van de
beoordelaar bij de verschillende aandachtspunten.
Deze opmerkingen dienen als feedback naar de student
en worden in de rechterkolom geplaatst.
• Resultaten: Kort en helder? Ruwe data
weergegeven? Is er aandacht voor confounding en
effectmodificatie? Geven de resultaten antwoord op
de gestelde vragen? Zijn de juiste statistische
analyses gebruikt en is de interpretatie van de
uitkomsten correct?
• Conclusies: Is het duidelijk wat de belangrijkste
conclusies zijn van het onderzoek? Heeft men
inzicht in beperkingen van het onderzoek en
worden aanbevelingen gedaan voor toekomstig
onderzoek? Is de kernboodschap duidelijk?
Segment 1: Poster
NB: De volgorde van de onderdelen inleiding/methoden/
resultaten/conclusies kan variëren (bijvoorbeeld
beginnen met conclusies en dan terugredeneren naar
methoden, inleiding en resultaten), zolang de opbouw
en inhoud van de presentatie maar duidelijk zijn.
1. Inhoudelijke opbouw
2. Visuele zeggingskracht
• Inleiding: Komen inleiding (inclusief doelstelling),
methoden, resultaten en conclusie duidelijk aan
bod? Is de titel aansprekend? Worden doel en
onderzoeksvragen duidelijk geschetst, worden de
bronnen genoemd?
• Methoden: Worden methoden en materialen helder
weergegeven? Onderzoeksvorm, populatie en
steekproefgrootte, gebruikte meetinstrumenten en
analysemethoden beschreven? Is het duidelijk hoe
de variabelen zijn geoperationaliseerd (bijvoorbeeld
gebruik van somscores, hercoderingen,
omrekeningen).
• Is de poster visueel goed opgebouwd? Ondersteunt
de lay-out de boodschap?
• Wordt er zinvol en helder gebruik gemaakt van
tabellen en grafieken?
• Is de visuele presentatie effectief (tekst goed
leesbaar, niet te veel tekst, korte zinnen, tekst
beperkt tot hoofdpunten)?
3. Algemeen + originaliteit
• Ziet de poster er goed verzorgd uit?
• Valt de poster op door originaliteit? Wilt u nog iets
anders kwijt?
36
Segment 2: Uitvoering korte mondelinge presentatie
Segment 3: Discussie met de groep
4. Helder, volledig, to the point?
6. Luisteren en antwoorden
• Is de korte mondelinge presentatie logisch, volledig
en samenhangend; geeft het stap voor stap aan
waar het naar toe gaat; is de redenering begrijpelijk
voor vakgenoten ook zonder voorkennis?
• Is de redenering helder ondersteund met
begrijpelijke argumenten; is de taal goed te volgen?
• Blijkt uit de presentatie dat de student begrijpt wat
hij/zij vertelt; dat voldoende kennis is opgedaan?
Houdt de student zich aan de tijdslimiet van 1
minuut?
5. Stemgebruik, oogcontact en lichaamstaal
• Heeft de student een levendige stem (voldoende
modulatie) en is men goed te verstaan in rustig,
goed te volgen tempo?
• Kijkt de student de toehoorders voldoende aan met
een actieve houding?
• Maakt de student functionele gebaren ter
ondersteuning?
• Zijn er afleidende bewegingen (wiebelen,
friemelen)?
• Geven de studenten antwoord op de gestelde
vraag/vragen?
• Gaan de studenten open en flexibel om met vragen
en andere standpunten en visies?
• Proberen de studenten niet op oneigenlijke manier
de eigen oplossingen te verdedigen?
7. Alle participanten actief betrokken?
• Hebben alle leden van het groepje een actieve
inbreng? NB: probeer dit als jurylid ook te
bevorderen; stille groepsleden actief betrekken en
vragen stellen.
8. Kennis
• Zijn studenten in staat om de geleerde stof toe te
passen in hun antwoord?
• Blijkt uit de manier van antwoorden dat voldoende
kennis is opgedaan over epidemiologie en
statistiek?
• Begrijpen de groepsleden wat ze gedaan hebben
en waarom?
37
Het formulier kan als Word-document worden
gedownload van Blackboard en is ook beschikbaar in
de iTunes U cursus Leeronderzoek 1 (als Worddocument en als Pages-document voor iPad en Mac)
38

Download Report