Statistical methods for marginal inference from multivariate ordinal data

Hulp bij kiezen juiste statistische methode voor medisch onderzoek

Statistische methodes, modellen en zelfs speciale software voor medisch onderzoek worden in een rap tempo ontwikkeld. Dat maakt het voor medici met beperkte statistische kennis steeds lastiger om een goede statistische analyse voor hun onderzoek te kiezen. Nazanin Nooraee onderzocht hoe geschikt sommige populaire statistische methodes voor ordinale gegevens eigenlijk zijn in de praktijk, en ze stelt een aantal nieuwe modellen voor.

Het analyseren van gegevens met vragenlijsten  (‘ordinale uitkomsten’) verzameld over meerdere tijdsmomenten, vereist vaak ingewikkelde statistische modellen. Zo moeten zulke rekenmodellen niet alleen rekening houden met correlaties over tijd, maar ook met het feit dat er gegevens (zoals geplande resultaten) kunnen ontbreken.

Nooraee presenteert in haar onderzoek informatie over de prestaties van verschillende, bestaande statistische methode, niet alleen in de praktijk, maar ook in nieuwe situaties op een theoretisch niveau. Ook presenteert zij een aantal nieuwe modellen voor het analyseren van zulke ordinale uitkomsten. Deze studie kan onderzoekers helpen bij het maken van een betere keuze voor het juiste softwarepakket voor het betrouwbaar verwerken en analyseren van medische gegevens.

Nazanin Nooraee (1982) studeerde statistiek aan de universiteit van Teheran, Iran. Zij verrichtte haar promotieonderzoek binnen onderzoeksinstituut SHARE van het Universitair Medisch Centrum Groningen, dat het onderzoek ook bekostigde. Nooraee werkt als onderzoeker aan de Eindhoven University of Technology. 

Proefschrift: http://hdl.handle.net/11370/8e06e66f-daf1-4013-bd57-af417921d34a