De parkeerkaart

Vanaf week één lees je artikelen, en in die artikelen staan woorden en tekentjes die je nog niet kent — p, CI, OR, een Griekse letter hier en daar. Deze kaart legt ze niet uit; hij leert je ze parkeren: je ziet wat het ongeveer betekent, je leest verder, en je weet wáár het straks terugkomt mét de grond eronder. Je hoeft hier niets van te snappen en niets uit je hoofd te leren — leg de kaart naast het artikel en zoek op wat voor je neus staat. Elk begrip heeft een adres, en op dat adres wordt de belofte ingelost. Twee soorten adres kom je tegen: een W-nummer is een eenheid van het boek, een aanklikbare naam is een blad van dit werkboek.

De volgorde hieronder is grofweg de volgorde waarin de termen in een resultatensectie opduiken: eerst wat er gemeten is, dan de beschrijving, dan de toetsen en hun maten.

Uitkomstmaat / outcome measure (blok volgt)

Zo ziet het eruit: “the primary outcome was depressive symptoms (BDI-II)”. Dit kom je tegen: in de methodesectie, waar het onderzoek zegt waaraan het zijn effect gaat aflezen. Dit betekent het ongeveer: de meetlat van het onderzoek — wát er gemeten is om te zien of iets werkt. Komt terug in: W0 — Waar kijk je naar?

Gemiddelde en standaardafwijking / mean, standard deviation (blok volgt)

Zo ziet het eruit: M = 8.10, SD = 4.20. Dit kom je tegen: in vrijwel elke tabel en elke eerste alinea van een resultatensectie, per groep en per meetmoment. Dit betekent het ongeveer: het gemiddelde, en hoe ver de deelnemers daar gemiddeld omheen liggen. Komt terug in: W1 — Gemiddelde en spreiding

Steekproefomvang / sample size (blok volgt)

Zo ziet het eruit: N = 150, n = 52. Dit kom je tegen: overal — de grote N is de hele steekproef, de kleine n een groep daarbinnen. Dit betekent het ongeveer: hoeveel mensen er meededen; hoe meer, hoe steviger de getallen die erop gebouwd zijn. Komt terug in: W3 — Van steekproef naar populatie

p-waarde / p value

Zo ziet het eruit: p = .045, p < .001, soms als sterretjes onder een tabel (* p < .05). Dit kom je tegen: bij vrijwel elke toets, meestal in het gezelschap van het woord significant. Dit betekent het ongeveer: hoe verrassend deze uitkomst zou zijn als er in werkelijkheid niets aan de hand was — hoe kleiner de p, hoe slechter “toeval” het verhaal verklaart. Komt terug in: W6 — Bestaat het verschil echt?

Significant / significant (blok volgt)

Zo ziet het eruit: “the difference was statistically significant”; de grens heet α (alfa), bijna altijd α = .05. Dit kom je tegen: in de zin direct na een toets, als oordeel over de p-waarde. Dit betekent het ongeveer: alleen dat de p onder de afgesproken grens kwam — níét dat het effect groot of belangrijk is. (Let op: deze α is een andere dan Cronbachs α verderop; twee begrippen, één Griekse letter.) Komt terug in: W7 — Hoe beslis je?

Betrouwbaarheidsinterval / confidence interval

Zo ziet het eruit: 95% CI [−4.1, −0.7] — twee getallen tussen rechte haken, achter een schatting; in Nederlandse stukken soms BI. Dit kom je tegen: achter vrijwel elke effectschatting — een verschil in gemiddelden, een correlatie, een odds ratio. Dit betekent het ongeveer: een marge om de schatting heen — de reeks waarden waarbinnen de echte waarde plausibel ligt. Komt terug in: W6 — Bestaat het verschil echt?

Effectgrootte, Cohens d / effect size, Cohens d**

Zo ziet het eruit: Cohens d = 0.54 — een klein getal in de buurt van 0 of 1, vaak met een minteken, achter een toets. Dit kom je tegen: na een vergelijking van twee groepen, en in elke meta-analyse. Dit betekent het ongeveer: hoe gróót het verschil tussen twee groepen is, uitgedrukt in een standaardmaat — het antwoord op de vraag die de p-waarde niet beantwoordt. Komt terug in: W4 — Hangen ze samen? (de familie van effectmaten) en W9 — Groepen zijn ook getallen (Cohens d zelf)

Correlatie / correlation

Zo ziet het eruit: r = −.42 — een getal tussen −1 en 1, vaak met een p en een interval erachter. Dit kom je tegen: waar een onderzoek twee gemeten dingen naast elkaar legt, bijvoorbeeld klachten en slaapkwaliteit. Dit betekent het ongeveer: hoe sterk twee dingen samenhangen — het teken geeft de richting, de grootte de sterkte. Komt terug in: W4 — Hangen ze samen?

Regressiecoëfficiënt b en β / regression coefficient

Zo ziet het eruit: een tabelregel met twee kolommen naast elkaar — B = 0.20, 95% CI [0.15, 0.25], β = .24, p < .001; soms als vergelijking, Y = a + *bX. Dit kom je tegen: zodra een onderzoek wil zeggen hoevéél de uitkomst opschuift per eenheid van iets anders — en in vrijwel elk artikel met een tabel vol voorspellers onder elkaar. Dit betekent het ongeveer: de helling van een lijn. De b* staat in de eenheid van de wereld (zoveel punten uitkomst per punt voorspeller) en de β in standaardafwijkingen, zodat je voorspellers onderling kunt vergelijken. β is géén percentage. Komt terug in:** W4 — Hangen ze samen? (één voorspeller) en W8 — Meer dan één verschil (meerdere tegelijk)

t-toets / t-test

Zo ziet het eruit: t(48) = 2.14, p = .037 — een t met een getal tussen haakjes (de vrijheidsgraden), dan een p. Dit kom je tegen: waar twee gemiddelden vergeleken worden — twee losse groepen, of één groep voor en na. Dit betekent het ongeveer: een toets die vraagt of het verschil tussen twee gemiddelden groter is dan je bij toeval zou verwachten. Komt terug in: W6 — Bestaat het verschil echt?

Chi-kwadraat / chi-square

Zo ziet het eruit: χ²(2) = 9.14, p = .010, horend bij een kruistabel / crosstab. Dit kom je tegen: waar geteld is in plaats van gemeten — aantallen per hokje, zoals terugval ja/nee per nazorggroep. Dit betekent het ongeveer: een toets die vraagt of twee in categorieën getelde variabelen samenhangen, of dat de aantallen net zo goed toeval kunnen zijn. Komt terug in: S2 — Tellen en kruistabellen

Risicomaten: AR, RV, RR, RRR / absolute risk, risk difference, risk ratio, relative risk reduction

Zo ziet het eruit: “24% versus 56%” · “an absolute risk reduction of 8.5%” · “RR = 0.69, 95% CI [0.51, 0.93]” · “a 31% reduction in risk”. Dit kom je tegen: bij ja/nee-uitkomsten — terugval, heropname, remissie — meestal een paar regels vóór of ná een odds ratio. Dit betekent het ongeveer: vier manieren om dezelfde twee percentages op te schrijven. Het absolute risico (AR) is het percentage zelf; het risicoverschil (RV, in het Engels vaak ARR) trekt de twee van elkaar af en staat in procentpunten; het relatieve risico (RR) deelt ze op elkaar; de relatieve risicoreductie (RRR) schrijft dat delen als een percentage. Let op wat dat aanricht: 56% tegen 24% is 32 procentpunten en tegelijk 57 procent minder. Allebei waar, en het tweede klinkt bijna twee keer zo groot. Komt terug in: De effectmatenkaart — daar staan ze naast elkaar, met per maat het blok waar hij wordt uitgewerkt.

NNT / number needed to treat

Zo ziet het eruit: NNT = 12, soms met een interval erachter (7–34). Een heel getal, en meestal in de discussie in plaats van in een tabel. Dit kom je tegen: in onderzoek naar iets wat je doet — een behandeling, een programma, een middel. Bij onderzoek waarin niemand behandeld is hoort hij niet, en tref je hem daar tóch aan, dan heb je iets voor je kritische alinea. Dit betekent het ongeveer: hoeveel patiënten je moet behandelen om bij één patiënt extra het gewenste resultaat te bereiken. Als enige maat geeft hij zijn antwoord in mensen, en als enige lees je hem andersom: hoe kleiner de NNT, hoe sterker de interventie. Komt terug in: De effectmatenkaart — samen met het risicoverschil, waar hij familie van is, en met de grens tussen die twee.

Odds ratio / odds ratio

Zo ziet het eruit: OR = 2.31, 95% CI [1.12, 4.77] — twee hoofdletters met een getal, meestal gevolgd door rechte haken. Dit kom je tegen: bij ja/nee-uitkomsten — uitval of niet, heropname of niet; in verpleegkundige en psychiatrische literatuur misschien wel de vaakst voorkomende effectmaat. Dit betekent het ongeveer: vergelijkt de odds op zo’n ja/nee-uitkomst tussen twee groepen — boven 1 vaker in de ene groep, onder 1 vaker in de andere, precies 1 is geen verschil. Let op het woord: odds is niet hetzelfde als kans. Een kans is hoeveel van het totaal, een odds is hoeveel wél tegenover hoeveel niet — bij 3 van de 4 is de kans .75 en de odds 3. Zie het blok over de odds ratio. Komt terug in: W12 — En hij buigt; en naast de vijf maten hierboven, uit diezelfde vier hokjes, op De effectmatenkaart

Cronbachs α / Cronbach’s alpha

Zo ziet het eruit: Cronbach’s α = .89 — een getal net onder de 1, met een Griekse letter ervoor. Dit kom je tegen: waar een artikel verantwoordt dat zijn vragenlijst deugt, meestal in de methodesectie. Dit betekent het ongeveer: zegt of de items van een vragenlijst hetzelfde verhaal vertellen — hoe dichter bij 1, hoe meer ze samen één geheel vormen. Komt terug in: W5 — Deugt je vragenlijst?

Dat is de hele kaart. Kom je een term tegen die er niet op staat, schrijf hem op en lees door — de zin eromheen vertelt vaak al genoeg om verder te kunnen, en de eerstvolgende bijeenkomst is er een adres voor.

Hoe precies schrijf je een getal op?

Eén vraag die bij élk getal hierboven terugkomt, dus één keer goed. Dit is wat op dit moment het gangbaarst is in de tijdschriften waar jij uit leest — je zult het ook wel eens anders zien, maar hiermee zit je nooit fout.

wat	hoeveel decimalen	voorbeeld
toetsstatistiek (t, F, χ², z)	twee	t(48) = 2.14 · F(2, 81) = 7.26
effectgrootte (d, r, η², OR)	twee	d = 0.54 · r = −.42
gemiddelde en spreiding (M, SD, SE)	twee	M = 84.87, SD = 19.51
p-waarde onder .100	drie	p = .045 · p = .008
p-waarde vanaf .100	twee	p = .17 · p = .22
heel kleine p	niet uitschrijven	p < .001

Waarom die twee regels voor p uit elkaar lopen. Onder .100 zit de informatie juist in die derde decimaal — tussen p = .045 en p = .054 ligt de grens waar mensen hun conclusie op baseren. Boven .100 voegt een derde decimaal niets toe: of iets nou p = .17 of p = .174 is, verandert niets aan wat je ermee doet.

Drie dingen die géén decimalen krijgen. Vrijheidsgraden (df), aantallen (N, n) en rangtoets-uitkomsten die exact op een half uitkomen (U = 219.5) schrijf je zoals ze zijn — daar valt niets af te ronden.

En de voorloopnul. Bij maten die niet boven de 1 kunnen komen — p, r, R², α — laat je de nul weg: .045, niet 0.045. JASP toont hem wél; in jouw tekst verdwijnt hij.