Statistisch analyseplan.pdf - Steunpunt Milieu en Gezondheid
Statistisch analyseplan.pdf - Steunpunt Milieu en Gezondheid
Statistisch analyseplan.pdf - Steunpunt Milieu en Gezondheid
You also want an ePaper? Increase the reach of your titles
YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.
App<strong>en</strong>dix 7. <strong>Statistisch</strong> <strong>analyseplan</strong>.doc<br />
die alle blootstellingmerkers bevatt<strong>en</strong>. Dit model wordt vervolg<strong>en</strong>s vere<strong>en</strong>voudigd met de procedure<br />
voordi<strong>en</strong> beschrev<strong>en</strong>.<br />
4 DOSIS-EFFECT RELATIES<br />
E<strong>en</strong> dosis-effect relatie geeft de sam<strong>en</strong>hang tuss<strong>en</strong> e<strong>en</strong> effectmerker (effect) <strong>en</strong> e<strong>en</strong><br />
blootstellingmerkers (dosis) weer. E<strong>en</strong> argum<strong>en</strong>tatie voor de onderzochte verband<strong>en</strong> is opg<strong>en</strong>om<strong>en</strong> in<br />
Sectie 8<br />
Om deze verband<strong>en</strong> te kwantificer<strong>en</strong> wordt gebruik gemaakt van lineaire regressiemodell<strong>en</strong> voor<br />
continue effectmerker <strong>en</strong> logistische regressiemodell<strong>en</strong> voor binaire effectmerkers. Elk model bevat<br />
steeds de confounders die reeds eerder geïd<strong>en</strong>tificeerd werd<strong>en</strong> voor de effectmerker; daarnaast is ook<br />
de blootstellingmerker opg<strong>en</strong>om<strong>en</strong> in het model. Om de functionele vorm van de blootstellingmerker<br />
in het model te onderzoek<strong>en</strong> wordt vertrokk<strong>en</strong> van e<strong>en</strong> model waar de blootstellingmerker in zijn<br />
kubische vorm wordt opg<strong>en</strong>om<strong>en</strong>. Vervolg<strong>en</strong>s wordt de functionele vorm van de blootstellingmerker<br />
vere<strong>en</strong>voudigd (kwadratisch of lineair).<br />
Hoofdeffect<strong>en</strong> van gebied <strong>en</strong> interacties tuss<strong>en</strong> gebied <strong>en</strong> de blootstellingmerker word<strong>en</strong> niet<br />
beschouwd. Dit betek<strong>en</strong>t dat we veronderstell<strong>en</strong> dat de relatie tuss<strong>en</strong> de effectmerker <strong>en</strong> de<br />
blootstellingmerker in de 8 gebied<strong>en</strong> hetzelfde is.<br />
De blootstellingmerkers word<strong>en</strong> in hun logaritmisch getransformeerde vorm mee g<strong>en</strong>om<strong>en</strong>. Hierdoor is<br />
de interpretatie van het effect van de blootstellingmerker in het model niet e<strong>en</strong>voudig. Indi<strong>en</strong> de<br />
functionele vorm van de blootstellingmerker x lineair is dan ziet het model er zo uit voor e<strong>en</strong> binaire<br />
effectmerker (ci zijn de confounders):<br />
log(p/(1 − p) = α + β ln (x) + γ1 c1 + γ2 c2 +…<br />
De odds na e<strong>en</strong> verdubbeling van de waarde van de blootstellingmerker x; is gelijk aan [e β ] ln(2) keer de<br />
odds. Dus de odds voor 2*x is gelijk aan [e β ] ln(2) keer de odds voor x.<br />
5 BIJKOMENDE VERWERKINGEN<br />
5.1 HET INDUSTRIEGEBIED<br />
Het industriegebied omvat <strong>en</strong>erzijds het Antwerps hav<strong>en</strong>gebied <strong>en</strong> de G<strong>en</strong>tse kanaalzone. In de<br />
verwerking<strong>en</strong> voorzi<strong>en</strong> in dit <strong>analyseplan</strong> word<strong>en</strong> de gegev<strong>en</strong>s van beide hav<strong>en</strong>gebied<strong>en</strong> steeds als<br />
één onderzoeksgebied verwerkt <strong>en</strong> gepres<strong>en</strong>teerd. Beide gebied<strong>en</strong> hebb<strong>en</strong> echter sterk verschill<strong>en</strong>de<br />
industriële activiteit<strong>en</strong>. Er valt dus te argum<strong>en</strong>ter<strong>en</strong> dat het industriegebied niet echt e<strong>en</strong> ‘type-<br />
17