‘ I keep saying the sexy job in the next ten years will be statisticians . [...] The ability to take data, to be able to understand it, to process it, to extract value from it, to visualize it, to communicate it, that’s going to be a hugely important skill in the next decades…’
Hal R. Varian, Google’s Chief Economist, The McKinsey Quarterly , January 2009
... biedt methodes om inzicht te krijgen en beslissingen te maken als er data beschikbaar is of kan worden verzameld. Wat de data je vertelt is vaak niet in één oogopslag duidelijk. Het gaat om het kiezen van de juiste methode om aan te tonen dat het verband waarin je geinteresseerd bent, de behandeling die je hebt ontworpen, of het product dat je op de markt wil brengen, een betekenisvol effect laat zien in je data.
Betekenisvol is niet altijd hetzelfde als statistisch significant. Met mijn statistisch advies wil ik bedrijven en instellingen helpen bepalen wat voor hen betekenisvol is om uit data af te leiden.
In mijn onderzoek houd ik me bezig met nieuwe statistische methodes voor het stapelen van wetenschappelijke inzichten uit experimenten – om tussentijdse resultaten op waarde te kunnen schatten en te bepalen wanneer meer onderzoek nodig is. We noemen onze aanpak
ALL-IN meta-analyse
; vooral omdat het helpt om bottom-up te samenwerken bij onderzoek dat niet samen (top-down) ontworpen is.
"Wetenschappers zouden moeten zorgen dat
all
relevante studies
in
zijn voordat ze hun volgende gok wagen met een nieuwe studie."
Lees meer over mijn promotieonderzoek in dit interview in New Scientist en Het Parool en dit langere interview door De Psycholoog .
Mijn onderzoek is gemotiveerd door de replicatiecrisis in de wetenschap* en de beweging om Research Waste te verminderen : Evidence-Based Research ( Evidence-Based Research Network ).
* Dit (Engelstalige) artikel vat de 'crisis' goed samen:
https://www.firstthings.com/article/2016/05/scientific-regress
voltooide haar promotieonderzoek naar ALL-IN meta-analyse aan het Centrum Wiskunde & Informatica ( CWI ), onder begeleiding van Prof. dr. Peter Grünwald en dr. Daniel Lakens . Ze werkt nu als consultant biostatisticus aan het Amsterdam UMC en is daarbij bestuur (penningmeester) van de Vereniging voor Statistiek en Operations Research ( VVSOR ).
T-test - Linear Regression - ANOVA - Logistic Regression - Generalized Linear Models - Robust Regression - Delta Method - Mixed Models - Longitudinal Modeling - Generalized Estimating Equations (GEE) - Bayesian Statistics - Discriminant Analysis - Optimal Scaling - Correspondence Analysis - Principal Component Analysis - Monte Carlo Statistics - Bootstrapping - Recommender System - Bayesian networks - K-means - Support Vector Machines - Multiple Testing Correction - High Dimensional Data Analysis - Ridge/Lasso - Splines - Cross-Validation - Random Forests - Bias/Variance Trade-off - Zero-Inflated Poisson Regression - Spatial/Temporal dependence - Finite Population Correction - Power Analysis - Randomized Incomplete Block Design - Survival Analysis - Censoring - Structural Equation Models - Item Response Theory - Imputation - EM Algorithm - Finite Mixture Models - Calibration Problem in Regression - R - SPSS - Weighted Contrasts - Stratified Design - Questionaire - Permutation Tests - Fixed/Common-Effect Meta-Analysis - Random Effect Meta-Analysis - Sequential Analysis - Bayes Factors - Bayesian T-test - Optional Stopping - Sequential Analysis - Meta-Analysis - Cummulative Meta-Analysis - Test Martingales - Uniformly Most Powerful Tests - Safe Tests
KvK-nummer 67069479
BTW-nummer NL002252390B11