Een voedingsdeskundige en/of diëtist verzamelt gegevens (meetresultaten, resultaten van een anamnese of van een vragenlijst, resultaten van wetenschappelijke onderzoek) en klasseert gegevens (bvb. wanneer krijgt iemand de diagnose ‘obesitas’). Beschrijvende statistiek is het instrument dat hierbij gebruikt wordt.
Er is een sterke verwevenheid met ‘meten, maten en gewichten’: de in dit lab verzamelde gegevens worden statistisch verwerkt, geanalyseerd en geïnterpreteerd.

Een vraag waarmee een voedingsdeskundige en diëtist regelmatig geconfronteerd wordt is “hoeveel is ‘hoeveel’?”. Dit is zowel bij een voedingsanamnese (hoeveel groente eet u?) als in de keuken (een mespuntje boter toevoegen staat voor exact hoeveel bereidingsvet om een voedingswaarde-etiket van dit recept op te stellen?).
Tijdens deze praktijksessies zoeken we met eenvoudige experimenten en oefeningen (massa- en volumebepalingen) naar de invulling van dit begrip met aandacht voor correct gebruik van eenheden, leren inschatten van hoeveelheden, leren inschatten van mogelijke fouten.
De cursus statistiek is een belangrijk hulpmiddel bij de berekeningen en de verslaggeving van de experimenten. 

Op dit opleidingsonderdeel is er geen volgtijdelijkheid van toepassing.

Rekent met de SI-eenheden van massa en volume. probleemanalyse
Past evenredigheden correct toe. probleemanalyse
Past rekenregels (bewerkingen, breuken en machten) correct toe. probleemanalyse
Leest gegevens in een grafiek en een tabel af. probleemanalyse
Lost een 1ste graadsvergelijking op. probleemanalyse
Past verwerkte informatie toe. probleemanalyse
Kent de basisfuncties van Outlook, Word en Excel. methodologie
Leest en begrijpt een tekst (Nederlands en Engels). probleemanalyse

preventief - gezondheidsbevordering

• gebruikt de gepaste grootheden voor "hoeveelheid" (massa, volume, dichtheid)
• rekent met basisbegrippen uit calorimetrie (energie, warmtecapaciteit, latente warmte)
• stelt een correct voedingswaarde-etiket op aan de hand van een voedingsmiddelentabel (Nubel)

preventief - nutritioneel onderzoek op groepsniveau

•  berekent kengetallen bij gegroepeerde metingen (standaardafwijking between en within, biologische variatie)
• berekent statische kengetallen
• vat een steekproef samen met frequentietabel, frequentieverdeling, boxplot, histogram 
• analyseert de variatiebronnen van porties (portiegrootte, inschattingsfouten, hulpmiddelen)
• berekent op basis van een steekproef een betrouwbaarheidsinterval voor een gemiddelde
• classificeert op basis van normale verdeling en standaardnormale verdeling (z-en p-waarden, aanbevolen hoeveelheden)
• gebruikt de brochure "Maten en gewichten" van de HGR en de daarin beschreven termen op een correcte manier
• gebruikt een correcte wetenschappelijke notatie (afrondingen, beduidende cijfers, eenheden en omrekeningen, grafieken)
• interpreert de berekende statistische kengetallen
• leest informatie op groeicurves af
• meet op een correcte manier (praktijkvoorbereiding, jobprotocol, meetprotocol, aflezen, juistheid en precisie, antropometrie)
• reproduceert een reeks van elementaire maten en gewichten
• stelt een significante gewichtsverandering vast
• verifieert experimenteel getallen uit de brochure "Maten en gewichten" van de HGR
• verwerkt meetresultaten manueel én statistisch met excel

productie - grootkeuken en catering

• voert een risico-analyse uit aan de hand van de methode van Kinney

intrapersoonlijk - probleemanalyse

• berekent kengetallen bij gegroepeerde metingen (standaardafwijking between en within, biologische variatie)
• berekent statische kengetallen
• vat een steekproef samen met frequentietabel, frequentieverdeling, boxplot, histogram 
• analyseert de variatiebronnen van porties (portiegrootte, inschattingsfouten, hulpmiddelen)
• berekent op basis van een steekproef een betrouwbaarheidsinterval voor een gemiddelde
• classificeert op basis van normale verdeling en standaardnormale verdeling (z-en p-waarden, aanbevolen hoeveelheden)
• gebruikt de brochure "Maten en gewichten" van de HGR en de daarin beschreven termen op een correcte manier
• gebruikt de gepaste grootheden voor "hoeveelheid" (massa, volume, dichtheid)
• interpreert de berekende statistische kengetallen
• leest informatie op groeicurves af
• past parate basiskennis wiskunde toe
• stelt een correct voedingswaarde-etiket op aan de hand van een voedingsmiddelentabel (Nubel)
• stelt een significante gewichtsverandering vast
• verwerkt meetresultaten manueel én statistisch met excel

intrapersoonlijk - methodologie

• gebruikt een correcte wetenschappelijke notatie (afrondingen, beduidende cijfers, eenheden en omrekeningen, grafieken)
• meet op een correcte manier (praktijkvoorbereiding, jobprotocol, meetprotocol, aflezen, juistheid en precisie, antropometrie)
• verifieert experimenteel getallen uit de brochure "Maten en gewichten" van de HGR
• voert een risico-analyse uit aan de hand van de methode van Kinney
     

Beschrijvende statistiek:

Beschrijven van een reeks resultaten (steekproef) met frequentietabel en grafieken.
Parametervrije kengetallen (Me, kwartielen, percentielen, IQR, normaalwaarden, groeikaarten).
Parametrische kengetallen (gemiddelde, SD en VC%); herhaalde metingen (juistheid en precisie); gegroepeerde metingen (spreiding intra en inter); biologische variatie.
Normale verdeling: z-waarden en p-waarden; classificaties van biologische parameters; aantonen van een significante verandering van een biologische parameter; aanbevolen hoeveelheden; verdeling van een steekproefgemiddelde (centrale limietstelling); t-verdeling Student; betrouwbaarheidsinterval voor gemiddelde; interpretatiefouten bij referentiewaarden (cutoff).

Maten en gewichten:
-“Kwaliteit en veiligheid” in het departement en in het labo
-opstellen van een eenvoudig voedingswaarde-etiket met voedingsmiddelentabel Nubel
ogebruik van Nubel, “maten en gewichten” en AP richtlijn

-elementaire maten en gewichten: zie lijst in cursus en AP Kennislijn
-basisinhoudsmaten (experimentele controle van begrippen uit ‘maten en gewichten’): massa, volume en massadichtheid
-subjectieve maten (snuifje zout)
-maatbekers
-grootheden (massa, volume, dichtheid…) en eenheden – oefeningen op omrekenen grootheden (volume naar massa) en eenheden (kg naar mg e.d.)

Antropometrische metingen
-Meetprotocol en data-collectie
o klassikaal inzamelen (nodig voor les in informaticalokaal later)
-Lengte (meetlat), gewicht ( Seca), kniehoogte, huidplooi
-Oefeningen op aflezen:
oPersonenbalans, meetlat, schuifpasser en huidplooimeter

Oefeningen mbv verpakkingen en etiketten:
oDefinities in brochure “maten en gewichten”
oomrekenen naar verschijningsvorm
oHet e-teken
oPlantijn Richtlijn: afrondingsregels en beduidende cijfers
oOmzetten kcal ? J - Calorimetrie – energie

Functies-algemeen: grafische voorstelling, coördinaten, rechthoekige driehoek; functies van de eerste graad (rechte)

Digitaal verwerken van metingen praktijksessie 3, maken van grafieken met Excel
•kengetallen berekenen (formules Excel)
•intra/intervariatie bij metingen
• lijndiagram, spreidingsdiagram (G i.f.v. L), taartdiagram

Experimentele bepaling (Plan van Aanpak) van
-Gewicht per stuk netto (verschillende grootte groenten + opzoeken brochure)
-Eetbaar deel
-Slinkfactor

- controle van begrippen uit ‘maten en gewichten’
- Zie ook AP Richtlijn: 5. Richtlijnen bij ‘maten en gewichten’
Extra oefeningen op eetbaar deel en slinkfactor + berekenen voedingswaarde

Gevorderde nutritionele berekeningen (nu met alle kennis vanuit maten en gewichten)

-Inschatten portiegrootte : vaste en vloeibare voedingsmiddelen
-Kleine – normale –grote portiegrootte
- inschattingsfouten bij portiegrootte : intra/inter-variatie

Manuele berekeningen

Hulpmiddelen om portiegrootte laten in te schatten: eigen onderzoek
-lezen van een artikel omtrent dit onderwerp
-zelf ontwikkelen van een hulpmiddel om portiegrootte in te schatten
-onderzoeksopzet uitwerken
-gebruik van een fotoboek
-testen van zelf ontwikkeld hulpmiddel om portiegrootte in te schatten
Nabespreking en evaluatie
-Artikel en verwerking inschattingsfouten PR10
-Herhalingsoefeningen
-Gecombineerde oefeningen (vb. voedingswaardeberekening met eetbaal deel, slinkfactor,…)

Bijspijkerlessen wiskunde: basisbegrippen wiskunde (zie cursus)

Cursus ‘methoden en onderzoek’- beschrijvende statistiek – auteur: Veerle Van Vlaslaer - AP Hogeschool.
Nota’s ‘maten en gewichten’ – auteurs: Koen Vanherle, Veerle Van Vlaslaer - AP Hogeschool.
Formuleboekje ‘methoden en onderzoek’ - auteur: Veerle Van vlaslaer - AP Hogeschool.
Belgische voedingsmiddelentabel Nubel (ISBN 9789074362009) - editie 2009.
Wetenschappelijke artikels (in cursus en op e-campus).
Een rekenmachine.
‘Maten en gewichten’ – handleiding voor gestandaardiseerde kwantificering van voedingsmiddelen in België - 2005
Portiegrootte-fotoboek valetudoconsulting (zelf aan te kopen door student)
Receptenleer – van Eden e.al. (ISBN 9055741485) – pagina 4-6 – 2001
lijst met elementaire maten en gewichten (zie cursUs en VD-AP Kennislijn) – kolom 1
een door de student mee te brengen digitale keukenweegschaal (aflezing tot 1g)
AP Kennislijn en AP Richtlijn

Als naslagwerk in de bib: ‘Medical statistics at a glance’ van Petrie en Sabin (ISBN 0632050756) in de bib (hoofdstukken 1 tem 11) - 2000.

Bij elke afwezigheid behaalt de student een 0 score op het betreffende deelexamen.
De student die omwille van medische redenen of overmacht een deelexamen (labsessie) mist, kan die inhalen onder de hierna volgende voorwaarden:
• De student heeft zijn afwezigheid binnen de 2 kalenderdagen na het gemiste deelexamen meegedeeld aan de betrokken lector.
• De student bewijst de reden van zijn afwezigheid op een deelexamen waarvoor hij een inhaalsessie wil aanvragen, met een geldig medisch attest, zoals omschreven onder begripsbepaling nr. 44 of het nodige bewijsmateriaal voor de overmachtssituatie. De student maakt praktische afspraken met de betrokken lectoren.

Deelexamens die om didactische of organisatorische redenen niet kunnen ingehaald worden, geven geen recht op een inhaalsessie.

Bij meerdere gewettigde afwezigheden contacteert de student het opleidingshoofd.

Conform het OER wordt voor dit opleidingsonderdeel de beoordeling “Fail” (code “F”) toegekend bij afwezigheid vanaf 20% van de lesactiviteiten, tenzij de student recht heeft op een inhaalsessie. Een code 'F' voor een deelexamen resulteert in een code 'F' voor het gehele opleidingsonderdeel. Meer informatie over de code 'F' lees je in art. 14.5 van het onderwijs- en examenreglement (www.ap.be).

Laattijdig indienen van opdrachten resulteert in een 0 score voor het deelexamen.

Berekening van punten voor reguliere studenten:

- deel "beschrijvende statistiek" : definitieve toets in tussentijdse examenweek (45%) voor de reguliere studenten.
- deel "meten, maten en gewichten": definitieve toets (45%) voor de reguliere studenten.
- permanente evaluatie labo: 10%

Studenten die een deelvrijstelling voor "beschrijvende statistiek" hebben: 
- deel "meten, maten en gewichten": definitieve toets (90%) voor de reguliere studenten.
- permanente evaluatie labo: 10%

Voor bijspijkerlessen wiskunde:

De bijspijkerlessen wiskunde zijn geïntegreerd in het facet meten, maten en gewichten. Elke reguliere student die het facet volgt, legt een toets parate wiskundekennis af.
Gedurende lesmodule 1 voert de student verplicht elke week een digitale wiskundetoets uit (SOWISO). Op basis van de score (<75%) is de student verplicht aanwezig in de werkcolleges.

Berekening punten voor werkstudenten:

- één examen (3,5u) over het volledige onderdeel (beschrijvende statistiek en meten, maten en gewichten). Beide facetten tellen elk voor 50% van de punten.

- de werkstudenten vallen buiten de bijspijkerlessen wiskunde, hebben geen digitale wiskundetoets.

Specifiek voor tweede examenperiode:
de student krijgt in 2de examenperiode alleen punten voor de toets (geen overzetting van permanente punten)