Medizinstatistik für den beruflichen Alltag: eBook
Von Christoph Thiele
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Über dieses E-Book
In diesem Werk werden Begriffe der Statistik anschaulich erläutert und einem näher gebracht. Anschauliche Beispiele aus der Praxis runden das Bild ab. Zur Interpretation und zum "Lesen" von Studien ist das Wissen von statistischen Formeln unwichtig. Wichtig ist jedoch, die einzelnen Begriffe der Statistik richtig einordnen und interpretieren zu können.
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Buchvorschau
Medizinstatistik für den beruflichen Alltag - Christoph Thiele
Medizinstatistik für den beruflichen Alltag
1. Vorwort
2. Stichwortverzeichnis
3. Ereignis
4. Nullhypothese/Alternativhypothese
5. Randomisierung
6. Endpunkt
7. Hierarchische Testung
8. Testungen
9. Media/Arithmetisches Mittel
10. Effektstärke
11. Relatives und absolutes Risiko/Hazard Ratio
12. Analysezeitpunkt
13. Data Set
14. Signifikanz
15. Power
16. Zusammenhang zwischen α- und β-Fehler
17. Einflussgrößen auf α- und β-Fehler
18. Konfidenzintervall
19. Einseitige Testung (One Sided)
20. Zweiseitige Testung (Two Sided)
21. Patientenzahl/Fallzahl
22. Proportional Hazards
23. Zensierte Patienten
24. Kaplan-Meier-Methode
25. Störfaktoren (Confounder)
26. Subgruppenanalyse
27. Adjustieren
28. Univariat/Multivariat
29. Bias/Verzerrung
30. Interaktionstest
31. Statistische Testverfahren
32. Abkürzungsverzeichnis
33. Quellenverzeichnis
1. Vorwort
Vorwort
Medizinische Studien enthalten eine Vielzahl von Fachausdrücken zur Statistik. Viele hantieren mit diesen Ausdrücken, haben eine ungefähre Ahnung, was sich dahinter verbirgt. Aber wissen sie es wirklich?
Man könnte meinen, dass manches Statistiklehrbuch Abhilfe schaffen könnte. Doch ein Blick in diese Bücher erweist sich häufig als Trugschluss. Sie wurden von Mathematikern mit ihrem Blick auf die Statistik geschrieben und werden nicht den Menschen gerecht, die sich mit medizinischen Studien beschäftigen. Sie sind kompliziert geschrieben und sind für die Interpretation der Studien mit zu viel mathematischem Wissen überladen.
Um eine Studie interpretieren zu können, muss man nicht die hinter den einzelnen Ausdrücken stehende Statistik beherrschen, man braucht keine komplizierten Formeln zu verstehen – dies erledigen die Computer für uns. Es ist nur wichtig, zu wissen, welche Bedeutung sich hinter den einzelnen Fachausdrücken verbirgt und wie sie einzuordnen sind.
Dieses Buch soll dazu beitragen, die einzelnen Begriffe der Statistik, die studienrelevant sind, praxisnah zu erläutern und ein Verständnis für deren Zusammenhänge zu liefern. Somit wird eine Einordnung der Daten erleichtert.
Sie vermissen in diesem Buch einen Begriff aus der Statistik? Dann bitte ich Sie, mir diesen Begriff zu mailen, damit ich ihn in einer neuen Auflage einarbeiten kann.
Für einen besseren Lesefluss wird in diesem Buch das generische Maskulinum verwendet. Es sind in jedem Fall alle Geschlechter und Identitäten gemeint (z. B.: Der Arzt behandelt seinen Patienten und verabreicht ihm seine Medizin bedeutet Der Arzt/die Ärztin behandelt seinen/ihren Patienten/Patientin und verabreicht ihm seine/ihr ihre Medizin ).
Köln, September 2021 Christoph Thiele
2. Stichwortverzeichnis
Die angegebenen Stichwörter sind im dem Kapitel, das hinter dem Pfeil steht, zu finden.
2x2-Feldertafel → 30. Interaktionstest
α-Fehler → 14. Signifikanz
α-Fehler, Adjustierung → 27. Adjustieren
α-Fehler, Einfluss auf β-Fehler → 17. Einflussgrößen auf α- und β-Fehler
α-Fehler, Patientenzahl → 21. Patientenzahl/Fallzahl
β-Fehler → 15. Power
β-Fehler, Einfluss auf α-Fehler → 17. Einflussgrößen auf α- und β-Fehler
β-Fehler, Patientenzahl → 21. Patientenzahl/Fallzahl
A priori → 8. Testungen
Absolute Risikoreduktion → 11. Relatives und absolutes Risiko
Absolutes Risiko → 11. Relatives und absolutes Risiko
According to Protocol Set → 13. Data Set
Adaptive Randomisierung → 5. Randomisierung
Adjustieren → 27. Adjustieren
Affix → 30. Interaktionstest
Alpha-Fehler → 14. Signifikanz
Alphafehlerinflation → 27. Adjustieren
Alphafehlerkumulierung → 27. Adjustieren
Allocation-Bias → 29. Bias/Verzerrung
Alternativhypothese → 4. Nullhypothese/Alternativhypothese
Analysezeitpunkt → 12. Analysezeitpunkt
Äquivalenzbereich → 20. Zweiseitige Testung
Äquivalenzstudie → 20. Zweiseitige Testung
Arithmetisches Mittel → 9. Median/Arithmetisches Mittel
As Treated Set → 13. Data Set
AT → 13. Data Set
ATP → 13. Data Set
Attrition-Bias → 29. Bias/Verzerrung
Baseline Adaptive Randomisierung → 5. Randomisierung
Basket-Studie → 13. Data Set
Benjamin-Hochberg-Prozedur → 27. Adjustieren
Benjamin-Yekutieli-Prozedur → 27. Adjustieren
Beobachter-Bias → 29. Bias/Verzerrung
Beta-Fehler → 15. Power
Bias → 29. Bias/Verzerrung
Bioäquivalenz → 20. Zweiseitige Testung
Bivariat → 28. Univariat/Multivariat
Blockrandomisierung → 5. Randomisierung
Boferroni-Holm-Prozedur → 27. Adjustieren
Bonferroni-Korrektur → 27. Adjustieren
Bootstrapping-Verfahren → 31. Statistische Testverfahren
Chancenverhältnis → 11. Relatives und absolutes Risiko
Ceteris paribus → 5. Randomisierung
Chi-Quadrat-Test → 31. Statistische Testverfahren
Cohen → 10. Effektstärke
Co-primäre Endpunkte → 6. Endpunkt
Confounder → 25. Störfaktoren
Contergan-Skandal → 6. Endpunkt
Cox-Regression → 31. Statistische Testverfahren
Data Set → 13. Data Set
Detection-Bias → 29. Bias/Verzerrung
Disordinale Interaktion → 30. Interaktionstest
Dissemination-Bias → 29. Bias/Verzerrung
Drei-Wege-Interaktion → 30. Interaktionstest
Dunett-Prozedur → 27. Adjustieren
Effektstärke → 10. Effektstärke
Effektunterschied, Einfluss auf den α- und β-Fehler → 17. Einflussgrößen auf α- und β-Fehler
Effektunterschied, Einfluss auf die Patientenzahl → 21. Patienzahl/Fallzahl
Efron's Method → 31. Statistische Testverfahren
Einfache Randomisierung → 5. Randomisierung
Einflussgrößen auf α- und β-Fehler → 17. Einflussgrößen auf α- und β-Fehler
Einseitige Testung → 19. Einseitige Testung
Endpunkt → 6. Endpunkt
Ereignis → 3. Ereignis
Exakter Chi-Quadrat-Test → 31. Statistische Testverfahren
Explorativ → 8. Testungen
Fallzahl → 21. Patientenzahl/Fallzahl
FAS → 13. Data Set
Fisher-Yates-Test → 31. Statistische Testverfahren
Fisher's Exact Test → 31. Statistische Testverfahren
Frühe Zensur → 23. Zensierte Patienten
Full Analysis Set → 13. Data Set
Gallup-Umfrage → 29. Bias/Verzerrung
Gegenereignis → 3. Ereignis
Gleichheitsstudie → 20. Zweiseitige Testung
Hazard → 11. Relatives und absolutes Risiko
Hazard Ratio → 11. Relatives und absolutes Risiko
Hierarchische Testung → 7. Hierarchische Testung
Hochsignifikant → 14. Signifikanz
Hommel-Prozedur → 27. Adjustieren
Infarct Survival Collaborative Group → 26. Subgruppenanalyse
Information-Bias → 29. Bias/Verzerrung
Intention to Treat Set → 13. Data Set
Interaktion 1. Ordnung → 30. Interaktionstest
Interaktion 2. Ordnung → 30. Interaktionstest
Interaktionstest → 30. Interaktionstest
Interimsanalyse → 12. Analysezeitpunkt
Intervallzensiert → 23. Zensierte Patienten
ITT → 13. Data Set
Kaplan-Meier-Methode → 24.Kaplan-Meier-Methode
Kaplan-Meier-Schätzer, Berechnung → 24. Kaplan-Meier-Methode
Kleine Patientenzahlen → 23. Zensierte Patienten
Konfidenzbereich → 18. Konfidenzintervall
Konfidenzintervall → 18. Konfidenzintervall
Konfirmatorisch → 8. Testungen
Konfundierung → 25. Störfaktoren
Linkszenisert → 23. Zensierte Patienten
Log-Rank-Test → 31. Statistische Testverfahren
Mann-Whitney U-Test → 31. Statistische Testverfahren
Marmeladenbrotexperiment → 4. Nullhypothese/Alternativhypothese
Matching → 25. Störfaktoren
Median → 9. Median/Arithmetisches Mittel
Methode von Cohen → 10. Effektstärke
Miasma-Theorie → 25. Störfaktoren
Modalwert → 9. Median/Arithmetisches Mittel
Modus → 9. Median/Arithmetisches Mittel
Multivariat → 28. Univariat/Multivariat
Nichtüberlegenheit → 19.Einseitige Testung
Nichtunterlegenheit → 19.Einseitige Testung
Nichtunterlegenheitsstudie → 19.Einseitige Testung
Non-inferiority trial → 19.Einseitige Testung
Nullhypothese → 4. Nullhypothese/Alternativhypothese
NNT → 11. Relatives und absolutes Risiko
Number needed to treat → 11. Relatives und absolutes Risiko
Obere Konfidenzgrenze → 18. Konfidenzintervall
Obermedian → 9. Median/Arithmetisches Mittel
Observer-Bias → 29. Bias/Verzerrung
Odds Ratio → 11. Relatives und absolutes Risiko
One Sided → 19. Einseitige Testung
Ordinale Interaktion → 30. Interaktionstest
Patienten unter Risiko → 24. Kaplan-Meier-Methode
Patientenzahl → 21. Patientenzahl/Fallzahl
Patientenzahl, Einfluss auf den α- und β-Fehler → 17. Einflussgrößen auf α- und β-Fehler
Per Protocol Set → 13. Data Set
Performance-Bias → 29. Bias/Verzerrung
Pharmazeutische Äquivalenz → 20. Zweiseitige Testung
Pivotal → 8. Testungen
Play the winner-Randomisierung → 5. Randomisierung
Post hoc → 8. Testungen
Power → 15. Power
PP → 13. Data Set
Präfix → 30. Interaktionstest
Präspezifiziert → 8. Testungen
Pre-planned → 8. Testungen
Primärer Endpunkt → 6. Endpunkt
Porportional Hazard Model → 31. Statistische Testverfahren
Proportional Hazards → 22. Proportional Hazards
Prozent → 24. Kaplan-Meier-Methode
Prozentpunkt → 24. Kaplan-Meier-Methode
Publication-Bias → 29. Bias/Verzerrung
Quasi-Randomisierung → 5. Randomisierung
Randomisierung → 5. Randomisierung
Randomisierungsliste → 5. Randomisierung
Rechtszensiert → 23. Zensierte Patienten
Relative Risikoreduktion → 11. Relatives und absolutes Risiko
Relatives Risiko → 11. Relatives und absolutes Risiko
Reporting-Bias → 29. Bias/Verzerrung
SAF → 13. Data Set
Safety Set → 13. Data Set
Sample-Bias → 29. Bias/Verzerrung
Sekundärer Endpunkt → 6. Endpunkt
Selektions-Bias → 29. Bias/Verzerrung
Sensitivität → 16. Zusammenhang zwischen α- und β-Fehler
Sicheres Ereignis → 3. Ereignis
Signifikanz → 14. Signifikanz
Skorpion → 26. Subgruppenanalyse
Späte Zensur → 23. Zensierte Patienten
Spezifität → 16. Zusammenhang zwischen α- und β-Fehler
Sponsor → 21. Patientenzahl/Fallzahl
Statistische Signifikanz → 14. Signifikanz
Statistische Testverfahren → 31. Statistische Testverfahren
Sternzeichen → 26. Subgruppenanalyse
Störfaktor → 25.Störfaktoren
Student-Test → 31. Statistische Testverfahren
Student's t-Test → 31. Statistische Testverfahren
Subgruppenanalyse → 26. Subgruppenanalyse
Suffix → 30. Interaktionstest
Superioritiy trial → 19.Einseitige Testung
Surrogat-Endpunkt → 6. Endpunkt
Stratifizierte Randomisierung → 5. Randomisierung
T-Test → 31. Statistische Testverfahren
Tertiärer Endpunkt → 6. Endpunkt
Teststärke → 15. Power
Testungen → 8. Testungen
Trennschärfe → 15. Power
Two Sided → 20. Zweiseitige Testung
U-Test → 31. Statistische Testverfahren
Überlegenheit → 19.Einseitige Testung
Überlegenheitsstudie → 19.Einseitige Testung
Umbrella-Studie → 13. Data Set
Univariat → 28. Univariat/Multivariat
Unmögliches Ereignis → 3. Ereignis
Untere Konfidenzgrenze → 18. Konfidenzintervall
Unterlegenheit → 19.Einseitige Testung
Untermedian → 9. Median/Arithmetisches Mittel
Variat → 28. Univariat/Multivariat
Verzerrung → 29. Bias/Verzerrung
Wilcoxon-Mann-Whithey-Test → 31.Statistische Testverfahren
Wilcoxon-Test → 31. Statistische Testverfahren
Zensierte Patienten → 23. Zensierte Patienten
Zentralwert → 9. Median/Arithmetisches Mittel
Zusammenhang α- und β-Fehler → 16. Zusammenhang zwischen α- und β-Fehler
Zweiseitige Testung → 20. Zweiseitige Testung
Zwei-Wege-Interaktion → 30. Interaktionstest
3. Ereignis
Ereignis
In einem Experiment wird ein normaler Würfel geworfen. Es können sechst mögliche Augenzahlen (1, 2, 3, 4, 5 oder 6) erscheinen. Die gewürfelte Zahl ist das Ergebnis des Experiments. Wenn nun vorher festgelegt wurde, dass nur die geraden Zahlen (2, 4, 6) betrachtet werden sollen,