Basiswissen Medizinische Statistik by Christel Weiß, Berthold Rzany

By Christel Weiß, Berthold Rzany

Wie intestine wirkt ein Medikament? Wie führt guy eine Studie durch? Oder wie lassen sich die charakteristischen Eigenschaften einer Datenreihe beschreiben? Die Medizinische Statistik hilft, Daten zu strukturieren, Zusammenhänge aufzudecken und Ergebnisse zu interpretieren. Und dabei müssen weder Formeln auswendig gelernt noch hergeleitet werden – die Grundlagen sind viel einfacher zu verstehen, als oftmals vermutet wird. Im Basiswissen werden dabei Zusammenhänge an einfachen Beispielen erklärt, ein Überblick über klinische und epidemiologische Studien gegeben und Inhalte, die über das Prüfungswissen hinausgehen, sind markiert. Zusammenfassungen am Kapitelende heben das Wichtigste hervor und das Glossar Englisch–Deutsch ist perfect, um englische Paper und Statistiksoftware besser zu verstehen.

Zur Prüfungsvorbereitung oder als Nachschlagewerk für Studenten, aber auch für Ärzte.

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The Lady Tasting Tea: How Statistics Revolutionized Science in the Twentieth Century

At a summer season tea occasion in Cambridge, England, a visitor states that tea poured into milk tastes various from milk poured into tea. Her inspiration is shouted down by means of the clinical minds of the gang. yet one guy, Ronald Fisher, proposes to scientifically try out the speculation. there's no greater individual to behavior such an scan, for Fisher is a pioneer within the box of information.

Statistical Methods for Rates & Proportions

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Nutritional Epidemiology of Breast Cancer

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Drug Epidemiology and Post-Marketing Surveillance

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Abb. 2) unterteilen: 4 Zielgrößen: Der eigentliche Zweck einer Studie besteht darin, Erkenntnisse über eine oder mehrere Zielgrößen zu gewinnen. Werden mehrere Zielgrößen untersucht, ist es ratsam, zunächst für jede einzelne dieser Größen eine separate Analyse durchzuführen. 4 Einflussgrößen: Darunter versteht man die Merkmale, die in einem funktionalen Zusammenhang mit der Zielgröße stehen. Quantitative Einflussgrößen werden oft auch als Einflussvariablen, qualitative als Faktoren bezeichnet. Das Ziel der statistischen Analyse besteht darin, den Zusammenhang mit der Zielgröße abzusichern und quantitativ zu beschreiben.

Ein Beispiel ist die KarnofskySkala, mit der man den Allgemeinzustand eines Patienten beschreibt und die Werte zwischen 0 und 100 annehmen kann; zur Beschreibung der Schmerzintensität dient die sog. Visuelle Analog-Skala, auf der ein Patient auf einer 10 cm langen Linie sein Schmerzempfinden markiert. Man spricht bei solchen Skalen etwas abfällig von »weichen Daten« im Gegensatz zu »harten Daten«, die sich exakt messen lassen. 28 2 Kapitel 2 · Grundlagen Manche Eigenschaften (z. B. die Lebensqualität) erscheinen derart komplex, dass sie sich einer direkten Messung entziehen.

Auch in der Labormedizin arbeitet man häufig mit der Verteilungsfunktion. Wenn etwa für einen Cholesterinwert x gilt: F(x) = 0,98, informiert diese Angabe darüber, dass dieser Wert im oberen 2%-Bereich liegt. 1 Verhältniszahlen*** Eine einzelne, absolute Häufigkeit ist (isoliert betrachtet) wenig aussagekräftig. Aus Gründen der Anschaulichkeit ist es sinnvoll, Häufigkeiten in Beziehung zu setzen. Es gibt diverse Möglichkeiten zur Bildung sog. Verhältniszahlen: 4 Relative Häufigkeit: Dieser Begriff (7 Abschn.

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