Statistik at Universität zu Kiel

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Quotenstichprobe

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Item

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1. Objektivität
2. Reliabilität
3. Validität

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Perzentil

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1. Histogramm
2. Streudisgramm

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Kapplan-Meier-Analyse, Zensierung

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Stat. Schätzer

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1. Alpha-Fehler
2. Betha-Fehler

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P-Wert und Stichprobe Interaktion und Intervallschätzern

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1. Teststärke und Power
2. Fallzahlberechnung

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Lineare Regression

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1. Unbedingte Wahrscheinlichkeit
2. Bedingte Wahrscheinlichkeit

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Statistik

Quotenstichprobe
Vorher festgelegte Prozentzahlen der Studienteilgruppen
- Männer: 50%
- Frauen: 50%

Statistik

Item
Fragen oder Einzelaufgaben in einem Test

Statistik

1. Objektivität
2. Reliabilität
3. Validität
1. Ergebnisse können unabhängig von den Untersuchungsbedingungen festgestellt werden
2. in wie weit kann bei einem Patienten bei wiederholter Testung das gleiche Ergebnis feststellen
- retest-Reliabilität: ein untersuchter + ein Parient
- Inter-observer-Reliabilität: mehrere Untersucher, ein Patient

3. In wie weit ist die Messmethode gültig bzw. geeignet für die Fragestellung
- Voraussetzung: Objektivität und Reliabilität

Statistik

Perzentil
Entspricht einem Quantil
- ein Wert zwischen 0 und 1
- 0,15: 15% unterschreiten diesen Wert
- 1. Quartil: 25%; 2. Quartil/Median: 50%; 3. Quartil: 75%

Statistik

1. Histogramm
2. Streudisgramm
1. 
- X-Achse: quantitatives Merkmal in Klassen
- Y-Achse: Anzahl der Mitglieder einzelner Klassen
—> Normalverteilung eines Merkmals

2. Darstellung von zwei quantitativen Merkmalen
- X: unabhängiges Merkmal = Einflussgröße
- Y: abhängiges Merkmal = Zielgröße

Statistik

Kapplan-Meier-Analyse, Zensierung
Aufzeichnung von Ereignisdaten mit Ermittlung von Überlebenszeiten
- Zensierung: Markierung mit einem senkrechten Strich - Patienten, die zu diesem Zeitpunkt am Leben waren, aber über die man im späteren Verlauf nichts mehr weiß (aus Studie ausgeschieden)
- x: Zeit; y: Überlebenswahrscheinlichkeit
- Mediane Überlebenszeit: Zeit, nach der 50% noch am Leben waren

Statistik

Stat. Schätzer
Es geht darum aus der Stichprobe erhobene Werte (Mittelwert) auf die Grundgesamtheit zu schätzen.
- Variabeln: Mittelwert, relatives Risiko, Odds Ratio 
—> diese aus der Stichprobe erhobenen Werte sind ungefähr gleich, wie Werte in Grundgesamtheit. Die Werte sind aber nicht identisch!

- Intervallschätzer: konfidenzintervall: der wahre Wert liegt zu 95% in diesem Intervall

Statistik

1. Alpha-Fehler
2. Betha-Fehler
1. Wenn das Signifikanzniveau sehr klein ist, dann ist die Wahrscheinlichkeit für den Fehler, dass die Nullhypothese (H0) fälschlicherweise angenommen wird sehr hoch. Also ist die Alternativhypothese (H1) richtig, aber man nimmt fälschlicherweise H0 an

2. Wenn das Signifikanzniveau sehr klein gewählt wird, dann ist die Wahrscheinlichkeit sehr niedrig fälschlicherweise die Alternativhypothese anzunehmen. Also ist die Nullhypothese (H0) richtig, aber man entscheidet sich fälschlicherweise für die H1 Hypothese.

Statistik

P-Wert und Stichprobe Interaktion und Intervallschätzern
> Ist die Stichprobe groß, reichen geringe Unterschiede zwischen den Gruppen für einen niedriegen p-Wert
- signifikantes Ergebniss muss nicht unbedingt klinisch relevant sein

> Intervallschätzer
- wenn das Intervall des Schätzers für das relative Risiko/Odds-Ratio nicht 1 enthält, dann signifikantes Ergebnis
- signifikantes Ergebnis, wenn die Konfidenzintervalle der Gruppen sich nicht überschneiden

Statistik

1. Teststärke und Power
2. Fallzahlberechnung
1. Wahrscheinlichkeit, mit der ein Test einen tatsächlich vorhandenen Unterschied aufzeigen kann
2. Berechnung bei einem Alpha-Fehler-Risiko von 5% + Teststärke von 80%
- Schätzung über erwarteten Unterschied zwischen den Gruppen muss vorhanden sein (Effektstärke). Diese basiert auf den a priori definierten Endpunkt der Studie

Statistik

Lineare Regression
Testung einer Korrelation, ob ein positiver oder negativer Zusammenhang vorliegt
- Mittel: Anlegen eines Streudiagramms mit einer Regressionsgerade: y (Zielgröße, Abhängige Variabel) = a (y-Achsen Abschnitt) + b (Steigung) x X(Einflussgröße, unabhängige Variabel)

Statistik

1. Unbedingte Wahrscheinlichkeit
2. Bedingte Wahrscheinlichkeit
1. P(A) - P für Wahrscheiblichkeit, A für Ereignis
- Anzahl der interessierenden Ereignisse beider Gruppen (Kranke der Exponierten und N-Exponierten)/alle Gruppenteilnehmer
- Wahrscheinlichkeit zwischen 0 und 1

2. P(A/B) - P Wahrscheinlichkeit für ein Ereignis A für die Untergruppe B (Kranke der Exponierten/alle Exponierte)
- Untergruppe steht im Vordergrund 

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