B16 Epidemiologie und Biostatistik an der Charité - Universitätsmedizin Berlin

Karteikarten und Zusammenfassungen für B16 Epidemiologie und Biostatistik an der Charité - Universitätsmedizin Berlin

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Welche Maßzahlen gibt es für stetige Daten?

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Was wird als repräsentative Stichprobe bezeichnet?

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Das Jahreseinkommen von acht ausgewählten Personen beträgt:
20 20 20 20 30 30 30 30 (in 1000€)

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Was bezeichnet man als Stichprobenfehler?

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kurze Geschichte der Epidemiologie

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Deskriptive Epidemiologie

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Was versteht man unter moderner Epidemiologie?

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Analytische Epidemiologie

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Ein Millionär zieht hinzu. Er verdient 400.000€ im Jahr: 20 20 20 20 30 30 30 30 400 [in 1000 €]

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Hauptziele der Epidemiologie

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Was ist ein p-Wert?

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B16 Epidemiologie und Biostatistik

Welche Maßzahlen gibt es für stetige Daten?

Mittelwert (artihmetisches Mittel)

Median

Quantile

nach Gruppenbildung: Häufigkeiten / Prozent

B16 Epidemiologie und Biostatistik

Was wird als repräsentative Stichprobe bezeichnet?

Die Stichprobe besitzt die gleichen Merkmale (und deren Kombination) wie die Grundgesamtheit.
--> Ergebnisse repräsentativer Stichproben lassen sich auf die Grundgesamtheit verallgemeinern.

B16 Epidemiologie und Biostatistik

Das Jahreseinkommen von acht ausgewählten Personen beträgt:
20 20 20 20 30 30 30 30 (in 1000€)

Der Median ist gleich dem Mittelwert.

B16 Epidemiologie und Biostatistik

Nenne Beispiele für eine Ordinalskala.

Schulnoten: 1, 2, 3, 4, 5, 6

Schweregrad einer Erkrankung: leicht, mittel, schwer

B16 Epidemiologie und Biostatistik

Was bezeichnet man als Stichprobenfehler?

Unterschied zwischen dem "wahren" Wert der Grundgesamtheit und dem Ergebnis der Stichprobe.

B16 Epidemiologie und Biostatistik

kurze Geschichte der Epidemiologie

- Hippokrates (400 v. Chr.) Annahme: Krankheiten mit der physischen Umwelt und saisonalen Schwankungen verbunden 

• John Graunt (1662) und „Bills of Mortality“, Darstellung früher Bevölkerungsstatistiken


• John Snow (1850) und die Cholera Epidemie in London

B16 Epidemiologie und Biostatistik

Deskriptive Epidemiologie

• Beschreibt die Verteilung und die Häufigkeit eines Gesundheitszustandes und bestimmender Faktoren in einer Bevölkerung bezüglich 

–Zeit

–Ort

– Personen

–usw...

• Studientypen

– Ökologische Studien

– Fallstudien/ Fallserien

– Querschnittsstudien

B16 Epidemiologie und Biostatistik

Was versteht man unter moderner Epidemiologie?

• Industrienationen im  Verlauf der zweiten Hälfte des 20. Jahrhunderts


• Konzentration auf chronische Erkrankungen 


• Schwerpunkt ist die Identifikation von Assoziationen und kausalen Beziehungen (“Risiken”)

B16 Epidemiologie und Biostatistik

Analytische Epidemiologie

• Versucht zu beantworten, warum und wie Gesundheitszustände auftreten, um die Gesundheit der Bevölkerung zu erklären und vorherzusagen und zu verändern

• Untersucht Zusammenhänge zwischen Exposition und Outcome

• Studientypen

– (Querschnittsstudien)

– Fall-Kontrollstudien

– Kohortenstudien

– Interventionsstudien

B16 Epidemiologie und Biostatistik

Ein Millionär zieht hinzu. Er verdient 400.000€ im Jahr: 20 20 20 20 30 30 30 30 400 [in 1000 €]

Mittelwert und Median verändern sich

B16 Epidemiologie und Biostatistik

Hauptziele der Epidemiologie

• Verteilung von Gesundheitszuständen innerhalb und zwischen Bevölkerungen beschreiben und erklären

– deskriptiv: misst die (sich ändernde) Belastung durch Krankheiten

– erklärend: Identifikation der Ätiologie von Krankheiten und biologischen Funktionsstörungen 

• Risikofaktoren identifizieren

• Untersuchung Krankheitsentstehung und Prognose

• Wirksamkeit von Gesundheitsinterventionen zu beurteilen

• Klinische und Public Health Empfehlungen verbessern 

- öffentliche Gesetzgebungen untestützen

B16 Epidemiologie und Biostatistik

Was ist ein p-Wert?

p = probability = Wahrscheinlichkeit

  • liegt zwischen 0 - 1
  • zeigt, wie extrem das Ergebnis ist
  • je kleiner der p-Wert, desto mehr spricht das Ergebnis gegen die Nullhypothese
  • die Wahrscheinlichkeit der beobachteten Daten, wenn die Nullhypothese wahr ist.
  • (mathematisch korrekt: Die Wahrscheinlichkeit der beobachteten Daten oder extremerer Daten, wenn die Nullhypothese wahr ist und das angenommene Modell richtig ist, und die Stichprobe zufällig ausgewählt wurde, ohne Bias Confounding etc.)

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