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Statistische Prinzipien für medizinische Projekte

AutorHeinz Zimmermann, Jürg Hüsler
VerlagHogrefe AG
Erscheinungsjahr2010
Seitenanzahl384 Seiten
ISBN9783456948683
FormatPDF
KopierschutzWasserzeichen/DRM
GerätePC/MAC/eReader/Tablet
Preis26,99 EUR
Ohne Statistik keine Forschung. Einige Grundprinzipien sind Voraussetzung, um die richtigen Schlüsse aus statistischen Analysen ziehen zu können und die Fachliteratur zu verstehen. Auf leicht verständliche Weise und mit vielen konkreten Beispielen und Grafiken werden die Grundlagen der Statistik für medizinische Forschungsprojekte erklärt. Damit hilft dieses Buch sowohl Medizinern, die sich mit wissenschaftlichen Arbeiten und Publikationen beschäftigen, als auch den Leserinnen und Lesern medizinischer Artikel.

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Kapitelübersicht
  1. Inhaltsverzeichnis
  2. 1 Einleitung
  3. 2 Graphische Mittel Wie werden Daten graphisch dargestellt?
  4. 3 Statistische Maßzahlen Wie werden Daten quantitativ beschrieben?
  5. 4 Statistische Maßzahlen: Formeln
  6. 5 Statistische Begriffe Warum sind Population, Stichprobe, Randomisierung und Bias wichtig?
  7. 6 Statistische Verteilungen Wie sind Daten oder Mittelwerte verteilt?
  8. 7 Vertrauensintervall Wie werden wichtige Resultate präsentiert?
  9. 8 Der statistische Test Wie werden Hypothesen geprüft?
  10. 9 Analyse von gepaarten Stichproben Wie werden Mittelwerte von gepaarten Daten beurteilt?
  11. 10 Analyse eines Gruppenmittelwerts Wie wird eine Gruppe alleine beurteilt?
  12. 11 Analyse von zwei unverbundenen Stichproben Wie werden Mittelwerte von zwei ungepaarten Stichproben untersucht?
  13. 12 Häufigkeiten und Proportionen Wie werden kategorielle Daten analysiert?
  14. 13 Wahl des Stichprobenumfangs Wie groß muss die Stichprobe sein?
  15. 14 Vergleich von mehreren Stichproben -Varianzanalyse Wie werden mehr als zwei Stichproben (Gruppen) miteinander verglichen?
  16. 15 Ein-Weg-Varianzanalyse Wie wird der Einfluss eines (kategoriellen) Faktors auf eine metrische Variable untersucht?
  17. 16 Zwei-Weg-Varianzanalyse, Randomisierter Blockplan Wie wird der Einfluss von zwei Faktoren auf eine metrische Variable untersucht?
  18. 17 Allgemeine Varianzanalyse Wie wird der Einfluss mehrerer Faktoren auf eine metrische Variable beurteilt?
  19. 18 Lineare Abhängigkeit, Korrelation Wie wird der Zusammenhang zwischen zwei Variablen gemessen?
  20. 19 Lineare Regression Wie wird der Zusammenhang zwischen zwei metrischen Variablen untersucht?
  21. 20 Multiple Regression Wie wird der Einfluss mehrerer Variablen auf eine metrische oder binäre Variable untersucht?
  22. 21 Analyse von Überlebensdaten Wie werden Überlebensdaten untersucht?
  23. 22 Analyse multivariater Daten Wie wird der Zusammenhang mehrerer Variablen beurteilt?
  24. 23 Medizinische Studiendesigns Welcher Studienplan soll verwendet werden?
  25. A Software
  26. B Übungsaufgaben
  27. C Lösungen der Aufgaben
  28. D Glossar
  29. E Liste der mathematischen Symbole
  30. F Tabellen der statistischen Tests
  31. G Literaturverzeichnis
  32. Index
  33. Über die Autoren
Leseprobe
Kapitel 1 Einleitung (S. 15-16)

Dieses Kapitel führt in die wichtigsten Aspekte der Statistik ein, mit der Mediziner heute konfrontiert werden und gibt einen Überblick über die Inhalte des Buches.

1.1 Notwendigkeit statistischer Kenntnisse

Statistische Methoden sind heute in der Medizin so weit verbreitet, dass die wichtigsten elementaren Methoden unter Medizinern bekannt sein sollten, um Publikationen besser beurteilen und die eigene Forschung planen, durchführen und publizieren zu können. Einige der oft verwendeten Methoden sind einfach zu verstehen und können selbst nachvollzogen werden.

Dieses Buch führt in die medizinische Statistik ein. Es kann weder das breite Gebiet der Statistik noch eine vollständige Übersicht über die verschiedenen Verfahren vermittelt werden. Ziel dieses Buchs ist es vielmehr, die am meisten verwendeten, parametrischen und nicht-parametrischen Konzepte zu behandeln und die Möglichkeiten der statistischen Verfahren in der allgemeinen medizinischen Forschung aufzuzeigen. Weiter sollen die Ideen einiger komplexer Verfahren vorgestellt werden, die Mediziner jedoch nicht selber ohne Unterstützung eines Statistikers anwenden sollten.

Ist die Gedankenwelt der Statistik und die Sprache des Statistikers vertraut, lassen sich auch größere medizinische Projekte mit einem Statistiker leichter diskutieren. Dies wirkt sich in solchen Forschungsprojekten in einer besseren Planung und Durchführung aus. Eine gute Zusammenarbeit zwischen Statistiker und Mediziner ist unbedingt erforderlich.

1.2 Daten und die statistische Arbeit


Statistik beginnt, könnte man meinen, mit der Auswertung der bereits gesammelten numerischen Daten. Dies trifft aber nicht zu, denn die statistische Auswertung hängt stark von der Planung einer Untersuchung oder eines Experiments, von den gewählten Beobachtungsgrößen, den Parametern, den Messverfahren und vielem anderem ab. Beispiel 1.1: In einer Studie sollen zwei Medikamente zur Blutdrucksenkung bei hypertensiven Patienten untersucht werden.

Dabei werden die Daten des systolischen und diastolischen Blutdrucks vor und nach einer bestimmten Behandlungszeit gemessen und zur statistischen Auswertung zusammen getragen (Abb. 1.1). In dieser Studie sind einige Dinge zu klären: Bevor eine statistische Auswertung erfolgen kann, muss beispielsweise geklärt sein, wie die Patienten ausgewählt wurden, wie ein Patient einer derMedikamentengruppen zugeteilt wurde, welches Studiendesign verwendet wurde, wer die Messungen mit welchem Gerät durchführte, wie zuverlässig die Behandlung erfolgte, oder ob wichtige Einflussfaktoren in der Auswertung berücksichtigt werden müssen.
Inhaltsverzeichnis
Inhaltsverzeichnis6
1 Einleitung16
1.1 Notwendigkeit statistischer Kenntnisse16
1.2 Daten und die statistische Arbeit17
1.3 Statistische Welt: Was umfasst sie?18
1.4 Projektdurchführung und Protokoll20
1.5 Inhaltsüberblick22
2 Graphische Mittel Wie werden Daten graphisch dargestellt?24
2.1 Qualitative (kategorielle) Daten24
2.2 Quantitative Daten27
2.3 Multivariate Daten31
3 Statistische Maßzahlen Wie werden Daten quantitativ beschrieben?40
3.1 Maßzahlen der mittleren Lage40
3.2 Maßzahlen der Lage41
3.3 Maßzahlen der Streuung43
4 Statistische Maßzahlen: Formeln48
4.1 Bezeichnungen48
4.2 Maßzahlen der mittleren Lage49
4.3 Maßzahlen der Lage49
4.4 Maßzahlen der Streuung (Variabilität)50
5 Statistische Begriffe Warum sind Population, Stichprobe, Randomisierung und Bias wichtig?54
5.1 Population, Stichprobe und Variable54
5.2 Auswahlverfahren57
5.3 Bias (Verfälschung)58
6 Statistische Verteilungen Wie sind Daten oder Mittelwerte verteilt?64
6.1 Stichprobenverteilung64
6.2 Normalverteilung66
6.3 Normalverteilte Variablen67
7 Vertrauensintervall Wie werden wichtige Resultate präsentiert?74
7.1 Vertrauensintervall für einen Populationsmittelwert74
7.2 Vertrauensintervall zum Vergleich zweier Populationsmittelwerte82
8 Der statistische Test Wie werden Hypothesen geprüft?86
8.1 Allgemeine Bemerkungen86
8.2 Hypothesen90
8.3 Parametrische und nichtparametrische Tests92
9 Analyse von gepaarten Stichproben Wie werden Mittelwerte von gepaarten Daten beurteilt?96
9.1 Gepaarter t-Test bei normalverteilten Daten96
9.2 Verschiedene Testsituationen102
9.3 Normalitätsprüfung104
9.4 Wilcoxon-Vorzeichen-Rangsummentest106
9.5 Vorzeichen-Test110
10 Analyse eines Gruppenmittelwerts Wie wird eine Gruppe alleine beurteilt?112
10.1 t-Test, der parametrische Test113
10.2 Wilcoxon-Vorzeichen-Rangsummentest115
10.3 Nichtparametrische Vertrauensintervalle116
10.4 Vorzeichen-Test117
10.5 Fehlerwahrscheinlichkeiten ? und ?118
11 Analyse von zwei unverbundenen Stichproben Wie werden Mittelwerte von zwei ungepaarten Stichproben untersucht?124
11.1 Ungepaarter t-Test124
11.2 Wilcoxon-Mann-Whitney-Rangsummentest128
11.3 Nichtparametrisches Vertrauensintervall133
11.4 Median-Test134
11.5 Große Stichprobenumfänge bei zwei Gruppen136
12 Häufigkeiten und Proportionen Wie werden kategorielle Daten analysiert?142
12.1 Beurteilung einer Proportion143
12.2 Vergleich von zwei Proportionen ungepaarter Stichproben146
12.3 Gepaarte Stichproben, 2×2-Tabelle148
12.4 Kontingenztabellen, Analyse mehrerer Häufigkeiten150
13 Wahl des Stichprobenumfangs Wie groß muss die Stichprobe sein?158
13.1 Allgemeine Überlegungen, Einstichprobenfall158
13.2 Poweranalyse in anderen Fällen161
14 Vergleich von mehreren Stichproben -Varianzanalyse Wie werden mehr als zwei Stichproben (Gruppen) miteinander verglichen?164
14.1 Allgemeine Überlegungen164
14.2 Mittelwertsvergleiche mit Varianzanalysen167
15 Ein-Weg-Varianzanalyse Wie wird der Einfluss eines (kategoriellen) Faktors auf eine metrische Variable untersucht?170
15.1 Parametrisches Verfahren: F -Test170
15.2 Nichtparametrische Ein-Weg-Varianzanalyse, Kruskal-Wallis-Test176
16 Zwei-Weg-Varianzanalyse, Randomisierter Blockplan Wie wird der Einfluss von zwei Faktoren auf eine metrische Variable untersucht?182
16.1 Parametrische Zwei-Weg-Varianzanalyse mit F -Test182
16.2 Nichtparametrische Zwei-Weg-ANOVA, Friedman-Test188
17 Allgemeine Varianzanalyse Wie wird der Einfluss mehrerer Faktoren auf eine metrische Variable beurteilt?196
17.1 Allgemeine Bemerkungen196
17.2 Beispiel mit drei Einfluss-Faktoren197
18 Lineare Abhängigkeit, Korrelation Wie wird der Zusammenhang zwischen zwei Variablen gemessen?206
18.1 Lineare / Nichtlineare Abhängigkeit206
18.2 Korrelationskoeffizient207
18.3 Rangkorrelationskoeffizient210
18.4 Kendall’s Tau211
19 Lineare Regression Wie wird der Zusammenhang zwischen zwei metrischen Variablen untersucht?216
19.1 Regressionsgerade216
19.2 Regressionsschätzung218
19.3 Parametrische Regression219
19.4 Regressionsprüfung220
20 Multiple Regression Wie wird der Einfluss mehrerer Variablen auf eine metrische oder binäre Variable untersucht?228
20.1 Regressionsparameter228
20.2 Prüfung der multiplen Regression231
20.3 Modell-Verifikation233
20.4 Beispiel mit mehreren Variablen237
20.5 Logistische Regression244
21 Analyse von Überlebensdaten Wie werden Überlebensdaten untersucht?254
21.1 Überlebensdaten254
21.2 Schätzung der Überlebensfunktion257
21.3 Vergleich von Überlebensfunktionen263
21.4 Stratifizierung266
21.5 Cox-Regression269
22 Analyse multivariater Daten Wie wird der Zusammenhang mehrerer Variablen beurteilt?274
22.1 Übersicht multivariater Verfahren275
22.2 MANOVA277
22.3 Hauptkomponentenanalyse280
22.4 Faktoranalyse284
22.5 Diskriminanzanalyse286
22.6 Klusteranalyse288
23 Medizinische Studiendesigns Welcher Studienplan soll verwendet werden?294
23.1 Studienarten294
23.2 Randomisierte Studie298
23.3 Querschnittsstudien299
23.4 Kohortenstudie300
23.5 Fall-Kontrollstudie302
23.6 Cross-over-Studie303
23.7 Meta-Analyse305
23.8 Äquivalenzstudien311
A Software316
B Übungsaufgaben319
C Lösungen der Aufgaben331
D Glossar347
D.1 Deutsch-englisches Glossar347
D.2 Englisch-deutsches Glossar353
E Liste der mathematischen Symbole358
F Tabellen der statistischen Tests360
G Literaturverzeichnis374
Index376
Über die Autoren384

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