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Statistische Prinzipien für medizinische Projekte

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Januar 2010

Beschreibung

Beschreibung

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.

Inhaltsverzeichnis

1;Inhaltsverzeichnis;6 2;1 Einleitung;16 2.1;1.1 Notwendigkeit statistischer Kenntnisse;16 2.2;1.2 Daten und die statistische Arbeit;17 2.3;1.3 Statistische Welt: Was umfasst sie?;18 2.4;1.4 Projektdurchführung und Protokoll;20 2.5;1.5 Inhaltsüberblick;22 3;2 Graphische Mittel Wie werden Daten graphisch dargestellt?;24 3.1;2.1 Qualitative (kategorielle) Daten;24 3.2;2.2 Quantitative Daten;27 3.3;2.3 Multivariate Daten;31 4;3 Statistische Maßzahlen Wie werden Daten quantitativ beschrieben?;40 4.1;3.1 Maßzahlen der mittleren Lage;40 4.2;3.2 Maßzahlen der Lage;41 4.3;3.3 Maßzahlen der Streuung ;43 5;4 Statistische Maßzahlen: Formeln;48 5.1;4.1 Bezeichnungen;48 5.2;4.2 Maßzahlen der mittleren Lage;49 5.3;4.3 Maßzahlen der Lage;49 5.4;4.4 Maßzahlen der Streuung (Variabilität);50 6;5 Statistische Begriffe Warum sind Population, Stichprobe, Randomisierung und Bias wichtig?;54 6.1;5.1 Population, Stichprobe und Variable;54 6.2;5.2 Auswahlverfahren;57 6.3;5.3 Bias (Verfälschung);58 7;6 Statistische Verteilungen Wie sind Daten oder Mittelwerte verteilt?;64 7.1;6.1 Stichprobenverteilung;64 7.2;6.2 Normalverteilung;66 7.3;6.3 Normalverteilte Variablen;67 8;7 Vertrauensintervall Wie werden wichtige Resultate präsentiert?;74 8.1;7.1 Vertrauensintervall für einen Populationsmittelwert;74 8.2;7.2 Vertrauensintervall zum Vergleich zweier Populationsmittelwerte ;82 9;8 Der statistische Test Wie werden Hypothesen geprüft?;86 9.1;8.1 Allgemeine Bemerkungen;86 9.2;8.2 Hypothesen;90 9.3;8.3 Parametrische und nichtparametrische Tests;92 10;9 Analyse von gepaarten Stichproben Wie werden Mittelwerte von gepaarten Daten beurteilt?;96 10.1;9.1 Gepaarter t-Test bei normalverteilten Daten;96 10.2;9.2 Verschiedene Testsituationen;102 10.3;9.3 Normalitätsprüfung ;104 10.4;9.4 Wilcoxon-Vorzeichen-Rangsummentest;106 10.5;9.5 Vorzeichen-Test;110 11;10 Analyse eines Gruppenmittelwerts Wie wird eine Gruppe alleine beurteilt?;112 11.1;10.1 t-Test, der parametrische Test;113 11.2;10.2 Wilcoxon-Vorzeiche
n-Rangsummentest ;115 11.3;10.3 Nichtparametrische Vertrauensintervalle;116 11.4;10.4 Vorzeichen-Test;117 11.5;10.5 Fehlerwahrscheinlichkeiten a und ß;118 12;11 Analyse von zwei unverbundenen Stichproben Wie werden Mittelwerte von zwei ungepaarten Stichproben untersucht?;124 12.1;11.1 Ungepaarter t-Test ;124 12.2;11.2 Wilcoxon-Mann-Whitney-Rangsummentest;128 12.3;11.3 Nichtparametrisches Vertrauensintervall;133 12.4;11.4 Median-Test;134 12.5;11.5 Große Stichprobenumfänge bei zwei Gruppen;136 13;12 Häufigkeiten und Proportionen Wie werden kategorielle Daten analysiert?;142 13.1;12.1 Beurteilung einer Proportion;143 13.2;12.2 Vergleich von zwei Proportionen ungepaarter Stichproben;146 13.3;12.3 Gepaarte Stichproben, 2×2-Tabelle;148 13.4;12.4 Kontingenztabellen, Analyse mehrerer Häufigkeiten;150 14;13 Wahl des Stichprobenumfangs Wie groß muss die Stichprobe sein?;158 14.1;13.1 Allgemeine Überlegungen, Einstichprobenfall;158 14.2;13.2 Poweranalyse in anderen Fällen;161 15;14 Vergleich von mehreren Stichproben -Varianzanalyse Wie werden mehr als zwei Stichproben (Gruppen) miteinander verglichen?;164 15.1;14.1 Allgemeine Überlegungen;164 15.2;14.2 Mittelwertsvergleiche mit Varianzanalysen;167 16;15 Ein-Weg-Varianzanalyse Wie wird der Einfluss eines (kategoriellen) Faktors auf eine metrische Variable untersucht?;170 16.1;15.1 Parametrisches Verfahren: F -Test ;170 16.2;15.2 Nichtparametrische Ein-Weg-Varianzanalyse, Kruskal-Wallis-Test ;176 17;16 Zwei-Weg-Varianzanalyse, Randomisierter Blockplan Wie wird der Einfluss von zwei Faktoren auf eine metrische Variable untersucht?;182 17.1;16.1 Parametrische Zwei-Weg-Varianzanalyse mit F -Test;182 17.2;16.2 Nichtparametrische Zwei-Weg-ANOVA, Friedman-Test;188 18;17 Allgemeine Varianzanalyse Wie wird der Einfluss mehrerer Faktoren auf eine metrische Variable beurteilt? ;196 18.1;17.1 Allgemeine Bemerkungen;196 18.2;17.2 Beispiel mit drei Einfluss-Faktoren;197 19;18 Lineare Abhängigkeit, Korrelation Wie wird der Zusammenhang zwisch
en zwei Variablen gemessen?;206 19.1;18.1 Lineare / Nichtlineare Abhängigkeit;206 19.2;18.2 Korrelationskoeffizient ;207 19.3;18.3 Rangkorrelationskoeffizient;210 19.4;18.4 Kendalls Tau;211 20;19 Lineare Regression Wie wird der Zusammenhang zwischen zwei metrischen Variablen untersucht?;216 20.1;19.1 Regressionsgerade;216 20.2;19.2 Regressionsschätzung;218 20.3;19.3 Parametrische Regression;219 20.4;19.4 Regressionsprüfung;220 21;20 Multiple Regression Wie wird der Einfluss mehrerer Variablen auf eine metrische oder binäre Variable untersucht?;228 21.1;20.1 Regressionsparameter;228 21.2;20.2 Prüfung der multiplen Regression;231 21.3;20.3 Modell-Verifikation;233 21.4;20.4 Beispiel mit mehreren Variablen;237 21.5;20.5 Logistische Regression;244 22;21 Analyse von Überlebensdaten Wie werden Überlebensdaten untersucht?;254 22.1;21.1 Überlebensdaten;254 22.2;21.2 Schätzung der Überlebensfunktion;257 22.3;21.3 Vergleich von Überlebensfunktionen;263 22.4;21.4 Stratifizierung;266 22.5;21.5 Cox-Regression;269 23;22 Analyse multivariater Daten Wie wird der Zusammenhang mehrerer Variablen beurteilt?;274 23.1;22.1 Übersicht multivariater Verfahren;275 23.2;22.2 MANOVA;277 23.3;22.3 Hauptkomponentenanalyse;280 23.4;22.4 Faktoranalyse;284 23.5;22.5 Diskriminanzanalyse;286 23.6;22.6 Klusteranalyse;288 24;23 Medizinische Studiendesigns Welcher Studienplan soll verwendet werden?;294 24.1;23.1 Studienarten;294 24.2;23.2 Randomisierte Studie ;298 24.3;23.3 Querschnittsstudien;299 24.4;23.4 Kohortenstudie;300 24.5;23.5 Fall-Kontrollstudie;302 24.6;23.6 Cross-over-Studie;303 24.7;23.7 Meta-Analyse;305 24.8;23.8 Äquivalenzstudien;311 25;A Software;316 26;B Übungsaufgaben;319 27;C Lösungen der Aufgaben;331 28;D Glossar;347 28.1;D.1 Deutsch-englisches Glossar;347 28.2;D.2 Englisch-deutsches Glossar;353 29;E Liste der mathematischen Symbole;358 30;F Tabellen der statistischen Tests;360 31;G Literaturverzeichnis;374 32;Index;376 33;Über die Autoren;384


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 s
tark 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.

Pressestimmen

«Dieses Statistik-Buch, das ganz gezielt für medizinische Projekte ausgelegt ist, sollte eigentlich Pflichtlektüre für jeden Dissertanten sein. Mit diesem Buch kann sogar die eher trockene Materie der Statistik Spaß machen.» Therapeutische Umschau
EAN: 9783456948683
Untertitel: Dateigröße in MByte: 3.
Verlag: Verlag Hans Huber
Erscheinungsdatum: Januar 2010
Seitenanzahl: 384 Seiten
Format: pdf eBook
Kopierschutz: Wasserzeichen
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