Biostatistik
BMS1
BMS1
Set of flashcards Details
| Flashcards | 66 |
|---|---|
| Language | Deutsch |
| Category | Medical |
| Level | University |
| Created / Updated | 11.06.2017 / 09.01.2023 |
| Weblink |
https://card2brain.ch/box/20170611_biostatistik
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| Embed |
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Medizinische Forschung
Was gehört zur Primärforschung? (3)
Was gehört zur Sekundarforschung? (2)
Primärforschung:
Grundlagenforschung
Klinische Forschung
Epidemiologische Forschung
Sekundärforschung:
Metaanalysen
Review
Was sind Epidemiologische Studien?
Untersuchung der Verteilung von gesundheitsbezogenen Zuständen und Ereignissen in der Population.
Was ist Inzidenz?
(Anzahl der neu Erkrankten)/
( betrachtete Zeitspanne ∗ Anzahl der untersuchten Individuen)
Prävalenz
Anzahl der Kranken zum Untersuchungszeitpunkt /
Anzahl der untersuchten Individuen zum Untersuchungszeitpunkt
Art und Form der Biostatistik wird massgeblich determiniert durch:
1.Forschungsfrage
2.Studiendesign
3.Stichprobe
4.Messverfahren
5.Skalennivea
Experimentelle Studien:
-Randomisiert kontrollierte Studie (RCT)
-InterventionelleStudie
-Cross-overStudi
Analytische Studien:
-Kohortenstudie
-Fall-Kontroll-Studie
Deskriptive Studien:
-Cross-sectionaleStudie
-Korrelationsstudie
Kohortenstudien:
Darstellung kausaler Zusammenhänge prospektiv!
Exposition vor dem Ereignis
Fall-Kontroll-Studie:
Retrospektive Datenerhebung,Ereignis und Exposition sind daher bekannt
Querschnittstudie (cross-sectional):
-Einmalige Datenerhebung
-kein Nachweis von Kausalitäten
-rasche Datenerhebung
Randomisiert kontrollierte Studie (RCT):
Höchstes Evidenzniveau durch zufällige Aufteilung der Probanden in Behandlungsgruppe und Kontrollgruppe
Cross-over-Studien:
alle Behandlungen nacheinander nur durch eine «washout» Phase unterbrochen, Randomisierung der Behandlungen vor Studienbeginn
Skalenniveau:
Nominal
Ordinal
Intervall
Verhältnis
Nominalskala:
(ungeordnete Klasseneinteilung)
Bsp: Geschlecht: Frau / Mann Kontrollgruppe / Behandlungsgruppe rot / grün / blau
Ordinalskala / Rangskala
geordnete Klasseneinteilung, Abstände nicht zwingend äquidistant resp. nicht definierbar
Bsp. Schmerz: wenig-mittle-stark
Intervallskala
äquidistante Zahlen mit willkürlichem Nullpunkt, logische Reihenfolge, Addition/Subtraktion zulässig
Bsp.: Temperatur
Verhältnisskala
äquidistante Zahlen mit absolutem Nullpunkt, logische Reihenfolge, Multiplikation/Division zulässig
Bsp.: Körpergröße / Lebensalter
Deskriptive Statistik:
Beschreibung von Daten mittels Tabellen, Grafiken oder statistischen Kennwerte (z.B. Mittelwert, Median)
Inferenz-Statistik:
Anwendung statistischer Tests zur Hypothesenprüfung
Unterschied Absolute Häufigkeit &Relative Häufigkeit?
AH: In absoluten Zahlen angegeben
RH: In % angegeben
Die Breite der Glockenform beschreibt....
...das Mass der Varianz s2 und somit der SD (s)
Der Stichprobenumfang beeinflusst...
...die Standardabweichung
.....der Werte liegen in einem Bereich von ±1σum den Mittelwer
68.2%
...der Werte liegen in einem Bereich von ±2σum den Mittelwert.
95.5%
....der Werte liegen in einem Bereich von ±3 σ um den Mittelwert.
99.7%
Punktschätzung versus Intervallschätzung
Problem: die durch Stichproben gewonnenen Ergebnisse können nicht direktauf die Grundgesamtheit übertragen werden, da die Stichprobendaten mit einer gewissen Unsicherheitbehaftet sind.
Lösung Berechnung eines Konfidenzintervalls (CI), das den wahren Wert des Parameters der Grundgesamtheit mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit enthält
Irrtumswahrscheinlichkeit:
α(«Signifikanzniveau»)
Die Wahrscheinlichkeit, mit welcher das Konfidenzintervall den wahren Wert der Grundgesamtheit nicht enthält
z-Transformation
Mittels z-Transformation können sämtliche Normalverteilungen standardisiertwerden, sodass eine Standardnormalverteilung mit µ = 0 und σ = 1 resultiert.
Stichprobengröße: je grösserdas n, , desto ..... das Intervall
desto kleinerdas Intervall.
je grösserder SEM resp. die Varianz, , desto ..... das Intervall
desto grösserdas Intervall
je kleinerdas α,
desto grösser das Intervall
Mit statistischen Kennzahlen (z.B. , SD) wird die Verteilungvon Daten ...... beschrieben
deskriptiv
Mittels Inferenzstatistikwird geprüft,
mit welcher Wahrscheinlichkeiteine Schlussfolgerung basierend auf einer Stichprobe wahr, d.h. gültig für die Grundgesamtheit ist: 95% CI
Statistischen Tests ermöglichen, ausgehend von einer Stichproben bestimmte Hypothesen zu überprüfen und diese mit einer gewissen Fehlerwahrscheinlichkeiten zu bestätigen oder zu verwerfen.
Das Konzept des statistischen Testens
Es besteht eine Beobachtung / eine Vermutung:
1.Formulierung der entsprechenden Hypothesen
2.Auswahl einer geeigneten Teststatistik
3.Bestimmung eines Signifikanzniveaus
4.Festlegung einer Entscheidungsregel
5.Berechnung der Teststatistik (p-Wert)
6.Entscheidung: (Null-)Hypothese belassen oder verwerfen
Überprüfung der Normalverteilung
1.Mittels Histogramm: oft nicht ausreichend, da das Aussehen des Histogramms durch dieBalkenbreite und die Balkengrenzen beeinflusst wird
2.Mittels Q-Q-Plot («Quantile-Plot»): Theoretische Quan
3.Mittels statistischen Tests: z.B. «Shapiro-Wilks», «Anderson-Darling»
Power:
In der Statistik beschreibt die «Power» die Stärke eines statistischen Tests resp. die Testempfindlichkeit.
In der medizinischen Forschung wird häufig eine Powervon 80% angestrebt.
Der β-Fehler ist kleiner,
Power ?
die Power somit größer
Beurteilung der Effektgrösse d
d ≥0.2 kleiner Effekt
d ≥0.5 mittlerer Effekt
d ≥ 0.8 grosser Effekt
