Die Rolle von europäischem Großwild für Zecken und in der Epidemiologie zeckenübertragener Humanpathogene (Dipl. Biogeographin) Senta Verena Muders Prof.

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1 Die Rolle von europäischem Großwild für Zecken und in der Epidemiologie zeckenübertragener Humanpathogene (Dipl. Biogeographin) Senta Verena Muders Prof. Dr. Max Mustermann | Name of Faculty

2 Motivation Senta Verena Muders © S. V. Muders
Die Rolle von europäischem Großwild (Capreolus capreolus und Sus scrofa) für Zecken und in der Epidemiologie zeckenübertragener Pathogene Senta Verena Muders

3 Motivation Die Rolle von europäischem Großwild (Capreolus capreolus und Sus scrofa) für Zecken und in der Epidemiologie zeckenübertragener Pathogene

4 Motivation Die Rolle von europäischem Großwild (Capreolus capreolus und Sus scrofa) für Zecken und in der Epidemiologie zeckenübertragener Pathogene

5 Motivation Die Rolle von europäischem Großwild (Capreolus capreolus und Sus scrofa) für Zecken und in der Epidemiologie zeckenübertragener Pathogene

6 Motivation Rehe (Capreolus capreolus) und Wildschweine (Sus scrofa) gehören zu den in Europa am weitesten verbreiteten Großwildarten Erreichen lokal hohe Dichten und zeichnen sich durch synanthrope Lebensweise aus Überschneidung von Wildtierhabitaten und dem Aktionsraum des Menschen Rehwild lebt größtenteils territorial; Schwarzwild zeigt kleinräumige Standorttreue Die Rolle von europäischem Großwild (Capreolus capreolus und Sus scrofa) für Zecken und in der Epidemiologie zeckenübertragener Pathogene Senta Verena Muders

7 Methoden – Untersuchungsgebiet
Bienwald: ha Staatsforst (Rheinland-Pfalz) Erzeugt aus Daten des Landesamt für Vermessung und Geobasisinformation, Rheinland-Pfalz. Die Rolle von europäischem Großwild (Capreolus capreolus und Sus scrofa) für Zecken und in der Epidemiologie zeckenübertragener Pathogene Senta Verena Muders

8 Methoden – Untersuchungsgebiet
Größtes Waldgebiet der Oberrheinischen Tiefebene Schwemmfächerlandschaft Zahlreiche Bäche Standorte: trocken  feucht arm  reich Bachauenwälder; Eichen, Rotbuchen, Hainbuchen und Kiefern Ungestörte Teilbiotope Die Rolle von europäischem Großwild (Capreolus capreolus und Sus scrofa) für Zecken und in der Epidemiologie zeckenübertragener Pathogene Senta Verena Muders

9 Methoden – Probennahme
Beprobung parallel zum alltäglichen Jagdbetrieb Ansitzjagd (Januar bis Oktober) Drückjagden (November bis Januar) Zecken werden möglichst bald nach dem Schuss abgesammelt Organe werden beim Aufbrechen der Tieren entnommen Die Rolle von europäischem Großwild (Capreolus capreolus und Sus scrofa) für Zecken und in der Epidemiologie zeckenübertragener Pathogene Senta Verena Muders

10 Methoden – Probennahme
Die Rolle von europäischem Großwild (Capreolus capreolus und Sus scrofa) für Zecken und in der Epidemiologie zeckenübertragener Pathogene Senta Verena Muders

11 Methoden – Probenanalyse
Untersuchung der Pathogen-Prävalenz (Borrelia burgdorferi s.l., Rickettsia spp.) in Organen und Zecken Real-time PCR auf LightCycler® PCR auf Thermocycler zur Kontrolle der Positiven Bestimmung der Genospezies (Sequenzierung) Die Rolle von europäischem Großwild (Capreolus capreolus und Sus scrofa) für Zecken und in der Epidemiologie zeckenübertragener Pathogene

12 Danke schön  !!! Die Rolle von europäischem Großwild (Capreolus capreolus und Sus scrofa) für Zecken und in der Epidemiologie zeckenübertragener Pathogene

13 Exkurs in die Welt der Datenverarbeitung
Excel, SPSS und GIS (Dipl. Biogeographin) Senta Verena Muders

14 Literatur Multivariate Analysemethoden: Eine anwendungsorientierte Einführung (Springer-Lehrbuch) [Taschenbuch] Klaus Backhaus (Autor), Bernd Erichson (Autor), Wulff Plinke (Autor), Rolf Weiber (Autor) Fortgeschrittene Multivariate Analysemethoden: Eine anwendungsorientierte Einführung (Springer-Lehrbuch) [Taschenbuch] Klaus Backhaus (Autor), Bernd Erichson (Autor), Rolf Weiber (Autor) Biostatistik: Praktische Einführung in Konzepte und Methoden [Broschiert] Felix Bärlocher (Autor) Exkurs in die Welt der Datenverarbeitung Excel, SPSS und GIS

15 Der Umgang mit Daten nach der Erhebung
Der Umgang mit Daten ist extrem wichtig Bestimmt u.U. das Gelingen oder Scheitern einer Studie oder eines Projektes Je größer die Datenmenge, desto kleiner ist die Bedeutung von gelegentlichen „Zufallsfehlern“ Große Datensätze sind „handle bar“ wenn man von Anfang an mit viel Sorgfalt und einer einheitlichen Methodik ans Werk geht Die Darstellung der gewonnen Daten ist bereits zu Beginn der Probennahme zu überlegen Exkurs in die Welt der Datenverarbeitung Excel, SPSS und GIS

16 Erfassung der Daten in Excel
Exkurs in die Welt der Datenverarbeitung Excel, SPSS und GIS

17 Statistik mit Excel (deskriptiv)
Tabellarische Darstellung (deskriptiv) Graphische Darstellung (deskriptiv) Exkurs in die Welt der Datenverarbeitung Excel, SPSS und GIS

18 Statistik -Grundlagen
In der Biologie werden meist nur Stichproben einer sehr viel größeren Grundgesamtheit untersucht Variabilität ist eine Erscheinung der Natur Bei der Beprobung einer Population spielt also immer der Zufall eine Rolle Kaffeekonsum bei Studenten Exkurs in die Welt der Datenverarbeitung Excel, SPSS und GIS

19 Statistik -Grundlagen
Population n=∞ ? ! Exkurs in die Welt der Datenverarbeitung Excel, SPSS und GIS

20 Statistik -Grundlagen-
Statistik befasst sich mit der Gewinnung, Darstellung und Analyse von Daten Beinhaltet Planung von Experimenten, das Ziehen von gültigen Schlüssen, das vernünftige Treffen von Entscheidungen und das Erstellen von Prognosen Deskriptive Statistik: Darstellung von Daten (z.B. in Diagrammen) Induktive Inferenz: Schlussfolgerungen, Entscheide, Prognosen. Sie werden in Wahrscheinlichkeiten ausgedrückt Statistik kann NICHT falsch gesammelte, unvollständige oder unzuverlässige Daten kompensieren!! Exkurs in die Welt der Datenverarbeitung Excel, SPSS und GIS

21 Statistik -Grundlagen-
Ohne zufällige Auswahl sind die Wahrscheinlichkeitsberechnungen und damit die statistischen Schlussfolgerungen ungültig!! Wie müssen die Proben genommen werden, dass die „Auswahl“ zufällig bleibt? Man muss sein Ziel kennen, bevor man mit der Datenerhebung beginnt! Exkurs in die Welt der Datenverarbeitung Excel, SPSS und GIS

22 Statistik –Grundlagen-
Monovariable und multivariable Daten: Als Variable definieren wir ein Merkmal, das von Individuum zu Individuum variieren kann Wird ein einziges Merkmal gemessen (z.B. Gewicht) sprechen wir von monovariablen Daten Werden zwei Merkmale gemessen (z.B. Gewicht und Alter) sprechen wir von bivariablen Daten Bei mehr als zwei Merkmalen spricht man von multivariablen Daten Exkurs in die Welt der Datenverarbeitung Excel, SPSS und GIS

23 Skalenniveaus Variable können in verschiedenen Skalen gemessen werden
Verhältnisskala „Skala“: Konstante Intervalle zwischen den Einheiten. Der „Nullwert“ ist eindeutig festgelegt Intervallskala „Intervall“: konstante Intervalle bei denen der Nullpunkt willkürlich festgelegt ist (bsp. Temperatur) Ordinalskala „Ordinal“: Daten mit einer hierarchischen Rangordnung aber ohne absolute Quantität Nominalskala: Daten mit zumindest zwei Kategorien, die aber nicht messbar sind Die Rolle von europäischem Großwild (Capreolus capreolus und Sus scrofa) für Zecken und in der Epidemiologie zeckenübertragener Pathogene

24 Statistik mit SPSS (deskriptiv)
Tabellarische Darstellung (deskriptiv) Mittelwert Median Minimum Maximum Graphische Darstellung (deskriptiv) Boxplot Stem-and-Leaf-Diagramm Histogramme und Plygondiagramm Summenkurve Exkurs in die Welt der Datenverarbeitung Excel, SPSS und GIS

25 Statistik mit SPSS Einige statistische Verfahren setzen voraus, dass die Daten eine Normalverteilung aufweisen Exkurs in die Welt der Datenverarbeitung Excel, SPSS und GIS

26 Statistik mit SPSS Einige statistische Verfahren setzen voraus, dass die Daten eine Normalverteilung aufweisen Häufig entsprechen jedoch Daten die in der Biologie erhoben werden (insbesondere bei kleinen Stichproben) nicht der optimalen Normalverteilung Es ist daher besonders wichtig, auch die „Güte“ der angewendeten Methode zu beachten Bei sehr schlechter Normalverteilung bzw. undeutlichen Analyseergebnissen, kann man die Daten „Standardisieren“ Bei der „Standardisierung der Daten werden die Rohdaten logarithmiert, was manchmal die Güte der angewendeten Methode verdeutlichen kann Exkurs in die Welt der Datenverarbeitung Excel, SPSS und GIS

27 Statistik mit SPSS ANOVA: „ANalysis Of VAriance“ ist eine struktuentdeckende Methode und verbreitete Varianzanalyse. Vielseitig einsetzbar (z.B. um Unterschiede zwischen Gruppen entdecken zu können) ANCOVA: Verbindet Varianzanalyse mit Regressionsanalyse, reduziert statistisches Rauschen, im Unterschied zur ANOVA wird der Einfluss einer sog. „Kovariaten“ auf das Messergebnis berücksichtigt, statistisches „Rauschen“ wird so vermindert Regressionsanalyse: Eine der häufigsten Analyseverfahren in der Statistik, prüft Zusammenhänge zwischen einer abhängigen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen Korrelationsanalyse: Untersucht den Zusammenhang zwischen zwei Variablen, bei mehreren Variablen eignet sich eine „gedrehte Varimax“ die mehrere Korrelationen erstellt Exkurs in die Welt der Datenverarbeitung Excel, SPSS und GIS

28 Auswertung mit GIS GIS bedeutet „Geographisches Informationssystem“
Dient der Erfassung, Bearbeitung, Organisation, Analyse und Präsentation räumlicher Daten Es gibt eine Vielfalt an Software (z.B. ArcGIS, ArcView, ArcMap) Häufigste Verwendung in Geographie, Umweltforschung, Archäoligie, Marketing, Statdplanung, Kriminologie..) Quelle: TU Darmstadt Exkurs in die Welt der Datenverarbeitung Excel, SPSS und GIS

29 Auswertung mit GIS 1. Schritt: Einspeisen einer Topographischen Karte
2. Schritt: Digitalisieren der Karte Punkte Linien Polygone Verknüpfung mit Geopunkten Arbeiten in verschieden „Layern“ möglich Einzeldaten können einem bestimmten „Layer“ zugeordnet werden Zusätzlich können Modelle zur Berechnung von Parametern gebaut werden Exkurs in die Welt der Datenverarbeitung Excel, SPSS und GIS

30 Auswertung mit GIS 1. Schritt: Einspeisen einer Topographischen Karte
2. Schritt: Digitalisieren der Karte Punkte Linien Polygone Verknüpfung mit Geopunkten Arbeiten in verschieden „Layern“ möglich Einzeldaten können einem bestimmten „Layer“ zugeordnet werden Zusätzlich können Modelle zur Berechnung von Parametern gebaut werden Exkurs in die Welt der Datenverarbeitung Excel, SPSS und GIS

31 Auswertung mit GIS Exkurs in die Welt der Datenverarbeitung Excel, SPSS und GIS

32 …noch eine gute Nachricht zum Schluss:
Obwohl es manchmal anders zu sein scheint, kann man seine Daten statistisch auswerten und in GIS-Modellen verarbeiten OHNE ein Crack in Mathe zu sein …es ist wirklich nicht schwer, wenn man sich ein bisschen damit beschäftigt Exkurs in die Welt der Datenverarbeitung Excel, SPSS und GIS