Statistisches Basiswissen

Präsentation zum Thema: "Statistisches Basiswissen"—  Präsentation transkript:

1 Statistisches Basiswissen

2 Ass.Prof. Dipl.Ing. Dr.techn. Barbara Schneider
Institut für Medizinische Statistik Med. Universität Wien A-1090 Wien, Spitalg.23 Tel: Fax:

3 Zufällige Vorgänge Merkmale Versuchsplanung Patientenerhebungs- bögen

4 Deskriptive Statistik
univariat – bivariat Statistisches Testen

5 Warum Statistik ? Vorgänge sind zufallsbedingt

6 Man unterscheidet grundsätzlich zwei Arten von Vorgängen:
Deterministische Vorgänge Zufällige Vorgänge

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14 Univariate Speicherung
Longitudinalstudie Univariate Speicherung

15 Multivariate Speicherung

16 Quantitative Merkmale
Charakterisierung von Merkmalen Merkmale Quantitative Merkmale Qualitative Merkmale nominal diskret ordinal stetig

17 definieren Kategorien.
Qualitative Merkmale definieren Kategorien. Jede Beobachtungseinheit gehört genau einer Kategorie an. Qualitative Merkmale lassen sich nicht durch Messen, Zählen oder Wiegen zahlenmäßig beschreiben.

18 Nominal: Die Werte einer Nominalskala unterliegen keiner Rangfolge. Nominale Merkmale: z.B. Blutgruppe, Geschlecht, Beruf, Rasse, Farbe (keine Rangfolge).

19 Ordinal: Zwischen den Merkmalsausprägungen besteht eine Ordnung
Werte unterscheiden sich in ihrer Intensität und lassen sich nach der Stärke der Intensität ordnen - keine Abstände sind zwischen den Ausprägungen definiert. Ordinale Merkmale:. z.B. Schulnoten, Schmerzen, Erdbebenskalen.

20 Ein dichotomes Merkmal ist ein Merkmal mit lediglich zwei Ausprägungen Beispiel: Geschlecht

21 lassen sich durch Messen, Zählen oder Wiegen zahlenmäßig beschreiben.
Quantitative Merkmale lassen sich durch Messen, Zählen oder Wiegen zahlenmäßig beschreiben. Unterscheidung: diskrete Merkmale Ausprägungen eines Merkmals sind abzählbar Beispiel: Anzahl kariöser Zähne

22 stetige Merkmale Merkmal kann (im Prinzip) jeden beliebigen Wert annehmen Beispiel: Gewicht, Körpergröße

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24 Praktische Umsetzung

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26 Durchführung Medizinischer Studien

27 Studientypen Medizinische Studien lassen sich nach mehreren Gesichtspunkten einteilen

28 Einteilung nach der Stärke des Einflusses des Beobachters auf die Rahmenbedingungen der Beobachtungen

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30 Einteilung nach der Art der Datenerfassung

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32 Einteilung hinsichtlich der Zeitachse

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34 Epidemiologische Studien: beschäftigen sich mit der Wirkung von Risikofaktoren auf das Auftreten und die Verbreitung von Erkrankungen innerhalb der Bevölkerung

35 Kohortenstudie: epidemiologische prospektive Studie
eine Gruppe ist einem bestimmten Risiko ausgesetzt eine andere Gruppe ist dem Risiko nicht ausgesetzt Diese Gruppen werden. über einen längeren Zeitraum beobachtet

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37 Fall-Kontrollstudie:
retrospektive Studie mit Kontrollgruppe, die in der Regel der Klärung ätiologischer Faktoren dienen soll

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39 Experiment: Den Beobachtungseinheiten wird mindestens eine Einflußgröße zufällig zugeteilt. Ein Experiment ist immer prospektiv.

40 Randomisierung: Die zufällige Zuordnung von Beobachtungseinheiten in einzelne Gruppen (z.B. mit Hilfe einer Zufallszahlentabelle oder Zufallsgenerator). Es soll Strukturgleichheit in den einzelnen Gruppen erzielt werden. Die Randomisierung ist die Voraussetzung für kausale (statistisch) Schlüsse hinsichtlich geplanter Gruppenunterschiede. z.B. verschiedene Behandlungen.

41 Parallelgruppen Studie
Studiendesign beim Vergleich von zwei od. mehreren Behandlungen Parallelgruppen Studie Cross-over Studie

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44 Deskriptive Statistik
(= beschreibende Statistik): Das gewonnene Datenmaterial muss übersichtlich dargestellt und beschrieben werden

45 Tabellarische Darstellung
Gaphische Darstellung Numerische Charakterisierung durch Kenngrößen (z.B. Lage u. Streuungsmaße)

46 Der statistische Test Signifikanzniveau P-Wert

47 Table of therapie by outcome
Sind die Erfolgswahrscheinlichkeiten in den Behandlungsgruppen A (pA) und B (pB) unterschiedlich ? Table of therapie by outcome therapie outcome Total 1 A 24 26 50     B 15 35 Frequency

48 H0 : pA = pB H1 : pA ≠ pB

49 Table of therapie by outcome
Welche Anzahl der Erfolge würde man unter H0 erwarten? Table of therapie by outcome therapie outcome Total 1 A ? 50     B

50 Table of therapie by outcome
Total 1 A 19.5 30.5 50     B Expected

51 Table of therapie by outcome
Frequency Expected Percent Row Pct Table of therapie by outcome therapie outcome Total 1 A 50     B Frequency Expected Percent Row Pct

52 Statistic DF Value Prob Chi-Square 1 3.4048 0.0650

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