Post on 05-Apr-2015
Statistisches Basiswissen
Ass.Prof. Dipl.Ing. Dr.techn. Barbara Schneider
Institut für Medizinische Statistik Med. Universität Wien
A-1090 Wien, Spitalg.23Tel: 40400 7479Fax: 40400 7477
e-mail: barbara.schneider@meduniwien.ac.at
http://homepage.univie.ac.at/barbara.schneider
• Zufällige Vorgänge• Merkmale• Versuchsplanung• Patientenerhebungs- bögen
• Deskriptive Statistik univariat – bivariat
• Statistisches Testen
Warum Statistik ?
Vorgänge sind zufallsbedingt
Man unterscheidet grundsätzlich zwei Arten von Vorgängen:
Zufällige Vorgänge
Deterministische Vorgänge
LongitudinalstudieUnivariate Speicherung
Multivariate Speicherung
Charakterisierung von MerkmalenCharakterisierung von Merkmalen
Merkmale
Quantitative MerkmaleQualitative Merkmale
nominal diskretordinal stetig
Qualitative MerkmaleQualitative Merkmale
definieren Kategorien. definieren Kategorien. – Jede Beobachtungseinheit gehört genau Jede Beobachtungseinheit gehört genau
einer Kategorie an.einer Kategorie an.
– Qualitative Merkmale lassen sich nicht Qualitative Merkmale lassen sich nicht
durch Messen, Zählen oder Wiegen durch Messen, Zählen oder Wiegen
zahlenmäßig beschreiben.zahlenmäßig beschreiben.
Nominal:
Die Werte einer Nominalskala unterliegen keiner Rangfolge. Nominale Merkmale: z.B. Blutgruppe, Geschlecht, Beruf, Rasse, Farbe (keine Rangfolge).
Ordinal:
Zwischen den Merkmalsausprägungen besteht eine OrdnungWerte 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.
Ein dichotomes Merkmal ist ein Merkmal mit lediglich zwei Ausprägungen Beispiel: Geschlecht
Quantitative MerkmaleQuantitative Merkmale
lassen sich durch Messen, Zählen oder lassen sich durch Messen, Zählen oder Wiegen zahlenmäßig beschreiben.Wiegen zahlenmäßig beschreiben.
Unterscheidung:Unterscheidung:
diskrete Merkmalediskrete Merkmale
Ausprägungen eines Merkmals sind Ausprägungen eines Merkmals sind
abzählbarabzählbar
Beispiel: Anzahl kariöser ZähneBeispiel: Anzahl kariöser Zähne
stetige Merkmale
Merkmal kann (im Prinzip) jeden beliebigen Wert annehmen Beispiel: Gewicht, Körpergröße
Praktische Umsetzung
Durchführung Medizinischer Studien
Studientypen
Medizinische Studien lassen sich nach mehreren Gesichtspunkten einteilen
Einteilung nach der Stärke des Einflusses des Beobachters auf die Rahmenbedingungen der Beobachtungen
Studien
Beobachtungs-studien Experimente
Einteilung nach der Art der Datenerfassung
Studien
retrospektiv prospektiv
Einteilung hinsichtlich der Zeitachse
Studien
Querschnitts-studien
Longitudinal-studien
Epidemiologische Studien:
beschäftigen sich mit der Wirkung von Risikofaktoren auf das Auftreten und die Verbreitung von Erkrankungen innerhalb der Bevölkerung
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
Kohortenstudie
Exponiert ? Erkrankt ja/nein
Nicht Exponiert ? Erkrankt ja/nein
Zeitachse
Fall-Kontrollstudie:
retrospektive Studie mit Kontrollgruppe, die in der Regel der Klärung ätiologischer Faktoren dienen soll
Fall-Kontroll-Studie
Exponiert ja/nein ? Fälle
? Kontrollen
Zeitachse
Exponiert ja/nein
Experiment:
Den Beobachtungseinheiten wird mindestens eine Einflußgröße zufällig zugeteilt.
Ein Experiment ist immer prospektiv.
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.
Studiendesign beim Vergleich von zwei od. mehreren Behandlungen
Parallelgruppen Studie
Cross-over Studie
Deskriptive Statistik
(= beschreibende Statistik): Das gewonnene Datenmaterial muss übersichtlich dargestellt und beschrieben werden
• Tabellarische Darstellung
• Gaphische Darstellung
• Numerische Charakterisierung durch Kenngrößen(z.B. Lage u. Streuungsmaße)
•Der statistische Test•Signifikanzniveau•P-Wert
Sind die Erfolgswahrscheinlichkeiten in den Behandlungsgruppen A (pA) und B
(pB) unterschiedlich ? Frequency
Table of therapie by outcome
therapieoutcome
Total0 1
A 24 26 50
50.00
B 15 35 50
50.00
Total 3939.0
6161.0
100100.0
H0 : pA = pB
H1 : pA ≠ pB
Welche Anzahl der Erfolge würde man unter H0 erwarten?
Table of therapie by outcome
therapie
outcome
Total0 1
A
? ?50
50.00
B
? ?50
50.00
Total 3939.00
6161.00
100100.00
Expected
Table of therapie by outcome
therapie
outcome
Total0 1
A
19.5 30.550
50.00
B
19.5 30.550
50.00
Total 3939.00
6161.00
100100.00
Frequency
Expected Percent Row Pct
Table of therapie by outcome
therapie
outcome
Total0 1
A 2419.524.0048.00
2630.526.0052.00
50
50.00
B 1519.515.0030.00
3530.535.0070.00
50
50.00
Total 3939.00
6161.00
100100.00
Frequency Expected Percent Row Pct
Statistic DF Value Prob
Chi-Square 1 3.4048 0.0650