Beschreibung / Abstract

Beschreibung

Inhaltsverzeichnis

• Cover
• Impressum
• Vorwort
• Inhaltsdisplay
• Inhaltsverzeichnis
• 1 Statistische Vergleichbarkeit
• 1.1 Wiederholen und Vergleichen
• 1.2 Unabhängigkeit der Beobachtungen
• 1.3 Systematische und zufällige Fehler
• 1.4 Eine Vergleichsgruppe ist notwendig
• 1.5 Vermengte Effekte
• 1.6 Struktur-, Behandlungs- und Beobachtungsgleichheit
• 1.7 Schichtung und matched Pairs
• 1.8 Randomisation
• 1.9 Verbundene Versuchsanordnung
• 1.10 Placebo und maskierte Gruppen
• 1.11 Übungsaufgaben
• 2 Typen von Studien
• 2.1 Einteilungskriterien für Studien
• 2.2 Retrospektive Auswertung von Krankenakten
• 2.3 Prospektive Befunddokumentation
• 2.4 Epidemiologische Krankheitsregister
• 2.5 Diagnostische Studien
• 2.6 Vorsorge und Früherkennung
• 2.7 Kohortenstudien (Cohort Studies)
• 2.8 Fall-Kontroll-Studien (Case Control Studies)
• 2.9 Kontrollierte, randomisierte Studien
• 2.10 Stufen der Arzneimittelentwicklung
• 2.11 Zusammenschau
• 2.12 Ethische Fragen
• 2.13 Übungsaufgaben
• 3 Durchführung von Studien
• 3.1 Studienplan
• 3.2 Randomisationspläne
• 3.3 Datenerhebungsbögen, Case Report Forms (CRFs)
• 3.4 Datenmanagement
• 3.5 Organisationen und Einrichtungen einer Studie
• 3.6 Multizentrische und kooperative Studien
• 3.7 Good Clinical Practice (GCP)
• 3.8 Monitoring
• 3.9 Auditing
• 3.10 Vorbereitung der Auswertung
• 3.11 Auswertung
• 3.12 Aussagekraft von Studien
• 3.13 Übungsaufgaben
• 4 Merkmalstypen und Skalen
• 4.1 Merkmale und Merkmalsausprägungen
• 4.2 Skalen
• 4.3 Merkmalstypen
• 4.4 Qualitative versus quantitative Merkmale
• 4.5 Diskrete versus stetige Merkmale
• 4.6 Ratingmerkmale versus Ränge
• 4.7 Visuelle Analogskala (VAS)
• 4.8 Informationsgehalt eines Merkmals und Umwandlungsmöglichkeiten
• 4.9 Einfluss-, Begleit- und Zielgrößen
• 4.10 Modellvorstellung
• 4.11 Übungsaufgaben
• 5 Häufigkeiten und Häufigkeitsverteilung
• 5.1 Häufigkeiten auszählen
• 5.2 Relative Häufigkeiten, Anteile und Prozentsätze
• 5.3 Häufigkeitsverteilung
• 5.4 Kumulierte Häufigkeiten
• 5.5 Beispiel einer empirischen Häufigkeitsverteilung
• 5.6 Kumulierte Einzelwerte
• 5.7 Kontingenztafel
• 5.8 Übungsaufgaben
• 6 Wahrscheinlichkeit
• 6.1 Begriff der Wahrscheinlichkeit
• 6.2 Bedingte Wahrscheinlichkeit
• 6.3 Formale Definitionen der Wahrscheinlichkeit
• 6.4 Zufällige Ereignisse, Erwartungswert
• 6.5 Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Wahrscheinlichkeits- und Verteilungsfunktion
• 6.6 Additions- und Multiplikationssatz
• 6.7 Unabhängigkeit von Ereignissen
• 6.8 Satz von Bayes
• 6.9 Beispiel: Risiko für Spondylitis ankylosans
• 6.10 Subjektive Wahrnehmung von Chancen und Risiken
• 6.11 Elementare Kombinatorik
• 6.12 Übungsaufgaben
• 7 Statistische und epidemiologische Kenngrößen
• 7.1 Mittelwert, Median, Modus
• 7.2 Quantile (= Fraktile)
• 7.3 Streumaße
• 7.4 Beispiel zu den Maßen der zentralen Tendenz und den Streumaßen
• 7.5 Genauigkeit von Messungen und Befunden
• 7.6 Kenngrößen für Krankheits- und Todesrisiken
• 7.7 Zuverlässigkeit einer diagnostischen Entscheidung
• 7.8 Güte einer Zufallsentscheidung
• 7.9 Beispiel einer Untersuchung zur Krankheitsfrüherkennung
• 7.10 ROC-Kurve
• 7.11 Risiken von Expositionen
• 7.12 Number Needed to Treat (NNT)
• 7.13 Beispiele zu den Kenngrößen
• 7.14 Index = Indexwert
• 7.15 Übungsaufgaben
• 8 Gestalten von Tabellen, Abbildungen und Schemata
• 8.1 Vor- und Nachteile von Tabellen, Grafiken und Schemata
• 8.2 Überschrift, Legende, Beschriftung einer Darstellung
• 8.3 Tabellen
• 8.4 Grafische Hilfsmittel
• 8.5 Darstellung von Kenngrößen
• 8.6 Darstellung von Anteilen
• 8.7 Zeitliche Verläufe
• 8.8 Schemata
• 8.9 Ablaufdiagramme
• 8.10 Kartogramme
• 8.11 Präsentationen für Vorträge
• 8.12 Übungsaufgaben
• 9 Korrelation und einfache, lineare Regression
• 9.1 Univariate und bivariate Betrachtung
• 9.2 Kovarianz und Produkt-Moment-Korrelation
• 9.3 Rangkorrelation, biseriale Korrelation, Vierfelderkorrelation
• 9.4 Scheinkorrelation, Confounder
• 9.5 Partielle Korrelation
• 9.6 Einfache lineare Regression
• 9.7 Korrelation versus Regression
• 9.8 Übereinstimmungsmaße
• 9.9 Berechnung der Halbwertszeit
• 9.10 Übungsaufgaben
• 10 Überlebenszeitanalyse
• 10.1 Zeit bis ein bestimmtes Ereignis eintritt
• 10.2 Kenngrößen für Sterben und Überleben
• 10.3 Sterbetafel und Überlebenskurve nach der Aktuariatsmethode
• 10.4 Standardisierung
• 10.5 Beispiel zum Vergleich zweier Sterberisiken mit Altersstandardisierung
• 10.6 Zensierungen (Censoring)
• 10.7 Produkt der Überlebenschancen nach Kaplan & Meier
• 10.8 Interpretation einer zensierten Überlebenskurve
• 10.9 Sterbe- und Überlebensfunktionen
• 10.10 Proportionale Hazards
• 10.11 Übungsaufgaben
• 11 Normalverteilung und andere theoretische Verteilungen
• 11.1 Theoretische Verteilungen versus empirische Häufigkeitsverteilungen
• 11.2 Diskrete Gleichverteilung
• 11.3 Zentraler Grenzwertsatz
• 11.4 Normalverteilung
• 11.5 Standard-Normalverteilung
• 11.6 Sind gewonnene Daten normalverteilt?
• 11.7 Beispiele für die Anwendung der Normalverteilung
• 11.8 Referenzbereiche
• 11.9 Binomialverteilung
• 11.10 Poisson-Verteilung
• 11.11 Übungsaufgaben
• 12 Schätzen
• 12.1 Grundgesamtheit und Stichprobe
• 12.2 Vor- und Nachteile von Stichproben
• 12.3 Stichprobengewinnung
• 12.4 Schätzfunktion und Schätzwert
• 12.5 Eigenschaften von Schätzern
• 12.6 Methoden zur Herleitung von Schätzfunktionen
• 12.7 Ausreißer und robuste Schätzer
• 12.8 Robuste Maße der zentralen Tendenz
• 12.9 Robuste Maße der Streuung
• 12.10 Beispiel zum gestutzten Mittelwert und zur robusten Standardabweichung
• 12.11 Masking, Swamping und Efficacy Loss
• 12.12 Übungsaufgaben
• 13 Konfidenzintervalle
• 13.1 Schätzgenauigkeit
• 13.2 Prinzip des Konfidenzintervalls
• 13.3 Konfidenzintervall des Mittelwerts
• 13.4 Konfidenzintervall des Medians
• 13.5 Konfidenzintervall der Standardabweichung
• 13.6 Konfidenzintervall eines Anteils
• 13.7 Konfidenzintervall des Korrelationskoeffizienten
• 13.8 Darstellung von Konfidenzintervallen
• 13.9 Übungsaufgaben
• 14 Prinzip des statistischen Tests
• 14.1 Der statistische Test ist ein Entscheidungsverfahren
• 14.2 Nullhypothese und die zugehörige Alternative
• 14.3 Der statistische Test ist eine Wahrscheinlichkeitsrechnung
• 14.4 Beispiel für einen einfachen statistischen Test (Einstichprobentest bei normalverteilter Zielgröße)
• 14.5 a-Fehler und ß-Fehler
• 14.6 Die Power eines statistischen Tests
• 14.7 Wahl des Signifikanzniveaus
• 14.8 Interpretation von Signifikanz und Nicht-Signifikanz
• 14.9 Rechnen eines Tests
• 14.10 Auswahl des Testverfahrens
• 14.11 Übungsaufgaben
• 15 Chi-Quadrat-Test und andere Tests für qualitative Zielgrößen
• 15.1 Allgemeines zum c-Test
• 15.2 c-Anpassungstest
• 15.3 Beispiel zum c-Anpassungstest: Häufigkeit nosokomialer Infektionen
• 15.4 c-Unabhängigkeitstest
• 15.5 Beispiel zum c-Unabhängigkeitstest: Rezidivrate nach Operation einer Leistenhernie
• 15.6 Was tun bei kleinen Häufigkeiten?
• 15.7 Exakter Fisher-Test
• 15.8 Binomialtest, Poissontest
• 15.9 Übungsaufgaben
• 16 Logrank-Test
• 16.1 Voraussetzungen und Anwendungen
• 16.2 Rechengang
• 16.3 Beispiel: Postoperative Überlebenszeit
• 16.4 Übungsaufgaben
• 17 Rangtests
• 17.1 Voraussetzungen, Anwendungen und Bezeichnungen
• 17.2 Wilcoxon-Test für zwei Parallelgruppen
• 17.3 Wilcoxon-Test für Wertepaare
• 17.4 Kruskal-Wallis-Test
• 17.5 Friedman-Test
• 17.6 Rangtests sind Omnibustests
• 17.7 Exakte und approximative Tests
• 17.8 Bindungskorrektur
• 17.9 Wiederholung für alle Tests
• 17.10 Übungsaufgaben
• 18 t-Test
• 18.1 Normalverteilungsannahme versus verteilungsfreie Auswertung
• 18.2 Idee des t-Tests
• 18.3 t-Test für zwei Parallelgruppen
• 18.4 Beispiel zum t-Test für zwei Parallelgruppen: Geburtsgewicht von Mädchen und Knaben
• 18.5 t-Test für Wertepaare
• 18.6 t-Test für den Korrelationskoeffizienten
• 18.7 Übungsaufgaben
• 19 Einfache Varianzanalyse
• 19.1 Allgemeines zur Varianzanalyse
• 19.2 Einfache Varianzanalyse in anschaulicher Darstellung
• 19.3 Einfache Varianzanalyse in formaler Darstellung
• 19.4 Fixe und zufällige Einflussgrößen
• 19.5 Schätzung von Varianzkomponenten
• 19.6 Übungsaufgaben
• 20 Faktorielle Varianzanalyse
• 20.1 Zwei Einflussgrößen gleichzeitig betrachten
• 20.2 Wechselwirkungen (Interaktionen)
• 20.3 Zweifache Varianzanalyse
• 20.4 Beispiel für eine zweifache Varianzanalyse: Primär- und Erhaltungstherapie
• 20.5 Kombinierte und hierarchische Einflussgrößen
• 20.6 Wiederholungen als Einflussgröße
• 20.7 Verbundene Versuchsanordnung mit mehr als zwei Behandlungen
• 20.8 Drei- und mehrfache Varianzanalyse
• 20.9 Welche Angaben benötigt ein Computerprogramm?
• 20.10 Beispiel Entzündungsparameter nach Operation
• 20.11 Beispiel Schlagvolumen des Herzens vor und nach Bypassoperation
• 20.12 Beispiel Schwelle des Stapediusreflexes
• 20.13 Beispiel Ringversuch von Laboratorien
• 20.14 Übungsaufgaben
• 21 Multiple Regression
• 21.1 Grundlagen
• 21.2 Multiple lineare Regression für eine stetige Zielgröße
• 21.3 Logistische Regression für eine alternative Zielgröße
• 21.4 Cox-Regression für Überlebenszeiten
• 21.5 Qualitative freie Variable und ihre Codierung
• 21.6 Wechselwirkungen
• 21.7 Multikollinearität
• 21.8 Variablenselektion
• 21.9 Residuen, Güte eines Regressionsmodells (goodness of fit)
• 21.10 Validierung von Regressionsmodellen
• 21.11 Übungsaufgaben
• 22 Multiples Testen
• 22.1 Gespräch zwischen Kliniker und Statistiker
• 22.2 Gedankenexperiment: Wahrscheinlichkeit für mindestens eine Signifikanz
• 22.3 Wie viele Tests sind an einem Datenmaterial möglich?
• 22.4 Wahrscheinlichkeit für mindestens eine Signifikanz bei explorativer Datenanalyse
• 22.5 Lokales versus multiples a-Risiko
• 22.6 Konfirmatorisches und orientierendes Testen
• 22.7 Aufteilen des Signifikanzniveaus nach Bonferroni
• 22.8 Holm-Prozedur
• 22.9 A priori geordnete Hypothesen
• 22.10 Prinzip des Abschlusstests
• 22.11 Übungsaufgaben
• 23 Allgemeine versus spezielle Hypothesen
• 23.1 Mehrere Zielgrößen
• 23.2 Vergleiche bei mehr als zwei Gruppen
• 23.3 Dunnett-t-Test, Tukey-Verfahren, Scheffé-Test
• 23.4 Unabhängige Vergleiche (orthogonale Kontraste) bei = 3 Gruppen oder Zeitpunkten
• 23.5 Beispiel zu orthogonalen Kontrasten
• 23.6 Zeitliche Verläufe
• 23.7 Anzahl der Tests versus Power oder die „Informations-Salami“
• 23.8 Möglichkeiten, die Anzahl der Tests klein zu halten
• 23.9 Anmerkung zu den Freiheitsgraden
• 23.10 Übungsaufgaben
• 24 Äquivalenztests
• 24.1 Fragestellung und zweiseitige Äquivalenz
• 24.2 Zerlegung der Äquivalenz in zwei einseitige Tests auf Unterschiede
• 24.3 Beispiel für einen zweiseitigen Äquivalenztest
• 24.4 Einseitige Äquivalenz, Test auf Nicht-Unterlegenheit
• 24.5 Beispiel für einen Test auf Nicht-Unterlegenheit
• 24.6 Fallzahl bei Äquivalenz
• 24.7 Übungsaufgaben
• 25 Fallzahlbestimmung
• 25.1 Notwendigkeit der Fallzahlplanung
• 25.2 Wovon hängt die erforderliche Fallzahl ab?
• 25.3 Welche Angaben werden benötigt?
• 25.4 Beispiele zur Fallzahlberechnung, Powerberechnung und zur Berechnung des erkennbaren Unterschieds
• 25.5 Sequenziale Versuchspläne für laufende Auswertung
• 25.6 Gruppensequenzielle Auswertungen
• 25.7 Eingebaute Pilotstudie
• 25.8 Adaptive Fallzahlplanung
• 25.9 Fallzahl für Konfidenzintervalle
• 25.10 Übungsaufgaben
• 26 Fehlende Werte
• 26.1 Warum fehlen Beobachtungen und Werte?
• 26.2 Muster der fehlenden Werte
• 26.3 Konsequenzen fehlender Werte
• 26.4 Auswertung ohne Ersetzen der fehlenden Werte
• 26.5 Ersetzen fehlender Werte (Imputation)
• 26.6 Sensitivitätsanalyse (sensitivity analysis)
• 26.7 Übungsaufgaben
• 27 Meta-Analysen
• 27.1 Zweck
• 27.2 Arten von Meta-Analysen
• 27.3 Plan einer Meta-Analyse
• 27.4 Medizinische Kriterien für die in die Meta-Analyse aufzunehmenden Studien
• 27.5 Methodische Kriterien für die in die Meta-Analyse aufzunehmenden Studien
• 27.6 Literatursuche
• 27.7 Bewertung der Aussagekraft der selektierten Studien
• 27.8 Statistische Methoden zur Zusammenfassung der Studienergebnisse
• 27.9 Darstellung der Ergebnisse einer Meta-Analyse
• 27.10 Publication Bias
• 27.11 Interpretation, Aussagekraft und Grenzen von Meta-Analysen
• 27.12 Übungsaufgaben
• 28 Medizinische Statistik – Mathematik oder Orakel?
• 28.1 Verschiedene Wahrheiten?
• 28.2 Fehlerquellen
• 28.3 Fahrlässigkeit und Fälschung
• 28.4 Der gute Verkäufer: Anpreisen der Vorzüge, Verschleiern der Mängel
• 28.5 Simpsons Paradoxon
• 28.6 Beispiele für tückische Interpretation
• 28.7 Horoskope und Orakel
• 28.8 Medizin und Mathematik
• 28.9 Und die Moral von der Geschichte
• 29 Weitere Aufgaben
• Aufgabe 29.1 Infektionsalarm?
• Aufgabe 29.2 Kongressvortrag
• Aufgabe 29.3 Sex-Ratio in einem Isolat
• Aufgabe 29.4 Blutdrucksenkung mit drei Dosen
• Aufgabe 29.5 Zielgrößen bei rheumatoider Arthritis
• Aufgabe 29.6 Verzögerung des Wiederanstiegs des intraokularen Drucks
• Aufgabe 29.7 Zielgröße und Auswertung bei Morbus Huntington
• Aufgabe 29.8 Schädigung von Leberzellen durch Ischämie oder durch Re-Perfusion?
• Aufgabe 29.9 Kinder mit nur einer funktionsfähigen Niere
• Aufgabe 29.10 Nachhaltige Wirksamkeit einer Kneipp- und einer Schroth-Kur bei essenzieller Hypertonie
• Aufgabe 29.11 Rauschgiftkonsum zu Lebzeiten
• Aufgabe 29.12 Denksport beim Würfelspiel
• 30 Mathematische Fachausdrücke und Formeln verstehen
• 31 Statistiksoftware
• 32 Lösungen zu den Übungsaufgaben
• Lösung 29.1 Infektionsalarm?
• Lösung 29.2 Kongressvortrag
• Lösung 29.3 Sex-Ratio in einem Isolat
• Lösung 29.4 Blutdrucksenkung mit drei Dosen
• Lösung 29.5 Zielgrößen bei rheumatoider Arthritis
• Lösung 29.6 Verzögerung des Wiederanstiegs des intraokularen Drucks
• Lösung 29.7 Zielgröße und Auswertung bei Morbus Huntington
• Lösung 29.8 Schädigung von Leberzellen durch Ischämie oder durch Re-Perfusion?
• Lösung 29.9 Kinder mit nur einer funktionsfähigen Niere
• Lösung 29.10 Nachhaltige Wirksamkeit einer Kneippund einer Schroth-Kur bei essenzieller Hypertonie
• Lösung 29.11 Rauschgiftkonsum zu Lebzeiten
• Lösung 29.12 Denksport beim Würfelspiel
• 33 Danksagung und persönliche Worte
• 34 Literaturhinweise
• Erläuterungen
• Einführende Literatur
• Weiterführende Literatur
• Studientypen, Studiendesigns
• Studiendurchführung und Ethik
• Kenngrößen, Tabellen und Grafiken
• Überlebenszeit-Analyse
• Robuste Schätzer und Konfidenzintervalle
• Varianzanalyse und Regression
• Multiples Testen, spezielle Hypothesen und Äquivalenztests
• Fallzahlbestimmung
• Adaptive Studiendesigns
• Fehlende Werte
• Publikation von Studien
• Meta-Analysen
• Mathematik
• Mehr oder weniger ernsthafte Literatur zur Statistik
• 35 Sachwortregister