Medizinische Statistik

Angewandte Biometrie für Ärzte und Gesundheitsberufe

Wilhelm Gaus and Rainer Muche

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Wilhelm Gaus, Rainer Muche, Medizinische Statistik (2017), Schattauer Verlag (Thieme), Stuttgart, ISBN: 9783794590728

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Description / Abstract

Statistik für Mediziner – leicht gemacht
Studien zu planen und durchzuführen gehört für viele Ärzte zum Berufsalltag. Doch worauf kommt es beim Studiendesign und der Interpretation der Ergebnisse an? – Ganz klar, auf Kenntnisse in Statistik!
Auch die 2., überarbeitete Auflage des etablierten Werkes behandelt die für die Medizin wichtigsten statistischen Verfahren auf leicht verständliche Weise. Die Autoren sprechen die Sprache der Ärzte und haben die Themen nach ihrer Praxisrelevanz ausgewählt. Alles Wissenswerte rund um Zufall und Wahrscheinlichkeit wird auf den „Puls der Klinik“ zugeschnitten erklärt und anhand von Beispielen und Übungsaufgaben vertieft.
Ein idealer Begleiter für Ärzte, Gesundheitswissenschaftler und alle im Medizinbereich Tätigen, die sich Statistikkenntnisse aneignen oder sie auffrischen wollen.

Keywords: Statistik, klinische Studie, medizinische Statistik, Biometrie, Wahrscheinlichkeit, Epidemiologie, medizinische Dokumentation, Datenerhebung, Datenmanagement, statistische Tests

Description

Prof. Dr. phil. Wilhelm Gaus, Professur für Biometrie und Medizinische Dokumentation an der Medizinischen Fakultät der Universität Ulm. Bis zu seiner Emeritierung Leiter des Instituts für Biometrie und Medizinische Dokumentation sowie Leiter der Schule für Medizinische Dokumentation der Universität Ulm.

Prof. Dr. biol. hum. Rainer Muche, Dipl.-Statistiker; stellvertretender Direktor des Insituts für Epidemiologie und Medizinische Biometrie der Universität Ulm. Schwerpunkte der Tätigkeit sind die Ausbildung von Studierenden der Fächer Medizin, Medizinische Dokumentation und Mathematische Biometrie und die Beratung der Kliniker bei der Studienplanung und Auswertung klinischer Forschungsprojekte.

About the author

Lesermeinungen zur 1. Auflage:

In dem Buch liegt eine Leichtigkeit, die so manches Fachbuch vermissen lässt. Dadurch sind die Themen auch ohne Vorkenntnisse verständlich und nicht so mathematisch und theoretisch wie es sonst gern in Fachbüchern üblich ist. Wir finden, Das Buch ist somit für alle Berufsgruppen mit berührung zur medizinischen Statistik geeignet.
Stefanie Brosel und Cathrin Corell in: mdi, Heft 1/2014

Die Autoren verwenden durch das ganze Buch hinweg eine aufgelockerte, teils humorvolle Sprache, die einem hilft auch so manches trockene Kapitel zu durchstehen. [...] Häufig gibt es auch amüsante Anspielungen und Running Gags [...], die zu einer positiven Stimmung beim Lesen beitragen.
Mert Seyhan auf: Internetseite der Universität Würzburg, Juli 2015

Table of content

  • Cover
  • Impressum
  • Vorwort
  • Inhaltsdisplay
  • Sieben Merkwürdigkeiten der Biometrie
  • 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

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