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By Christel Weiß

Welche Gene korrelieren mit Alzheimer? Wie gro? muss meine Stichprobe sein, um eine pr?zise Sch?tzung abgeben zu k?nnen? Wie f?hre ich eine Studie durch? Mit Wei?, Medizinische Statistik lernen Sie, Daten zu strukturieren, Zusammenh?nge aufzudecken und Ergebnisse zu interpretieren. Und dabei m?ssen Sie weder Formeln auswendig lernen noch herleiten - die Grundlagen sind viel einfacher zu verstehen, als Sie es vermuten! Und Basiswissen hilft Ihnen dabei: - Zusammenh?nge werden an einfachen Beispielen erkl?rt - ?berblick ?ber klinische und epidemiologische Studien - Zusammenfassungen am Kapitelende heben das Wichtigste hervor - Glossar Englisch - Deutsch f?r englische Paper und Statistiksoftware - Inhalte, die ?ber das Pr?fungswissen hinausgehen, sind markiert on-line lernen auf lehrbuch-medizin.de - Ausf?hrliches Lexikon statistischer Begriffe - unique Pr?fungsfragen - Kurzzusammenfassungen

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4) definierte Histogramm besteht aus k Rechtecken mit den Flächen hi ; die Gesamtfläche hat den Wert 1. In früheren Zeiten – als man einen Mittelwert noch per Hand oder mit z dem Taschenrechner ermittelte – erleichterte man sich die Arbeit, indem man die Daten in eine überschaubare Anzahl von Klassen zusammenfasste und die Kenngrößen aus den Klassenmitten ermittelte. Deshalb legte man Wert darauf, dass die Klassenmitten rechentechnisch günstige Werte waren. Im Zeitalter benutzerfreundlicher Statistiksoftware ist dieses Argument obsolet.

Einflussgrößen: Darunter versteht man die Merkmale, die in einem funktionalen Zusammenhang mit der Zielgröße stehen. Quantitative Einflussgrößen werden oft auch als Einflussvariablen, qualitative als Faktoren bezeichnet. Das Ziel der statistischen Analyse besteht darin, den Zusammenhang mit der Zielgröße abzusichern und quantitativ zu beschreiben. Die Einflussgrößen lassen sich entsprechend ihrer Funktion bei der Datenanalyse weiter einteilen in: ŷ Erklärende Einflussgrößen: Diese sollen dazu beitragen, Zusammenhänge zu entdecken und neue Erkenntnisse bezüglich der Zielgröße zu gewinnen.

Dies kann dazu führen, dass ein Zusammenhang vorgetäuscht wird, der in Wirklichkeit nicht vorhanden oder weniger stark ausgeprägt ist. Wenn mögliche Confounder bekannt sind, sollten sie als Covariable erfasst und bei der Analyse berücksichtigt werden. Schließlich sei darauf hingewiesen, dass mit einer statistischen Analyse prinzipiell nur stochastische Zusammenhänge nachgewiesen werden können. Ob diese auch kausal bedingt sind, muss aufgrund von medizinisch-fachlichen Überlegungen erwogen werden.

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