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