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Projektplanung • • • • 10. Medizinische Statistik

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Academic year: 2022

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Medizinische Informatik 10. Medizinische Statistik 1

10. Medizinische Statistik

Projektplanung

Deskriptive Statistik

Inferenz-Statistik

Literatur: Hüsler, J. und Zimmermann, H.: Statistische Prinzipien für medizinische Projekte, Verlag Hans Huber, 1993.

Projektplanung

1. Fragestellung diskutieren: Ziele festlegen, alle relevanten Variablen und Einflussgrößen bestimmen, Modellüberlegun- gen mit Einbezug bekannter wissenschaftlicher Arbeiten.

2. Planung des Experimentes: sinnvolle Variablen und Einflussgrößen festlegen, Stichprobengröße bestimmen, Kosten und Zeitaufwand abklären.

3. Durchführung des Experimentes: Protokollierung, Kontrolle der Variablen und Einflussgrößen.

4. Statistische Auswertung: Graphiken erstellen und

Maßzahlen berechnen, Diskussion der Modellannahmen.

5. Diskussion der neuen Informationen: Validität bestimmen, Schlussfolgerungen herleiten, Bericht verfassen.

(2)

Medizinische Informatik 10. Medizinische Statistik 3

Population und Stichprobe

Die Stichprobe muss eine zufällige Auswahl der Population sein!

Probleme und Lösungen:

inhomogene Population

Aufteilung in Untergruppen (z.B. Männer und Frauen)

retrospektive Studie

prospektive Studie

Bias durch Auswahl

Zufallsauswahl (Problem bei Freiwilligen, eigenen Patienten, ..)

Bias durch Vermengung

Kausale Faktoren kennen und berücksichtigen (z.B. Alter, soziale Indikatoren, ...)

Informationsbias

klare Definitionen & Versuchprotokolle mit möglichst wenig Variationen (Problem z.B. bei Umfragen zu heiklen Themen)

Deskriptive Statistik: Maßzahlen

Umfang (Stichprobenumfang)

Minimum

Maximum

Mittelwert (mean)x : (x1 + ... + xn) / 2

Median (median): (n+1)/2-te Wert bzw. Mittelwert

1. Quartil: ≈ 25% der Werte sind kleiner

3. Quartil: ≈ 75% der Werte sind kleiner

Varianz s2: ((x1 -x)2 + ... + (xn -⎯x)2 ) / (n - 1)

Standardabweichung s (SD): √ Varianz

innerhalb⎯x + s sind ≈ 2/3 der Daten (bei Normalverteilung NV)

innerhalb⎯x + 2s: ≈ 95% (bei NV; ohne > 75%)

innerhalb⎯x + 3s: ≈ 99% (bei NV; ohne > 90%)

(3)

Medizinische Informatik 10. Medizinische Statistik 5

Deskriptive Statistik: Grafische Darstellungen

Balkendiagramm

Sektorendiagramm

Strichdiagramm

Baumdiagramm

Histogramm

Häufigkeitspolygon

Kistendiagramm (Boxplot)

Punktediagramm (Scatter Plot)

Visualisierung einiger Maßzahlen

Strich- diagramm

Q1: 1.Quartil Q3: 3.Quartil

~x: Median -x: Mittelwert s: Standard- abweichung

Boxplot: (Min, Q1, Median, Q3, Max)

(4)

Medizinische Informatik 10. Medizinische Statistik 7

Deskriptive Statistik (1)

Tabelle

Kreisdiagramm / Sektorendiagramm

Säulen-/Balkendiagramm

Deskriptive Statistik (2)

(Tabelle)

Histogramm

Häufigkeitspolygon / Linie

(5)

Medizinische Informatik 10. Medizinische Statistik 9

Deskriptive Statistik (3)

Häufigkeitspolygon zweier Gruppen

Inferenz-Statistik: Wichtige Tests

Test auf Normalverteilung

visuell mit Wahrscheinlichkeitspapier

durch Vergleich von Streubreite und Standardabweichung

Vergleich zweier Mittelwerte von Meßreihen

bei Normalverteilung: t-Tests

ohne Normalverteilung: Wilcoxon- bzw. Rangsummentest

Vergleich von Häufigkeiten

Vierfeldertafel (Chi-Quadrat-Test)

Kontingenztabellen

(linearer) Zusammenhang zwischen zufälligen Variablen

Korrelationskoeffizient

lineare Regression

(6)

Medizinische Informatik 10. Medizinische Statistik 11

Varianten von T-Tests in Excel

Vergleich zweier unabhängiger Stichproben (wie signifikant ist die Differenz der Mittelwerte)

Beispiel: Vergleich Köpergröße von Männern und Frauen

Formel: t mit x1, x2: Mittelwerte

mit s1, s2: Standardabweichungen mit n1, n2: Stichprobengröße

mit (n1+ n2 – 2) / 2 Freiheitsgraden (FG)

Falls Standardabweichungen ähnlich (homogen), bessere Formel möglich: F-Test

Falls Stichproben abhängig: Bewertung der Differenzen

Beispiel: Wirkung einer Blutdrucktherapie: vor/nach-Vergleich

Formel: t = |Mittelwert der Differenzen| * √n / s mit (n-1) FG

™

Einseitig (Männer > Frauen?) oder zweiseitig (Unterschied?)

Varianten von Chi-Quadrat-Tests in Excel

Vergleich einer gegebenen (beobachteten) Häufigkeitsverteilung mit einer erwarteten (theoretischen) Häufigkeitsverteilung

Beispiel: Häufigkeiten eines Würfels (3000 Würfe)

beobachtet (hb): 1: 511; 2: 472; 3:572; 4:498; 5:513; 6:434

erwartet (he): 1:500; 2:500; 3:500; 4:500; 5:500; 6:500

Prüfgröße: Summe der Abweichungsquadrate ∑ (hb – he)2 = χ2

mit Anzahl der Freiheitsgrade: Klassenzahl – 1 (hier 5)

In jedem Feld mindestens ein Erwartungswert von 5 nötig.

Spezialisierung auf 2 x 2 Feld oder auf m x k Feld (Kontigenztest, Chi-Quadrat-Mehrfeldertest)

Falls Stichproben abhängig: McNemar-Test

Referenzen

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