Christoph Thiele - Medizinstatistik für den beruflichen Alltag

Medizinische Studien enthalten eine Vielzahl von Fachausdrücken zur Statistik. Viele hantieren mit diesen Ausdrücken, haben eine ungefähre Ahnung, was sich dahinter verbirgt. Aber wissen sie es wirklich?

Man könnte meinen, dass manches Statistiklehrbuch Abhilfe schaffen könnte. Doch ein Blick in diese Bücher erweist sich häufig als Trugschluss. Sie wurden von Mathematikern mit ihrem Blick auf die Statistik geschrieben und werden nicht den Menschen gerecht, die sich mit medizinischen Studien beschäftigen. Sie sind kompliziert geschrieben und sind für die Interpretation der Studien mit zu viel mathematischem Wissen überladen.

Um eine Studie interpretieren zu können, muss man nicht die hinter den einzelnen Ausdrücken stehende Statistik beherrschen, man braucht keine komplizierten Formeln zu verstehen – dies erledigen die Computer für uns. Es ist nur wichtig, zu wissen, welche Bedeutung sich hinter den einzelnen Fachausdrücken verbirgt und wie sie einzuordnen sind.

Dieses Buch soll dazu beitragen, die einzelnen Begriffe der Statistik, die studienrelevant sind, praxisnah zu erläutern und ein Verständnis für deren Zusammenhänge zu liefern. Somit wird eine Einordnung der Daten erleichtert.

Sie vermissen in diesem Buch einen Begriff aus der Statistik? Dann bitte ich Sie, mir diesen Begriff zu mailen, damit ich ihn in einer neuen Auflage einarbeiten kann.

Für einen besseren Lesefluss wird in diesem Buch das generische Maskulinum verwendet. Es sind in jedem Fall alle Geschlechter und Identitäten gemeint (z. B.: Der Arzt behandelt seinen Patienten und verabreicht ihm seine Medizin bedeutet Der Arzt/die Ärztin behandelt seinen/ihren Patienten/Patientin und verabreicht ihm seine/ihr ihre Medizin ).

Köln, September 2021 Christoph Thiele

Die angegebenen Stichwörter sind im dem Kapitel, das hinter dem Pfeil steht, zu finden.

2x2-Feldertafel → 30. Interaktionstest

α-Fehler → 14. Signifikanz

α-Fehler, Adjustierung → 27. Adjustieren

α-Fehler, Einfluss auf β-Fehler → 17. Einflussgrößen auf α- und β-Fehler

α-Fehler, Patientenzahl → 21. Patientenzahl/Fallzahl

β-Fehler → 15. Power

β-Fehler, Einfluss auf α-Fehler → 17. Einflussgrößen auf α- und β-Fehler

β-Fehler, Patientenzahl → 21. Patientenzahl/Fallzahl

A priori → 8. Testungen

Absolute Risikoreduktion → 11. Relatives und absolutes Risiko

Absolutes Risiko → 11. Relatives und absolutes Risiko

According to Protocol Set → 13. Data Set

Adaptive Randomisierung → 5. Randomisierung

Adjustieren → 27. Adjustieren

Affix → 30. Interaktionstest

Alpha-Fehler → 14. Signifikanz

Alphafehlerinflation → 27. Adjustieren

Alphafehlerkumulierung → 27. Adjustieren

Allocation-Bias → 29. Bias/Verzerrung

Alternativhypothese → 4. Nullhypothese/Alternativhypothese

Analysezeitpunkt → 12. Analysezeitpunkt

Äquivalenzbereich → 20. Zweiseitige Testung

Äquivalenzstudie → 20. Zweiseitige Testung

Arithmetisches Mittel → 9. Median/Arithmetisches Mittel

As Treated Set → 13. Data Set

AT → 13. Data Set

ATP → 13. Data Set

Attrition-Bias → 29. Bias/Verzerrung

Baseline Adaptive Randomisierung → 5. Randomisierung

Basket-Studie → 13. Data Set

Benjamin-Hochberg-Prozedur → 27. Adjustieren

Benjamin-Yekutieli-Prozedur → 27. Adjustieren

Beobachter-Bias → 29. Bias/Verzerrung

Beta-Fehler → 15. Power

Bias → 29. Bias/Verzerrung

Bioäquivalenz → 20. Zweiseitige Testung

Bivariat → 28. Univariat/Multivariat

Blockrandomisierung → 5. Randomisierung

Boferroni-Holm-Prozedur → 27. Adjustieren

Bonferroni-Korrektur → 27. Adjustieren

Bootstrapping-Verfahren → 31. Statistische Testverfahren

Chancenverhältnis → 11. Relatives und absolutes Risiko

Ceteris paribus → 5. Randomisierung

Chi-Quadrat-Test → 31. Statistische Testverfahren

Cohen → 10. Effektstärke

Co-primäre Endpunkte → 6. Endpunkt

Confounder → 25. Störfaktoren

Contergan-Skandal → 6. Endpunkt

Cox-Regression → 31. Statistische Testverfahren

Data Set → 13. Data Set

Detection-Bias → 29. Bias/Verzerrung

Disordinale Interaktion → 30. Interaktionstest

Dissemination-Bias → 29. Bias/Verzerrung

Drei-Wege-Interaktion → 30. Interaktionstest

Dunett-Prozedur → 27. Adjustieren

Effektstärke → 10. Effektstärke

Effektunterschied, Einfluss auf den α- und β-Fehler → 17. Einflussgrößen auf α- und β-Fehler

Effektunterschied, Einfluss auf die Patientenzahl → 21. Patienzahl/Fallzahl

Efron's Method → 31. Statistische Testverfahren

Einfache Randomisierung → 5. Randomisierung

Einflussgrößen auf α- und β-Fehler → 17. Einflussgrößen auf α- und β-Fehler

Einseitige Testung → 19. Einseitige Testung

Endpunkt → 6. Endpunkt

Ereignis → 3. Ereignis

Exakter Chi-Quadrat-Test → 31. Statistische Testverfahren

Explorativ → 8. Testungen

Fallzahl → 21. Patientenzahl/Fallzahl

FAS → 13. Data Set

Fisher-Yates-Test → 31. Statistische Testverfahren

Fisher's Exact Test → 31. Statistische Testverfahren

Frühe Zensur → 23. Zensierte Patienten

Full Analysis Set → 13. Data Set

Gallup-Umfrage → 29. Bias/Verzerrung

Gegenereignis → 3. Ereignis

Gleichheitsstudie → 20. Zweiseitige Testung

Hazard → 11. Relatives und absolutes Risiko

Hazard Ratio → 11. Relatives und absolutes Risiko

Hierarchische Testung → 7. Hierarchische Testung

Hochsignifikant → 14. Signifikanz

Hommel-Prozedur → 27. Adjustieren

Infarct Survival Collaborative Group → 26. Subgruppenanalyse

Information-Bias → 29. Bias/Verzerrung

Intention to Treat Set → 13. Data Set

Interaktion 1. Ordnung → 30. Interaktionstest

Interaktion 2. Ordnung → 30. Interaktionstest

Interaktionstest → 30. Interaktionstest

Interimsanalyse → 12. Analysezeitpunkt

Intervallzensiert → 23. Zensierte Patienten

ITT → 13. Data Set

Kaplan-Meier-Methode → 24.Kaplan-Meier-Methode

Kaplan-Meier-Schätzer, Berechnung → 24. Kaplan-Meier-Methode

Kleine Patientenzahlen → 23. Zensierte Patienten

Konfidenzbereich → 18. Konfidenzintervall

Konfidenzintervall → 18. Konfidenzintervall

Konfirmatorisch → 8. Testungen

Konfundierung → 25. Störfaktoren

Linkszenisert → 23. Zensierte Patienten

Log-Rank-Test → 31. Statistische Testverfahren

Mann-Whitney U-Test → 31. Statistische Testverfahren

Marmeladenbrotexperiment → 4. Nullhypothese/Alternativhypothese

Matching → 25. Störfaktoren

Median → 9. Median/Arithmetisches Mittel

Methode von Cohen → 10. Effektstärke

Miasma-Theorie → 25. Störfaktoren

Modalwert → 9. Median/Arithmetisches Mittel

Modus → 9. Median/Arithmetisches Mittel

Multivariat → 28. Univariat/Multivariat

Nichtüberlegenheit → 19.Einseitige Testung

Nichtunterlegenheit → 19.Einseitige Testung

Nichtunterlegenheitsstudie → 19.Einseitige Testung

Non-inferiority trial → 19.Einseitige Testung

Nullhypothese → 4. Nullhypothese/Alternativhypothese

NNT → 11. Relatives und absolutes Risiko

Number needed to treat → 11. Relatives und absolutes Risiko

Obere Konfidenzgrenze → 18. Konfidenzintervall

Obermedian → 9. Median/Arithmetisches Mittel

Observer-Bias → 29. Bias/Verzerrung

Odds Ratio → 11. Relatives und absolutes Risiko