Statistische Prinzipien für medizinische Projekte

von: Jürg Hüsler, Heinz Zimmermann

Hogrefe AG, 2010

ISBN: 9783456948683 , 383 Seiten

5. Auflage

Format: PDF, OL

Kopierschutz: Wasserzeichen

Windows PC,Mac OSX Apple iPad, Android Tablet PC's Online-Lesen für: Windows PC,Mac OSX,Linux

Preis: 26,99 EUR

Mehr zum Inhalt

Statistische Prinzipien für medizinische Projekte


 

Kapitel 1 Einleitung (S. 15-16)

Dieses Kapitel führt in die wichtigsten Aspekte der Statistik ein, mit der Mediziner heute konfrontiert werden und gibt einen Überblick über die Inhalte des Buches.

1.1 Notwendigkeit statistischer Kenntnisse

Statistische Methoden sind heute in der Medizin so weit verbreitet, dass die wichtigsten elementaren Methoden unter Medizinern bekannt sein sollten, um Publikationen besser beurteilen und die eigene Forschung planen, durchführen und publizieren zu können. Einige der oft verwendeten Methoden sind einfach zu verstehen und können selbst nachvollzogen werden.

Dieses Buch führt in die medizinische Statistik ein. Es kann weder das breite Gebiet der Statistik noch eine vollständige Übersicht über die verschiedenen Verfahren vermittelt werden. Ziel dieses Buchs ist es vielmehr, die am meisten verwendeten, parametrischen und nicht-parametrischen Konzepte zu behandeln und die Möglichkeiten der statistischen Verfahren in der allgemeinen medizinischen Forschung aufzuzeigen. Weiter sollen die Ideen einiger komplexer Verfahren vorgestellt werden, die Mediziner jedoch nicht selber ohne Unterstützung eines Statistikers anwenden sollten.

Ist die Gedankenwelt der Statistik und die Sprache des Statistikers vertraut, lassen sich auch größere medizinische Projekte mit einem Statistiker leichter diskutieren. Dies wirkt sich in solchen Forschungsprojekten in einer besseren Planung und Durchführung aus. Eine gute Zusammenarbeit zwischen Statistiker und Mediziner ist unbedingt erforderlich.

1.2 Daten und die statistische Arbeit


Statistik beginnt, könnte man meinen, mit der Auswertung der bereits gesammelten numerischen Daten. Dies trifft aber nicht zu, denn die statistische Auswertung hängt stark von der Planung einer Untersuchung oder eines Experiments, von den gewählten Beobachtungsgrößen, den Parametern, den Messverfahren und vielem anderem ab. Beispiel 1.1: In einer Studie sollen zwei Medikamente zur Blutdrucksenkung bei hypertensiven Patienten untersucht werden.

Dabei werden die Daten des systolischen und diastolischen Blutdrucks vor und nach einer bestimmten Behandlungszeit gemessen und zur statistischen Auswertung zusammen getragen (Abb. 1.1). In dieser Studie sind einige Dinge zu klären: Bevor eine statistische Auswertung erfolgen kann, muss beispielsweise geklärt sein, wie die Patienten ausgewählt wurden, wie ein Patient einer derMedikamentengruppen zugeteilt wurde, welches Studiendesign verwendet wurde, wer die Messungen mit welchem Gerät durchführte, wie zuverlässig die Behandlung erfolgte, oder ob wichtige Einflussfaktoren in der Auswertung berücksichtigt werden müssen.