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Statistische Prinzipien für medizinische Projekte
von: Jürg Hüsler, Heinz Zimmermann
Hogrefe AG, 2010
ISBN: 9783456948683 , 383 Seiten
5. Auflage
Format: PDF, OL
Kopierschutz: Wasserzeichen
Preis: 26,99 EUR
Inhaltsverzeichnis
6
1 Einleitung
16
1.1 Notwendigkeit statistischer Kenntnisse
16
1.2 Daten und die statistische Arbeit
17
1.3 Statistische Welt: Was umfasst sie?
18
1.4 Projektdurchführung und Protokoll
20
1.5 Inhaltsüberblick
22
2 Graphische Mittel Wie werden Daten graphisch dargestellt?
24
2.1 Qualitative (kategorielle) Daten
24
2.2 Quantitative Daten
27
2.3 Multivariate Daten
31
3 Statistische Maßzahlen Wie werden Daten quantitativ beschrieben?
40
3.1 Maßzahlen der mittleren Lage
40
3.2 Maßzahlen der Lage
41
3.3 Maßzahlen der Streuung
43
4 Statistische Maßzahlen: Formeln
48
4.1 Bezeichnungen
48
4.2 Maßzahlen der mittleren Lage
49
4.3 Maßzahlen der Lage
49
4.4 Maßzahlen der Streuung (Variabilität)
50
5 Statistische Begriffe Warum sind Population, Stichprobe, Randomisierung und Bias wichtig?
54
5.1 Population, Stichprobe und Variable
54
5.2 Auswahlverfahren
57
5.3 Bias (Verfälschung)
58
6 Statistische Verteilungen Wie sind Daten oder Mittelwerte verteilt?
64
6.1 Stichprobenverteilung
64
6.2 Normalverteilung
66
6.3 Normalverteilte Variablen
67
7 Vertrauensintervall Wie werden wichtige Resultate präsentiert?
74
7.1 Vertrauensintervall für einen Populationsmittelwert
74
7.2 Vertrauensintervall zum Vergleich zweier Populationsmittelwerte
82
8 Der statistische Test Wie werden Hypothesen geprüft?
86
8.1 Allgemeine Bemerkungen
86
8.2 Hypothesen
90
8.3 Parametrische und nichtparametrische Tests
92
9 Analyse von gepaarten Stichproben Wie werden Mittelwerte von gepaarten Daten beurteilt?
96
9.1 Gepaarter t-Test bei normalverteilten Daten
96
9.2 Verschiedene Testsituationen
102
9.3 Normalitätsprüfung
104
9.4 Wilcoxon-Vorzeichen-Rangsummentest
106
9.5 Vorzeichen-Test
110
10 Analyse eines Gruppenmittelwerts Wie wird eine Gruppe alleine beurteilt?
112
10.1 t-Test, der parametrische Test
113
10.2 Wilcoxon-Vorzeichen-Rangsummentest
115
10.3 Nichtparametrische Vertrauensintervalle
116
10.4 Vorzeichen-Test
117
10.5 Fehlerwahrscheinlichkeiten ? und ?
118
11 Analyse von zwei unverbundenen Stichproben Wie werden Mittelwerte von zwei ungepaarten Stichproben untersucht?
124
11.1 Ungepaarter t-Test
124
11.2 Wilcoxon-Mann-Whitney-Rangsummentest
128
11.3 Nichtparametrisches Vertrauensintervall
133
11.4 Median-Test
134
11.5 Große Stichprobenumfänge bei zwei Gruppen
136
12 Häufigkeiten und Proportionen Wie werden kategorielle Daten analysiert?
142
12.1 Beurteilung einer Proportion
143
12.2 Vergleich von zwei Proportionen ungepaarter Stichproben
146
12.3 Gepaarte Stichproben, 2×2-Tabelle
148
12.4 Kontingenztabellen, Analyse mehrerer Häufigkeiten
150
13 Wahl des Stichprobenumfangs Wie groß muss die Stichprobe sein?
158
13.1 Allgemeine Überlegungen, Einstichprobenfall
158
13.2 Poweranalyse in anderen Fällen
161
14 Vergleich von mehreren Stichproben -Varianzanalyse Wie werden mehr als zwei Stichproben (Gruppen) miteinander verglichen?
164
14.1 Allgemeine Überlegungen
164
14.2 Mittelwertsvergleiche mit Varianzanalysen
167
15 Ein-Weg-Varianzanalyse Wie wird der Einfluss eines (kategoriellen) Faktors auf eine metrische Variable untersucht?
170
15.1 Parametrisches Verfahren: F -Test
170
15.2 Nichtparametrische Ein-Weg-Varianzanalyse, Kruskal-Wallis-Test
176
16 Zwei-Weg-Varianzanalyse, Randomisierter Blockplan Wie wird der Einfluss von zwei Faktoren auf eine metrische Variable untersucht?
182
16.1 Parametrische Zwei-Weg-Varianzanalyse mit F -Test
182
16.2 Nichtparametrische Zwei-Weg-ANOVA, Friedman-Test
188
17 Allgemeine Varianzanalyse Wie wird der Einfluss mehrerer Faktoren auf eine metrische Variable beurteilt?
196
17.1 Allgemeine Bemerkungen
196
17.2 Beispiel mit drei Einfluss-Faktoren
197
18 Lineare Abhängigkeit, Korrelation Wie wird der Zusammenhang zwischen zwei Variablen gemessen?
206
18.1 Lineare / Nichtlineare Abhängigkeit
206
18.2 Korrelationskoeffizient
207
18.3 Rangkorrelationskoeffizient
210
18.4 Kendall’s Tau
211
19 Lineare Regression Wie wird der Zusammenhang zwischen zwei metrischen Variablen untersucht?
216
19.1 Regressionsgerade
216
19.2 Regressionsschätzung
218
19.3 Parametrische Regression
219
19.4 Regressionsprüfung
220
20 Multiple Regression Wie wird der Einfluss mehrerer Variablen auf eine metrische oder binäre Variable untersucht?
228
20.1 Regressionsparameter
228
20.2 Prüfung der multiplen Regression
231
20.3 Modell-Verifikation
233
20.4 Beispiel mit mehreren Variablen
237
20.5 Logistische Regression
244
21 Analyse von Überlebensdaten Wie werden Überlebensdaten untersucht?
254
21.1 Überlebensdaten
254
21.2 Schätzung der Überlebensfunktion
257
21.3 Vergleich von Überlebensfunktionen
263
21.4 Stratifizierung
266
21.5 Cox-Regression
269
22 Analyse multivariater Daten Wie wird der Zusammenhang mehrerer Variablen beurteilt?
274
22.1 Übersicht multivariater Verfahren
275
22.2 MANOVA
277
22.3 Hauptkomponentenanalyse
280
22.4 Faktoranalyse
284
22.5 Diskriminanzanalyse
286
22.6 Klusteranalyse
288
23 Medizinische Studiendesigns Welcher Studienplan soll verwendet werden?
294
23.1 Studienarten
294
23.2 Randomisierte Studie
298
23.3 Querschnittsstudien
299
23.4 Kohortenstudie
300
23.5 Fall-Kontrollstudie
302
23.6 Cross-over-Studie
303
23.7 Meta-Analyse
305
23.8 Äquivalenzstudien
311
A Software
316
B Übungsaufgaben
319
C Lösungen der Aufgaben
331
D Glossar
347
D.1 Deutsch-englisches Glossar
347
D.2 Englisch-deutsches Glossar
353
E Liste der mathematischen Symbole
358
F Tabellen der statistischen Tests
360
G Literaturverzeichnis
374
Index
376
Über die Autoren
384
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