Basiswissen statistische Methoden: Grundlagen und Anwendung in den Therapie- und Gesundheitswissenschaften
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Bern
Hogrefe
2024
|
| Ausgabe: | 1. Auflage |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis Klappentext |
| Beschreibung: | Literaturverzeichnis Seite 313-316 |
| Beschreibung: | 346 Seiten Illustrationen, Diagramme 24 cm x 17 cm |
| ISBN: | 9783456862804 |
Internformat
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5 Inhaltsverzeichnis . 11 Danksagung. 17 Statistik und Forschungsmethoden in der gesundheitswissenschaftlichen Forschung. 19 Angewandte wissenschaftliche empirische Forschung . 20 Alltagstheorien und-Überzeugungen . Wesentliche Merkmale von Alltagstheorien und-Überzeugungen . Kriterien verlässlichen Wissens in den empirischen Wissenschaften . 21 22 24 Vorwort 1 1.1 1.1.1 1.1.2 1.1.3 Empirische Forschung und Statistik . 32 Inhaltliche Ebene und statistische Ebene. Der empirische Forschungsprozess . Phasen des Forschungsprozesses . Grundlegende Merkmale der Anwendung statistischer Verfahren in den Gesundheitswissenschaften . 34 38 40 1.3 Zusammenfassung. 49 1.4 Blitzlichter aus der Forschungspraxis. 50 2 Erfassung
von Merkmalen: Messen und Skalen. 53 2.1 Klärung des Begriffs „Messen“. 53 2.2 Skalenniveau von Messergebnissen. 56 Nominalskalenniveau. Ordinalskalenniveau . Intervallskalenniveau . . . Verhältnisskalenniveau. Absolutskalenniveau . Die Rangordnung der Skalentypen . 58 61 63 67 68 68 2.3 Zusammenfassung. 68 2.4 Blitzlichter aus der Forschungspraxis. 70 3 Darstellung der Verteilung eines Merkmals:Tabellen und Grafiken. 75 3.1 Empirische Merkmalsverteilungen . 75 3.2 Häufigkeitsverteilungen kategorialer Merkmale. 78 1.2 1.2.1 1.2.2 1.2.3 1.2.4 2.2.1 2.2.2 2.2.3 2.2.4 2.2.5 2.2.6 44
6 Inhaltsverzeichnis Absolute und relative Häufigkeiten. Tabellarische Darstellung nominalskalierter Merkmale. Grafische Darstellung nominalskalierter Merkmale. Tabellarische und grafische Darstellung mindestens ordinalskalierter Merkmale mit wenigen diskreten Merkmalsstufen . . Verteilung stetig verteilter bzw. fein gestufter mindestens intervallskalierter Merkmale . 83 78 78 81 3.3 Zusammenfassung. 87 3.4 Blitzlichter aus der Forschungspraxis. 87 4 Kennzahlen der Verteilung eines Merkmals: Zentrale Tendenz, Variabilität und Schiefe. 4.1 Maße der zentralen Tendenz: Modus, Median, arithmetisches Mittel 3.2.1 3.2.2 3.2.3 3.2.4 3.2.5 4.2 Die Schiefe einer Verteilung 91 . Maße der Schwankungsbreite oder Variabilität eines Merkmals: Spannweite, Varianz, Standardabweichung . 82 92 93 . 96 . 99 4.4 Standardisierung der Verteilung eines Merkmals. 102 4.5
Zusammenfassung. 107 4.6 Blitzlichter aus der Forschungspraxis. 108 5 Modellierung von Zufallsschwankungen: Wahrscheinlichkeiten, statistische Verteilungen und Wahrscheinlichkeitsbereiche. 111 5.1 Wahrscheinlichkeiten . 112 4.3 4.3.1 5.2 Ausreißerwerte Verteilung einer Zufallsvariable bei einmaliger Beobachtung: Bernoulli-Verteilung, Gleichverteilung . 115 5.3 Verteilung der Häufigkeit eines Merkmals bei mehrmaliger Beobachtung: Binomialverteilung. 116 5.4 Bestimmung der Wahrscheinlichkeitswerte einer Binomialverteilung. 5.5 Verteilung eines Merkmals, dessen Ausprägung durch viele unabhängige Zufallsprozesse zustande kommt: Die Gauß’sche Normalverteilung. 119 122 5.6 Bestimmung der Wahrscheinlichkeitswerte einer Normalverteilung. 123 5.7 Zusammenfassung. 125 5.8 Blitzlichter aus der Forschungspraxis . . 126 6 Unsicherheit geschätzter Merkmalsausprägungen: Konfidenzintervalle für Mittelwerte .
129 Untersuchung von Stichproben als Basis der Schätzung von Populationseigenschaften. 129 6.1 6.1.1 6.1.2 Repräsentative Stichprobenauswahl. Bestimmung deskriptiver Statistiken in einer Stichprobe . 130 131
Inhaltsverzeichnis 6.2 Schätzung des Standardfehlers der Kennwerteverteilung der Mittelwerte . 132 6.3 Form der Kennwerteverteilung der Mittelwerte. 134 6.4 Bestimmung des Konfidenzintervalls für den Stichprobenmittelwert. 135 6.5 Bestimmung des Konfidenzintervalls für den Erwartungswert in der Population . 137 6.6 Zusammenfassung. 142 6.7 Blitzlichter aus der Forschungspraxis. 143 7 Prüfung des Merkmalsunterschieds zwischen zwei Gruppen: PrinzipdesSignifikanztests . 7.1 Grundprinzip der Analyse von Gruppenunterschieden 7.2 Der t-Test für unabhängige Stichproben 7.2.1 7.2.2 7.2.3 7.2.4 7.2.5 7.2.6 7.3 145 . 145 . 147 Formulierung der Hypothesen . Festlegung des Signifikanzniveaus . Voraussetzungen für die Anwendung des t-Tests . Bestimmung der statistischen Prüfverteilung unter der Annahme, dass die Nullhypothese gilt . 149 Berechnung des
t-Werts. Ergebnisse bei Analyse mittels der Statistiksoftware SPSS. 147 148 148 Vergleich zweier Gruppen bei ordinalskalierten Daten: Der Wilcoxon-Rangsummen-Test bzw. Mann-Whitney-U-Test. 151 152 155 7.4 Ausblick: t-Test für abhängige Stichproben, Wilcoxon-Rangsummen-Test, Varianzanalyse . 158 7.5 Allgemeines Ablaufschema für Signifikanztests . 160 7.6 Zusammenfassung. 160 7.7 Blitzlichter aus der Forschungspraxis. 161 8 Anwendung und Interpretation des Signifikanztests und das Effektstärkemaß Cohens d. 165 Zwei Arten möglicher Fehlentscheidungen: Der a- (alpha-) und der ß-(beta-) Fehler. 165 8.2 Cohens d als Maß der Effektstärke und der Einfluss derStichprobengröße . 8.3 Zusammenfassung. 172 8.4 Blitzlichter aus der Forschungspraxis. 172 9 Der Zusammenhang zweier Merkmale: Die Korrelationsanalyse. 175 9.1 Korrelationskoeffizienten: Maßzahlen der
Stärke und Richtung von Merkmalszusammenhängen . 8.1 9.2 169 175 Deterministische und stochastische lineare Zusammenhänge. 177
8 Inhaltsverzeichnis 9.3 Der lineare Zusammenhang intervallskalierter Merkmale: Die Kovarianz und Pearsons Produkt-Moment-Korrelationskoeffizient r . Die Kovarianz zweier intervallskalierter Merkmale . Die standardisierte Kovarianz: PearsonsProdukt-MomentKorrelation . 179 Prüfung der Signifikanz von Korrelationen. 187 Signifikanz und Effektstärke . VoraussetzungendesSignifikanztests . 190 192 9.3.1 9.3.2 9.4 9.4.1 9.4.2 9.5 9.6 179 Maße des Zusammenhangs zweier ordinalskalierter Merkmale: Die Rangkorrelationskoeffizienten Spearmans p (rho) und Kendalls T (tau) Berechnung der Produkt-Moment-Korrelation r, Spearmans p und Kendalls t mittels SPSS . . . 184 193 197 9.7 Überblick über wichtige Korrelationskoeffizienten . 199 9.8 Zusammenfassung. 199 9.9 Blitzlichter aus der Forschungspraxis. 201 10 Fallstricke bei der Interpretation von Merkmalszusammenhängen: Korrelation und Kausalität . 205 10.1 Die Frage nach Ursache und Wirkung:
Merkmalszusammenhänge vs. Kausalität bzw. kausale Wirkmodelle. 205 10.2 Das Simpson-Paradox: Konfundierungen als Ursache sich widersprechender Studienbefunde . 213 10.3 Bedeutung des Unterschieds zwischen Korrelation und Kausalität für die Evidenzbasierung in den Gesundheitswissenschaften . 218 10.4 Zusammenfassung. 222 10.5 Blitzlichter aus der Forschungspraxis. 223 11 11.1 Schätzung der Ausprägung eines Merkmals aufgrund der Ausprägung anderer Merkmale: Regressionsanalyse . 227 Einfache lineare Regressionsanalyse. 227 11.1.1 Bestimmung der linearen Regressionsgleichung. 11.1.2 Varianzaufklärung, Determinationskoeffizient, Standardschätzfehler . . 11.1.3 Lineare Regressionsanalyse mit SPSS. 228 232 236 11.2 Multiple lineare Regression: Schätzung der Ausprägung einer Kriteriumsvariablen auf Basis mehrerer Prädiktoren. 238 11.3 Zusammenfassung. 242 11.4 Blitzlichter aus der Forschungspraxis. 243 12 Analyse des Zusammenhangs
zweier kategorialer Merkmale mittels des x2-Werts und daraus abgeleiteter Maßzahlen . 12.1 Darstellung von Häufigkeitsverteilungen in Kontingenztabellen 247 . 248
Inhaltsverzeichnis 12.2 Analyse des Zusammenhangs zweier dichotomer Merkmale . 249 12.2.1 Grundbegriffe aus der Mengenlehre . 12.2.2 Beobachtete und erwartete Häufigkeiten. 12.2.3 Prüfung der Signifikanz des Zusammenhangs zweier Merkmale: Der x2-Test (Chi-Quadrat-Test). 252 12.2.4 Der p-Koeffizient als Korrelationskoeffizient für zwei dichotome Variablen . 256 12.2.5 Einfluss der Grundrate auf das Ergebnis des Signifikanztests und die Zusammenhangsstärke . 258 12.3 Analyse des Zusammenhangs polytomer kategorialer Merkmale 249 252 . 259 . 261 12.5 Zusammenfassung. 263 12.6 Blitzlichter aus der Forschungspraxis. 264 12.4 Berechnung der Maßzahlen mittels SPSS 13 Analyse des Zusammenhangs von Risiko- und Schutzmerkmalen sowie Testergebnissen mit dem Gesundheitsstatus: Epidemiologische Maßzahlen . . 267 13.1 Maßzahlen epidemiologischer und klinischer Studien. 268 13.1.1 Prävalenz, Inzidenz, Morbidität und Mortalität. 13.1.2 Risiko und Odds (Ereignisquote) .
13.1.3 Relatives Risiko (RR), Absolute Risikoveränderung (ARV) und Number-Needed-to-Treat (NNT). 274 13.1.4 Odds Ratio (OR), logarithmiertes Odds Ratio und Yules Y. 13.1.5 Die Berechnung und Prüfung der Signifikanz von OR und ln(OR) mittels SPSS. 281 13.1.6 Vertiefender Ausblick: Integration von Zusammenhangsstärken in Metaanalysen. 283 269 271 . 284 13.2 13.3 Logistische Regression 277 13.2.1 Einfache logistische Regression aufgrund einer dichotomen Prädiktorvariable . 285 13.2.2 . Einfache logistische Regression aufgrund einer intervallskalierten Prädiktorvariable . 287 13.2.2 Multiple logistische Regression aufgrund mehrerer Prädiktorvariablen 292 Analyse des Vorhersagewerts von Testergebnissen. 294 13.3.1 Sensitivität, Spezifität, Positiv und Negativ Prädiktiver Wert . 13.3.2 Das Bayes-Problem: Hohe Fehlerrate von positiven Testergebnissen bei seltenen Erkrankungen . 298 294 13.4 Zusammenfassung. 303 13.5 Blitzlichter aus der
Forschungspraxis. 305 9
10 Inhaltsverzeichnis 14 Schlussbemerkungen . 309 Literatur. Glossar . Abkürzungsverzeichnis . Autorenverzeichnis . Sachwortverzeichnis . Hinweise zu Zusatzmaterialien . 317 317 335 339 341 347
Statistische Informationen und Argumentationen verstehen Studierende der Therapie- und Gesundheitswissenschaften benötigen in ihrer zukünftigen beruflichen Tätigkeit Kenntnisse, Fähigkeiten und Fertigkeiten, die es ihnen ermöglichen, den Gesundheitszustand der betreuten und behandelten Menschen gemeinsam mit ihnen positiv zu beeinflussen. Gesundheitswissenschaftliche Forschung dient der Gewinnung und der kritischen Analyse dieses Wissens. Grundlegend dafür sind empirische Forschungsmethoden und statistische Analyse verfahren: Denkt man darüber nach, wie sich eine gesundheitswissen schaftliche Fragestellung beantworten lässt, so bedeutet dies, dass man überlegt, wie man das Problem strukturiert untersuchen (Domäne der Forschungsmethoden) und wie man die Daten statistisch auswerten sollte (Domäne der Statistik), damit eine möglichst klare Antwort erwartet werden kann. Dieses Lehrbuch verfolgt das Ziel, die Studierenden zu befähigen, statistische Informationen und Argumentationen zu verstehen, ent sprechende Methoden einzuordnen und auch eigenständig umsetzen zu können. Alle statistischen Inhalte werden in Bezug auf Problem stellungen in der gesundheitswissenschaftlichen (Forschungs-) Praxis behandelt und veranschaulicht. Die Qualität der Inhalte des Lehrbuchs für das Lehren und Lernen zeigt sich auch in den zahlreichen Abbildungen und hervorgehobenen Boxen mit den wichtigsten Inhalten: Sie erleichtern das Verständnis und den Lesefluss. DesWeiteren endet jedes Kapitel mit Blitzlichtern aus der Forschungspraxis sowie Übungen, mit denen die erworbenen Kenntnisse überprüft
werden können. Die Antworten dazu können in der Mediathek des Hogrefe Verlags heruntergeladen werden. |
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5 Inhaltsverzeichnis . 11 Danksagung. 17 Statistik und Forschungsmethoden in der gesundheitswissenschaftlichen Forschung. 19 Angewandte wissenschaftliche empirische Forschung . 20 Alltagstheorien und-Überzeugungen . Wesentliche Merkmale von Alltagstheorien und-Überzeugungen . Kriterien verlässlichen Wissens in den empirischen Wissenschaften . 21 22 24 Vorwort 1 1.1 1.1.1 1.1.2 1.1.3 Empirische Forschung und Statistik . 32 Inhaltliche Ebene und statistische Ebene. Der empirische Forschungsprozess . Phasen des Forschungsprozesses . Grundlegende Merkmale der Anwendung statistischer Verfahren in den Gesundheitswissenschaften . 34 38 40 1.3 Zusammenfassung. 49 1.4 Blitzlichter aus der Forschungspraxis. 50 2 Erfassung
von Merkmalen: Messen und Skalen. 53 2.1 Klärung des Begriffs „Messen“. 53 2.2 Skalenniveau von Messergebnissen. 56 Nominalskalenniveau. Ordinalskalenniveau . Intervallskalenniveau . . . Verhältnisskalenniveau. Absolutskalenniveau . Die Rangordnung der Skalentypen . 58 61 63 67 68 68 2.3 Zusammenfassung. 68 2.4 Blitzlichter aus der Forschungspraxis. 70 3 Darstellung der Verteilung eines Merkmals:Tabellen und Grafiken. 75 3.1 Empirische Merkmalsverteilungen . 75 3.2 Häufigkeitsverteilungen kategorialer Merkmale. 78 1.2 1.2.1 1.2.2 1.2.3 1.2.4 2.2.1 2.2.2 2.2.3 2.2.4 2.2.5 2.2.6 44
6 Inhaltsverzeichnis Absolute und relative Häufigkeiten. Tabellarische Darstellung nominalskalierter Merkmale. Grafische Darstellung nominalskalierter Merkmale. Tabellarische und grafische Darstellung mindestens ordinalskalierter Merkmale mit wenigen diskreten Merkmalsstufen . . Verteilung stetig verteilter bzw. fein gestufter mindestens intervallskalierter Merkmale . 83 78 78 81 3.3 Zusammenfassung. 87 3.4 Blitzlichter aus der Forschungspraxis. 87 4 Kennzahlen der Verteilung eines Merkmals: Zentrale Tendenz, Variabilität und Schiefe. 4.1 Maße der zentralen Tendenz: Modus, Median, arithmetisches Mittel 3.2.1 3.2.2 3.2.3 3.2.4 3.2.5 4.2 Die Schiefe einer Verteilung 91 . Maße der Schwankungsbreite oder Variabilität eines Merkmals: Spannweite, Varianz, Standardabweichung . 82 92 93 . 96 . 99 4.4 Standardisierung der Verteilung eines Merkmals. 102 4.5
Zusammenfassung. 107 4.6 Blitzlichter aus der Forschungspraxis. 108 5 Modellierung von Zufallsschwankungen: Wahrscheinlichkeiten, statistische Verteilungen und Wahrscheinlichkeitsbereiche. 111 5.1 Wahrscheinlichkeiten . 112 4.3 4.3.1 5.2 Ausreißerwerte Verteilung einer Zufallsvariable bei einmaliger Beobachtung: Bernoulli-Verteilung, Gleichverteilung . 115 5.3 Verteilung der Häufigkeit eines Merkmals bei mehrmaliger Beobachtung: Binomialverteilung. 116 5.4 Bestimmung der Wahrscheinlichkeitswerte einer Binomialverteilung. 5.5 Verteilung eines Merkmals, dessen Ausprägung durch viele unabhängige Zufallsprozesse zustande kommt: Die Gauß’sche Normalverteilung. 119 122 5.6 Bestimmung der Wahrscheinlichkeitswerte einer Normalverteilung. 123 5.7 Zusammenfassung. 125 5.8 Blitzlichter aus der Forschungspraxis . . 126 6 Unsicherheit geschätzter Merkmalsausprägungen: Konfidenzintervalle für Mittelwerte .
129 Untersuchung von Stichproben als Basis der Schätzung von Populationseigenschaften. 129 6.1 6.1.1 6.1.2 Repräsentative Stichprobenauswahl. Bestimmung deskriptiver Statistiken in einer Stichprobe . 130 131
Inhaltsverzeichnis 6.2 Schätzung des Standardfehlers der Kennwerteverteilung der Mittelwerte . 132 6.3 Form der Kennwerteverteilung der Mittelwerte. 134 6.4 Bestimmung des Konfidenzintervalls für den Stichprobenmittelwert. 135 6.5 Bestimmung des Konfidenzintervalls für den Erwartungswert in der Population . 137 6.6 Zusammenfassung. 142 6.7 Blitzlichter aus der Forschungspraxis. 143 7 Prüfung des Merkmalsunterschieds zwischen zwei Gruppen: PrinzipdesSignifikanztests . 7.1 Grundprinzip der Analyse von Gruppenunterschieden 7.2 Der t-Test für unabhängige Stichproben 7.2.1 7.2.2 7.2.3 7.2.4 7.2.5 7.2.6 7.3 145 . 145 . 147 Formulierung der Hypothesen . Festlegung des Signifikanzniveaus . Voraussetzungen für die Anwendung des t-Tests . Bestimmung der statistischen Prüfverteilung unter der Annahme, dass die Nullhypothese gilt . 149 Berechnung des
t-Werts. Ergebnisse bei Analyse mittels der Statistiksoftware SPSS. 147 148 148 Vergleich zweier Gruppen bei ordinalskalierten Daten: Der Wilcoxon-Rangsummen-Test bzw. Mann-Whitney-U-Test. 151 152 155 7.4 Ausblick: t-Test für abhängige Stichproben, Wilcoxon-Rangsummen-Test, Varianzanalyse . 158 7.5 Allgemeines Ablaufschema für Signifikanztests . 160 7.6 Zusammenfassung. 160 7.7 Blitzlichter aus der Forschungspraxis. 161 8 Anwendung und Interpretation des Signifikanztests und das Effektstärkemaß Cohens d. 165 Zwei Arten möglicher Fehlentscheidungen: Der a- (alpha-) und der ß-(beta-) Fehler. 165 8.2 Cohens d als Maß der Effektstärke und der Einfluss derStichprobengröße . 8.3 Zusammenfassung. 172 8.4 Blitzlichter aus der Forschungspraxis. 172 9 Der Zusammenhang zweier Merkmale: Die Korrelationsanalyse. 175 9.1 Korrelationskoeffizienten: Maßzahlen der
Stärke und Richtung von Merkmalszusammenhängen . 8.1 9.2 169 175 Deterministische und stochastische lineare Zusammenhänge. 177
8 Inhaltsverzeichnis 9.3 Der lineare Zusammenhang intervallskalierter Merkmale: Die Kovarianz und Pearsons Produkt-Moment-Korrelationskoeffizient r . Die Kovarianz zweier intervallskalierter Merkmale . Die standardisierte Kovarianz: PearsonsProdukt-MomentKorrelation . 179 Prüfung der Signifikanz von Korrelationen. 187 Signifikanz und Effektstärke . VoraussetzungendesSignifikanztests . 190 192 9.3.1 9.3.2 9.4 9.4.1 9.4.2 9.5 9.6 179 Maße des Zusammenhangs zweier ordinalskalierter Merkmale: Die Rangkorrelationskoeffizienten Spearmans p (rho) und Kendalls T (tau) Berechnung der Produkt-Moment-Korrelation r, Spearmans p und Kendalls t mittels SPSS . . . 184 193 197 9.7 Überblick über wichtige Korrelationskoeffizienten . 199 9.8 Zusammenfassung. 199 9.9 Blitzlichter aus der Forschungspraxis. 201 10 Fallstricke bei der Interpretation von Merkmalszusammenhängen: Korrelation und Kausalität . 205 10.1 Die Frage nach Ursache und Wirkung:
Merkmalszusammenhänge vs. Kausalität bzw. kausale Wirkmodelle. 205 10.2 Das Simpson-Paradox: Konfundierungen als Ursache sich widersprechender Studienbefunde . 213 10.3 Bedeutung des Unterschieds zwischen Korrelation und Kausalität für die Evidenzbasierung in den Gesundheitswissenschaften . 218 10.4 Zusammenfassung. 222 10.5 Blitzlichter aus der Forschungspraxis. 223 11 11.1 Schätzung der Ausprägung eines Merkmals aufgrund der Ausprägung anderer Merkmale: Regressionsanalyse . 227 Einfache lineare Regressionsanalyse. 227 11.1.1 Bestimmung der linearen Regressionsgleichung. 11.1.2 Varianzaufklärung, Determinationskoeffizient, Standardschätzfehler . . 11.1.3 Lineare Regressionsanalyse mit SPSS. 228 232 236 11.2 Multiple lineare Regression: Schätzung der Ausprägung einer Kriteriumsvariablen auf Basis mehrerer Prädiktoren. 238 11.3 Zusammenfassung. 242 11.4 Blitzlichter aus der Forschungspraxis. 243 12 Analyse des Zusammenhangs
zweier kategorialer Merkmale mittels des x2-Werts und daraus abgeleiteter Maßzahlen . 12.1 Darstellung von Häufigkeitsverteilungen in Kontingenztabellen 247 . 248
Inhaltsverzeichnis 12.2 Analyse des Zusammenhangs zweier dichotomer Merkmale . 249 12.2.1 Grundbegriffe aus der Mengenlehre . 12.2.2 Beobachtete und erwartete Häufigkeiten. 12.2.3 Prüfung der Signifikanz des Zusammenhangs zweier Merkmale: Der x2-Test (Chi-Quadrat-Test). 252 12.2.4 Der p-Koeffizient als Korrelationskoeffizient für zwei dichotome Variablen . 256 12.2.5 Einfluss der Grundrate auf das Ergebnis des Signifikanztests und die Zusammenhangsstärke . 258 12.3 Analyse des Zusammenhangs polytomer kategorialer Merkmale 249 252 . 259 . 261 12.5 Zusammenfassung. 263 12.6 Blitzlichter aus der Forschungspraxis. 264 12.4 Berechnung der Maßzahlen mittels SPSS 13 Analyse des Zusammenhangs von Risiko- und Schutzmerkmalen sowie Testergebnissen mit dem Gesundheitsstatus: Epidemiologische Maßzahlen . . 267 13.1 Maßzahlen epidemiologischer und klinischer Studien. 268 13.1.1 Prävalenz, Inzidenz, Morbidität und Mortalität. 13.1.2 Risiko und Odds (Ereignisquote) .
13.1.3 Relatives Risiko (RR), Absolute Risikoveränderung (ARV) und Number-Needed-to-Treat (NNT). 274 13.1.4 Odds Ratio (OR), logarithmiertes Odds Ratio und Yules Y. 13.1.5 Die Berechnung und Prüfung der Signifikanz von OR und ln(OR) mittels SPSS. 281 13.1.6 Vertiefender Ausblick: Integration von Zusammenhangsstärken in Metaanalysen. 283 269 271 . 284 13.2 13.3 Logistische Regression 277 13.2.1 Einfache logistische Regression aufgrund einer dichotomen Prädiktorvariable . 285 13.2.2 . Einfache logistische Regression aufgrund einer intervallskalierten Prädiktorvariable . 287 13.2.2 Multiple logistische Regression aufgrund mehrerer Prädiktorvariablen 292 Analyse des Vorhersagewerts von Testergebnissen. 294 13.3.1 Sensitivität, Spezifität, Positiv und Negativ Prädiktiver Wert . 13.3.2 Das Bayes-Problem: Hohe Fehlerrate von positiven Testergebnissen bei seltenen Erkrankungen . 298 294 13.4 Zusammenfassung. 303 13.5 Blitzlichter aus der
Forschungspraxis. 305 9
10 Inhaltsverzeichnis 14 Schlussbemerkungen . 309 Literatur. Glossar . Abkürzungsverzeichnis . Autorenverzeichnis . Sachwortverzeichnis . Hinweise zu Zusatzmaterialien . 317 317 335 339 341 347
Statistische Informationen und Argumentationen verstehen Studierende der Therapie- und Gesundheitswissenschaften benötigen in ihrer zukünftigen beruflichen Tätigkeit Kenntnisse, Fähigkeiten und Fertigkeiten, die es ihnen ermöglichen, den Gesundheitszustand der betreuten und behandelten Menschen gemeinsam mit ihnen positiv zu beeinflussen. Gesundheitswissenschaftliche Forschung dient der Gewinnung und der kritischen Analyse dieses Wissens. Grundlegend dafür sind empirische Forschungsmethoden und statistische Analyse verfahren: Denkt man darüber nach, wie sich eine gesundheitswissen schaftliche Fragestellung beantworten lässt, so bedeutet dies, dass man überlegt, wie man das Problem strukturiert untersuchen (Domäne der Forschungsmethoden) und wie man die Daten statistisch auswerten sollte (Domäne der Statistik), damit eine möglichst klare Antwort erwartet werden kann. Dieses Lehrbuch verfolgt das Ziel, die Studierenden zu befähigen, statistische Informationen und Argumentationen zu verstehen, ent sprechende Methoden einzuordnen und auch eigenständig umsetzen zu können. Alle statistischen Inhalte werden in Bezug auf Problem stellungen in der gesundheitswissenschaftlichen (Forschungs-) Praxis behandelt und veranschaulicht. Die Qualität der Inhalte des Lehrbuchs für das Lehren und Lernen zeigt sich auch in den zahlreichen Abbildungen und hervorgehobenen Boxen mit den wichtigsten Inhalten: Sie erleichtern das Verständnis und den Lesefluss. DesWeiteren endet jedes Kapitel mit Blitzlichtern aus der Forschungspraxis sowie Übungen, mit denen die erworbenen Kenntnisse überprüft
werden können. Die Antworten dazu können in der Mediathek des Hogrefe Verlags heruntergeladen werden. |
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