Autorentext
Prof. Dr. Geraldine Rauch ist aktuell Direktorin des Instituts für Biometrie und Klinische Epidemiologie der Charité Universitätsmedizin Berlin. Dr. Konrad Neumann stammt aus München und ist zurzeit wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Biometrie und Klinische Epidemiologie der Charité Universitätsmedizin Berlin. PD Dr. Ulrike Grittner ist eine erfahrene Biostatistikerin und arbeitet am Institut für Biometrie und Klinische Epidemiologie der Charité Universitätsmedizin Berlin. Carolin Herrmann ist zurzeit wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Biometrie und Klinische Epidemiologie der Charité Universitätsmedizin Berlin.Dr. Jochen Kruppa leitet aktuell die Arbeitsgruppe Statistische Bioinformatik am Institut für Biometrie und Klinische Epidemiologie der Charité Universitätsmedizin Berlin.
Inhalt
Über die Autoren 7
Einleitung 17
Über dieses Buch 17
Was Sie nicht lesen müssen 18
Konventionen in diesem Buch 18
Törichte Annahmen über den Leser 19
Wie dieses Buch aufgebaut ist 19
Teil I: Medizinische Statistik Gel(i)ebte Daten 19
Teil II: Keine Forschung ohne Fundament - Grundlagen für einen gelungenen Start 19
Teil III: Was Sie unbedingt brauchen - Theorie trifft Praxis 20
Teil IV: Blick über den Tellerrand - weiterführende Methoden 20
Symbole, die in diesem Buch verwendet werden 20
Teil I: Medizinische Statistik - Gel(i)ebte Daten 23
Kapitel 1 Statistik und Medizin wie passt das zusammen? 25
Medizinische Statistik, Biostatistik, medizinische Biometrie: Eine Begriffsbestimmung 26
Wo wird medizinische Statistik gebraucht? 26
Aufgabenbereiche der medizinischen Statistik 27
Anwendung statistischer Methoden in medizinischen Forschungsprojekten 27
Kommunikation mit medizinischen Anwendern 28
Entwicklung neuer statistischer Methoden 28
Literatur 29
Kapitel 2 Besser beraten lassen - Hilfe holen erwünscht 31
Wo finden Sie biometrische Unterstützung? 31
Vorbereitung auf einen Beratungstermin 33
Welche Software brauchen Sie? 34
SPSS - gut für Anwender 34
R Project - Am Puls der neusten biometrischen Methoden 36
SAS und STATA - validiert für die Industrie 36
Literatur 37
Teil II: Keine Forschung ohne Fundament - Grundlagen 39
Kapitel 3 Grundbegriffe und Studientypen 41
Grundlegende Begriffe empirischer Forschung in der Medizin 42
Grundgesamtheit und Stichprobe 42
Validität und Reliabilität 45
Endpunkte 47
Störgrößen und Verzerrung 49
Verschiedene Studientypen unterscheiden 50
Unterscheidung nach Zielsetzung - konfirmatorische versus explorative Studien 50
Unterscheidung nach Blickrichtung - prospektive versus retrospective Studien 53
Studientypen in der Primär- und Sekundärforschung 54
Klinische Studie konzipieren - das Studiendesign 56
Kontrolle ist besser - die Kontrollgruppe 57
Zufällige Zuteilung - Randomisierung 59
Denn Sie wissen nicht, was sie tun - Verblindung 65
Noch einmal in Kürze 66
Literatur 67
Kapitel 4 Modelle für die Wirklichkeit 69
Was sind Wahrscheinlichkeiten? 70
Modellannahmen, Verteilungen und Schätzung 72
Merkmale und Verteilungen 72
Zufallsfehler und Bias 78
Gängige Verteilungsannahmen 80
Die First Lady der Verteilungen die Normalverteilung 80
Die Binomialverteilung 85
Weitere Verteilungen 88
Literatur 91
Teil III: Was Sie unbedingt brauchen - Theorie trifft Praxis 93
Kapitel 5 Die Kunst der Beschreibung - Deskriptive Statistik 95
Was ist das eigentlich - deskriptive Statistik? 96
Wo brauchen Sie deskriptive Statistik? 97
Merkmale unterscheiden - Skalenniveaus 99
Methoden der Deskription 104
Beschreibung kategorieller Merkmale 105
Kennzahlen, Tabellen und Lagemaße 105
Grafische Darstellung - Torten und Balken 108
Beschreibung ordinalskalierter Merkmale 111
Lage und Streuung - Median und Quartile 111
Grafische Darstellung - der Boxplot 114
Beschreibung intervall- und verhältnisskalierter Merkmale 117
Lage und Streuung - Mittelwert und Standardabweichung 117
Grafische Darstellung - Histogramme 122
Wichtiges hervorheben, Unwichtiges weglassen 125
Literatur 126
Kapitel 6 Nachweis durch Kontrolle des Zufalls Konfirmatorische Statistik 127
Konfirmatorisch, indukt...