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Studierende wie Lehrende stehen häufig vor der Herausforderung, Studien lesen und deren Ergebnisse bewerten zu müssen. Dieses gut verständliche Lehrbuch vermittelt in der 3., aktualisierten Auflage die Grundlagen dafür. Statistisch bzw. epidemiologisch nicht oder kaum vorgebildete Leserinnen und Leser lernen an Beispielen der Medizin, Sozialwissenschaften oder Psychologie, Studienergebnisse zu beurteilen und zu verstehen. Zentral sind das „Schlüsselthema Signifikanz“ und die damit verbundenen Begriffe (z. B. Alpha-Fehler, Power-Analyse, Signifikanzniveau, p-Wert). Zudem werden häufige…mehr
Studierende wie Lehrende stehen häufig vor der Herausforderung, Studien lesen und deren Ergebnisse bewerten zu müssen. Dieses gut verständliche Lehrbuch vermittelt in der 3., aktualisierten Auflage die Grundlagen dafür. Statistisch bzw. epidemiologisch nicht oder kaum vorgebildete Leserinnen und Leser lernen an Beispielen der Medizin, Sozialwissenschaften oder Psychologie, Studienergebnisse zu beurteilen und zu verstehen. Zentral sind das „Schlüsselthema Signifikanz“ und die damit verbundenen Begriffe (z. B. Alpha-Fehler, Power-Analyse, Signifikanzniveau, p-Wert). Zudem werden häufige medizinstatistische Kennzahlen erklärt und können mithilfe des Buches korrekt interpretiert werden. Checklisten bieten praktische Hilfen bei der systematischen Beurteilung von Publikationen.
Vorwort5 Vorwort zur 2. Auflage7 Vorwort zur 3. Auflage7 1 Grundlagen statistischer Tests11 1.1 Stichprobe und Grundgesamtheit11 1.2 Signifikanz (p-Wert)21 1.3 Die Nullhypothese und die Alternativhypothese27 1.4 Fehler erster Art und Fehler zweiter Art32 1.5 Das Signifikanzniveau49 1.6 Ein- und zweiseitige Forschungshypothesen52 1.7 Signifikanz und Relevanz, Power (Macht) und Fallzahlschätzung56 1.8 Konfidenzintervalle64 1.9 Standardabweichung versus Standardfehler68 2 Medizinstatistische Kennzahlen aus der Epidemiologie71 2.1 Inzidenz und Prävalenz71 2.2 Maßzahlen für das Risiko81 2.2.1 Odds Ratio (OR)81 2.2.2 Relatives Risiko (RR; relative risk)89 2.2.3 Absolute und relative Risikoreduktion (ARR, RRR)97 2.2.4 „Number needed to treat“ (NNT; Anzahl der notwendigenBehandlungen) und „number needed to harm“102 2.2.5 Goldstandard und diagnostische Tests104 2.2.6 Sensitivität und Spezifität106 2.2.7 ROC – Receiver Operator Characteristics Curve und ROC-Analysen116 3 Die Beurteilung der Qualität von Studien122 3.1 Hierarchie der Evidenz: Studiendesigns124 3.2 Kriterien zur Studienbeurteilung/Checklisten131 3.3 Eine Checkliste zur Studienbeurteilung selbst erstellen154 Literaturverzeichnis158 Zum Autor/Zur Autorin161 Stichwortverzeichnis163
Vorwort5 Vorwort zur 2. Auflage7 Vorwort zur 3. Auflage7 1 Grundlagen statistischer Tests11 1.1 Stichprobe und Grundgesamtheit11 1.2 Signifikanz (p-Wert)21 1.3 Die Nullhypothese und die Alternativhypothese27 1.4 Fehler erster Art und Fehler zweiter Art32 1.5 Das Signifikanzniveau49 1.6 Ein- und zweiseitige Forschungshypothesen52 1.7 Signifikanz und Relevanz, Power (Macht) und Fallzahlschätzung56 1.8 Konfidenzintervalle64 1.9 Standardabweichung versus Standardfehler68 2 Medizinstatistische Kennzahlen aus der Epidemiologie71 2.1 Inzidenz und Prävalenz71 2.2 Maßzahlen für das Risiko81 2.2.1 Odds Ratio (OR)81 2.2.2 Relatives Risiko (RR; relative risk)89 2.2.3 Absolute und relative Risikoreduktion (ARR, RRR)97 2.2.4 „Number needed to treat“ (NNT; Anzahl der notwendigenBehandlungen) und „number needed to harm“102 2.2.5 Goldstandard und diagnostische Tests104 2.2.6 Sensitivität und Spezifität106 2.2.7 ROC – Receiver Operator Characteristics Curve und ROC-Analysen116 3 Die Beurteilung der Qualität von Studien122 3.1 Hierarchie der Evidenz: Studiendesigns124 3.2 Kriterien zur Studienbeurteilung/Checklisten131 3.3 Eine Checkliste zur Studienbeurteilung selbst erstellen154 Literaturverzeichnis158 Zum Autor/Zur Autorin161 Stichwortverzeichnis163
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