Aisha Boettch

er- 14.8.2014

Lehreinheit

Quantitative Forschung II

-

Zertifikatskurs

Wissenschaft und Forschung

Einleitu

ng

Was braucht es um den Nutzen einer Studie zu bewerten?

• Identifikation der statistischen Verfahren

• Verfahren adäquat für Hypothese und Daten?

• Verständnis der statistischen Ergebnisse

• Interpretation angemessen?

• Klinische Signifikanz beurteilen

(Burns & Grove 2005)

Einleitu

ng

Wie verhalte ich mich wenn bei n=12.537 und CI von 95% die statistische Signifikanz für

den MW=1,3 (0,5 – 5,7) mit p > 0,06 angegeben ist???

Einleitu

ng

Möglichkeit A: Ich renne schreiend weg!

Möglichkeit B: Ich rufe den Arzt meines Vertrauens an!

Möglichkeit C: Ich rufe den Nerd meines Vertrauens an!

Möglichkeit D: Ich wähle Mathe ab und lese von nun an nur noch philosophische Texte!

Au

fbau

• Bewertung von Stichproben

• Bewertung von Daten

• Bewertung statistischer Analysen

• Experiment

• Studien verstehen

Stichp

rob

en

• Begriffserklärung

• Repräsentativität

• Rekrutierung

• Möglichkeiten

• Einfluss der Stichprobengröße auf die Analyse

Bewertung von Stichproben I Begriffserklärung

• Populationsbasiert alle relevanten Personen (z.b. Vereinsmitglieder)

• Stichprobe Begrenzter Teil der Population

• Repräsentative Stichprobe Stichprobe welche die Population hinsichtlich relevanter Merkmale repräsentiert

• Randomisierung/Zufallsauswahl Methode zur Ziehung einer repräsentativen

Stichprobe

• Welche Merkmale werden gemessen/untersucht?

• Vergleichbar im Hinblick auf…(Burns, Grove 2005)

• Alter

• Geschlecht und/oder Gender

• Ethnische Zugehörigkeit

• Einkommen

• Ausbildung

• Gesundheitsstatus

• Rekrutierung Selektions-Bias

Bewertung von Stichproben II Repräsentativität

• Confounder • Bekannt oder unbekannt

• Einer oder mehrere

• Restriktion Bei bekannten Einflussfaktoren (Confounder) kann die Studienteilnahme von dessen Ausprägung abhängig gemacht werden (Reintjes, Popp 2009)

• Matching Für Fallpersonen werden Kontrollpersonen mit in einem oder mehreren identischen Merkmalen ausgewählt (Reintjes, Popp 2009)

Bewertung von Stichproben III Möglichkeiten

• Große Stichproben erzeugen leichter Signifikanzen

Siehe auch weitere Analyseverfahren

• Bei kleinen Stichproben werden die Streuungsmaße schnell beeinflusst Siehe auch Deskriptive Analyse

• Stichproben unter 30 sind nicht für jede Analyse geeignet

• N Gesamtstichprobe, n alle in dieser Analyse

Bewertung von Stichproben IV Einfluss auf die Analyse

Daten

• Datenakquise

• Aufbereitung

• Quantifizierung

• Sekundärdaten

• Datenniveau

• Nominal-Daten, Ordinal-Daten, Skala

• Umstände der Datensammlung

• Individualdaten

Parameter einzelner Personen, z.B. Größe in cm

• Aggregatdaten

Zusammengefasste Daten, z.B. Durchschnittsgröße einer Gruppe Basketballspieler

• Sekundärdaten

Bewertung von Daten I Datenakquise

• Eingabe in den PC

• Quantifizierung von qualitativen Daten

• Extremwerte

• Fehlende Werte und der Umgang damit

• Anpassung/Adjustment

Bewertung von Daten II Aufbereitung

• Nominal Gleichwertige Charakteristik, z.B. Haarfarbe

• Ordinal Nicht gleichwertig, in Ränken oder anderen

Ordnungen, z.B. allg. Zustand

• Diskrete Skala Nur ganze Zahlen, z.B. Anzahl von Kindern

• Kontinuierliche Skala Auch Zwischenwerte, z.B. Gewicht

Bewertung von Daten III Datenniveau

Def.= eine Variable ist ganz allgemein ein

„veränderliches“ Merkmal (Micheel 2010, 24)

Unabhängige Variable= Einflussgröße, erklärt

die abhängige Variable bzw. bestimmt diese; sprich beeinflusst eine Situation, einen Zustand oder ein Verhalten

Abhängige Variable= Zielgröße

Bewertung von Daten III Datenniveau

Bsp. Hypothese - Variable

Unabhängige Variable

Hüftprotektoren

Unabhängige Variable

Dehnen vor oder nach dem Sport

Abhängige Variable Sturzbedingte

Oberschenkelhals-fraktur

Abhängige Variable Muskelkater

Hypothese Der Einsatz von Hüftprotektoren senkt die Anzahl sturzbedingter Oberschenkelhalsfrakturen bei

älteren Menschen

Hypothese Dehnen vor oder nach dem

Sport vermeidet Muskelkater

Bewertung von Daten III Datenniveau

Variable

KATEGORIE QUANTITÄT

Ordinal Nominal

Ränke Geordnet

Diskret kontinuierlich Binär

Zitat

„Ich traue keiner Statistik, die ich nicht selbst gefälscht habe.“

verm. Winston Churchill

(1874-1965)

Statistische A

nalysen

• Begriffserklärung

• Streuungsmaße

• Outcomemaße Wahrscheinlichkeitsmaße

• Signifikanz

• Fazit

Bewertung statistischer Analysen I Begriffserklärung

• Deskriptive/Beschreibende Analyse Beschreibt die Stichprobe im Hinblick auf ihre Merkmale, siehe auch Streuungsmaße (%, MW, Gesamtzahlen)

• Analyse von Beziehungen Prüft Zusammenhänge spezieller Merkmale, einseitig oder wechselseitig? (Korrelationen, Assoziationen)

• Analyse von Voraussagen Prüft den Einfluss von Faktoren auf die Outcome-Merkmale (Regressionen)

• Analyse von Kausalitäten Prüft kausale Effekte, signifikante Unterschiede zwischen Gruppen (Signifikanzen, RCT)

Bewertung statistischer Analysen I Begriffserklärung

• Korrelation • T-Test • Pearsons Chi-Quadrat • Fishers exakter Test

• ANOVA • Bivariat • Multivariat

• Regression • Logistisch • Ordinäre • Multilevel

Bewertung statistischer Analysen II Streuungsmaße

• Mittelwert (MW, M) Summe aller Werte durch Anzahl der Werte Bei Skalen anwendbar und abhängig von Extremwerten

• Median (Med, M) Mittlere Position der Werte Repräsentiert den Durchschnitt

• Modus (Mod, M) Der meistvorhandene Wert

• Standardabweichung (SD) durchschnittliche Differenz zum Mittelwert

• Range / Streuung (x - y)

Bewertung statistischer Analysen II Streuungsmaße

Median Modus

Bewertung statistischer Analysen II Streuungsmaße

• Normalverteilung

Mathematische Voraussetzung der meisten gängigen Analysen

Bewertung statistischer Analysen III Outcomemaße

• Deskriptive Maße (MW, %) • Absolutes Risiko (AR)

Risiko einer Erkrankung

• Relatives Risiko (RR) Risiko/Wahrscheinlichkeit einer Erkrankung im Bezug auf einen bestimmten Faktor

• Odds Ratio / Chancen- /Quotenverhältnis (OR) Quote des Risikofaktors bei Erkrankung

• Korrelationskoeffizient (r) Effektstärke der Korrelation, bzw. Stärke des Zusammenhangs

• X2 (Chi-Quadrat, exakter Test nach Fisher, Mantel-Haenszel) Abhängigkeitsparameter

Experim

ent

Bitte notieren Sie die folgenden Dinge zum Thema Signifikanz:

• Was ist Signifikanz?

• Welche Aussagekraft hat sie?

• Welche Emotionen verbinden Sie mit dem Signifikanzbegriff?

Tauschen Sie das Aufgeschriebene mit Ihren Nachbarn zu beiden Seiten aus und notieren Sie anschließend Ihre dringlichste Frage zum Thema.

Bewertung statistischer Analysen IV Wahrscheinlichkeitsmaße

• Wahrscheinlichkeitstheorie

• H0 Hypothese wird getestet

• Konfidenzintervall KI/CI

Bereich in dem der Wert vermutet wird

Auch Vertrauens-/ Erwartungsbereich

• P-Wert / statistische Signifikanz

CI 95%

Bewertung statistischer Analysen V Signifikanz

• Fischers Tee-Experiment (1935)

• Einseitige oder zweiseitige Hypothesen

• Statistische Signifikanz

p < 0,05 bzw. p < 0,01

• Klinische Signifikanz

Relevanz der Ergebnisse in der klinischen Realität

Experim

ent II

Alle Klarheiten beseitigt???

Bewertung statistischer Analysen VI Fehler

Imagination von Schokolade führt nicht zu verändertem Konsum

Imagination von Schokolade führt zu verändertem Konsum

Imagination von Schokolade führt nicht zu verändertem Konsum

Korrekte Entscheidung

Typ II Fehler Wir sehen den Effekt nicht

Imagination von Schokolade führt zu verändertem Konsum

Typ I Fehler (α-Fehler)

Wir haben den Effekt kreiert

Korrekte Entscheidung

Realität

Stichprobe

Fazit I • Die Stichprobe und deren Beschreibung sind essentiell zur Bewertung von Studien

• Eine gute, bzw. transparente Datenqualität ist die Voraussetzung guter Ergebnisse

• Statistisch signifikante Ergebnisse deuten nicht zwingend auf eine klinische Signifikanz hin

• Zitat Churchill Es geht nicht darum Fälschungen aufzudecken, wohl aber darum was und was nicht beschrieben wurde und warum dies so geschehen ist (Limitationen/Diskussion?)

Fazit I

Alle Klarheiten beseitigt???

Literatur

Baarda DB, de Goede MPM. Basisboek Methoden en Technieken – Handleiding voor het opzetten van onderzoek. Groningen: Stenfert Kroese; 2001.

Burns N, Grove S. Pflegeforschung verstehen und anwenden. München: Elsevier; 2005.

Fields A. Discovering statistics using IBM SPSS Statistics. London: Sage Publications; 2013.

Kvas E. Basics in Statistik - Teil 1: Kennzahlen der Epidemiologie – Relatives Risiko und Chancenverhältnis (= Odds Ratio). Austrian Journal of Cardiology. 12

(7-8), 186-187.

Reintjes R, Popp J. Methoden für den ÖGD: Strategie zur Auswertung epidemiologischer Fall-Kontroll-Studien. Gesundheitswesen. 2009; 71: 313-322.