zurück Home Statistik
allgemeines
deskriptive Statistik graphische Darstellung
Korrelation
  • lineare Regression
  • Maßkorrelation (Pearson - Bravais)
  • Rangkorrelation (Krueger - Spearman)
  • Fisher' z-Transformation
  • Zufallshöchstwert
  • Vertrauensgrenzen
  • Differenz zweier Korrelationen
Regression
Verteilungen:
  • Normalverteilung
  • Binominalverteilung
  • t - Verteilung
  • F -Verteilung
  • Chi – Quadrat - Verteilung
  • schiefe Verteilung
  • Prüfung einer Verteilung
  • Poisson - Verteilung
statistische Tabellen Chi-Quadrat Konfidenz
Prüfstatistik Signifikanz: Bonferroni - Korrektur Mittelwertunterschiede non parametrische Teste
Testung von Häufigkeitsunterschieden Kontingenz Varianzanalyse Faktorenanalyse Missing - Data - Probleme
klinische Statistik Studie Phasen Dosiseskalation Tumor - Statistik Endpunkte
Metaanalyse Bias Survival - Statistik multivariate Analyse Altersstandardisierte Rate
Simpsons Paradox
Arm lebt tot Statistik
A 40 40 50%
B 32 48 40%

Arm A besser als Arm B
Nur Männer
Arm lebt tot Statistik
A 36 24 60%
B 14 6 70%

Arm B besser als Arm A
Nur Frauen
Arm lebt tot Statistik
A 4 16 20%
B 18 42 30%

Arm B besser als Arm A
Nach Aufteilung der Gesamtgruppe kehrt sich das Ergebnis um
A,B,C,D: Werte der 1. Tabelle
a,b,c,d: Werte der 2. Tabelle
a',b',c',d': Werte der 3. Tabelle
A = a + a'
B = b + b'
C = c + c'
D = d + d'
Simpsons Paradoxon wenn
A / B > C / D und
a / b < c / d und
a' / b' < c' / d'
Ungleichungen dürfen nicht addiert werden!
Test-Statistik Sensitivität: Prozent positiv bei Infektion Spezifität: Prozent infiziert bei positivem Test positive Vorhersagewert: Richtig positiv getestet durch alle positiv getesteten negativer Vorhersagewert: Richtig negativ getestet durch alle negativ getesteten
Vortest-Wahrscheinlichkeit Das Ergebnis des positiven und negativen Vorhersagewertes ist vom Prozentsatz der Infizierten abhängig. Test-Beispiel:
Sensitivität 70 %
Spezifität 95 %
Bei 70 % der Infizierten ist der Test positiv
bei 30 % der Infizierten ist der Test negativ
Bei 95 % der positiv getesteten liegt eine Infektion vor. Bei 5 % der positiv getesteten Licht keine Infektion vor.
Population mit 3 % Infizierten:
30 von 1000 Personen sind infiziert
970 Personen sind nicht infiziert
21 von 30 werden richtig positiv getestet
49 von 970 werden falsch positiv getestet
9 von 30 werden falsch negativ getestet
 921 von 970 werden richtig negativ getestet
Positiver Vorhersagewert: 21/(21 + 49) = 70 %
negativer Vorhersagewert 921/(921 + 9) = 99 %
In einer Population mit niedriger Prävalenz ist der positive Vorhersagewert gering, der negative Vorhersagewert ist hoch.
Population mit 80 % Infizierten:
800 von 1000 Personen sind infiziert
200 Personen sind nicht infiziert
560 von 800 werden richtig positiv getestet
10 von 200 werden falsch positiv getestet
240 von 800 werden falsch negativ getestet
190 von 200 werden richtig negativ getestet
Positiver Vorhersagewert: 560/(560 + 10) = 98 %
negativer Vorhersagewert 190/(190 + 240) = 44 %
Bei hoher Prävalenz ist der positive Vorhersagewert hoch und deren negative Vorhersagewert gering.
Informatik
Quellen 1.) Stengel D, et al.:
Statistik und Aufbereitung klinischer Daten.
Thieme 2010

2.) Statistische Bundesamt

Teil von

Mathematik

Impressum                         Zuletzt geändert am 09.03.2022 7:49