zurück Home Tumor - Statistik
Mortalität, Inzidenz Zur Beschreibung von Erkrankungshäufigkeit und Sterblichkeit sind exakte Definitionen notwendig.
Studien Studien sind die wichtigste Erkenntnisquelle in der Onkologie.
Register Register sammeln Daten ohne eigentliche Fragestellung. Dadurch sind flächendeckende, epidemiologische Abschätzungen möglich.
Verlaufsstatistik Die Wirksamkeit einer Therapie zeigt sich in der Regel am Heilungsverlauf. Zur quantitativen Auswertung wird ein Startpunkt, z.B. der Therapiebeginn und Endpunkt, z.B. Tod festgelegt.
Endpunkte Neben dem Versterben gibt es eine Reihe von Endpunkten, die in der Literatur mit Abkürzungen gekennzeichnet wird.
Remission Rückbildung eines Tumor unter einer Therapie, z.B. Strahlentherapie
RR Bei der Analyse verschiedener Faktoren wird oft ein RR, ein relatives Risiko angegeben.
Evidenz
Methoden zur Gewinnung von Evidenz Randomisierte Studien
  • adaptives Design, z.B. Bayesian adaptive Randomisation
  • pragmatische Studie, z.B. Kontrollarm = übliche Therapie
Beobachtungsstudien
  • prospektive Kohorten
  • retrospektive Kohorten
  • Case-Control-Studien
  • Cross-Sectional-Studien
  • Analyse aggregierter Daten: Register, Versicherungen
Methoden zur Synthese von Evidenz Metaanalyse systematischer Review Mathematisches Modell
in Anlehnung an (2)
Level of Evidence Die Vertrauenswürdigkeit von Aussagen wird durch eine Skala der Glaubwürdigkeit (Evidenz) ausgedrückt.
Vertrauensbereich Bei jeder Statistik weicht der ermittelte Wert ein wenig von dem wahren Wert der Grundgesamtheit ab. Dieser Schätzfehler wird bei zunehmender Fallzahl geringer. Der Vertrauensbereich kennzeichnet die Spanne, innerhalb der der wahre Wert mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit liegt.
Bias Systematische Fehler lassen sich auch durch sehr große Stichproben nicht vermindern.
Box - Whisker - Plot Der Box-Whisker-Plot stellt einen Wertebereich in komprimierter Form dar. Unterschiede von Gruppen lassen sich auf einen Blick erkennen.
Whisker
Bedingte Wahrscheinlichkeit

Thomas Bayes hat eine Formel entwickelt, um die Wahrscheinlichkeit p (A/B) eines Ereignisses B zu berechnen, wenn das Ereignis B eingetreten ist:
Bayes
p(A): Wahrscheinlichkeit, dass A eintritt
p(B): Wahrscheinlichkeit, dass B eintritt
p(B/A): Wahrscheinlichkeit, dass B eintritt, wenn A bereits eingetreten ist
p(A/B): Wahrscheinlichkeit, dass A eintritt, wenn B bereits eingetreten ist

mathematische Statistik
Biometrie
Quellen 1.) Kaplan EL, Meier P:
Non parametric estimation from incomplete observations.
J Am Stat Assoc 53(1958):457–481

2.) Kopsell TD:
Epidemiologic Methods Studying the Occurrence of Illness.
Oxford University Press, New York 2003.

3) Hahn OM, Schilsky RL:
Randomized controlled trials and comparative effectiveness research.
J Clin Oncol 30(2012):4194-4201

4.) Motulsky H:
Essential Biostatistics: A Nonmathematical Approach.
Oxford Univerity Press 2016

5.) Clauss G, Ebner H:
Grundlagen der Statistik.
Verlag Harri Deutsch, Frankfurt a.M. und Zürich, 1971

6.) KreyszigE :
Statistische Methoden und ihre Anwendungen.
Vandenhoeck und Ruprecht, Göttingen 1967

7.) Weber E:
Grundriß der biologischen Statistik.
Gustav Fischer Verlag Stuttgart, 1972

8.) Pfanzagl J:
Allgemeine Methodenlehre der Statistik I und II.
Sammlung Göschen; Walter de Gruyter, Berlin 1972

9.) van der Waerden BL:
Mathematische Statistik.
Springer-Verlag Berlin, Göttingen, Heidelberg 1957,
neu aufgelegt 1972

10.) Morgenstern D:
Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung und Mathematische Statistik.
Springer-Verlag, Berlin, Göttingen, Heidelberg, 1964

11.) Rbnyi A:
Wahrscheinlichkeitstheorie mit einem Anhang über Informationstheorie.
VEB Deutscher Verlag der Wissenschaften, Berlin 1966

12.) Bauer H:
Wahrscheinlichkeitstheorie und Grundzüge der Maßtheorie.
Walter de Gruyter Berlin 1968

13.) Sachs L:
Statistische Auswertungsmethoden.
Springer, Berlin, Göttingen, Heidelberg, New York 1969

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