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Michael Benesch; Elisabeth Steiner

Klinische Studien lesen und verstehen

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ISBN: 978-3-8252-4896-3
Verlag: UTB, Facultas
Format: Flexibler Einband
164 Seiten; 21.5 cm x 15 cm, 2. Auflage, 2018

Hauptbeschreibung

Studierende wie Lehrende stehen häufig vor der Herausforderung, Studien lesen und deren Ergebnisse bewerten zu müssen. Dieses einfach gestaltete und verständliche Lehrbuch vermittelt die Grundlagen dafür und erscheint nun in der zweiten, aktualisierten und überarbeiteten Auflage. Statistisch bzw. epidemiologisch nicht oder kaum vorgebildete Leser lernen an Beispielen aus 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). Ferner werden häufige medizinstatistische Kennzahlen erklärt und können mit Hilfe des Buches korrekt interpretiert werden. Checklisten bieten zudem praktische Hilfe bei der systematischen Beurteilung von Publikationen.



Jedes Kapitel beinhaltet Übungsbeispiele mit Musterlösungen. Formeln werden weitgehend vermieden. Zahlreiche Bezüge zu Beispielen und Hintergründen aus dem Alltag erleichtern das Verstehen und Interpretieren empirischer Studien und statistischer Kennzahlen.

Kurztext / Annotation

Studierende wie Lehrende stehen häufig vor der Herausforderung, Studien lesen und deren Ergebnisse bewerten zu müssen. Dieses einfach gestaltete und verständliche Lehrbuch vermittelt die Grundlagen dafür und erscheint nun in der zweiten, aktualisierten und überarbeiteten Auflage. Statistisch bzw. epidemiologisch nicht oder kaum vorgebildete Leser lernen an Beispielen aus 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). Ferner werden häufige medizinstatistische Kennzahlen erklärt und können mit Hilfe des Buches korrekt interpretiert werden. Checklisten bieten zudem praktische Hilfe bei der systematischen Beurteilung von Publikationen.



Jedes Kapitel beinhaltet Übungsbeispiele mit Musterlösungen. Formeln werden weitgehend vermieden. Zahlreiche Bezüge zu Beispielen und Hintergründen aus dem Alltag erleichtern das Verstehen und Interpretieren empirischer Studien und statistischer Kennzahlen.

Inhaltsverzeichnis

Vorwort 5

Vorwort zur 2. Auflage 7

1 Grundlagen statistischer Tests 11

1.1 Stichprobe und Grundgesamtheit 11

1.2 Signifikanz (p-Wert) 21

1.3 Die Nullhypothese und die Alternativhypothese 27

1.4 Fehler erster Art und Fehler zweiter Art 32

1.5 Das Signifikanzniveau 49

1.6 Ein- und zweiseitige Forschungshypothesen 52

1.7 Signifikanz und Relevanz, Power (Macht) und Fallzahlschätzung 56

1.8 Konfidenzintervalle 62

1.9 Standardabweichung versus Standardfehler 67

2 Medizinstatistische Kennzahlen aus der Epidemiologie 69

2.1 Inzidenz und Prävalenz 69

2.2 Maßzahlen für das Risiko 79

2.2.1 Odds Ratio (OR) 79

2.2.2 Relatives Risiko (RR; relative risk) 87

2.2.3 Absolute und relative Risikoreduktion (ARR, RRR) 95

2.2.4 „Number needed to treat“ (NNT; Anzahl der notwendigen Behandlungen) und „number needed to harm“ 100

2.2.5 Goldstandard und diagnostische Tests 102

2.2.6 Sensitivität und Spezifität 104

2.2.7 ROC – Receiver Operator Characteristics Curve und ROC-Analysen 114

3 Die Beurteilung der Qualität von Studien 120

3.1 Hierarchie der Evidenz: Studiendesigns 122

3.2 Kriterien zur Studienbeurteilung/Checklisten 129

3.3 Eine Checkliste zur Studienbeurteilung selbst erstellen 152

Literaturverzeichnis 156

Zum Autor/Zur Autorin 159

Stichwortverzeichnis 161