Beim Scientific Writing sollte man auf statistische Details achten. Blog zum wissenschaftlichen Schreiben und Rechnen.
Dr. Stefan Lang am 08. Februar 2017
Kategorie Statistik
Im letzten Beitrag habe ich mich ein wenig über Risks und Odds ausgelassen. Hier nun (wie angekündigt) ein Beitrag über das, was man damit machen kann.
Mehr dazuDr. Stefan Lang am 07. Februar 2017
Kategorie Statistik
In der klinischen biomedizinischen Forschung hat „Risiko“ in etwa die Bedeutung von „Möglichkeit“ – nämlich dass ein Verlust oder ein Schaden eintritt. Risikofaktoren erhöhen diese Möglichkeit. Die „Möglichkeit“ kann jedoch auch durch die „Wahrscheinlichkeit“ (odds) ausgedrückt werden. Worin unterscheiden sich Risk und Odds?
Mehr dazuDr. Stefan Lang am 13. Januar 2017
Kategorie Statistik
In Interventionsstudien oder Wirksamkeitsstudien gibt es immer auch Probanden, die vom geplanten Behandlungsschema abweichen. Manche nehmen eine zusätzliche, nicht-erlaubte Medikation ein, andere lassen geplante Untersuchungen ausfallen oder brechen die Behandlung vollständig ab. Was geschieht mit den Daten dieser Probanden?
Mehr dazuDr. Stefan Lang am 12. Dezember 2016
Kategorie Statistik
Oft die erste Abbildung im Ergebnisteils eines klinischen Research Papers: eine Tabelle mit den Baseline-Charakteristika der Studienteilnehmer. Hier erfährt man, wie schwer, wie alt oder wie krank die Teilnehmer im Mittel waren. Im Mittel? Oder sollte man die Daten besser mithilfe des Medians zusammenfassen? Mittelwert oder Median? Der Beitrag sagt, wann was besser passt – […]
Mehr dazuDr. Stefan Lang am 05. Dezember 2016
Kategorie Statistik
Daten (data) können auf verschiedene Weise dargestellt, zusammengefasst oder verglichen werden. Bevor man sich jedoch tief in die statistische Analyse seiner Daten begibt, sollte man sich darüber im klaren werden, was man da eigentlich vor sich liegen hat: Was für Daten habe ich eigentlich?
Mehr dazuDr. Stefan Lang am 27. Oktober 2016
Kategorie Statistik
Die Leser eines biomedizinischen Originalartikels oder einer Doktorarbeit möchten wissen, wie glaubwürdig die Daten sind. Zu diesem Zweck werden nicht nur Mittelwerte plus/minus Standardabweichung angegeben, sondern auch der P-Wert und/oder das Konfidenzintervall. Hier eine kurze Erklärung, worin sich diese beiden statistischen Konzepte unterscheiden.
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