Klinische Studien lesen und verstehen (eBook)
168 Seiten
UTB GmbH (Verlag)
978-3-8385-6086-1 (ISBN)
Dr. Michael Benesch ist Arbeits- und Wirtschaftspsychologe, Geschäftsführer der M. Benesch Unternehmensberatung und lehrt an verschiedenen Hochschulen.
Vorwort5
Vorwort zur 2. Auflage7
Vorwort zur 3. Auflage7
1 Grundlagen statistischer Tests11
1.1 Stichprobe und Grundgesamtheit11
1.2 Signifikanz (p-Wert)21
1.3 Die Nullhypothese und die Alternativhypothese27
1.4 Fehler erster Art und Fehler zweiter Art32
1.5 Das Signifikanzniveau49
1.6 Ein- und zweiseitige Forschungshypothesen52
1.7 Signifikanz und Relevanz, Power (Macht) und Fallzahlschätzung56
1.8 Konfidenzintervalle64
1.9 Standardabweichung versus Standardfehler68
2 Medizinstatistische Kennzahlen aus der Epidemiologie71
2.1 Inzidenz und Prävalenz71
2.2 Maßzahlen für das Risiko81
2.2.1 Odds Ratio (OR)81
2.2.2 Relatives Risiko (RR; relative risk)89
2.2.3 Absolute und relative Risikoreduktion (ARR, RRR)97
2.2.4 „Number needed to treat“ (NNT; Anzahl der notwendigenBehandlungen) und „number needed to harm“102
2.2.5 Goldstandard und diagnostische Tests104
2.2.6 Sensitivität und Spezifität106
2.2.7 ROC – Receiver Operator Characteristics Curve und ROC-Analysen116
3 Die Beurteilung der Qualität von Studien122
3.1 Hierarchie der Evidenz: Studiendesigns124
3.2 Kriterien zur Studienbeurteilung/Checklisten131
3.3 Eine Checkliste zur Studienbeurteilung selbst erstellen154
Literaturverzeichnis158
Zum Autor/Zur Autorin161
Stichwortverzeichnis163
| Erscheint lt. Verlag | 15.5.2023 |
|---|---|
| Verlagsort | Stuttgart |
| Sprache | deutsch |
| Themenwelt | Sachbuch/Ratgeber ► Beruf / Finanzen / Recht / Wirtschaft ► Bewerbung / Karriere |
| Schlagworte | Alpha-Fehler • Checkliste • Empirische Studien • Hypothese • Inzidenz • Klinische Studien • Konfidenzintervalle • Lehrbuch • medizinstatistische Kennzahlen • Medizin studieren • NNT • Power- Analyse • Prävalenz • Psychologie • p-Wert • Schlüsselthema Psychologie studieren • Signifikanz • Signifikanzniveau • Soziologie • Standardabweichung • Statistik • statistischer Kennzahlen • Stichprobe • Studiendesign |
| ISBN-10 | 3-8385-6086-8 / 3838560868 |
| ISBN-13 | 978-3-8385-6086-1 / 9783838560861 |
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