Oder auch: kontinuierlich. Stetige Variablen gehören zu den metrischen Variablen. Sie können theoretisch jeden Wert innerhalb eines Intervalls annehmen. Es gibt somit eine unendliche Menge an Ausprägungen, die meist auf Basis eines Messvorgangs bestimmt werden.
(In der Regel zufällige) Auswahl von Personen aus der Grundgesamtheit. Das Ziel ist es, auf Basis einer repräsentativen Stichprobe (siehe Repräsentativität) allgemeingültige Aussagen über die nicht erfassbare Grundgesamtheit zu treffen (siehe auch Inferenzstatistik).
Einteilung der Stichprobe in homogene Schichten, sogenannte Strata, die sich hinsichtlich bestimmter Merkmale ähneln oder sogar gleich sind. In Beobachtungsstudien kann so z. B. die Ziehung der Stichprobe in diesen Strata (z.B. Bundesländern) erfolgen. In experimentellen Studien spielt Stratifizierung vor allem bei der Randomisierung eine Rolle, sodass in den entstehenden Behandlungsgruppen Strukturgleichheit bezüglich dieser Merkmale sichergestellt werden kann.
Bivariate grafische Methode, um den Zusammenhang zweier metrischer Variablen zu untersuchen. Jede Variable ist auf einer Achse abgebildet. Die Reihenfolge spielt dabei keine Rolle. Ein Streudiagramm gibt erste Aufschlüsse, über mögliche Korrelation (nicht über Kausalität!) oder nichtlineare Zusammenhänge zwischen den Variablen. Auch zur Identifikation von Ausreißern kann ein Streudiagramm nützlich sein.
Geben Information über die Variabilität der Werte in der Stichprobe. Sie helfen dabei, einen Punktschätzer einzuordnen.
Fallgruppe (bzw. Interventionsgruppe) und Kontrollgruppe weisen bis auf die betrachtete Krankheit (bzw. Intervention) eine annähernd gleiche Zusammensetzung aller anderen Merkmale auf. Im Gegensatz zu Selektionsbias. Ein Mittel zur Erreichung von Strukturgleichheit ist Randomisierung.
Schriftstück, das vor Studienbeginn aufgesetzt wird und alle in der Studie durchzuführenden Schritte und Verfahren genauestens dokumentiert. Es ist außerdem die Grundlage für das Ethikvotum durch die Ethikkommission.
Oder auch: Systematische Übersichtsarbeit. Zusammenfassung der Ergebnisse von mindestens zwei qualitativ hochwertigen medizinischen Studien.
Statistischer Test, um zu untersuchen, ob sich die Mittelwerte der metrischen und annähernd normalverteilten Outcomes zwischen zwei voneinander abhängigen Gruppen signifikant voneinander unterscheiden. Hier nicht weiter thematisiert.
Statistischer Test, um zu untersuchen, ob sich die Mittelwerte der metrischen und annähernd normalverteilten Outcomes zwischen zwei voneinander unabhängigen Gruppen signifikant voneinander unterscheiden (siehe Mittelwertsdifferenz). Die unbekannte Varianz der Grundgesamtheit wird auf Basis der Stichprobendaten geschätzt. Ist diese stattdessen bekannt, kann auf den z-Test zurückgegriffen werden. Der t-Test basiert auf der um den Stichprobenmittelwert symmetrischen t-Verteilung, sodass der kritische Wert das -Quantil dieser Verteilung ist.
