Verzerrungen der Studienergebnisse durch systematische Fehler, sodass ggf. falsche Schlüsse gezogen werden. Somit sollte Bias vermieden werden, was z. B. durch ein geeignetes Studiendesign möglich ist. Es wird zwischen Selektionsbias, Informationsbias, Detektionsbias, Behandlungsbias und Publikationsbias unterschieden.
Eine binäre oder dichotome Variable ist eine kategoriale Variable mit genau zwei zu unterscheidenden Ausprägungen.
Die Wissenschaft, die sich mit Messungen an Lebewesen und den dazu erforderlichen Mess- und Auswerteverfahren beschäftigt. Sie umfasst die statistischen Methoden für die medizinische Forschung. „Dieser Wissenschaftszweig befasst sich mit der mathematischen Modellierung zufallsabhängiger Phänomene in Medizin, Pharmazie, Biologie und Landwirtschaft.“
Methode zur Adjustierung des α-Fehlers als Lösung des Multiplizitätsproblems. Dabei wird das Signifikanzniveau anteilig auf alle Tests aufgeteilt, indem berechnet wird, sodass die Wahrscheinlichkeit für einen α-Fehler insgesamt wieder bei 5 % liegt.
Grafische Methode der deskriptiven Statistik eingeführt durch den US-amerikanischen Statistiker John W. Tukey (1977). Ein Boxplot bietet die Möglichkeit, in einer Grafik gleichzeitig die zentrale Tendenz und Variabilität einer Verteilung darzustellen. Repräsentiert werden die mittleren 50% einer Verteilung, ihr Median, die 25%- und 75%-Quantile, die Werte an den Rändern der Verteilung sowie Ausreißer.
Oder auch: Chi2-Test. Statistischer Test, um den Zusammenhang einer nominalen oder ordinalen unabhängigen Variablen mit einer dichotomen Zielvariablen zu untersuchen. Vergleicht die beobachteten Daten mit den erwarteten Daten unter Unabhängigkeit. Der kritische Wert wird durch das (1-α)-Quantil der Chi2-Verteilung mit Freiheitsgraden ermittelt, wobei und die Anzahl an Kategorien der Variablen angeben.
Neben der Normalverteilung eine weitere bedeutende Verteilung in der Statistik. Sie nimmt nur positive Werte an und ist rechtsschief verteilt. Ihre spezifische Form ist abhängig von der Anzahl an Freiheitsgraden . Wird z. B. für die Durchführung von Chi-Quadrat-Test verwendet.
Variable, die (meist unentdeckt) sowohl Einflussvariable als auch Outcome beeinflusst. Wird diese nicht angemessen in der Analyse berücksichtigt, kann Confounding auftreten.
Tritt auf, wenn ein häufig nichterfasstes Merkmal im Hintergrund der Analyse (ein sogenannter Confounder) sowohl die Einflussvariable als auch das Outcome beeinflusst. Dies kann zur Vortäuschung eines kausalen Zusammenhangs führen (Scheinkorrelation), der in Wirklichkeit nur sehr schwach oder auch gar nicht vorhanden ist. Es sollte stets vor Analysebeginn über mögliche Confounder beratschlagt werden. Diese sind dann z. B. als Kovariablen in der Analyse zu berücksichtigen. Auch Randomisierung ist eine Methode, um Confounding zu vermeiden.
Methode zur Ereigniszeitanalyse, um den Einfluss einer (oder mehrerer) Variablen, die z. B. auch metrisch sein kann, auf eine Variable auf der Ereigniszeitskala zu untersuchen. Wird oft zur Modellierung von Ereigniszeitdaten verwendet. Hier nicht weiter thematisiert.
