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 df = (k-1)\cdot(l-1) Freiheitsgraden ermittelt, wobei k und l 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 df. Wird z. B. für die Durchführung von Chi-Quadrat-Test verwendet.1angelehnt an Weiß, Christel (2013): Verteilungen. In: Christel Weiß (Hg.): Basiswissen Medizinische Statistik. Mit 20 Tabellen. 6., überarbeitete Auflage. Berlin, Heidelberg: Springer (Springer-Lehrbuch), S. 115-143, Kapitel 7.4.2.
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.1angelehnt an Weiß, Christel (2013): Grundlagen. In: Christel Weiß (Hg.): Basiswissen Medizinische Statistik. Mit 20 Tabellen. 6., überarbeitete Auflage. Berlin, Heidelberg: Springer (Springer-Lehrbuch), S. 17–35, Kapitel 2.3.2 und Kapitel 12.
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.
