Englisch: Case-Control-Study. Retrospektive Studie, bei der eine Gruppe erkrankter Personen (Fallgruppe) mit einer Kontrollgruppe ohne Erkrankung verglichen wird. Es wird die ggf. unterschiedliche Exposition mit Risikofaktoren in der Vergangenheit zwischen den Gruppen untersucht.
Verfahren zur Festlegung einer geeigneten Stichprobengröße, mithilfe sachlogischer Überlegungen und zum jeweiligen Testverfahren passenden Formeln. Die Stichprobe sollte nicht zu groß (teuer, aufwendig, zu kleine Effekte signifikant) und nicht zu klein (keine Repräsentativität, deckt Effekte nicht auf) gewählt werden.
Auch: Alphafehler, -Fehler. Begriff im Kontext statistischer Tests. Die fehlerhafte Ablehnung der Nullhypothese, obwohl diese in Wirklichkeit stimmt. Die Entscheidung fällt somit fälschlicherweise zugunsten der Alternativhypothese aus.
Auch: Betafehler, -Fehler. Begriff im Kontext statistischer Tests. Die Entscheidung zugunsten der Nullhypothese (also keine Ablehnung) obwohl sie in Wirklichkeit falsch ist und die Alternativhypothese stimmt. Die Möglichkeit der Ablehnung der Nullhypothese wird somit übersehen.
Nachbeobachtungszeit. Erneute Messung / Erhebung von Daten bei denselben Studienteilnehmer:innen an einem vorher festgelegten Zeitpunkt (teilweise über Jahre hinweg). Siehe auch Kohortenstudie und Loss to Follow-Up.
Oder auch: Hypothese. Unbewiesene Annahme über einen Sachverhalt, die es im Rahmen der Studie zu prüfen gilt. Sie formuliert die Annahme, die die Forschenden über diesen Sachverhalt haben. Siehe auch Nullhypothese und Alternativhypothese oder auch Unterschiedshypothese, Überlegenheitshypothese, Äquivalenzhypothese, und Nicht-Unterlegenheitshypothese.
Anzahl der frei zu variierenden Werte bei der Berechnung eines spezifischen Kennwerts oder einer Verteilung. Z. B. hat der Mittelwert n Freiheitsgrade, da es keine Bedingungen gibt, die die n Werte zur Berechnung des Mittelwerts bestimmen oder einschränken. Die Varianz hingegen beinhaltet für ihre Berechnung die Summe der Abweichungen vom Mittelwert und wir wissen, dass all diese Abweichungen aufsummiert den Wert 0 ergeben. Somit können wir nur bei n-1 von den insgesamt n Abweichungen frei Werte wählen, der letzte Wert ergibt sich automatisch, damit die Summe 0 wird. Die Varianz hat folglich Freiheitsgrade. Die Freiheitsgrade unterscheiden sich je Kennwert und je Verteilung (die Freiheitsgrade bestimmen maßgeblich die Form einer Verteilung). Sie spielen bei der Durchführung von statistischen Tests für die Bestimmung der Teststatistik mithilfe der jeweiligen Prüfverteilung eine wichtige Rolle.
