Glossar Archiv - EpiBioManual

p-Wert

Begriff im Kontext statistischer Tests. Beschreibt die Wahrscheinlichkeit, dass bei Gültigkeit der Nullhypothese die beobachtete Teststatistik oder sogar ein noch extremeres Ergebnis eintritt. Je kleiner der $p$ -Wert ist, desto mehr spricht dies folglich für die Ablehnung der Nullhypothese. Ist der $p$ -Wert kleiner als das vorher festgelegte Signifikanzniveau wird von einem signifikanten Ergebnis gesprochen.
Folglich wird der $p$ -Wert verwendet, um eine logisch nachvollziehbare und objektive Entscheidung für Null- oder Alternativhypothese zu fällen. Er ergibt sich aus der Fläche unter der dem Testverfahren zugrundeliegenden Verteilung vom Wert der Teststatistik bis zu ihren Rändern.¹angelehnt an Weiß, Christel (2013): Prinzip eines statistischen Test. In: Christel Weiß (Hg.): Basiswissen Medizinische Statistik. Mit 20 Tabellen. 6., überarbeitete Auflage. Berlin, Heidelberg: Springer (Springer-Lehrbuch), S. 161-177, Kapitel 9.[/katex]

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Parameter

Tatsächliche Kennwerte einer theoretischen Verteilung oder der (nicht erfassbaren) Grundgesamtheit (im Gegensatz zu den Kennwerten der Stichprobe). Parameter werden meist durch griechische Buchstaben bezeichnet.¹

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angelehnt an Bortz, Jürgen; Schuster, Christof (2010): Glossar. In: Jürgen Bortz und Christof Schuster (Hg.): Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler. 7., vollständig überarbeitete und erweiterte Auflage. Berlin, Heidelberg: Springer (Springer-Lehrbuch), S. 579–586, Kapitel Back Matter.

Per-Protocol

Abkürzung: PP.

Analyseverfahren bei randomisierten kontrollierten Studien (RCTs). Alle Patient:innen, die nicht nach Protokoll behandelt wurden, werden aus der Analyse ausgeschlossen. Siehe auch As-Treated und Intention-to-Treat.¹

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angelehnt an Weiß, Christel (2013): Studien zu Therapie und Prognose. In: Christel Weiß (Hg.): Basiswissen Medizinische Statistik. Mit 20 Tabellen. 6., überarbeitete Auflage. Berlin, Heidelberg: Springer (Springer-Lehrbuch), S. 275–294, Kapitel 15.1.

Personen unter Risiko

Englisch: Number at Risk.

Kenngröße zur Analyse von Ereigniszeitdaten. Anzahl an Personen, die zu einem bestimmten Zeitpunkt einem Ereignisrisiko ausgesetzt sind, d. h. dass sie bisher nicht aus der laufenden Studie ausgeschieden sind, aber das betrachtete Ereignis noch nicht eingetreten ist. In den meisten Ereigniszeitanalysen sind zum Studienende hin nur noch ein geringer Anteil der Teilnehmenden Personen unter Risiko.¹

Fußnoten

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angelehnt an Zwiener, Isabella; Blettner, Maria; Hommel, Gerhard (2011): Survival Analysis—Part 15 of a Series on Evaluation of Scientific Publications. In: Deutsches Ärzteblatt international. DOI: 10.3238/arztebl.2011.0163.

PICO-Schema

Orientierung zur Formulierung einer treffenden (d. h. relevanten und beantwortbaren) Fragestellung in der evidenzbasierten Medizin (entwickelt von der McMaster-Universität). Akronym steht für Population/Patient, Intervention, Vergleichsintervention (engl.: Comparison) und Zielgröße (engl.: Outcome), die allesamt in der Fragestellung definiert werden sollten.¹

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angelehnt an McMaster University (2023) Guides: Medicine – Undergraduate: PICO: writing a searchable question. Online verfügbar unter https://hslmcmaster.libguides.com/c.php?g=550029&p=5015883; zuletzt abgerufen am 13.04.2024.

Placeboeffekt

Positive Wirkeffekte bzw. gesteigerte Heilungschancen, die allein durch den Glauben und die Erwartungen an die erhaltene Therapie und nicht durch die Therapie selbst auftreten.

Kenngröße zur Bewertung eines diagnostischen Tests aus Sicht der Patient:innen/der Ärzte:innen. Bezeichnet die bedingte Wahrscheinlichkeit, dass eine Person, bei der ein positives Testergebnis vorliegt, auch tatsächlich erkrankt ist.

Power

Oder auch: Teststärke.

Gütemaß für statistische Tests. Wahrscheinlichkeit, eine in Wahrheit korrekte Alternativhypothese auch durch Ablehnung der Nullhyptohese als korrekt zu identifizieren. Ergibt sich aus $1-\beta$ -Fehler. Es werden grundsätzlich Tests mit hoher Power bevorzugt.¹

Fußnoten

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angelehnt an Weiß, Christel (2013): Prinzip eines statistischen Test. In: Christel Weiß (Hg.): Basiswissen Medizinische Statistik. Mit 20 Tabellen. 6., überarbeitete Auflage. Berlin, Heidelberg: Springer (Springer-Lehrbuch), S. 161-177, Kapitel 9.

Prävalenz

Oder auch: Prävalenzrate.

Kenngröße in Querschnittsstudien (und diagnostischen Tests). Gibt die Wahrscheinlichkeit für eine Erkrankung in der betrachteten Patient:innengruppe zu einem spezifischen Zeitpunkt an, also den aktuellen relativen Krankenbestand. Sie gibt eine Orientierung über die Auswirkungen einer bestimmten Krankheit auf die gesamte Population.
Prävalenzrate = Anzahl der Personen, die zu einem bestimmten Zeitpunkt erkrankt sind / Größe der Bevölkerung zu diesem Zeitpunkt.¹

Fußnoten

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angelehnt an Weiß, Christel (2013): Epidemiologische Studien. In: Christel Weiß (Hg.): Basiswissen Medizinische Statistik. Mit 20 Tabellen. 6., überarbeitete Auflage. Berlin, Heidelberg: Springer (Springer-Lehrbuch), S. 219-240, Kapitel 12.

Prävalenzdifferenz

Abkürzung: PD.

Effektschätzer für dichotome Zielvariablen in einer Querschnittsstudie. Differenzschätzer. Differenz der Prävalenzen zweier zu vergleichenden Gruppen. Sagt aus, dass von den Gruppenmitgliedern der einen Gruppe x Prozentpunkte mehr (bzw. weniger) erkrankt sind als von der anderen Gruppe. Nimmt Werte zwischen $-1$ und $+1$ an. Eine Prävalenzdifferenz von 0 spricht für eine äquivalente Prävalenz in den Gruppen.