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Randomisierte kontrollierte Studie

Abkürzung: RCT.

Goldstandard in der medizinischen Forschung. Experimentelle Studie, in der eine Interventionsgruppe (mit Intervention) mit einer Kontrollgruppe (ohne Intervention) hinsichtlich einer Zielvariablen verglichen wird. Die Zuteilung zu den Gruppen erfolgt durch Randomisierung.1angelehnt 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.Zur Erklärung auf der entsprechenden Seite im EpiBioManual.

Fußnoten

Randomisierung

Die zufällige Zuteilung von Proband:innen oder Versuchsobjekten zu verschiedenen Versuchsbedingungen (z. B. Versuchsgruppen) einer Studie. Das Ziel ist es, nicht-willkürliche Faktoren und Variablen (Störgrößen) die unbeobachtet Einfluss auf das Outcome haben zu eliminieren und Bias zu vermeiden.1angelehnt 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.Zur Erklärung auf der entsprechenden Seite im EpiBioManual.

Fußnoten

Recall Bias

Spezifische Form von Informationsbias. Die Versuchsperson kann sich bei der Datenerhebung für eine retrospektive Studie nicht mehr realitätsgetreu an die Gegebenheiten der Vergangenheit erinnern.1angelehnt an Weiß, Christel (2013): Risikostudien. In: Christel Weiß (Hg.): Basiswissen Medizinische Statistik. Mit 20 Tabellen. 6., überarbeitete Auflage. Berlin, Heidelberg: Springer (Springer-Lehrbuch), S. 241-258, Kapitel 13.3.Zur Erklärung auf der entsprechenden Seite im EpiBioManual.

Fußnoten

Rechtssteil

Oder auch: Linksschief.

Mehr Masse liegt auf der rechten Seite der Verteilung, sodass es sich nicht um eine symmetrische Normalverteilung handelt. Der Gipfel der Verteilung liegt weiter auf der rechten Seite und auf der linken Seite läuft die Verteilung langsam und flach aus. Man kann versuchen, mithilfe einer Potenztransformation (hier nicht weiter thematisiert) normalverteilte Daten zu erzeugen.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.Zur Erklärung auf der entsprechenden Seite im EpiBioManual.

Fußnoten

Referenzbereich

Im Referenzbereich liegt ein bestimmter Anteil der Werte, z. B. 95 % oder 99 %.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.Zur Erklärung auf der entsprechenden Seite im EpiBioManual.

Fußnoten

Regressionsgerade

Die Gerade, die aus der linearen Regressionsgleichung resultiert. Eine ansteigende Regressionsgerade weist auf einen positiven, eine abfallende auf einen negativen Zusammenhang zwischen den betrachteten Variablen hin.Zur Erklärung auf der entsprechenden Seite im EpiBioManual.

Regressionsgleichung

Auf Basis der Stichprobendaten geschätzte lineare Gleichung, die dazu dient, Werte der Zielvariable (abhängige Variable y) auf Basis der eingesetzten Werte der Einflussgröße(n) (unabhängige Variable(n) x) zu modellieren und vorherzusagen. Welche Gleichung am besten geeignet ist, um den Zusammenhang zwischen Einflussgröße und Zielgröße abzubilden, wird mithilfe der Methode der kleinsten Quadrate ermittelt. Kann grafisch als Regressionsgerade dargestellt werden.1angelehnt an Bortz, Jürgen; Schuster, Christof (2010): Einfache lineare Regression. In: Jürgen Bortz und Christof Schuster (Hg.): Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler. 7., vollständig überarbeitete und erweiterte Auflage. Berlin, Heidelberg: Springer (Springer-Lehrbuch), S. 183-202, Kapitel 11 und Weiß, Christel (2013): Beschreibung eines Zusammenhangs. In: Christel Weiß (Hg.): Basiswissen Medizinische Statistik. Mit 20 Tabellen. 6., überarbeitete Auflage. Berlin, Heidelberg: Springer (Springer-Lehrbuch), S. 73-89, Kapitel 5.Zur Erklärung auf der entsprechenden Seite im EpiBioManual.

Fußnoten

Relative Häufigkeit

Beschreibt, wie oft ein Ereignis in Relation zur Anzahl an Wiederholungen des Zufallsexperiments aufgetreten ist oder wie viel Prozent der Stichprobe eine bestimmte Merkmalsausprägung aufweisen. Die relative Häufigkeit nimmt Werte zwischen Null und Eins an und dient somit als Punktschätzer für Wahrscheinlichkeiten.1angelehnt an Weiß, Christel (2013): Häufigkeiten. In: Christel Weiß (Hg.): Basiswissen Medizinische Statistik. Mit 20 Tabellen. 6., überarbeitete Auflage. Berlin, Heidelberg: Springer (Springer-Lehrbuch), S. 37–53, Kapitel 3.Zur Erklärung auf der entsprechenden Seite im EpiBioManual.

Fußnoten

  • 1
    angelehnt an Weiß, Christel (2013): Häufigkeiten. In: Christel Weiß (Hg.): Basiswissen Medizinische Statistik. Mit 20 Tabellen. 6., überarbeitete Auflage. Berlin, Heidelberg: Springer (Springer-Lehrbuch), S. 37–53, Kapitel 3.

Relatives Risiko

Abkürzung: RR.

Effektschätzer für dichotome Zielvariablen in experimentellen Studien und Kohortenstudien. Verhältnisschätzer. Beschreibt das Verhältnis zwischen dem Risiko, das Outcome zu erfüllen (experimentelle Studie), bzw. dem Erkrankungsrisiko (Kohortenstudie) der einen Gruppe und dem (Erkrankungs-)Risiko der anderen Gruppe. Sagt aus, dass das Risiko, das Outcome zu erfüllen (experimentelle Studie) bzw. zu erkranken (Kohortenstudie), in einer Gruppe x Prozentpunkte größer bzw. kleiner ist als in der anderen. Nimmt Werte zwischen 0 und unendlich an. Ein relatives Risiko von 1 spricht für ein äquivalentes Risiko in den Gruppen.1angelehnt an Weiß, Christel (2013): Risikostudien. In: Christel Weiß (Hg.): Basiswissen Medizinische Statistik. Mit 20 Tabellen. 6., überarbeitete Auflage. Berlin, Heidelberg: Springer (Springer-Lehrbuch), S. 241-258, Kapitel 13.4.Zur Erklärung auf der entsprechenden Seite im EpiBioManual.

Fußnoten

Relevanz

Auf Basis sachlogischer inhaltlicher Überlegungen und Expertenwissen muss festgelegt werden, ab wann ein Ergebnis als relevant für die klinische Praxis erachtet wird.
Zu unterscheiden von statistischer Signifikanz. Auch ein signifikanter Effekt kann so klein sein, dass er keinerlei praktische Relevanz aufweist.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.Zur Erklärung auf der entsprechenden Seite im EpiBioManual.

Fußnoten