Glossar

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z-Test

Statistischer Test, um zu untersuchen, ob sich die Mittelwerte der metrischen und annähernd normalverteilten Outcomes zwischen zwei Gruppen signifikant voneinander unterscheiden (siehe Mittelwertsdifferenz). Eine Voraussetzung zur Durchführung des z-Tests ist die bekannte Varianz der Grundgesamtheit. Ist diese unbekannt, wird auf den t-Test für unabhängige Stichproben oder den t-Test abhängige Stichproben zurückgegriffen. Der z-Test basiert auf der um 0 symmetrischen Standardnormalverteilung, sodass der kritische Wert das \left(1-\frac{\alpha}{2}\right)-Quantil dieser Verteilung ist.Zur Erklärung auf der entsprechenden Seite im EpiBioManual.

z-Transformation

Transformation, um dimensionslose Daten zu erzeugen, die angeben, um wie viele Standardabweichungen der jeweilige Wert vom Mittelwert der betrachteten Datenreihe abweicht. Die z-transformierten Werte berechnen sich mithilfe des Mittelwerts und der Standardabweichung durch z_i=\frac{x_i-\overline{x}}{SD(x)}.1angelehnt an Weiß, Christel (2013): Beschreibung eines Merkmals. In: Christel Weiß (Hg.): Basiswissen Medizinische Statistik. Mit 20 Tabellen. 6., überarbeitete Auflage. Berlin, Heidelberg: Springer (Springer-Lehrbuch), S. 53-72, Kapitel 4.Zur Erklärung auf der entsprechenden Seite im EpiBioManual.

Fußnoten

Zensiert

Relevant in der Ereigniszeitanalyse. Ereigniszeitdaten bilden nur einen bestimmten Zeitraum ab. Tritt das untersuchte Ereignis bis zum Studienende oder bis zum Studienaustritt eines Studienabbrechers nicht ein, spricht man von rechts-zensierten Daten, da nicht bekannt ist, was anschließend passiert. Links-zensierte Daten treten auf, wenn das betrachtete Ereignis bereits vor Studienbeginn an einem unbekannten Zeitpunkt eingetreten ist. Intervall-zensierte Daten entstehen, wenn das Ereignis an einem genauen aber unbekannten Zeitpunkt zwischen zwei bekannten Zeitpunkten eintritt. Der Umgang mit zensierten Daten erfordert spezielle Methoden (z. B. die Kaplan-Meier-Schätzer und Kaplan-Meier-Kurve, Log Rank-Test). Ihr Ausschluss alleine würde zu erheblichen Verzerrungen führen.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 und Kapitel 15.Zur Erklärung auf der entsprechenden Seite im EpiBioManual.

Fußnoten