Datenanalyse und Interpretation

Studienauswertung

Die erhobenen Stichprobendaten müssen im nächsten Schritt im Rahmen der Datenanalyse und Interpretation untersucht werden. Dazu bedienen wir uns an den Methoden der sogenannten deskriptiven Statistik und der Inferenzstatistik sowie Effektschätzern, die jetzt im nächsten Schritt erläutert werden sollen. 

Deskriptive Statistik, Effektschätzer und Inferenzstatistik

Der Abschnitt zur Datenanalyse und Interpretation ist wie folgt aufgebaut:

Deskriptive Statistik

Die deskriptive Statistik dient der Beschreibung, Strukturierung und grafischen Darstellung der Daten unserer gezogenen Stichprobe. Die deskriptive Statistik ermöglicht einen ersten Blick in die erhobenen Daten, überprüft, ob die Repräsentativität der Stichprobe gegeben ist und ist die Grundlage für alle weiteren Analysen und Schlussfolgerungen (Inferenz).

Effektschätzer

Effektschätzer sind dazu geeignet, einen Unterschied zwischen zwei Gruppen zu quantifizieren, was in der medizinischen Forschung (wie auch in unserem Beispiel zum Blutdrucksenker) häufig Gegenstand der Untersuchung ist. Da sie über die reine deskriptive Statistik hinausgehen und genutzt werden können, um statistische Hypothesen zu formulieren, die dann mithilfe inferenzstatistischer Methoden geprüft werden können, werden sie in unserem EpiBioManual als Überleitung zwischen der deskriptiven Statistik und der Inferenzstatistik in einem eigenen Abschnitt erläutert.

Inferenzstatistik

Die Inferenzstatistik („schließende Statistik“) ergänzt die deskriptive Statistik und beinhaltet Methoden, die es ermöglichen, auf Basis der Stichprobendaten Rückschlüsse auf die Parameter der Grundgesamtheit zu ziehen. Sie umfasst außerdem das Überprüfen zuvor aufgestellter statistischer Hypothesen, die z. B. mithilfe von Effektschätzern formuliert wurden. Im Vergleich zur deskriptiven Statistik ist die Inferenzstatistik wesentlich empfindlicher für mögliche Verzerrungen. Eine richtige Auswahl der Methoden ist von großer Bedeutung und sollte stets diskutiert werden.