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Heute schon gelernt?

In unserem Wissenscheck hast du die Möglichkeit, die Inhalte aus dem EpiBioManual mithilfe von Single- bzw. Multiple-Choice-Fragen zu wiederholen und zu vertiefen. Das Fragenformat ist an typische Klausurfragen aus dem Medizinstudium angelehnt und bietet dir damit die beste Möglichkeit, dein Wissen zu testen. Vielleicht fallen dir auch noch Lücken in deinem Wissen auf – dann lohnt es sich bestimmt, das entsprechende Kapitel im EpiBioManual nochmal zu wiederholen.

Wir wünschen dir viel Erfolg und Spaß beim Bearbeiten unserer Quizfragen!

Diagnostische Tests

1 / 6

Bei einem diagnostischen Test ergibt sich das folgende Ergebnis in Bezug auf die untersuchte Erkrankung: 40 Proben sind positiv und 10 negativ. Laut Goldstandard sind alle 50 Proben positiv. Welche Aussage über den diagnostischen Test trifft zu?

Die Sensitivität beträgt 20 %.

Die Spezifität beträgt 20 %.

Die Sensitivität beträgt 80 %.

Die Spezifität beträgt 80 %.

Falsch: Es ist die bedingte Wahrscheinlichkeit $P(T^+|D^+)$ gesucht, die die Sensitivität bezeichnet und sich durch $\frac{40}{50}=80%$ berechnen lässt.

Richtig: Es ist die bedingte Wahrscheinlichkeit $P(T^+|D^+)$ gesucht, die die Sensitivität bezeichnet und sich durch $\frac{40}{50}=80%$ berechnen lässt.

2 / 6

Ein diagnostischer Test erkennt 400 von 500 Erkrankten als krank und 1450 von 1500 Gesunden als gesund. Welche der folgenden Aussagen ist richtig?

Die Sensitivität des Tests ist größer als seine Spezifität.

Die Spezifität des Tests beträgt mehr als 95 %.

Die Prävalenz der Erkrankung beträgt 30 %.

Der Negativ Prädiktive Wert des Tests beträgt mehr als 99 %.

Falsch: Die untenstehende Vierfeldertafel kann hilfreich sein, die richtigen Ergebnisse zu ermitteln. Wir berechnen, dass die Spezifität bei $P(T^-|D^-)=\frac{1450}{1500}\approx 97 %$ liegt und damit größer als 95 % ist.

Antwort 1 ist falsch: Die Sensitivität liegt bei $P(T^+|D^+)=\frac{400}{500}\approx 80 %$ und ist damit kleiner als die Spezifität.

Antwort 3 ist falsch: Die Prävalenz der Erkrankung liegt bei $\frac{500}{2000} = 25 %$ .

Antwort 4 ist falsch: Der NPW berechnet sich durch $P(D^-|T^+)=\frac{1450}{1550}\approx 94 %$ .

Es ist die bedingte Wahrscheinlichkeit $P(T^+|D^+)$ gesucht, die die Sensitivität bezeichnet und sich durch $\frac{40}{50}=80%$ berechnen lässt.

		Wahrer Zustand (Goldstandard)
		$D^+$	$D^-$	Gesamt
Testergebnis	$T^+$	$a=400$	$b=50$	$a+b=450$
Testergebnis	$T^-$	$c=100$	$d=1450$	$c+d=1550$
	Gesamt	$a+c=500$	$b+d=1500$	$n=2000$

Richtig: Die untenstehende Vierfeldertafel kann hilfreich sein, die richtigen Ergebnisse zu ermitteln. Wir berechnen, dass die Spezifität bei $P(T^-|D^-)=\frac{1450}{1500}\approx 97 %$ liegt und damit größer als 95 % ist.

Antwort 1 ist falsch: Die Sensitivität liegt bei $P(T^+|D^+)=\frac{400}{500}\approx 80 %$ und ist damit kleiner als die Spezifität.

Antwort 3 ist falsch: Die Prävalenz der Erkrankung liegt bei $\frac{500}{2000} = 25 %$ .

Antwort 4 ist falsch: Der NPW berechnet sich durch $P(D^-|T^+)=\frac{1450}{1550}\approx 94 %$ .

		Wahrer Zustand (Goldstandard)
		$D^+$	$D^-$	Gesamt
Testergebnis	$T^+$	$a=400$	$b=50$	$a+b=450$
Testergebnis	$T^-$	$c=100$	$d=1450$	$c+d=1550$
	Gesamt	$a+c=500$	$b+d=1500$	$n=2000$

3 / 6

Eine Person hatte einen Risikokontakt und lässt einen SARS-CoV-2-Test durchführen und das Ergebnis ist negativ. Sie interessiert sich für die Wahrscheinlichkeit wirklich nicht infiziert zu sein bei dem negativen Testergebnis. Dies ist:

Die Spezifität

Die Sensitivität

Der Negativ Prädiktive Wert

Der Positiv Prädiktive Wert

Die Prävalenz

Falsch: Es ist die bedingte Wahrscheinlichkeit $P(D^-|T^-)$ gesucht, da das negative Testergebnis bereits vorliegt und damit eine Bedingung darstellt. Diese Wahrscheinlichkeit bezeichnet den NPW.

Richtig: Es ist die bedingte Wahrscheinlichkeit $P(D^-|T^-)$ gesucht, da das negative Testergebnis bereits vorliegt und damit eine Bedingung darstellt. Diese Wahrscheinlichkeit bezeichnet den NPW.

4 / 6

Wie groß ist der NPW bei dem im folgenden Baumdiagramm dargestellten Sachverhalt?

0,84

0,1

0,16

0,9

Falsch: Der NPW lässt sich durch $\frac{1107}{1230}=0,9$ berechnen.

Richtig: Der NPW lässt sich durch $\frac{1107}{1230}=0,9$ berechnen.

5 / 6

Sinkt die Prävalenz der Erkrankung in der Bevölkerung, dann (Mehrfachnennungen möglich) …

… hat dies keine Auswirkungen auf PPW und NPW.

… hat dies keine Auswirkungen auf Sensitivität und Spezifität.

… steigen sowohl PPW und NPW.

… sinkt der PPW, während der NPW steigt.

… steigt der NPW, während der PPW steigt.

Falsch: Die Tabelle über Auswirkungen von Prävalenzänderungen muss für den Fall einer sinkenden Prävalenz angepasst werden.

Richtig: Die Tabelle über Auswirkungen von Prävalenzänderungen muss für den Fall einer sinkenden Prävalenz angepasst werden.

6 / 6

Wozu wird der sogenannte „Satz von Bayes“ genutzt?

Zur Beurteilung der Güte eines diagnostischen Tests.

Zur Auswahl eines geeigneten Grenzwertes für die Testentscheidung in Bezug auf Sensitivität und Spezifität.

Zur Berechnung von bedingten Wahrscheinlichkeiten.

Falsch: Er wird zur Berechnung von bedingten Wahrscheinlichkeiten genutzt. Zur Beurteilung der Güte eines diagnostischen Tests werden beispielsweise Sensitivität, Spezifizität oder die AUC zu Rate gezogen. Zur Auswahl eines geeigneten Grenzwertes wird die ROC-Kurve oder der Youden-Index genutzt.

Richtig: Zur Beurteilung der Güte eines diagnostischen Tests werden beispielsweise Sensitivität, Spezifizität oder die AUC zu Rate gezogen. Zur Auswahl eines geeigneten Grenzwertes wird die ROC-Kurve oder der Youden-Index genutzt.

Dein Ergebnis ist

Die durchschnittliche Punktzahl ist 73%

Das Quiz bezieht sich auf das folgende Kapitel des EpiBioManuals:

Diagnostische Tests

Studienplanung

1 / 8

Das C im PICO-Schema steht für?

Confounder

Coefficients

Count of Participants

Correlation

Comparison

2 / 8

Die Hypothese „Menschen ab einem Alter von 60 Jahren weisen im Schnitt einen höheren systolischen Blutdruck auf als Menschen, die jünger als 60 Jahre alt sind“ ist eine …

Nicht-Unterlegenheitshypothese.

ungerichtete Hypothese.

Überlegensheitshypothese.

Unterschiedshypothese.

Falsch: Da untersucht wird, ob eine Überlegenheit in Bezug auf die Höhe („höheren“) des Blutdrucks vorliegt, wird eine Überlegenheitshypothese betrachtet. Für eine Nicht-Unterlegenheitshypothese müsste der Fall mit abgedeckt werden, dass ein gleichhoher Blutdruck vorliegt. Es handelt sich außerdem um eine gerichtete Hypothese, da eine konkrete Richtung („höheren“) des Unterschieds betrachtet wird. Für eine Unterschiedshypothese würde lediglich untersucht werden, ob der Blutdruck zwischen den Altersgruppen variiert. Er könnte dabei bei den Älteren auch niedriger sein.

Richtig: Da untersucht wird, ob eine Überlegenheit in Bezug auf die Höhe („höheren“) des Blutdrucks vorliegt, wird eine Überlegenheitshypothese betrachtet. Für eine Nicht-Unterlegenheitshypothese müsste der Fall mit abgedeckt werden, dass ein gleichhoher Blutdruck vorliegt. Es handelt sich außerdem um eine gerichtete Hypothese, da eine konkrete Richtung („höheren“) des Unterschieds betrachtet wird. Für eine Unterschiedshypothese würde lediglich untersucht werden, ob der Blutdruck zwischen den Altersgruppen variiert. Er könnte dabei bei den Älteren auch niedriger sein.

3 / 8

Welche Aussage zu Fall-Kontrollstudien ist FALSCH?

Bei einer Fall-Kontrollstudie werden die Teilnehmenden anhand der Exposition der Fall- bzw. Kontrollgruppe zugeordnet.

Eine Fall-Kontrollstudie ist eine retrospektive Studie.

In Fall-Kontrollstudien kommt es zu Selektionsbias, wenn keine zur Fallgruppe strukturgleiche Kontrollgruppe ausgewählt wird.

Bei einer Fall-Kontrollstudie werden die Teilnehmenden anhand ihres Krankheitszustandes der Fall- bzw. Kontrollgruppe zugeordnet.

4 / 8

Kohortenstudien …

… untersuchen die Ergebnisse einer einmaligen Datenerhebung in der Gegenwart.

… sind für die Untersuchung von seltenen Erkrankungen geeignet.

… beobachten vorerst nicht erkrankte Personen über einen bestimmten Zeitraum hinweg.

… liefern aufgrund von Recall-Bias häufig verzerrte Ergebnisse.

Falsch: Kohortenstudien beobachten vorerst nicht erkrankte Personen über einen bestimmten Zeitraum hinweg. Querschnittstudien untersuchen die Ergebnisse einer einmaligen Datenerhebung in der Gegenwart. Kohortenstudien sind für die Untersuchung seltener Erkrankungen ineffizient, da in diesem Fall meist sehr lange Beobachtungszeiträume notwendig sind, um für die Analyse genügend Erkrankungen in beiden Gruppen zu garantieren. Fall-Kontrollstudien liefern aufgrund des Recall-Bias häufig verzerrte Ergebnisse.

Richtig: Kohortenstudien beobachten vorerst nicht erkrankte Personen über einen bestimmten Zeitraum hinweg. Querschnittstudien untersuchen die Ergebnisse einer einmaligen Datenerhebung in der Gegenwart. Kohortenstudien sind für die Untersuchung seltener Erkrankungen ineffizient, da in diesem Fall meist sehr lange Beobachtungszeiträume notwendig sind, um für die Analyse genügend Erkrankungen in beiden Gruppen zu garantieren. Fall-Kontrollstudien liefern aufgrund des Recall-Bias häufig verzerrte Ergebnisse.

5 / 8

Welche Aussage über RCTs ist richtig?

RCTs sind der Goldstandard der medizinischen Forschung und weisen damit mehr Evidenz auf als Metaanalysen.

In einem RCT werden die Versuchspersonen ohne direktes Eingreifen über einen Zeitraum hinweg beobachtet.

In einem RCT legen die Ärzt:innen aufgrund des Krankheitszustands fest, wer zu welcher Behandlungsgruppe zugeordnet wird.

RCTs vergleichen die Studienergebnisse einer Interventionsgruppe mit denen einer Kontrollgruppe.

Falsch: RCTs vergleichen die Studienergebnisse einer Interventionsgruppe mit denen einer Kontrollgruppe.

Metaanalysen weisen in der Evidenzpyramide die höchste Evidenz auf. Es wird in RCTs direkt in das Geschehen eingegriffen. Das „R“ in RCT steht für Randomisierung. Die Versuchspersonen werden demnach zufällig den Behandlungsgruppen zugewiesen, damit Verzerrungen durch unbekannte Confounder vermieden werden.

Richtig: RCTs vergleichen die Studienergebnisse einer Interventionsgruppe mit denen einer Kontrollgruppe.

6 / 8

Was ist eine Anforderung an ein Outcome (deutsch: Endpunkt)?

Muss zur Fragestellung passen.

Darf nicht durch Confounder beeinflusst werden.

Darf nicht durch Intervention beeinflusst werden.

Darf nicht durch Befragung der Teilnehmenden ermittelt werden.

Muss von der Ethikkommission gemessen werden.

Falsch: Das Outcome muss vor Studienbeginn präzise und passend zur Fragestellung und Forschungshypothese formuliert werden.

Richtig: Das Outcome muss vor Studienbeginn präzise und passend zur Fragestellung und Forschungshypothese formuliert werden.

7 / 8

Welche Aussage über das Konzept „Stichprobe vs. Grundgesamtheit“ gilt NICHT?

Die Grundgesamtheit ist in der Praxis oft nicht zu erfassen.

Mithilfe der Fallzahlplanung kann eine geeignete Stichprobengröße ermittelt werden.

Eine repräsentative Stichprobe ist für die Inferenzstatistik ungeeignet.

Mithilfe der Stichprobe werden Schätzer ermittelt, um auf die Parameter der Grundgesamtheit zu schließen.

Falsch: Repräsentativität der Stichprobe ist eine zwingende Voraussetzung für die Inferenzstatistik.

Richtig: Repräsentativität der Stichprobe ist eine zwingende Voraussetzung für die Inferenzstatistik.

8 / 8

Ein Studienprotokoll …

… sollte direkt nach der Studiendurchführung erstellt werden und alle verwendeten Methoden beschreiben.

… ist lediglich für interne organisatorische Zwecke des durchführenden Instituts notwendig.

… ist allzeit bindend.

… dient dazu, vor Studienbeginn den Studienablauf zu dokumentieren.

Falsch: Das Studienprotokoll sollte vor Studiendurchführung in der Studienplanung zur Dokumentation des Studienablaufs erstellt werden. Das Studienprotokoll ist auch für das Ethikvotum durch eine unabhängige Ethikkommission maßgeblich. In bestimmten, vorher festgelegten Fällen kann vom Studienprotokoll abgewichen werden, solange dies in einem Amendment angemessen dokumentiert wird.

Richtig: Das Studienprotokoll sollte vor Studiendurchführung in der Studienplanung zur Dokumentation des Studienablaufs erstellt werden. Das Studienprotokoll ist auch für das Ethikvotum durch eine unabhängige Ethikkommission maßgeblich. In bestimmten, vorher festgelegten Fällen kann vom Studienprotokoll abgewichen werden, solange dies in einem Amendment angemessen dokumentiert wird.

Dein Ergebnis ist

Die durchschnittliche Punktzahl ist 74%

Das Quiz bezieht sich auf die folgenden Kapitel des EpiBioManuals:

Forschungsfrage und Forschungshypothese
Studientypen
Exposition / Behandlung, Endpunkt und Kovariablen
Grundgesamtheit und Stichprobe
Studiendesigns
Dokumentation im Studienprotokoll

Studiendurchführung

1 / 5

Wie lautet das Skalenniveau der Variable „Monatseinkommen“ (in €)?

Dichotome Skala

Nominalskala

Ordinalskala

Metrische Skala

Ereigniszeitskala

Falsch: Die Ausprägungen des Monatseinkommens in € sind Zahlenwerte, sodass es sich um die metrische Skala handelt.

Richtig: Die Ausprägungen des Monatseinkommens in € sind Zahlenwerte, sodass es sich um die metrische Skala handelt.

2 / 5

Wie lautet das Skalenniveau der Variable „Monatseinkommen“ (1=Bis 1000€, 2=1001-2000€, 3=2001-3000€, 4=3001-4000€, 5=Mehr als 4000€)?

Dichotome Skala

Nominalskala

Ordinalskala

Metrische Skala

Ereigniszeitskala

Falsch: Die Ausprägungen des Monatseinkommens sind in diesem Fall Kategorien, sodass es sich um eine kategoriale Variable handelt. Außerdem lassen sich diese Kategorien der Größe nach ordnen. Somit befindet sich die Variable auf der Ordinalskala.

Richtig: Die Ausprägungen des Monatseinkommens sind in diesem Fall Kategorien, sodass es sich um eine kategoriale Variable handelt. Außerdem lassen sich diese Kategorien der Größe nach ordnen. Somit befindet sich die Variable auf der Ordinalskala.

3 / 5

Wie lautet das Skalenniveau der Variable „Haarfarbe“ (braun, blond, schwarz, rot, grau/weiß, sonstige)?

Dichotome Skala

Nominalskala

Ordinalskala

Metrische Skala

Ereigniszeitskala

Falsch: Die Ausprägungen der Haarfarbe sind Kategorien, sodass es sich um eine kategoriale Variable handelt. Da sie sich nicht logisch ordnen lassen, befindet sich die Variable auf der Nominalskala.

Richtig: Die Ausprägungen der Haarfarbe sind Kategorien, sodass es sich um eine kategoriale Variable handelt. Da sie sich nicht logisch ordnen lassen, befindet sich die Variable auf der Nominalskala.

4 / 5

Wie lautet das Skalenniveau der Variable „Hast du schon Mal Blut gespendet“ (ja oder nein)?

Dichotome Skala

Nominalskala

Ordinalskala

Metrische Skala

Ereigniszeitskala

Falsch: Die Variable besitzt nur zwei Ausprägungen und ist damit dichotom.

Richtig: Die Variable besitzt nur zwei Ausprägungen und ist damit dichotom.

5 / 5

Wie lautet das Skalenniveau der Variable „Zeit bis zum Tod“ (in Jahren)?

Dichotome Skala

Nominalskala

Ordinalskala

Metrische Skala

Ereigniszeitskala

Falsch: Die Variable betrachtet die Zeit, bis ein spezifisches Ereignis eintritt und ist damit auf der Ereigniszeitskala.

Richtig: Die Variable betrachtet die Zeit, bis ein spezifisches Ereignis eintritt und ist damit auf der Ereigniszeitskala.

Dein Ergebnis ist

Die durchschnittliche Punktzahl ist 92%

Das Quiz bezieht sich auf das folgende Kapitel des EpiBioManuals:

Stichprobe ziehen und Datenerhebung

Studienauswertung

1 / 25

Wie groß ist der Mittelwert der folgenden Datenreihe?

12, 43, 5, 3, 1, 7, 21

12,33

19,81

14,03

13,14

Falsch: Wir berechnen $\frac{1}{7}\cdot (12+43+5+3+1+7+21)\approx 13,14$ .

Richtig: Wir berechnen $\frac{1}{7}\cdot (12+43+5+3+1+7+21)\approx 13,14$ .

2 / 25

Welche Grafik eignet sich für die Variable „Lieblingstier“?

Balkendiagramm

Histogramm

Boxplot

Kaplan-Meier-Grafik

Falsch: Bei der Variable „Lieblingstier“ handelt es sich um eine nominale Variable. Die Häufigkeiten der jeweiligen Ausprägungen können in einem Balkendiagramm dargestellt werden.

Richtig: Bei der Variable „Lieblingstier“ handelt es sich um eine nominale Variable. Die Häufigkeiten der jeweiligen Ausprägungen können in einem Balkendiagramm dargestellt werden.

3 / 25

Welcher Punktschätzer ist bei einem Boxplot in der Mitte der Box dargestellt?

Mittelwert

25 %-Quantil

Median

75 %-Quantil

Maximum

4 / 25

Welche Effektschätzer werden in Querschnittsstudien bei dichotomem Outcome verwendet (Mehrfachnennungen möglich)?

Prävalenzdifferenz

Risikodifferenz

Prävalenzratio

Relatives Risiko

Odds Ratio

5 / 25

In einem Krankenhaus soll die Prävalenz von MRSA im Nasen-Rachen-Raum bei Aufnahme bestimmt werden. Hierzu werden über einen Zeitraum von 6 Monaten insgesamt 5263 Patient:innen bei der Krankenhausaufnahme abgestrichen, von denen 579 positiv auf MRSA getestet wurden. 107 weitere Teilnehmer werden im Verlauf ihres Aufenthaltes positiv getestet. Wie hoch ist die Prävalenz bei Aufnahme?

Die Prävalenz liegt bei 110 pro 1000.

Die Prävalenz kann aus den obigen Angaben nicht berechnet werden.

Die Prävalenz liegt bei 14 %.

Die Prävalenz liegt bei 11 %.

Falsch: Es wird nur der Zeitpunkt der Aufnahme betrachtet, sodass sich die Prävalenz aus $\frac{579}{5263}\approx 11\%$ ergibt.

Richtig: Es wird nur der Zeitpunkt der Aufnahme betrachtet, sodass sich die Prävalenz aus $\frac{579}{5263}\approx 11\%$ ergibt.

6 / 25

Welche Effektschätzer werden in Fall-Kontrollstudien bei dichotomem Outcome verwendet (Mehrfachnennungen möglich)?

Prävalenzdifferenz

Risikodifferenz

Prävalenzratio

Relatives Risiko

Odds Ratio

7 / 25

Welche Effektschätzer werden in Kohortenstudien bei dichotomem Outcome verwendet (Mehrfachnennungen möglich)?

Prävalenzdifferenz

Risikodifferenz

Prävalenzratio

Relatives Risiko

Odds Ratio

8 / 25

Wie groß ist das Relative Risiko für einen Herzinfarkt bei Raucher:innen im Vergleich zu Nichtraucher:innen bei der folgenden Vierfeldertafel?

Empirische Daten	Herzinfarkt	Kein Herzinfarkt	Summe
Raucher:in	$a=44$	$b=406$	450
Nichtraucher:in	$c=11$	$d=539$	550
Summe	55	945	$n=1000$

4,89

5,31

1,86

Falsch: Das Risiko für einen Herzinfarkt bei den Raucher:innen liegt bei $\frac{44}{450}\approx 0,0978$ , das Risiko bei den Nichtraucher:innen hingegen nur bei $\frac{11}{550}\approx 0,02$ . Somit ergibt sich ein geschätztes Relatives Risiko von $\widehat{RR}\approx \frac{0,0978}{0,02}=4,89$ .

Richtig: Das Risiko für einen Herzinfarkt bei den Raucher:innen liegt bei $\frac{44}{450}\approx 0,0978$ , das Risiko bei den Nichtraucher:innen hingegen nur bei $\frac{11}{550}\approx 0,02$ . Somit ergibt sich ein geschätztes Relatives Risiko von $\widehat{RR}\approx \frac{0,0978}{0,02}=4,89$ .

9 / 25

Was bedeutet ein Relatives Risiko von 3,5 für einen Herzinfarkt bei Raucher:innen im Vergleich zu Nichtraucher:innen?

Das Risiko für einen Herzinfarkt ist bei Raucher:innen um 3,5 % kleiner als bei Nichtraucher:innen.

Das Risiko für einen Herzinfarkt ist bei Raucher:innen 3,5 Mal größer als bei Nichtraucher:innen.

Das Risiko für einen Herzinfarkt ist bei Raucher:innen um 3,5 % größer als bei Nichtraucher:innen.

d. Das Risiko für einen Herzinfarkt ist bei Raucher:innen 3,5 Mal kleiner als bei Nichtraucher:innen.

Falsch: Das Relative Risiko beschreibt, wie viel Mal größer das Risiko der einen Gruppe im Vergleich zur anderen Gruppe ist.

Richtig: Das Relative Risiko beschreibt, wie viel Mal größer das Risiko der einen Gruppe im Vergleich zur anderen Gruppe ist.

10 / 25

Bei welchem Skalenniveau ergibt es Sinn, eine Mittelwertsdifferenz als Effektschätzer zu betrachten?

Dichotome Skala

Nominalskala

Ordinalskala

Metrische Skala

Falsch: Nur auf der metrischen Skala können Mittelwerte berechnet werden.

Richtig: Nur auf der metrischen Skala können Mittelwerte berechnet werden.

11 / 25

Welches statistische Verfahren ist bei nominaler/ordinaler Einflussgröße mit zwei Kategorien und metrischem Outcome zu verwenden?

Log Rank-Test

Lineare Einfach-Regression

t-Test / z-Test

Chi-Quadrat-Test

Falsch:

Richtig:

12 / 25

Wann kann die Nullhypothese gleicher Erwartungswerte abgelehnt werden?

Wenn die Eins außerhalb des Konfidenzintervalls liegt.

Wenn der

p

-Wert kleiner als das Signifikanzniveau ist.

Wenn das Signifikanzniveau im Konfidenzintervall enthalten ist.

Wenn der kritische Wert größer als die Teststatistik ist.

Falsch: Antwort 2 ist richtig. Antwort 1 ist falsch: Es wird ein Differenzschätzer (gleiche Erwartungswerte ist gleichzusetzen mit einer Differenz von Null) betrachtet, sodass geschaut werden muss, ob die Null im Konfidenzintervall liegt oder nicht. Antwort 3 ist falsch: Es liefert keine Erkenntnis, zu schauen, ob das Signifikanzniveau im Konfidenzintervall enthalten ist oder nicht. Antwort 4 ist falsch: Wir führen für die Nullhypothese gleicher Erwartungswerte einen t-Test durch, sodass wir bei einer Teststatistik größer als der kritische Wert ablehnen können.

Richtig: Antwort 2 ist richtig. Antwort 1 ist falsch: Es wird ein Differenzschätzer (gleiche Erwartungswerte ist gleichzusetzen mit einer Differenz von Null) betrachtet, sodass geschaut werden muss, ob die Null im Konfidenzintervall liegt oder nicht. Antwort 3 ist falsch: Es liefert keine Erkenntnis, zu schauen, ob das Signifikanzniveau im Konfidenzintervall enthalten ist oder nicht. Antwort 4 ist falsch: Wir führen für die Nullhypothese gleicher Erwartungswerte einen t-Test durch, sodass wir bei einer Teststatistik größer als der kritische Wert ablehnen können.

13 / 25

Was gilt für den $p$ -Wert?

Er gibt eine Chance an.

Wenn er kleiner 0 ist, ist der Unterschied signifikant.

Er kann für die Testentscheidung verwendet werden.

Je größer er ist, desto wahrscheinlicher ist die Alternativhypothese.

Falsch: Ein Vergleich des $p$ -Werts mit dem festgelegten Signifikanzniveau $\alpha$ führt zur Testentscheidung.

Richtig: Ein Vergleich des $p$ -Werts mit dem festgelegten Signifikanzniveau $\alpha$ führt zur Testentscheidung.

14 / 25

Was bedeutet es, wenn der $p$ -Wert 0,04 ist und das Signifikanzniveau $\alpha$ auf 0,01 festgelegt wurde?

Die Nullhypothese kann abgelehnt werden.

Die Nullhypothese kann nicht verworfen werden.

Der Unterschied der Gruppen wurde bewiesen.

Falsch: Da der $p$ -Wert größer als das Signifikanzniveau $\alpha$ ist, kann die Nullhypothese nicht abgelehnt werden und damit kein signifikanter Unterschied zwischen den Gruppen gefunden werden.

Richtig: Da der $p$ -Wert größer als das Signifikanzniveau $\alpha$ ist, kann die Nullhypothese nicht abgelehnt werden und damit kein signifikanter Unterschied zwischen den Gruppen gefunden werden.

15 / 25

Welche Aussage zur Teststatistik des Chi-Quadrat-Tests ist richtig?

Werte der Teststatistik nahe 0 sprechen für die Alternativhypothese.

Die Teststatistik kann negative und positive Werte annehmen.

Ein großer, positiver Wert der Teststatistik entspricht einem

p

-Wert nahe 1.

Ein großer, positiver Wert der Teststatistik entspricht einem

p

-Wert nahe 0.

Falsch: Eine große Teststatistik führt zur Ablehnung der Nullhypothese. Dies bedeutet außerdem, dass der $p$ -Wert deutlich kleiner als das Signifikanzniveau sein muss, also nahe der 0 liegt.

Richtig: Eine große Teststatistik führt zur Ablehnung der Nullhypothese. Dies bedeutet außerdem, dass der $p$ -Wert deutlich kleiner als das Signifikanzniveau sein muss, also nahe der 0 liegt.

16 / 25

Wir haben für einen Chi-Quadrat-Test einen $p$ -Wert von 0,001 berechnet, das festgelegte Signifikanzniveau $\alpha$ betrug 0,05. Welche der folgenden Aussagen passt zu diesem Ergebnis?

Die Teststatistik liegt unterhalb von 0.

Die Teststatistik liegt unterhalb des kritischen Werts.

Das Konfidenzintervall für das Relative Risiko überdeckt die 1 nicht.

Das Konfidenzintervall für das Relative Risiko überdeckt die 1.

Falsch: Da der $p$ -Wert kleiner als das Signifikanzniveau $\alpha$ ist, können wir die Nullhypothese ablehnen. Dadurch können wir schließen, dass das Konfidenzintervall für den betrachteten Verhältnisschätzer die 1 nicht überdeckt – würde es die 1 überdecken, könnten wir die Nullhypothese nicht ablehnen. Die ersten beiden Antworten sind falsch: Die Teststatistik liegt bei Ablehnung der Nullhypothese über dem kritischen Wert, der nur positive Werte annehmen kann.

Richtig: Da der $p$ -Wert kleiner als das Signifikanzniveau $\alpha$ ist, können wir die Nullhypothese ablehnen. Dadurch können wir schließen, dass das Konfidenzintervall für den betrachteten Verhältnisschätzer die 1 nicht überdeckt – würde es die 1 überdecken, könnten wir die Nullhypothese nicht ablehnen. Die ersten beiden Antworten sind falsch: Die Teststatistik liegt bei Ablehnung der Nullhypothese über dem kritischen Wert, der nur positive Werte annehmen kann.

17 / 25

Bei einem t-Test für unabhängige Stichproben ergibt sich das folgende Konfidenzintervall für die Mittelwertsdifferenz $95\%\text{-}KI_{MD}=[-0,23;\text{ } 2,76]$ . Welche Konsequenzen zieht das mit sich?

Es handelt sich um ein signifikantes Ergebnis, das veröffentlicht werden sollte.

Es handelt sich um ein nicht signifikantes Ergebnis, das also nicht veröffentlicht werden sollte.

Die Nullhypothese kann nicht abgelehnt werden.

Die Nullhypothese kann abgelehnt werden.

Falsch: Da das Konfidenzintervall für den Differenzschätzer die 0 überdeckt, kann die Nullhypothese, dass kein Unterschied zwischen den Gruppen vorliegt, nicht abgelehnt werden. Uns liegt also ein nicht signifikantes Ergebnis vor. Um Publikationsbias zu vermeiden, sollte es aber trotzdem veröffentlicht werden.

Richtig: Da das Konfidenzintervall für den Differenzschätzer die 0 überdeckt, kann die Nullhypothese, dass kein Unterschied zwischen den Gruppen vorliegt, nicht abgelehnt werden. Uns liegt also ein nicht signifikantes Ergebnis vor. Um Publikationsbias zu vermeiden, sollte es aber trotzdem veröffentlicht werden.

18 / 25

Wie lautet die Untergrenze für das 95 %-Konfidenzintervall für das Odds Ratio bei $\widehat{OR}=2,3$ und $SE_{\ln(OR)}=0,2$ ?

0,09

0,44

1,55

1,91

Falsch: Wir berechnen im ersten Schritt die Untergrenze des Konfidenzintervalls für den natürlichen Logarithmus des Odds Ratios, da es sich um einen Verhältnisschätzer handelt: $\ln(2,3)-1,96\cdot 0,2\approx 0,44$ . Im zweiten Schritt müssen wir noch die Rücktransformation mithilfe der Exponentialfunktion durchführen, um die Untergrenze des Konfidenzintervalls für das Odds Ratio selbst zu erhalten: $\exp(0,44) \approx 1,55$ .

Richtig: Wir berechnen im ersten Schritt die Untergrenze des Konfidenzintervalls für den natürlichen Logarithmus des Odds Ratios, da es sich um einen Verhältnisschätzer handelt: $\ln(2,3)-1,96\cdot 0,2\approx 0,44$ . Im zweiten Schritt müssen wir noch die Rücktransformation mithilfe der Exponentialfunktion durchführen, um die Untergrenze des Konfidenzintervalls für das Odds Ratio selbst zu erhalten: $\exp(0,44) \approx 1,55$ .

19 / 25

Warum stellt multiples Testen ein Problem dar?

Die Wahrscheinlichkeit, mindestens eine der Nullhypothesen korrekterweise abzulehnen, ist erhöht.

Die Wahrscheinlichkeit, mindestens eine der Nullhypothesen fälschlicherweise abzulehnen, ist erhöht.

Die Wahrscheinlichkeit, mindestens eine der Nullhypothesen korrekterweise nicht abzulehnen, ist erhöht.

Die Wahrscheinlichkeit, mindestens eine der Nullhypothesen fälschlicherweise nicht abzulehnen, ist erhöht.

Falsch: Es wird auch von einer Inflation des $\alpha$ -Fehlers gesprochen, da jedes Mal erneut das Risiko für einen Fehler 1. Art besteht und damit insgesamt rapide ansteigt.

Richtig: Es wird auch von einer Inflation des $\alpha$ -Fehlers gesprochen, da jedes Mal erneut das Risiko für einen Fehler 1. Art besteht und damit insgesamt rapide ansteigt.

20 / 25

Du möchtest wissen, ob es einen Zusammenhang zwischen dem Alter (in Jahren) und dem systolischen Blutdruck (in mmHg) gibt. Welches Maß eignet sich, um einen Zusammenhang zwischen diesen beiden Variablen festzustellen?

Korrelationskoeffizient

Standardabweichung

Standardfehler der Mittelwerte

Relatives Risiko

Odds Ratio

Falsch: Durch den Korrelationskoeffizienten kann in einem Wert zusammengefasst werden, wie zwei metrische Variablen zusammen variieren.

Richtig: Durch den Korrelationskoeffizienten kann in einem Wert zusammengefasst werden, wie zwei metrische Variablen zusammen variieren.

21 / 25

Du möchtest in einer Klausur mit möglichst wenig Lernzeit die Klausurnote 4 erreichen. Die Regressionsgerade $y=6-0,25\cdot x$ beschreibt den Zusammenhang zwischen Schulnote ( $y$ ) und Lernzeit (in Stunden, $x$ ). Wie viele Stunden musst du lernen, um eine Note 4 erwarten zu können?

5 Stunden

8 Stunden

0,25 Stunden

6 Stunden

4 Stunden

Falsch: Setzen wir $x=8$ in die Regressionsgerade ein, ergibt sich $y=6-0,25 \cdot 8 = 4$ .

Richtig: Setzen wir $x=8$ in die Regressionsgerade ein, ergibt sich $y=6-0,25 \cdot 8 = 4$ .

22 / 25

Der Einfluss des Alters (in Jahren, $x$ ) auf den systolischen Blutdruck (in mmHg, $y$ ) lässt sich durch die Regressionsgleichung $y=129,58+0,47\cdot x$ beschreiben. Was stimmt?

Im Mittel steigt der systolische Blutdruck pro Lebensjahr um das 0,47-fache.

Im Mittel steigt der systolische Blutdruck alle 0,47 Lebensjahre um 1 Einheit.

Im Mittel steigt der systolische Blutdruck pro Lebensjahr um 0,47 Einheiten.

Im Mittel liegt der systolische Blutdruck bei 129,58 mmHg.

Falsch: Der Steigungsparameter der Regressionsgeraden gibt an, um wie viele Einheiten sich das Outcome bei Erhöhung der Einflussgröße um eine Einheit im Mittel verändert.

Richtig: Der Steigungsparameter der Regressionsgeraden gibt an, um wie viele Einheiten sich das Outcome bei Erhöhung der Einflussgröße um eine Einheit im Mittel verändert.

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Nach dem ersten Trimenon lässt sich die Abhängigkeit der Femurlänge des Fötus (in mm, $y$ ) vom Schwangerschaftsalter (in Wochen, $x$ ) durch die Regressionsgleichung $y=2,4\cdot x – 17,8$ beschreiben. Welche Aussage trifft zu?

Ab dem 2. Trimenon wächst der Femur im Mittel alle 2,4 Wochen um 1 mm.

In der 20. Schwangerschaftswoche beträgt die mittlere Femurlänge 65,8 mm.

Es liegt ein Fehler vor, da man bis zum Alter von 7 Wochen negative Werte erhält.

Der Achsenabschnitt von -17,8 lässt sich sinnvoll interpretieren.

Im Mittel wächst der Femur nach dem ersten Trimenon pro Woche 2,4 mm.

Falsch: Der Achsenabschnitt ist negativ und lässt sich damit nicht sinnvoll interpretieren, da bei $x = 0$ (also vor Schwangerschaftsbeginn) keine negative Femurlänge angenommen wird. Dies lässt sich dadurch erklären, dass erst Daten ab dem ersten Trimenon in der Stichprobe vorliegen und beim Einsetzen des Wertes $x = 0$ eine unerlaubte Extrapolation durchgeführt werden würde. Nach dem ersten Trimenon kann die Gerade sinnvoll interpretiert werden: Der Steigungsparameter der Regressionsgeraden gibt dabei an, um wie viele Einheiten sich das Outcome bei Erhöhung der Einflussgröße um eine Einheit im Mittel verändert.

Richtig: Der Achsenabschnitt ist negativ und lässt sich damit nicht sinnvoll interpretieren, da bei $x = 0$ (also vor Schwangerschaftsbeginn) keine negative Femurlänge angenommen wird. Dies lässt sich dadurch erklären, dass erst Daten ab dem ersten Trimenon in der Stichprobe vorliegen und beim Einsetzen des Wertes $x = 0$ eine unerlaubte Extrapolation durchgeführt werden würde. Nach dem ersten Trimenon kann die Gerade sinnvoll interpretiert werden: Der Steigungsparameter der Regressionsgeraden gibt dabei an, um wie viele Einheiten sich das Outcome bei Erhöhung der Einflussgröße um eine Einheit im Mittel verändert.

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Wie lautet im Allgemeinen der Aufbau eines wissenschaftlichen Artikels?

Einleitung-Methoden-Ergebnisse-Metaanalyse

Einleitung-Methoden-Ergebnisse-Schlussfolgerung

Einleitung-Methoden-Ergebnisse-Diskussion

Einleitung–Metaanalyse-Ergebnisse-Diskussion

Einleitung–Metaanalyse-Ergebnisse-Schlussfolgerung

Falsch: Ein wissenschaftlicher Artikel sollte dem Abstract+EMED-Aufbau folgen.

Richtig: Ein wissenschaftlicher Artikel sollte dem Abstract+EMED-Aufbau folgen.

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Was ist KEIN Thema der Einleitung?

Relevanz der Fragestellung

Fragestellung der Studie

Hypothese der Studie

Statistische Analyse

Aktuelle Empfehlungen

Falsch: Die statistische Analyse wird im Methodenteil behandelt.

Richtig: Die statistische Analyse wird im Methodenteil behandelt.

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Die durchschnittliche Punktzahl ist 73%

Das Quiz bezieht sich auf die folgenden Kapitel des EpiBioManuals:

Datenanalyse und Interpretation
Berichterstattung