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Medizinische Biometrie
Achim Heinecke , Ekhard Hultsch , Rudolf Repges

Die Biometrie ist nicht nur für die medizinische Wissenschaft unverzichtbar geworden, sie ist auch wichtig für den klinisch tätige... Weiterlesen
Kartonierter Einband, 308 Seiten  Weitere Informationen
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Beschreibung

Die Biometrie ist nicht nur für die medizinische Wissenschaft unverzichtbar geworden, sie ist auch wichtig für den klinisch tätigen Arzt. Das Erkennen von Krankheiten und die Beurteilung des Erfolgs therapeutischer oder präventiver Maßnahmen beruhen auf empirischem Wissen. Alle hieraus gezogenen Schlußfolgerungen sind somit Wahrscheinlichkeitsaussagen. Daten verläßlich zu gewinnen und richtig zu interpretieren ist äußerst wichtig, um Risiken abschätzen zu können. Dazu muß man die Methoden kennen. In diesem Taschenlehrbuch werden die wichtigsten biometrischen Verfahren dargestellt. Damit kann man aufgrund systematisch erhobener Daten und sorgfältig geplanter Beobachtungen zu Entscheidungen mit definierter Sicherheit gelangen. Da sich dieses Lehrbuch eng am Gegenstandskatalog orientiert, eignet es sich besonders für Studenten als Ergänzung zur Vorlesung. Für die Doktorarbeit braucht man die dargestellten Methoden auf jeden Fall!

Klappentext

Die Biometrie ist nicht nur für die medizinische Wissenschaft unverzichtbar geworden, sie ist auch wichtig für den klinisch tätigen Arzt. Das Erkennen von Krankheiten und die Beurteilung des Erfolgs therapeutischer oder präventiver Maßnahmen beruhen auf empirischem Wissen. Alle hieraus gezogenen Schlußfolgerungen sind somit Wahrscheinlichkeitsaussagen. Daten verläßlich zu gewinnen und richtig zu interpretieren ist äußerst wichtig, um Risiken abschätzen zu können. Dazu muß man die Methoden kennen. In diesem Taschenlehrbuch werden die wichtigsten biometrischen Verfahren dargestellt. Damit kann man aufgrund systematisch erhobener Daten und sorgfältig geplanter Beobachtungen zu Entscheidungen mit definierter Sicherheit gelangen. Da sich dieses Lehrbuch eng am Gegenstandskatalog orientiert, eignet es sich besonders für Studenten als Ergänzung zur Vorlesung. Für die Doktorarbeit braucht man die dargestellten Methoden auf jeden Fall!



Inhalt

1 Grundlagen.- 1.1 Mengen.- 1.1.1 Sätze der Mengenlehre.- 1.1.2 Eigenschaften von Elementen.- 1.2 Grundlegende Begriffe.- 1.2.1 Beobachtungseinheiten, Merkmale, Ausprägungen.- 1.2.2 Daten, Urliste, Rangliste.- 1.2.3 Bedeutung der Merkmale im Versuchsplan.- 1.2.4 Grundgesamtheit, Stichprobe.- 1.2.5 Erhebung und Experiment.- 2 Deskriptive Statistik.- 2.1 Merkmalstypen.- 2.2 Darstellung von Häufigkeiten.- 2.3 Empirische Verteilungsfunktion.- 2.4 Statistische Maßzahlen.- 2.4.1 Arithmetischer Mittelwert, empirische Varianz.- 2.4.2 Empirische Quantile.- 2.4.3 Vergleich der Maßzahlen.- 2.5 Überlebenszeiten.- 2.6 Maßzahlen in der Epidemiologie.- 2.6.1 Häufigkeitsmaße in der Krankheitsstatistik.- 2.6.2 Todesursachenstatistik.- 2.6.3 Sterbetafel.- 3 Darstellung mehrerer Merkmale.- 3.1 Kontingenztafel.- 3.2 Punktwolke.- 3.3 Lineare Abhängigkeit.- 3.3.1 Lineare Regression.- 3.3.2 Bestimmtheitsmaß, Korrelationskoeffizient.- 3.4 Rangkorrelation.- 4 Wahrscheinlichkeitsrechnung.- 4.1 Zufallsexperiment und mögliche Ergebnisse.- 4.2 Ereignisse und Wahrscheinlichkeiten.- 4.2.1 Grundlegende Definitionen.- 4.2.2 Gleichwahrscheinliche mögliche Ergebnisse.- 4.2.3 Bedingte Wahrscheinlichkeit.- 4.2.4 Unabhängigkeit von Ereignissen.- 4.2.5 Satz von Bayes.- 4.3 Urnenmodelle.- 4.3.1 Urnenmodell ohne Zurücklegen.- 4.3.2 Urnenmodell mit Zurücklegen.- 4.4 Modell und Realität.- 4.4.1 Relative Häufigkeit und Wahrscheinlichkeit.- 4.4.2 Einfaches Modell eines Therapievergleichs.- 4.4.3 Gesetz der großen Zahl.- 4.5 Zufallsvariable.- 4.5.1 Wahrscheinlichkeits- und Verteilungsfunktion.- 4.5.2 Parameter einer diskreten Zufallsvariablen.- 4.5.3 Unabhängige Zufallsvariable.- 4.5.4 Rechnen mit Zufallsvariablen.- 4.6 Zufallsvariable in Versuchen.- 5 Diskrete Verteilungen.- 5.1 Diskrete Gleichverteilung.- 5.2 Bernoulli- und Binomialverteilung.- 5.3 Hypergeometrische Verteilung.- 5.4 Negative Binomialverteilung.- 5.5 Poissonverteilung.- 6 Stetige Verteilungen.- 6.1 Normalverteilung.- 6.1.1 Standardnormalverteilung.- 6.1.2 Zentraler Grenzwertsatz.- 6.1.3 Lognormalverteilung.- 6.2 Exponentialverteilung.- 6.3 Weibul1verteilung.- 6.4 Prüfverteilungen.- 6.4.1 x2-Verteilung.- 6.4.2 t-Verteilung.- 6.4.3 F-Verteilung.- 7 Schätzverfahren.- 7.1 Punktschätzung.- 7.1.1 Erwartungstreue und Konsistenz.- 7.1.2 Spezielle Schätzfunktionen.- 7.2 Intervallschätzung.- 7.2.1 Konfidenzintervalle.- 7.2.2 Toleranzintervalle.- 7.3 Schätzung bedingter Wahrscheinlichkeiten.- 7.3.1 Häufigkeitsmaße in der Epidemiologie.- 7.3.2 Maßzahlen für diagnostische Verfahren.- 8 Statistischer Test.- 8.1 Grundlagen.- 8.2 Einseitige und zweiseitige Alternativen.- 8.3 Spezielle Testverfahren.- 9 Einstichprobenproblem.- 9.1 Parametrisch: t-Test.- 9.2 Nichtparametrisch: Wilcoxon-Test.- 9.3 Nichtparametrisch: Vorzeichen-Test.- 9.4 Vergleich der Einstichprobentests.- 10 Zweistichprobenproblem.- 10.1 Verbundene Stichproben.- 10.1.1 Parametrisch: t-Test.- 10.1.2 Nichtparametrisch: Wilcoxon-Test.- 10.1.3 Nichtparametrisch: Vorzeichen-Test.- 10.2 Unverbundene Stichproben.- 10.2.1 Parametrisch: t-Test.- 10.2.2 Nichtparametrisch: Mann-Whitney-Wilcoxon-Test.- 11 Mehrstichprobenproblem.- 11.1 Verbundene Stichproben.- 11.1.1 Parametrisch: Blockvarianzanalyse.- 11.1.2 Nichtparametrisch: Friedmantest.- 11.2 Unverbundene Stichproben.- 11.2.1 Parametrisch: Einfache Varianzanalyse.- 11.2.2 Nichtparametrisch: Kruskal-Wallis-Test.- 12 Andere Testverfahren.- 12.1 x2-Test auf Unabhängigkeit.- 12.2 Fishers exakter Test.- 12.3 x2-Anpassungstest.- 12.4 Logrank-Test.- 13 Versuchsplanung.- 13.1 Systematischer Fehler.- 13.1.1 Systematischer Erfassungsfehler.- 13.1.2 Struktur-, Behandlungs- und Beobachtungsgleichheit.- 13.1.3 Randomisierung.- 13.1.4 Wahl eines Modells.- 13.2 Verringerung des zufälligen Fehlers.- 13.2.1 Selektion und Faktorbildung.- 13.2.2 Blockbildung.- 13.3 Andere Verfahren.- 13.3.1 Intra- oder interindividuelle Variabilität.- 13.3.2 Meßwiederholungen.- 13.3.3 Matched pairs.- 13.4 Klinische Versuche.- 13.4.1 Einschluß-, Ausschluß- und Abbruchkriterien.- 13.4.2 Zwischenauswertungen, Abbruch der Studie.- 13.4.3 Beurteilung der Ergebnisse.- 13.5 Beobachtungsstudien.- 13.5.1 Register.- 13.5.2 Kohortenstudie.- 13.5.3 Fall-Kontrollstudie.- 13.5.4 Feldstudie.- 13.6 Erfassung und Auswertung der Daten.- 13.6.1 Datenerfassung.- 13.6.2 Dokumentation der Daten mit EDV.- 13.6.3 Versuchsauswertung.- 14 Anhang.- 14.1 Deklaration von Helsinki.- 14.2 Grundsätze für die ordnungsgemäße Durchführung der klinischen Prüfung von Arzneimitteln.- 15 Tabellen.- Verteilungsfunktion der Standardnormalverteilung.- Quantile der Standardnormalverteilung.- Quantile für den Mann-Whitney-Wilcoxon-Test.- Quantile für den Wilcoxon-Test.- Quantile für den Friedman-Test.- Quantile für den Vorzeichen-Test.- Quantile für den Kruskal-Wallis-Test.- Koeffizienten für zweiseitige Toleranzintervalle.- Studentisierte Variationsbreiten.- Gleichverteilte Zufallszahlen.

Produktinformationen

Titel: Medizinische Biometrie
Untertitel: Biomathematik und Statistik
Autor: Achim Heinecke Ekhard Hultsch Rudolf Repges
EAN: 9783540520108
ISBN: 978-3-540-52010-8
Format: Kartonierter Einband
Herausgeber: Springer Berlin Heidelberg
Genre: Sonstiges
Anzahl Seiten: 308
Gewicht: 272g
Größe: H188mm x B128mm x T15mm
Jahr: 1992

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