Bias in der medizinschen Statistik: Strategien zur Vermeidung systematischer Fehler und Verzerrung

Bias ist ein systematischer Fehler im Ablauf einer Studie, der die getroffenen Aussagen zunichtemachen kann. Bias ist nicht einfach zu entdecken und Versteckmöglichkeiten bieten sich an vielen Stellen einer Studie. Wir nehmen Sie mit auf eine Fahndung nach dem Bias und geben Ihnen wertvolle Tipps, wie sie für eine valide Studie sorgen können…

Effektstärke berechnen – vom unstandardisierten zum Beta Koeffizient

Cohen’s d, Eta Quadrat oder Beta Koeffizient: Effektstärken sind essentieller Bestandteil einer soliden statistischen Analyse. Nur mit Effektstärken lässt sich fundiert beurteilen, ob ein Effekt relevant für die Praxis sein könnte. Deshalb zeigen wir in diesem Artikel, wie man eine Effektstärke berechnen und sinnvoll interpretieren kann.

Fall-Kontroll-Studie: Beispiel, Auswertung und Interpretation des Odds Ratio

Die Wahl der geeigneten Kontrollgruppe ist bei Fall Kontroll Studien besonders wichtig und muss in der Studienplanung wohlüberlegt werden. Unterschätzung des Expositionsrisikos, Selektionsbias und falsche und schadhafte Rückschlüsse können die Folge sein. Wir zeigen Ihnen, welche Kriterien zu qualitativ hochwertigen Fall Kontroll Studien führen und wie Sie das Odds Ratio effektiv berechnen (mit SPSS oder R) und interpretieren.

Warum Sie Experte für die Normalverteilung werden sollten – erklärt mit Beispielen

Die Normalverteilung (auch Gauß-Verteilung oder Gaußsche Normalverteilung genannt) ist die wichtigste Wahrscheinlichkeitsverteilung und nimmt bei nahezu allen statistischen Analysen eine tragende Rolle ein. Warum dies der Fall ist, erfahren Sie in anschaulicher Art und Weise in diesem Blog-Artikel. Zunächst werden die Grundlagen und Motivation für Wahrscheinlichkeitsverteilungen im Allgemeinen gelegt und im Anschluss die Normalverteilung (auch Gauß-Verteilung genannt) und deren Wichtigkeit erläutert.

Regression 101: Understanding business flows with OLS regression in R

Clearly one of the most statistical techniques: OLS regression is one of the most commonly used methods for analysis and predictions. Furthermore, it also provides the basis for many more advanced techniques. All the more reasons to known how to conduct OLS regression in R and to understand the logic of this approach! This in-depth article provides an easy to follow introduction for conducting and interpreting an OLS linear regression in R.