ANCOVA, die Analysis of Covariance, ist eine spezielle Form der Kovarianzanalyse. die Elemente der Varianzanalyse (ANOVA) mit Regressionsmodellen kombiniert. Ihr zentrales Ziel besteht darin, Unterschiede im Mittelwert zwischen Gruppen zu analysieren, während der Einfluss einer oder mehrerer Kovariaten kontrolliert wird. Dadurch ermöglicht die ANCOVA eine präzisere Schätzung von Effekten, indem sie Störvariablen statistisch herausrechnet. Im […]
Skalenfragen, auch als Ratingfragen bekannt, sind ein zentrales Instrument in wissenschaftlichen Umfragen. insbesondere in der Medizin und Psychologie. Sie ermöglichen es, subjektive Einschätzungen wie Patientenzufriedenheit, Symptomschwere oder Therapieerfolge zu quantifizieren und liefern so wertvolle Umfragedaten für die Forschung. Ein kritischer Aspekt liegt dabei in der Rangordnung der Antworten, die differenzierte Einblicke in individuelle Prioritäten und […]
Die repräsentative Umfrage ist in einer datengetriebenen Gesellschaft ein unverzichtbares Instrument, um fundierte Erkenntnisse zu gewinnen. Doch wie entsteht aus einer Befragung valide Erkenntnis? In diesem Beitrag erfahren Sie, wie Sie eine repräsentative Umfrage professionell durchführen und wie Novustat als erfahrener Dienstleister Sie bei der Planung und Realisierung Ihrer Datenerhebung unterstützen kann. Novustat ist Ihr […]
Den T-Wert in der Psychologie zu interpretieren ist unabdingbar, um im Rahmen klinischer Studien fundierte psychologische Diagnosen zu erstellen. Standardisierte Psychologische Diagnostik-Fragebögen dienen hierbei in einem ersten Schritt der normierten Erhebung psychischer Merkmale zur Gewinnung der Rohdaten, die also direkt aus den Antworten der Testpersonen entstehen. T-Wert-Interpretation: Rohdaten als Basis der Diagnostik Diese Rohdaten bilden […]
Die Spline Regression Anwendung hat sich in der Medizin als eine äußerst effektive statistische Methode etabliert, um komplexe, nichtlineare Zusammenhänge in medizinischen Datensätzen zu modellieren. In der medizinischen Forschung und Praxis sind derartige präzise Modelle und Analysen unverzichtbar. In diesem Beitrag erfahren Sie, welche Vorteile die Spline Regression und deren Untermethoden, die B-Spline Regression und […]
Multiple Imputation löst das Problem fehlender Daten in klinischen Studien, indem sie fehlende Werte plausibel schätzt und gleichzeitig die Unsicherheiten dieser Schätzungen berücksichtigt. Fehlende Daten stellen ein weitverbreitetes Problem in der Analyse klinischer Studien dar. Sie entstehen beispielsweise durch Patienten, die Untersuchungen abbrechen, oder unvollständig erhobene Variablen. Dieser Beitrag beleuchtet die Grundlagen, Anwendungen und Herausforderungen […]
Die Bayessche Statistik ist ein äußerst nützliches Werkzeug zur Verbesserung der Diagnosegenauigkeit, insbesondere bei seltenen Krankheiten. Sie ermöglicht es, die Wahrscheinlichkeit einer Krankheit auf der Grundlage von Beobachtungen und bekannten Wahrscheinlichkeiten zu berechnen. In der medizinischen Diagnostik spielt sie eine Schlüsselrolle, da Tests oft nicht eindeutig sind und durch verschiedene Faktoren, wie beispielsweise die Prävalenz […]
Klinische Studien zum Nachweis von Äquivalenz und Nichtunterlegenheit spielen im Bereich der medizinischen Forschung eine wichtige Rolle zur Bewertung der Wirksamkeit verschiedener Behandlungsmethoden. Äquivalenz- und Nichtunterlegenheitsstudien sind unverzichtbar, wenn es darum geht, die Wirksamkeit neuer Behandlungen im Vergleich zu bestehenden therapeutischen Optionen zu bewerten. Ihr Ziel besteht darin, zu zeigen, dass eine neue Behandlung mindestens […]
In der Regel muss heute bei wissenschaftlichen Abschlussarbeiten, egal welchen Fachbereichs, ob Bachelorarbeit, Masterarbeit oder Doktorarbeit, statistische Auswertung durchgeführt werden. Hierbei sehen sich Studierende oftmals mit einer Vielzahl an Methoden zur Auswertung konfrontiert und zugleich überfordert, auch deswegen, weil sowohl die notwendigen Grundkenntnisse im Rahmen des Studiums teilweise nur unzureichend vermittelt werden als auch der […]
Linear Mixed Effects Models als spezifische Unterformder Mixed Effects Models gewinnen in der statistischen Analyse zunehmend an Bedeutung, insbesondere in der medizinischen Forschung, Diese Modelle sind von besonderem Nutzen, um Daten mit hierarchischer oder gruppierter Struktur zu analysieren, die in vielen Forschungsfeldern vorkommen. Bei der Untersuchung von Patientendaten beispielsweise können Forscher oft nicht nur den […]
