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Statistik Blog

Multiples Testen – Vorsicht vor falschen Schlüssen bei umfangreichen Studien!

Im Rahmen von Studien werden meist viele Daten gesammelt, aufbereitet und gespeichert. Viel zu schade, um damit nur eine einzige primäre Forschungshypothese zu überprüfen. Werden allerdings mehrere Fragestellungen induktiv auf einem Datensatz untersucht, erhöht sich damit auch die Wahrscheinlichkeit für den Fehler 1. Art. Wir zeigen ihnen, wie sie trotzdem valide und aussagekräftige Ergebnisse erhalten.

Alles unter Kontrolle? So setzt man die Kontrollvariable ein um Konfundierung herauszurechnen!

„Vertrauen ist gut, Kontrolle ist besser!“ – diese alte Weisheit sollte auch für Ihre statistischen Analysen gelten. Der Einsatz einer Kontrollvariable ist häufig unerlässlich um eine Verfälschung der Ergebnisse (Konfundierung) zu verhindern. Wir erklären Ihnen, die Idee hinter dem Einsatz einer Kontrollvariable und zeigen welche Vorteile Kontrollvariablen bieten können.

Zeitreihenanalyse für Dummies in R – der ultimative Guide!

Viele Datensätze, mit denen Menschen heutzutage beruflich in Kontakt kommen, haben eine Zeitkomponente. In diesem Fall sind spezielle analytische Methoden gefragt – die Zeitreihenanalyse bringt hier Klarheit. In diesem Artikel werden grundlegenden Konzepte anhand eines Beispiels in der statistischen Programmiersprache R gezeigt.

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.

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