In der frühen klinischen Entwicklung neuer Medikamente steht eine zentrale Frage im Vordergrund: Welche Dosis ist sicher und zugleich wirksam genug, um in weiteren Studienphasen getestet zu werden? Phase-I-Studien verfolgen genau dieses Ziel, denn in dieser Phase verabreichen Forschende Patientinnen und Patienten erstmals ein neues Medikament, meist in kleinen Gruppen. Das Hauptziel besteht darin, die […]
Eine fundierte Datenanalyse geht über Mittelwerte und Häufigkeiten hinaus. Ebenso wichtig ist es jedoch, die Variabilität von Daten sichtbar zu machen. Denn egal ob es um Cholesterinspiegel, Patientenzufriedenheit oder die Lebenserwartung geht: Ohne zusätzliche Informationen über Streuung und Unsicherheit bleibt das Gesamtbild unvollständig. Ein Beispiel: Zwei Länder haben im selben Jahr eine ähnliche durchschnittliche Lebenserwartung. […]
Randomisierte kontrollierte Studien – im Englischen Randomised Controlled Trials (RCT) – gelten als Goldstandard in der medizinischen Forschung. Der Begriff “randomisiert” verweist auf die zufällige Zuteilung der Studienteilnehmenden zu verschiedenen Gruppen bzw. Versuchsbedingungen, ein Prozess, der als Randomisierung bezeichnet wird. “Kontrolliert” bedeutet, dass es neben der Interventionsgruppe auch eine Kontrollgruppe gibt, die ein Placebo oder […]
Antworttendenzen in Befragungen gehören zu den häufigsten systematischen Verzerrungen. Sie können die Validität und Aussagekraft von Ergebnissen erheblich beeinträchtigen und stellen in der empirischen Forschung, der Marktforschung sowie in den Sozialwissenschaften eine zentrale methodische Herausforderung dar. Solche Tendenzen treten auf, wenn Befragte nicht entsprechend ihrer tatsächlichen Einstellungen oder Verhaltensweisen antworten, sondern von anderen Faktoren beeinflusst […]
In der medizinischen Forschung werden häufig mehrere Hypothesen innerhalb einer Studie geprüft, etwa bei verschiedenen Fragestellungen oder Subgruppen. Dieses multiple Testen erhöht das Risiko, zufällig signifikante Ergebnisse zu erhalten. Die Folge ist eine sogenannte Alphafehler-Kumulierung, bei der die Gesamtwahrscheinlichkeit für einen Fehler 1. Art steigt. Klassische Verfahren wie die Bonferroni-Korrektur setzen genau dort an, bleiben […]
Datengetriebene Entscheidungsfindung gewinnt in Wirtschaft, Wissenschaft und Gesundheitswesen zunehmend an Bedeutung. Unternehmen, Medizinerinnen und Mediziner sowie Forschende stehen heute vor der Herausforderung, Entscheidungen nicht nur auf Erfahrung oder Intuition zu stützen, sondern fundiert auf Basis valider Daten zu treffen. In diesem Artikel erfahren Sie, welche Erfolgsfaktoren datengetriebene Entscheidungsfindung auszeichnen, welche Stolpersteine lauern und wie sich […]
Die Meta-Analyse hat sich als unverzichtbares Werkzeug in der evidenzbasierten Forschung etabliert – insbesondere in der Psychiatrie, wo vielfältige Studienergebnisse oft heterogen sind. Durch die systematische Zusammenführung von Studienergebnissen ermöglicht die Meta-Analyse belastbare und generalisierbare Aussagen über psychische Erkrankungen und Therapieeffekte. In diesem Beitrag erklären wir Ihnen, was eine Meta-Analyse ist, warum sie gerade in […]
Das metabolische Syndrom ist ein bedeutendes Gesundheitsproblem mit weltweiter Verbreitung und steigender Prävalenz. Die Kombination aus verschiedenen Risikofaktoren, die die Entstehung von Herz-Kreislauf-Erkrankungen und Typ-2-Diabetes begünstigen, macht das metabolische Syndrom zu einem wichtigen Thema in der medizinischen Forschung und Gesundheitsvorsorge. In diesem Beitrag erklären wir umfassend, was das metabolische Syndrom ist, welche Ursachen es hat, […]
Die Sensitivitätsanalyse beschreibt ein Konzept, das die Robustheit diagnostischer und prognostischer Modelle betrachtet. Insbesondere bei der Interpretation von Messgrössen wie dem Blutdruck gewinnt die Sensitivitätsanalyse zunehmend an Bedeutung. Als Mediziner sind Sie täglich mit der Herausforderung konfrontiert, präzise Diagnosen stellen und fundierte Therapieentscheidungen treffen zu müssen. Doch wie verlässlich sind Ihre Schlussfolgerungen, wenn die zugrundeliegenden […]
Die Homogenität der Varianzen ist eine zentrale Voraussetzung für viele statistische Verfahren, wie beispielsweise die Varianzanalyse (ANOVA) oder t-Tests. Sie beschreibt, ob die Streuungen der abhängigen Variablen innerhalb von Gruppen, die miteinander verglichen werden sollen, als gleich angenommen werden können. Eine Verletzung dieser Annahme führt zu fehlerhaften Ergebnissen, wenn die Varianzinhomogenität ignoriert wird. Deshalb ist […]
