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.

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 Regressionkoefizienten 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.