Kendall´s Tau vs. Spearman´s Rho: Welche Korrelation ist besser? In der medizinischen Forschung stellen Korrelationsanalysen essenzielle Instrumente dar, um Zusammenhänge zwischen Behandlungsdosen, Biomarkern oder Symptomen zu quantifizieren. Die Wahl eines geeigneten Korrelationsmasses wirkt sich unmittelbar auf die Validität und Verlässlichkeit der Ergebnisse aus. Nicht-parametrische Verfahren wie Kendall´s Tau (τ) und Spearman’s Rho (ρ) kommen zum […]
Die MANCOVA (Multivariate Analysis of Covariance – multivariate Kovarianzanalyse) ist ein effizientes statistisches Verfahren, das besonders in der medizinischen Forschung Anwendung findet. Sie eignet sich, wenn mehrere abhängige Variablen gleichzeitig analysiert werden sollen und erlaubt dabei die Kontrolle von Kovariaten, um Störeinflüsse auszuschliessen und die Validität der Ergebnisse zu erhöhen. Gerade in klinischen Studien und […]
Die Klumpenstichprobe (Cluster Sampling) stellt eine bedeutende Methode in der medizinischen Forschung dar, insbesondere wenn es darum geht, grosse, geografisch verstreute Grundgesamtheiten effizient zu untersuchen. Sie ist eine weit verbreitete Technik der Stichprobenziehung in der statistischen Forschung und kommt vor allem dann zum Einsatz, wenn eine vollständige Befragung aller Elemente einer Zielpopulation aus logistischen oder […]
Die explorative Statistik ist ein essenzielles Werkzeug in der medizinischen Forschung und darüber hinaus in der gesamten Statistik. Die explorative Statistik ermöglicht Ihnen, aus grossen und oft komplexen Datenmengen unerforschte Muster zu erkennen, Hypothesen zu entwickeln und neue Forschungsfragen zu formulieren. Ohne explorative Methoden wären bahnbrechende Entdeckungen wie die Identifizierung von Risikofaktoren für Long COVID […]
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 […]
