1 - Vorworte und Inhaltsverzeichnis [Seite 6]
2 - 1. Einführung [Seite 17]
2.1 - 1.1 Was ist Statistik? [Seite 17]
2.2 - 1.2 Wozu braucht es Statistik? [Seite 17]
2.2.1 - 1.2.1 Und in der Pflege heute? [Seite 19]
2.3 - 1.3 Wieso ist Statistik schwierig? [Seite 20]
2.4 - 1.4 Teilgebiete der Statistik [Seite 22]
2.5 - 1.5 Kontrollfragen und Aufgaben [Seite 23]
2.6 - 1.6 Glossar [Seite 24]
3 - 2. Deskriptive Statistik einer Variablen [Seite 25]
3.1 - 2.1 Einführung [Seite 25]
3.2 - 2.2 Datensorten [Seite 26]
3.3 - 2.3 Die Verteilung einer Variablen [Seite 27]
3.3.1 - 2.3.1 Balken- und Kuchendiagramm [Seite 27]
3.3.2 - 2.3.2 Histogramm [Seite 31]
3.3.3 - 2.3.3 Punktdiagramm [Seite 33]
3.4 - 2.4 Statistische Kennzahlen [Seite 34]
3.4.1 - 2.4.1 Lagemasse [Seite 34]
3.4.2 - 2.4.2 Streuungsmasse [Seite 36]
3.4.3 - 2.4.3 Boxplots [Seite 37]
3.5 - 2.5 Transformationen und Standardscores [Seite 37]
3.6 - 2.6 Kontrollfragen und Aufgaben [Seite 38]
3.7 - 2.7 Glossar [Seite 39]
4 - 3. Deskriptive Statistik von zwei Variablen [Seite 41]
4.1 - 3.1 Einführung [Seite 41]
4.2 - 3.2 Streudiagramm [Seite 41]
4.3 - 3.3 Korrelation [Seite 45]
4.3.1 - 3.3.1 Pearson-Korrelationskoeffizient [Seite 45]
4.3.2 - 3.3.2 Spearmansche Rangkorrelation [Seite 47]
4.3.3 - 3.3.3 Interpretation von Korrelationen [Seite 48]
4.4 - 3.4 Regression [Seite 49]
4.4.1 - 3.4.1 Bestimmtheitsmass R² [Seite 51]
4.4.2 - 3.4.2 Residuenplot [Seite 51]
4.5 - 3.5 Kreuztabellen [Seite 52]
4.5.1 - 3.5.1 Simpsons Paradox [Seite 55]
4.6 - 3.6 Kontrollfragen und Aufgaben [Seite 57]
4.7 - 3.7 Glossar [Seite 57]
5 - 4. Planung einer Studie [Seite 59]
5.1 - 4.1 Einführung [Seite 59]
5.1.1 - 4.1.1 Stufen einer Studie [Seite 60]
5.2 - 4.2 Versuchsplanung [Seite 60]
5.2.1 - 4.2.1 Studientypen [Seite 60]
5.2.2 - 4.2.2 Design [Seite 61]
5.3 - 4.3 Experimentelle Studie [Seite 63]
5.3.1 - 4.3.1 Kontrollierte Studie [Seite 63]
5.3.2 - 4.3.2 Randomisierung [Seite 63]
5.4 - 4.4 Weiterführende Literatur [Seite 65]
5.5 - 4.5 Kontrollfragen und Aufgaben [Seite 65]
5.6 - 4.6 Glossar [Seite 65]
6 - 5. Stichprobenerhebungen [Seite 67]
6.1 - 5.1 Einführung [Seite 67]
6.1.1 - 5.1.1 Ablauf [Seite 68]
6.2 - 5.2 Stichprobenplan [Seite 68]
6.3 - 5.3 Umfragen [Seite 70]
6.3.1 - 5.3.1 Undercoverage, Nonresponse [Seite 70]
6.3.2 - 5.3.2 Befragungsmethode [Seite 70]
6.3.3 - 5.3.3 Fragebogen [Seite 71]
6.3.4 - 5.3.4 Checkliste [Seite 73]
6.4 - 5.4 Datenerfassung [Seite 74]
6.4.1 - 5.4.1 Codierung [Seite 75]
6.5 - 5.5 Weiterführende Literatur [Seite 75]
6.6 - 5.6 Kontrollfragen und Aufgaben [Seite 76]
6.7 - 5.7 Glossar [Seite 77]
7 - 6. Wahrscheinlichkeitsmodelle [Seite 79]
7.1 - 6.1 Einführung [Seite 79]
7.2 - 6.2 Wahrscheinlichkeitsrechnung [Seite 80]
7.2.1 - 6.2.1 Bedingte Wahrscheinlichkeiten [Seite 81]
7.2.2 - 6.2.2 Multiplikations- und Additionssatz, Bayes-Theorem [Seite 82]
7.2.3 - 6.2.3 Unabhängigkeit [Seite 84]
7.2.4 - 6.2.4 * Sterbetafeln [Seite 84]
7.3 - 6.3 Zufallsvariablen [Seite 86]
7.3.1 - 6.3.1 Diskrete Zufallsvariablen [Seite 86]
7.3.2 - 6.3.2 Stetige Zufallsvariablen [Seite 94]
7.4 - 6.4 Kontrollfragen und Aufgaben [Seite 99]
7.5 - 6.5 Glossar [Seite 100]
8 - 7. Schätzungen [Seite 101]
8.1 - 7.1 Einführung [Seite 101]
8.2 - 7.2 Die Verteilung von ¯X [Seite 102]
8.2.1 - 7.2.1 Normalapproximation der Binomialverteilung [Seite 103]
8.3 - 7.3 Vertrauensintervalle [Seite 105]
8.4 - 7.4 Kontrollfragen und Aufgaben [Seite 107]
8.5 - 7.5 Glossar [Seite 107]
9 - 8. Konzept eines statistischen Tests [Seite 109]
9.1 - 8.1 Einführung [Seite 109]
9.2 - 8.2 Begriffe und Vorgehensweise [Seite 110]
9.2.1 - 8.2.1 Vorgehensweise beim z-Test [Seite 110]
9.2.2 - 8.2.2 *Dualität zwischen Tests und Vertrauensintervallen [Seite 113]
9.2.3 - 8.2.3 Überprüfung der Testvoraussetzungen [Seite 113]
9.2.4 - 8.2.4 Mögliche Fehler und die Machteines Tests [Seite 115]
9.3 - 8.3 Kontrollfragen und Aufgaben [Seite 118]
9.4 - 8.4 Glossar [Seite 119]
10 - 9. Tests für Lageparameter [Seite 121]
10.1 - 9.1 Tests für eine Stichprobe [Seite 121]
10.1.1 - 9.1.1 t-Test [Seite 121]
10.1.2 - 9.1.2 Vorzeichentest [Seite 124]
10.1.3 - 9.1.3 Wilcoxontest [Seite 125]
10.1.4 - 9.1.4 Welcher Test soll benutzt werden? [Seite 126]
10.2 - 9.2 Tests für zwei unabhängige Stichproben [Seite 126]
10.2.1 - 9.2.1 2-Stichproben-t-Test [Seite 126]
10.2.2 - 9.2.2 Mann-Whitney-Test [Seite 127]
10.3 - 9.3 Die Macht eines Tests [Seite 128]
10.4 - 9.4 Kontrollfragen und Aufgaben [Seite 130]
10.5 - 9.5 Glossar [Seite 131]
11 - 10. Kategorielle Daten [Seite 133]
11.1 - 10.1 Einführung [Seite 133]
11.2 - 10.2 Binärdaten [Seite 133]
11.2.1 - 10.2.1 Test und Vertrauensintervall für eine Proportion [Seite 134]
11.2.2 - 10.2.2 Proportionen von zwei unabhängigen Stichproben [Seite 136]
11.3 - 10.3 Odds Ratios [Seite 136]
11.4 - 10.4 Chiquadrat-Test auf Unabhängigkeit [Seite 138]
11.4.1 - 10.4.1 McNemars Test für gepaarteDaten [Seite 142]
11.4.2 - 10.4.2 Fishers exakter Test [Seite 142]
11.5 - 10.5 Chiquadrat-Anpassungstest [Seite 143]
11.6 - 10.6 Kontrollfragen und Aufgaben [Seite 145]
11.7 - 10.7 Glossar [Seite 146]
12 - 11. Ein-Weg-Varianzanalyse [Seite 147]
12.1 - 11.1 Einführung [Seite 147]
12.2 - 11.2 Vollständige Randomisierung [Seite 148]
12.3 - 11.3 Grundidee der Varianzanalyse [Seite 150]
12.3.1 - 11.3.1 Modell und Anova-Tabelle für einen Faktor [Seite 151]
12.4 - 11.4 Tests und Schätzungen [Seite 154]
12.4.1 - 11.4.1 F-Test [Seite 154]
12.4.2 - 11.4.2 Modellüberprüfung [Seite 154]
12.4.3 - 11.4.3 Gruppenvergleiche und Vertrauensintervalle [Seite 156]
12.5 - 11.5 Kontrollfragen und Aufgaben [Seite 159]
12.6 - 11.6 Glossar [Seite 161]
13 - 12. Mehr-Weg-Varianzanalyse [Seite 163]
13.1 - 12.1 Einführung [Seite 163]
13.2 - 12.2 2-Faktor-Experiment [Seite 163]
13.2.1 - 12.2.1 Modell für zwei Faktoren [Seite 164]
13.3 - 12.3 Versuchspläne mit mehr als zwei Faktoren [Seite 168]
13.3.1 - 12.3.1 Modell für das 3-Faktor-Design [Seite 168]
13.3.2 - 12.3.2 Anova-Tabelle für das 3-Faktor-Design [Seite 169]
13.3.3 - 12.3.3 Verallgemeinerung auf mehr als drei Faktoren [Seite 171]
13.4 - 12.4 Varianzanalyse bei verschieden grossen Gruppen [Seite 171]
13.5 - 12.5 Weiterführende Literatur [Seite 172]
13.6 - 12.6 Kontrollfragen und Aufgaben [Seite 173]
13.7 - 12.7 Glossar [Seite 174]
14 - 13. Einfache lineare Regression [Seite 175]
14.1 - 13.1 Einführung [Seite 175]
14.2 - 13.2 Das Modell [Seite 175]
14.2.1 - 13.2.1 Kleinste-Quadrate-Methode [Seite 176]
14.2.2 - 13.2.2 Tests und Vertrauensintervalle [Seite 177]
14.2.3 - 13.2.3 Prognosebereiche [Seite 178]
14.3 - 13.3 Residuenanalyse [Seite 179]
14.3.1 - 13.3.1 Normalplot [Seite 180]
14.3.2 - 13.3.2 Plot von ri gegen yi, xi oder i [Seite 180]
14.4 - 13.4 Kontrollfragen und Aufgaben [Seite 182]
14.5 - 13.5 Glossar [Seite 184]
15 - 14. Multiple lineare Regression [Seite 185]
15.1 - 14.1 Einführung [Seite 185]
15.2 - 14.2 Das Modell [Seite 185]
15.3 - 14.3 Tests und Vertrauensintervalle [Seite 187]
15.3.1 - 14.3.1 Globaler F-Test [Seite 188]
15.3.2 - 14.3.2 Multiples Bestimmtheitsmass R² [Seite 188]
15.3.3 - 14.3.3 Tests von einzelnen Parametern [Seite 188]
15.3.4 - 14.3.4 Vertrauens- und Prognosebereiche [Seite 188]
15.3.5 - 14.3.5 Partielle F-Tests [Seite 191]
15.4 - 14.4 Regression mit Dummy-Variablen [Seite 192]
15.4.1 - 14.4.1 Modelle mit Interaktionen [Seite 193]
15.4.2 - 14.4.2 Variablen mit mehr als zwei Kategorien [Seite 194]
15.5 - 14.5 Modelldiagnostik [Seite 196]
15.5.1 - 14.5.1 Ausreisser und einflussreiche Beobachtungen [Seite 196]
15.6 - 14.6 Modellwahl [Seite 199]
15.6.1 - 14.6.1 Mögliche Kriterien [Seite 202]
15.7 - 14.7 Schlussfolgerung [Seite 202]
15.8 - 14.8 Weiterführende Literatur [Seite 203]
15.9 - 14.9 Kontrollfragen und Aufgaben [Seite 203]
15.10 - 14.10 Glossar [Seite 207]
16 - 15. Weitere Regressionsmodelle [Seite 209]
16.1 - 15.1 Einführung [Seite 209]
16.2 - 15.2 Logistische Regression [Seite 211]
16.2.1 - 15.2.1 Interpretation mit Odds Ratios [Seite 214]
16.3 - 15.3 Repeated Measures [Seite 216]
16.4 - 15.4 Weiterführende Literatur [Seite 222]
16.5 - 15.5 Kontrollfragen und Aufgaben [Seite 222]
16.6 - 15.6 Glossar [Seite 224]
17 - 16. Reliabilität und Validität [Seite 225]
17.1 - 16.1 Einführung [Seite 225]
17.1.1 - 16.1.1 Gütekriterien eines Messinstruments [Seite 225]
17.2 - 16.2 Konstruktion von Skalen [Seite 227]
17.3 - 16.3 Reliabilität [Seite 228]
17.3.1 - 16.3.1 Korrelation und Intraclasskorrelation [Seite 228]
17.3.2 - 16.3.2 Cohens Kappa [Seite 231]
17.3.3 - 16.3.3 Interne Konsistenz [Seite 233]
17.4 - 16.4 Validität [Seite 235]
17.5 - 16.5 Weiterführende Literatur [Seite 236]
17.6 - 16.6 Kontrollfragen und Aufgaben [Seite 236]
17.7 - 16.7 Glossar [Seite 237]
18 - 17. Hauptkomponenten- und Faktorenanalyse [Seite 239]
18.1 - 17.1 Einführung [Seite 239]
18.2 - 17.2 Hauptkomponentenanalyse [Seite 239]
18.3 - 17.3 Faktorenanalyse [Seite 242]
18.3.1 - 17.3.1 Faktorenanalysemodell [Seite 243]
18.3.2 - 17.3.2 Prinzipielle Schritte einer Faktorenanalyse [Seite 244]
18.3.3 - 17.3.3 Zum praktischen Vorgehen [Seite 244]
18.3.4 - 17.3.4 Beispiel: Arbeitstätigkeit [Seite 245]
18.4 - 17.4 Weiterführende Literatur [Seite 248]
18.5 - 17.5 Kontrollfragen und Aufgaben [Seite 248]
18.6 - 17.6 Glossar [Seite 251]
19 - 18. Häufigste Methoden und Fehler [Seite 253]
19.1 - 18.1 Häufigste Methoden [Seite 253]
19.2 - 18.2 Typische Fehler und Missbräuche [Seite 254]
19.3 - 18.3 Metaanalyse [Seite 255]
19.3.1 - 18.3.1 Beispiel: Soziale Beziehungen und Gesundheit [Seite 256]
19.4 - 18.4 Qualität der Statistik in der Forschung [Seite 263]
20 - A. Tabellen [Seite 267]
21 - B. Lösungen zu den Aufgaben [Seite 283]
22 - Literaturverzeichnis [Seite 293]
23 - Index [Seite 297]
4. Planung einer Studie
Was ist Confounding?
Wieso ist eine Kontrollgruppe wichtig?
Durchblick trotz "doppelblind"?
4.1 Einführung
Wie viele betagte, pflegebedürftige Personen gibt es in der Schweiz?
Steigert Fussreflexzonenmassage das Wohlbefinden?
Werden in der Schweiz zu viele Gebärmutteroperationen durchgeführt?
Nützt ein Aspirin pro Tag gegen Herzinfarkt?
Wieso ist die Beantwortung dieser Fragen schwierig? Menschen reagieren unterschiedlich. Selbst wiederholte Beobachtungen an der gleichen Person variieren, wenn auch meist weniger stark als Beobachtungen an verschiedenen Personen. Es braucht also eine genügend grosse Anzahl von Versuchspersonen, sogenannte Replikation, um die Variabilität in den Griff zu bekommen.
Aus Zeit- und Kostengründen können aber nicht alle in der Schweiz lebenden Personen z. B. nach ihrer Pflegebedürftigkeit oder nach einer Gebärmutteroperation befragt werden. Stattdessen wird aus der Zielpopulation, den Personen, über die etwas herausgefunden werden soll, eine Stichprobe, der zu untersuchenden oder zu befragenden Personen, ausgewählt. Damit die Resultate verallgemeinerbar sind, muss die Stichprobe repäsentativ, d. h. ein möglichst genaues Abbild der Zielpopulation sein.
Theoretisch braucht es dazu eine Zufallsstichprobe, aber praktisch ist das oft nicht möglich. So werden oft Freiwillige oder gerade anwesende PatientInnen bzw. Mitarbeitende von Universitätsspitälern untersucht. Inwieweit diese Versuchspersonen repräsentativ sind für z. B. alle hospitalisierten PatientInnen oder sogar alle Personen mit der untersuchten Krankheit, muss in jedem einzelnen Fall sorgfältig abgewogen werden. Wenn Zufallsstichproben gezogen werden können, legt ein Stichprobenplan die Auswahl fest (siehe Kapitel 5).
Ein weiteres Problem ist Confounding. Konfundierende Variablen sind Variablen, die so zusammen auftreten, dass ihre Effekte nicht auseinandergehalten werden können. In einer Herz- und Kreislaufstudie (Coronary Drug Project Research Group, 1980) untersuchte man die Wirkung eines Medikaments, das das Cholesterinniveau senkt. Leider erhöhte es die Überlebenschancen nicht. Nach 5 Jahren waren 20% der Versuchspersonen gestorben, im Vergleich zu 21% in der Placebogruppe. Man vermutete, dass etliche PatientInnen ihre Medikamente nicht regelmässig eingenommen hatten. Tatsächlich hatten die Personen, die mindestens 80% der Medikamente eingenommen hatten, eine signifikant tiefere Mortalität als die übrigen. Von den Kooperativen waren nach 5 Jahren nur 15% gestorben, im Gegensatz zu 25% ....
