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Medizinische Biometrie
Biomathematik und Statistik, Springer-Lehrbuch
ISBN/EAN: 9783540520108
Umbreit-Nr.: 680846
Sprache:
Deutsch
Umfang: xvi, 288 S.
Format in cm:
Einband:
kartoniertes Buch
Erschienen am 14.09.1992
- Zusatztext
- Die Biometrie ist nicht nur für die medizinische Wissenschaft unverzichtbar geworden, sie ist auch wichtig für den klinisch tätigen Arzt. Das Erkennen von Krankheiten und die Beurteilung des Erfolgs therapeutischer oder präventiver Maßnahmen beruhen auf empirischem Wissen. Alle hieraus gezogenen Schlußfolgerungen sind somit Wahrscheinlichkeitsaussagen. Daten verläßlich zu gewinnen und richtig zu interpretieren ist äußerst wichtig, um Risiken abschätzen zu können. Dazu muß man die Methoden kennen. In diesem Taschenlehrbuch werden die wichtigsten biometrischen Verfahren dargestellt. Damit kann man aufgrund systematisch erhobener Daten und sorgfältig geplanter Beobachtungen zu Entscheidungen mit definierter Sicherheit gelangen. Da sich dieses Lehrbuch eng am Gegenstandskatalog orientiert, eignet es sich besonders für Studenten als Ergänzung zur Vorlesung. Für die Doktorarbeit braucht man die dargestellten Methoden auf jeden Fall!
- Kurztext
- Inhaltsangabe1 Grundlagen.- 1.1 Mengen.- 1.1.1 Sätze der Mengenlehre.- 1.1.2 Eigenschaften von Elementen.- 1.2 Grundlegende Begriffe.- 1.2.1 Beobachtungseinheiten, Merkmale, Ausprägungen.- 1.2.2 Daten, Urliste, Rangliste.- 1.2.3 Bedeutung der Merkmale im Versuchsplan.- 1.2.4 Grundgesamtheit, Stichprobe.- 1.2.5 Erhebung und Experiment.- 2 Deskriptive Statistik.- 2.1 Merkmalstypen.- 2.2 Darstellung von Häufigkeiten.- 2.3 Empirische Verteilungsfunktion.- 2.4 Statistische Maßzahlen.- 2.4.1 Arithmetischer Mittelwert, empirische Varianz.- 2.4.2 Empirische Quantile.- 2.4.3 Vergleich der Maßzahlen.- 2.5 Überlebenszeiten.- 2.6 Maßzahlen in der Epidemiologie.- 2.6.1 Häufigkeitsmaße in der Krankheitsstatistik.- 2.6.2 Todesursachenstatistik.- 2.6.3 Sterbetafel.- 3 Darstellung mehrerer Merkmale.- 3.1 Kontingenztafel.- 3.2 Punktwolke.- 3.3 Lineare Abhängigkeit.- 3.3.1 Lineare Regression.- 3.3.2 Bestimmtheitsmaß, Korrelationskoeffizient.- 3.4 Rangkorrelation.- 4 Wahrscheinlichkeitsrechnung.- 4.1 Zufallsexperiment und mögliche Ergebnisse.- 4.2 Ereignisse und Wahrscheinlichkeiten.- 4.2.1 Grundlegende Definitionen.- 4.2.2 Gleichwahrscheinliche mögliche Ergebnisse.- 4.2.3 Bedingte Wahrscheinlichkeit.- 4.2.4 Unabhängigkeit von Ereignissen.- 4.2.5 Satz von Bayes.- 4.3 Urnenmodelle.- 4.3.1 Urnenmodell ohne Zurücklegen.- 4.3.2 Urnenmodell mit Zurücklegen.- 4.4 Modell und Realität.- 4.4.1 Relative Häufigkeit und Wahrscheinlichkeit.- 4.4.2 Einfaches Modell eines Therapievergleichs.- 4.4.3 Gesetz der großen Zahl.- 4.5 Zufallsvariable.- 4.5.1 Wahrscheinlichkeits- und Verteilungsfunktion.- 4.5.2 Parameter einer diskreten Zufallsvariablen.- 4.5.3 Unabhängige Zufallsvariable.- 4.5.4 Rechnen mit Zufallsvariablen.- 4.6 Zufallsvariable in Versuchen.- 5 Diskrete Verteilungen.- 5.1 Diskrete Gleichverteilung.- 5.2 Bernoulli- und Binomialverteilung.- 5.3 Hypergeometrische Verteilung.- 5.4 Negative Binomialverteilung.- 5.5 Poissonverteilung.- 6 Stetige Verteilungen.- 6.1 Normalverteilung.- 6.1.1 Standardnormalverteilung.- 6.1.2 Zentraler Grenzwertsatz.- 6.1.3 Lognormalverteilung.- 6.2 Exponentialverteilung.- 6.3 Weibul1verteilung.- 6.4 Prüfverteilungen.- 6.4.1 x2-Verteilung.- 6.4.2 t-Verteilung.- 6.4.3 F-Verteilung.- 7 Schätzverfahren.- 7.1 Punktschätzung.- 7.1.1 Erwartungstreue und Konsistenz.- 7.1.2 Spezielle Schätzfunktionen.- 7.2 Intervallschätzung.- 7.2.1 Konfidenzintervalle.- 7.2.2 Toleranzintervalle.- 7.3 Schätzung bedingter Wahrscheinlichkeiten.- 7.3.1 Häufigkeitsmaße in der Epidemiologie.- 7.3.2 Maßzahlen für diagnostische Verfahren.- 8 Statistischer Test.- 8.1 Grundlagen.- 8.2 Einseitige und zweiseitige Alternativen.- 8.3 Spezielle Testverfahren.- 9 Einstichprobenproblem.- 9.1 Parametrisch: t-Test.- 9.2 Nichtparametrisch: Wilcoxon-Test.- 9.3 Nichtparametrisch: Vorzeichen-Test.- 9.4 Vergleich der Einstichprobentests.- 10 Zweistichprobenproblem.- 10.1 Verbundene Stichproben.- 10.1.1 Parametrisch: t-Test.- 10.1.2 Nichtparametrisch: Wilcoxon-Test.- 10.1.3 Nichtparametrisch: Vorzeichen-Test.- 10.2 Unverbundene Stichproben.- 10.2.1 Parametrisch: t-Test.- 10.2.2 Nichtparametrisch: Mann-Whitney-Wilcoxon-Test.- 11 Mehrstichprobenproblem.- 11.1 Verbundene Stichproben.- 11.1.1 Parametrisch: Blockvarianzanalyse.- 11.1.2 Nichtparametrisch: Friedmantest.- 11.2 Unverbundene Stichproben.- 11.2.1 Parametrisch: Einfache Varianzanalyse.- 11.2.2 Nichtparametrisch: Kruskal-Wallis-Test.- 12 Andere Testverfahren.- 12.1 x2-Test auf Unabhängigkeit.- 12.2 Fishers exakter Test.- 12.3 x2-Anpassungstest.- 12.4 Logrank-Test.- 13 Versuchsplanung.- 13.1 Systematischer Fehler.- 13.1.1 Systematischer Erfassungsfehler.- 13.1.2 Struktur-, Behandlungs- und Beobachtungsgleichheit.- 13.1.3 Randomisierung.- 13.1.4 Wahl eines Modells.- 13.2 Verringerung des zufälligen Fehlers.- 13.2.1 Selektion und Faktorbildung.- 13.2.2 Blockbildung.- 13.3 Andere Verfahren.- 13.3.1 Intra- oder interindividuelle Variabilität.- 13.3.2 Meßwiederholungen.- 13.3.3 Matched pairs.- 13.4 Klinische Versuche.- 13.4.1 Einschluß-, Aus