Benutzer:Nerd/Statistik

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Inhaltsverzeichnis 1 Allgemeines zum Screening 1.1 darstellung des Nutzens in Zahlen 2 Ein Test hängt von der Umgebung ab 3 med. Forschung 3.1 Fallen beim statistischen Testen

[Bearbeiten] Allgemeines zum Screening

Folgendes ist ungeordnet, Screening liest sich (hoffentlich) besser.--'~'

• Ziel eines jedes Screening ist die Verlängerung der Lebenserwartung
  • Dazu muss man draufkommen, welche Faktoren die wahrscheinliche Lebenserwartung für die betreffende Person reduzieren.
  • Das Problem ist das, dass Screening an sich schon ein Risko ist, weil es
    • Ein Wissen produziert, das als solches nicht unproblematisch ist:
      • So kann das Wissen nix nutzen, wenn keine Therapie möglich ist, aus diesem Grund wird ein (Massen-)Screening nach Chorea Huntington nicht empfohlen, weil es keine Therapie gibt.
    • Das Wissen unsicher ist, weil der Prädiktive Wert eines Screeningtests, so um die 10% liegt
    • Der Untersuchte abschätzen muss, wie sehr Leute, wie er, davon betroffen sind.
    • Das Screening schon auf eine gewissen Art Nachteil haben kann, und zwar
      • direkt (und dass immer mit der Möglichkeit tatsächlich gesund zu sein, oder durch die Methode als falsch positive Ergebnis betreoffen zu sein)
        • Unanehmlichkeit
        • Strahlenbelastung bei der Mammographie (auf 10 000 Untersuchte werdem 2-4 Karzinome diskutiert, bzw eine Krebstote)
        • psychische Belastung (Arbeitsbeeinträchtigung und Depressionen)
      • indirekte
        • der Tumormarker markiert den Tumor aber schlecht, weil
          • der Schluss MArker-> Tumor nicht 100% ist (nicht jede BCRA1/2 Trägerin stirbt an Brustkrebs, der Großteil tut es nicht)
          • Der Tumor existiert, aber nicht die Lebenserwartung reduziert, weil
            • DCIS bei Mammographie
            • schwer zu unterscheiden bei Prostatakrebs, welche invasiv und welche nicht und dass (möglicherweise) unnötige Klärung nach sich zieht.
          • der Marker markiert einen Tumor, der bildet sich derweil zurück (Neuroblastom)
      • krank zu sein und durch nicht falsch negative Ergebnisse nicht mehr auf seine Gesundheit zu "schauen"

[Bearbeiten] darstellung des Nutzens in Zahlen

Der Punkt ist das der eigene Vorteil, besser in NNT mitgeteilt wird, weil mir eine Senkung um 50% (wahrscheinlich) nix nutzt, wenn der Grundanteil der Erkrankung 0.01 Promilles ist (Gedankenexperiment)

Kurz man tauscht ein Unsicherheit (bin ich Betroffen, oder nicht) mit einem Vorteil/Nachteil Paket. Ob ich den Tausch bereit bin einzugehen, sollte einem informierten Menschen/Patienten überlassen werden (und nicht mit einer Sterblichkeitssenkung "überzeugt werden". --'~'

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[Bearbeiten] Ein Test hängt von der Umgebung ab

Regenwahrscheinlichkeit: ein Apparat zu Vorhersage des Wetter erkennt Regen mit 99,99% Sicherheit, Sonne mit 95%. Wenn es an 100 von 200 Tagen regnet, irrt sich die Machine insgesamt:

       200
       / \
     /   \
100        100
99.99%     95 %
    /\     / \
   /  \   /   \
100    0 95   5
REGEN(richtig)
         Sonne (richtig)

5mal.

Im Monsun

        200
      
      190     10
    
     190 0   10 0

irrt sich in 0 von 190 Fällen bzw 0 von 200, d.h praktisch keine falschen Vorhersagen

IN der wüste

         200
      10     190
    10 0   180   10

irrt sich in 10 von 190 fällen

[Bearbeiten] med. Forschung

Allgemeines zum Testprinzip: Power eines statistischen Tests Power eines Tests Signifikanzniveau ? Ausmaß des tatsächlichen Effektes/Unterschiedes/Zusammenhanges Stichprobenumfang Standard-

abweichung (+)

(+) (-) (+)

[Bearbeiten] Fallen beim statistischen Testen

1. Es ist unzulässig, die Irrtumswahrscheinlichkeit ? nach der Versuchauswertung so festzulegen, dass der Wert der Prüfgröße den Schwellenwert gerade übersteigt.

2. Es ist falsch, ohne weiteres den Stichprobenumfang so lange zu vergrößern, bis ein ,,signifikantes‘‘ Ergebnis erscheint. Dazu sind spezielle sequentielle statistische Verfahren notwendig.

3. Es ist falsch, auffällige Resultate eines umfangreichen Datenmaterials (beispielsweise viele verschiedene Merkmale, viele verschiedene Untergruppen) durch nachgeschobene Tests "statistisch abzusichern". Zu prüfende Hypothesen sollten vor der Auswertung (Datenerhebung) festgelegt werden. Fallen beim statistischen Testen

4. Für zahlreiche Fragestellungen lassen sich mehrere statistische Tests anwenden. Es ist falsch, diese der Reihe nach durch zu probieren, um dann das ,,günstigste‘‘ Testergebnis zu verwenden.

5. Es ist falsch, eine Untersuchung so lange zu wiederholen, bis in einer der Wiederholungen das erhoffte Resultat gefunden wird (ohne die ,,negativen‘‘ Ergebnisse bei der Interpretation zu berücksichtigen).

6. Es ist falsch, ein Untersuchungsergebnis schon deshalb wissenschaftliche ,,Bedeutsamkeit‘‘ (medizinische Relevanz) zukommen zu lassen, weil das Testergebnis ,,statistisch signifikant‘‘ ist [[1]] und [[2]]

Hinter der willkürlichen Bedeutungskonstruktion einer Statistik verbirgt sich ein zentrales Problem der Wissenschaftstheorie. Eine Information hat keine Bedeutung aus sich selbst heraus’. Ihren Wert erhält sie erst durch den Kontext http://www.ivanovas.com/evidenz.html#Anchor-5974

°~° 11:24, 26. Jun 2004 (CEST)