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4 Interindividuelle Variabilität: Bei mehreren Beobachtungseinheiten erhält man
beim Messen eines bestimmten Parameters (z. B. des Blutdrucks) bekanntlich
unterschiedliche Ergebnisse - auch dann, wenn die zu untersuchende Stichprobe
eine weitgehend homogene Population darstellt.
4 Intraindividuelle Variabilität: Selbst bei einer einzigen Beobachtungseinheit er-
geben sich beim Messen eines Parameters unter ähnlichen Bedingungen (etwa
zu verschiedenen Zeitpunkten) unterschiedliche Werte. Diese Variabilität kann
auch durch ein unpräzises Messverfahren bedingt sein.
Zufällige Fehler sind generell nicht vermeidbar. Sie lassen sich aber bei einer sorgfäl-
tigen Versuchsplanung kontrollieren und reduzieren. Bei der Erörterung der Schätz-
methoden in 7 Kap. 8 wurde darauf hingewiesen, dass ein hoher Stichprobenumfang
und eine geringe Streuung dazu beitragen, den zufälligen Fehler gering zu halten. Man
sollte deshalb darauf achten, dass die Untersuchungseinheiten einer Stichprobe bezüg-
lich der zu evaluierenden Zielgröße weitgehend homogen sind. Dies lässt sich u. a.
erreichen durch:
4 Präzise Messverfahren: Es versteht sich von selbst, dass alle Messwerte mög-
lichst exakt erfasst werden sollten. Bei einem unpräzisen Messverfahren lässt
sich der Messfehler reduzieren, indem bei jeder Untersuchungseinheit mehrere
Messungen durchgeführt werden und das arithmetische Mittel der Einzelmes-
sungen als endgültiger Messwert angesehen wird.
Es ist sinnvoll, darüber nachzudenken, welche Merkmale potenziell die Zielgröße
beeinflussen und so zu einer hohen Variabilität der Zielgröße beitragen. Deren Ein-
fluss lässt sich durch folgende Techniken kontrollieren:
4 Selektion oder Restriktion: Man rekrutiert die Studienteilnehmer nur aus einer
bestimmten Subgruppe der Grundgesamtheit. Die Ergebnisse gelten dann aller-
dings nur eingeschränkt für diese spezielle Population. Ist beispielsweise be-
kannt, dass die Wirkung einer Therapie vom Alter der Patienten abhängt, könnte
man die Studie einschränken auf Patienten einer bestimmten Altersgruppe.
4 Stratifizierung oder Schichtung: Man fasst mehrere Beobachtungseinheiten, die
sich bezüglich eines oder mehrerer Merkmale gleichen oder ähneln, in einer
Schicht zusammen (etwa nach Geschlecht, Alter oder Schweregrad). Innerhalb
einer solchen Schicht ist der zufällige Fehler reduziert. Unterschiede zwischen
den Schichten bezüglich der Zielgröße sind dann klarer erkennbar.
4 Multiple statistische Analyse: Im Rahmen eines multiplen statistischen
Modells werden mehrere Variablen simultan analysiert. Auf diese Weise lässt
sich nach potenziellen Störgrößen (z. B. Alter) adjustieren und so der eigen-
ständige Einfluss eines Merkmals ermitteln. Diese Methode ist auch zweck-
mäßig, um den Einfluss einer verzerrenden Störgröße zu kontrollieren
( 7 Abschn. 12.5.3 ).
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