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Der zufällige Fehler lässt sich anhand eines Konfidenzintervalls kontrollieren. Wäh-
rend der p -Wert die Irrtumswahrscheinlichkeit quantifiziert (also die Wahrscheinlich-
keit dafür, dass ein nachgewiesener Effekt nur zufällig zustande gekommen ist), infor-
miert das Konfidenzintervall über die Größe dieses Effekts.
12.5.2 Systematische Fehler
Während zufällige Fehler das Ergebnis einer Studie unsicher machen, verfälschen
systematische Fehler ( Bias ) ein Versuchsergebnis in eine bestimmte Richtung und
verleiten mitunter zu fehlerhaften Schlüssen. Deshalb ist es sehr wichtig, Bias bei epi-
demiologischen Studien aufzuspüren bzw. durch ein geschicktes Studiendesign zu
vermeiden. Man unterscheidet im Wesentlichen zwei Arten:
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Selektionsbias
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Informationsbias
Selektionsbias Dieser entsteht bei der Rekrutierung der Studienteilnehmer vor oder
während der Studie. Er kann dazu führen, dass sich die Studienteilnehmer systema-
tisch von der Population unterscheiden, die der Fragestellung zugrunde liegt. Ein
solcher Fehler ist beispielsweise zu befürchten,
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wenn bestimmte Personen bevorzugt an einer Studie teilnehmen (Freiwilligen-
bias) oder die Teilnahme verweigern (Nonresponse-Bias),
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wenn Teilnehmer während einer laufenden Studie ausscheiden (»Drop Outs«
oder »Loss to follow up«).
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Dem Selektionsbias kann man entgegenwirken, indem man bereits bei der Studienpla-
nung darauf achtet, repräsentative Stichproben zu rekrutieren und während der Studie
einen intensiven Kontakt zu allen Studienteilnehmern pflegt.
Informationsbias Dieser entsteht bei der Informationsgewinnung. Erhebt man Daten
der Einfluss- oder Zielvariablen systematisch falsch, kann dies die Ergebnisse verzerren.
Systematische Erfassungsfehler, Übertragungsfehler, uneinheitliche Methoden zur In-
formationsgewinnung, durch Erwartungshaltungen verursachte Fehleinschätzungen,
lückenhafte Beobachtung der Studienteilnehmer, schlecht ausgefüllte Fragebögen zäh-
len zu diesem Fehlertypus ebenso wie bewusst oder unbewusst falsche oder unvollstän-
dige Angaben der Studienteilnehmer. Standardisierte Erhebungsinstrumente und Plau-
sibilitätskontrollen tragen dazu bei, derlei Fehler zu vermeiden. Es versteht sich von
selbst, dass die Messgeräte einwandfrei funktionieren müssen, die Messverfahren vali-
de und messende Personen in der Lage sein sollten, die Messungen durchzuführen. Ein
Vertrauensverhältnis zwischen dem für die Studie verantwortlichem Wissenschaftler
und den Teilnehmern trägt ebenfalls dazu bei, Informationsbias zu vermeiden.
 
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