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0 und 1 annehmen können. Damit lassen sich dann alle Ausprägungen kodieren
( 7 Beispiel 2.4 ).
Beispiel 2.4: Kodierung mittels Dummy-Variablen
Das Merkmal »Blutgruppe« lässt sich mit 3 Dummy-Variablen A , B und AB folgenderma-
ßen kodieren:
Blutgruppe A
A = 1, B = 0, AB = 0
Blutgruppe B
A = 0, B = 1, AB = 0
Blutgruppe AB
A = 0, B = 0, AB = 1
Blutgruppe 0
A = 0, B = 0, AB = 0
Für Alternativmerkmale genügt eine Dummy-Variable mit den Ausprägungen 0 und 1
(z. B. beim Merkmal »Rhesusfaktor«: 0 = negativ, 1 = positiv).
Eine sinnvolle Ausprägungsliste ist nicht zuletzt abhängig von der konkreten Frage-
stellung. So ist beispielsweise für das Merkmal »Geschlecht« eine Liste mit den Aus-
prägungen »männlich« und »weiblich« für die meisten Fragestellungen vollständig
und disjunkt. Es sind jedoch auch Situationen denkbar, die eine zusätzliche Ausprä-
gung wie »intersexuell« oder »nicht feststellbar« erfordern. Bei quantitativen Merk-
malen sind Messverfahren und -genauigkeit zu berücksichtigen. Während man das
Körpergewicht von Erwachsenen üblicherweise in ganzzahligen Kilogramm-Wer-
ten erfasst, scheint diese Einteilung für das Körpergewicht von Neugeborenen zu
grob zu sein.
Besondere Problematiken
2.4
Bei der Durchführung klinischer oder epidemiologischer Studien gibt es eine Reihe
von Besonderheiten bezüglich Datenerhebung, -analyse oder -interpretation:
Klinische Skalen, Scores und Indizes Quantitative Merkmale lassen sich effizienter
auswerten als qualitative. Daraus resultierte die Tendenz, Sachverhalte, die eigentlich
nur qualitativ beschreibbar sind, quantitativ messbar zu machen. Dies führte dazu,
dass man in den letzten Jahren eine Vielzahl klinischer Skalen einführte, mit denen
sich komplexe Merkmale quantitativ erfassen lassen. Ein Beispiel ist die Karnofsky-
Skala, mit der man den Allgemeinzustand eines Patienten beschreibt und die Werte
zwischen 0 und 100 annehmen kann; zur Beschreibung der Schmerzintensität dient
die sog. Visuelle Analog-Skala, auf der ein Patient auf einer 10 cm langen Linie sein
Schmerzempfinden markiert. Man spricht bei solchen Skalen etwas abfällig von »wei-
chen Daten« im Gegensatz zu »harten Daten«, die sich exakt messen lassen.
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