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Hintergrund
Die Anwendung und das Verständnis von Statistik sind sehr wichtig für die biomedizinische Forschung und für die klinische Praxis. Dies gilt insbesondere auch zur Abschätzung der Möglichkeiten unterschiedlichster Diagnostik- und Therapieoptionen beim Glaukom. Die scheinbare Komplexität der Statistik, die zum Teil dem „gesunden Menschenverstand“ zu widersprechen scheint, zusammen mit der nur vorsichtigen Akzeptanz der Statistik bei vielen Medizinern können zu bewussten und unbewussten Manipulationen bei der Datendarstellung und -interpretation führen.
Ziel der Arbeit
Ziel ist die verständliche Darstellung einiger typischer Fehler in der medizinisch-statistischen Datenbehandlung.
Material und Methoden
Anhand hypothetischer Beispiele aus der Glaukomdiagnostik erfolgen die Darstellung der Wirkung eines hypotensiven Medikamentes sowie die Beurteilung der Ergebnisse eines diagnostischen Tests. Es werden die typischsten statistischen Einsatzbereiche und Irrtumsquellen ausführlich und verständlich analysiert
Ergebnisse
Mechanismen von Datenmanipulation und falscher Dateninterpretation werden aufgeklärt. Typische Irrtumsquellen bei der statistischen Auswertung und Datendarstellung werden dabei erläutert.
Schlussfolgerungen
Die erläuterten praktischen Beispiele zeigen die Notwendigkeit, die Grundlagen der Statistik zu verstehen und korrekt anwenden zu können. Fehlendes Grundlagenwissen und Halbwissen der medizinischen Statistik können zu folgenschweren Missverständnissen und falschen Entscheidungen in der medizinischen Forschung, aber auch in der klinischen Praxis führen.
Miniaturisierte Referenzelektroden in Siliziumtechnologie für elektrochemische Sensoranwendungen
(2004)
Markierungsfreie DNA-Detektion mit Silizium-Feldeffekt-Sensoren – Messeffekte oder Artefakte?
(2007)
LISA, ein europäisches Projekt zur direkten Berechnung der Tragfähigkeit duktiler Strukturen.
(1998)
Limitierungsverfahren von Reihen mehrdimensionaler Kugelfunktionen und deren Saturationsverhalten
(1968)
Die vorliegende Arbeit untersucht das approximationstheoretische Verhalten von Summationsprozessen von Reihen von Kugelfunktionen, sogenannten Laplace-Reihen. Zunächst wird die Theorie der besten Approximation auf der Kugel, also die Erweiterung der Sätze von D. Jackson und S. Bernstein, skizziert. Nimmt man nun spezielle Verfahren zur Summation von Laplace-Reihen, dann lassen sich auch hier Sätze vom Jacksonschen und Bernsteinschen Typ beweisen. Darüber hinaus zeigen viele Verfahren ein Saturationsverhalten, d.h. es gibt eine nur vom Verfahren abhängige optimale Approximationsordnung. Das Saturationsproblem besteht nun darin, diejenige Klasse von Funktionen (Saturationsklasse) zu bestimmen, welche genau von der optimalen Ordnung approximiert werden.