Biometrie

Lernform Kürzel Gruppengröße Aufwand Kontaktzeit LP Abschluss
Vorlesung -- k.A. 60 (4 SWS) 60 2 PL: Klausur oder mündliche Prüfung
Übung -- k.A. 30 (2 SWS) 30 1 --
Selbststudium 135 - 4,5 -
Summe - - 225 90 7,5 -
Modulbeauftragte(r): Neuhäuser
Sprache: Deutsch
Turnus: Wintersemester
Standort: RAC
Lehrende: Neuhäuser
Zwingende Voraussetzungen: keine
Inhaltliche Voraussetzungen: Analysis I und II, Lineare Algebra I, Wahrscheinlichkeitstheorie, Statistik I

Lernziele und Kompetenzen

Das im Statistikmodul erworbene Methodenspektrum wird um Aspekte erweitert, die vor allem in der Biostatistik bei klinischen und epidemiologischen Studien relevant sind. Die Analyse multipler Endpunkte wird unter Berücksichtigung behördlicher Anforderungen behandelt. Studientypen in der Epidemiologie und die speziellen Kennzahlen in der Epidemiologie sind bekannt, ebenso wie die Schätz- und Testverfahren für Überlebenszeiten. Die ethischen Probleme bei klinischen Studien sind bewusst und die Quellen der einschlägigen Richtlinien sind bekannt. In der Diagnostik und Epidemiologie sind die Absolventen mit der Adjustierung für Kovariablen vertraut. Alle diese Methoden können mit Statistiksoftware angewandt werden.

Vorlesungsinhalt

Multiple Testprozeduren (Abschlusstest, Alpha-Adjustierung, häufig verwendete multiple Testverfahren), Studientypen (prospektiv, retrospektiv, klinische Studien ...), Hinweise auf relevante Richtlinien für klinische Studien. Statistische Kennzahlen in der Epidemiologie (standardisierte Mortalitätsraten, Altersadjustierung, ...), Kaplan-Meier-Schätzer für Überlebenswahrscheinlichkeiten, Regressionsmodelle für Überlebenswahrscheinlichkeiten – Modellbildung, Interpretation und Residuenanalyse, Adjustierung in statistischen Modellen. Sämtliche Themen werden auch in Übungen mit SAS oder R behandelt.

Literatur

  • Hsu JC: Multiple Comparisons: Theory and Methods, CRC/Chapman and Hall, Boca Raton, 1996.
  • Schumacher, M., Schulgen, G.: Methodik klinischer Studien, Springer, Berlin 2002/2008
  • Hosmer DW and Lemeshow S: Applied Survival Analysis. Wiley NY 1999