Microsoft powerpoint - st10.ppt [kompatibilitätsmodus]

 Wir betrachten den Anteilswert (Prozentsatz) für ein interessierendes Ereignis in zwei verschiedenen Grundgesamtheiten ( ,  )  Ziel: Auf der Basis von Stichprobenerhebungen zu entscheiden, ob die beiden Grundgesamtheitendie gleichen Anteilswerte aufweisen oder sich unterscheiden  Frage: Wie ist die Differenz der Stichprobenanteile  Wir betrachten 2 unabhängige Stichproben vom Umfang n , n mit beobachteten Anteilswerten  Frage: Wie ist die Differenz der Stichprobenanteile  Angenommen wir vergleichen zwei Städte mit  In der Stadt-1 leben 3.000 Angehörige einer  In der Stadt-2 leben nur 2.500 Angehörige einer  Versucht man diesen Unterschied auf der Basis einer Stichprobe von jeweils 100 Personen in den beiden Städten zu erheben, so ergeben sich folgende Ergebnisse  Wir können davon ausgehen, dass die Differenz der beiden Stichprobenanteilswerte im Erwartungswert 5% betragen wird.
 Weiters können wir auch die statistisch zu erwartende Schwankung durch eine Normalverteilung quantifizieren  H :    bei zweiseitigen Fragestellungen bzw  Zwei Gruppen A und B, die aus jeweils 100 Personen bestehen, leiden an einer Krankheit  Gruppe A bekommt ein Heilmittel; Gruppe B  In A werden 75 geheilt; In B werden 65 geheilt  Kann bei einer Irrtumswahrscheinlichkeit von 0,01 die Wirksamkeit des Medikaments nachgewiesen werden ?  p-value (empirisches Signifikanzniveau) 0,0617  Nicht signifikant; H kann nicht abgelehnt werden  Nachweis der Wirksamkeit konnte nicht erbracht werden; d.h. aber nicht, dass bewiesen wurde, dass das Medikament unwirksam ist.
 Wir betrachten nun n =n =300 Personen in jeder  In A werden nun 225, in B195 Personen geheilt  Jetzt kann die H bei einem =0,01 verworfen Alternative Operationalisierung des Unterschiedes  Differenz der Anteilsraten (konstant) Im Beispiel ist die Wahrscheinlichkeit einer Heilung in Gruppe A (75%) um 10 Prozentpunkte größer als in Gruppe B (65%).
 Mit dem Begriff Odds bezeichnet man das Verhältnis von Odds = p/(1-p)Odds(A): 0,75/(1-0,75) = 3Odds(B): 0,65/(1-0,65) = 1,86 In der Gruppe A stehen die Chancenfür eine Heilung 3 zu 1  Das Verhältnis der Odds zueinander bezeichnet man als Die Odds für eine Heilung sind in Gruppe A um ~60% erhöht also günstiger.
 Bei Äquivalenz der Anteilswerte in den beiden Gruppen ist Odds Ratio bildet den AusgangspunktLogistische RegressionZiel: Schätzung von Veränderungen der odds  Das Relative Risk bezeichnet das Verhältnis der Anteils- Die relative Heilungschance ist in Gruppe A um 15% höher als in Gruppe B  Bei Äquivalenz der Anteilswerte ist das Relative Risk – Gruppe A hat um 10 Prozentpunkte bessere Heilungsrate– Bei Gruppe A sind die Odds für eine Heilung um 60% erhöht– Die relative Chance einer Heilung ist in Gruppe A um 15% höher.
Differenz
Odds Ratio
Relative Risk
Number who did not
Total number of patients
Number who achieved at
Treatment
achieve at least 50% pain
least 50% pain relief
Ibuprofen 400 mg
Calculations made from these results
Experimental event rate
(EER, event rate with
Control event rate (CER,
Experimental event odds
Control event odds
Odds ratio
Relative risk (EER/CER)
Relative risk increase
(100(EER-CER)/CER ) as a 100((0.55-0.18)/0.18) = 206%
percentage
Absolute risk increase or 0.55 - 0.18 = 0.37 (or 37%)
reduction (EER-CER)
Number Needed to Treat

Source: http://www.marcushudec.at/download/docman/18/ST10.pdf