Evidenzbasierte Praxis: Lernpaket

Formelsammlungen, die wichtigsten Lösungsschritte zu jedem Thema und 8 Übungsaufgaben, mit vollständigen Lösungen am Ende.

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1Formeln und Methoden

Statistik der evidenzbasierten Praxis

Sensitivität und Spezifität
Se = a/(a + c), Sp = d/(b + d)
Prädiktive Werte
PPV = a/(a + b), NPV = d/(c + d)
Genauigkeit
(a + d)/n
Likelihood-Ratios
LR+ = Se/(1 − Sp), LR− = (1 − Se)/Sp
PPV bei Prävalenz p
Se·p / (Se·p + (1 − Sp)(1 − p))
Odds
Odds = p/(1 − p); p = Odds/(1 + Odds); Nachtest-Odds = Vortest-Odds × LR
Risikomaße
RR = EER/CER, ARR = CER − EER, RRR = ARR/CER
Number needed to treat
NNT = 1/ARR, aufgerundet; NNH = 1/(EER − CER)
Odds Ratio
OR = ad/(bc)
Inzidenzrate
neue Fälle / Personenzeit

Methode

  1. Zeichne die Vierfeldertafel und beschrifte a, b, c und d, bevor du rechnest.
  2. Lies Sensitivität und Spezifität spaltenweise ab, prädiktive Werte zeilenweise.
  3. Stell dir bei einer anderen Prävalenz 10 000 Personen vor und fülle die Tafel mit Se, Sp und der Prävalenz.
  4. Rechne bei einer Likelihood-Ratio die Wahrscheinlichkeit in Odds um, multipliziere und rechne zurück.
  5. Bestimme bei einer Studie zuerst EER und CER; dann RR = EER/CER, ARR = CER − EER und NNT = 1/ARR aufgerundet.

Beschreibende Statistik

Mittelwert
x̄ = Σx/n
Stichproben-Standardabweichung
s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1))
Median
mittlerer Wert der sortierten Daten
z-Wert
z = (x − μ)/σ
Normalverteilung
68% innerhalb ±1σ, 95% innerhalb ±2σ

Konfidenzintervalle

σ bekannt
x̄ ± z·σ/√n
σ unbekannt
x̄ ± t·s/√n, df = n − 1
Kritischer z-Wert
90%: 1,645, 95%: 1,96, 99%: 2,576
Stichprobenumfang
n = (z·σ/E)², rounded up

Methode

  1. Entscheide zwischen z (σ der Grundgesamtheit bekannt) und t (nur die Stichproben-Standardabweichung s, mit n − 1 Freiheitsgraden).
  2. Bestimme den kritischen Wert für das Konfidenzniveau.
  3. Fehlerspanne: E = kritischer Wert × Standardabweichung/√n.
  4. Intervall: x̄ ± E.

Hypothesentests & Konfidenzintervalle

z-Test für einen Mittelwert
z = (x̄ − μ0)/(σ/√n)
t-Test für einen Mittelwert
t = (x̄ − μ0)/(s/√n), df = n − 1
Zweiseitig bei 5%
H0 ablehnen, wenn |z| > 1,96
Konfidenzintervall
x̄ ± z·σ/√n

Methode

  1. Formuliere H₀ und H₁ und entscheide, ob der Test einseitig oder zweiseitig ist.
  2. Berechne die Teststatistik: (x̄ − μ₀)/(σ/√n), oder mit s und t.
  3. Vergleiche mit dem kritischen Wert oder bestimme den p-Wert.
  4. Verwirf H₀, wenn die Statistik jenseits des kritischen Werts liegt (p kleiner als α), und formuliere die Schlussfolgerung in Worten.

2Übungsaufgaben

1.Statistik der evidenzbasierten PraxisMittel
PersonenJahre160052420135301neue Fälle53

Übungsaufgabe (erfundene Werte, keine klinische Empfehlung). In einer Kohorte wurden Gruppen von Personen unterschiedlich lange nachbeobachtet (siehe Tabelle: Anzahl der Personen und Nachbeobachtungsjahre jeweils). Während der Nachbeobachtung traten 53 neue Fälle auf. Bestimme die Inzidenzrate IR pro 1000 Personenjahre. Runde auf eine Nachkommastelle.

600 × 5 Jahre420 × 1 Jahr530 × 1 Jahr53 neue Fälle
IR = pro 1000 Personenjahre
2.Statistik der evidenzbasierten PraxisSchwer
TestErkrankung vorhandenErkrankung nicht vorhandengesamtpositiv?negativgesamt10 000

Übungsaufgabe (erfundene Werte, keine klinische Empfehlung). 10 000 Personen werden mit einem Test mit einer Sensitivität von 79 % und einer Spezifität von 90 % untersucht. Die Prävalenz der Erkrankung beträgt 23 %. Wie viele falsch positive Ergebnisse FP sind zu erwarten?

N = 10 000p = 23%Se = 79%Sp = 90%
FP =
3.Beschreibende StatistikMittel
3035404550

Bestimme die Stichproben-Standardabweichung s der Daten: 50, 35, 39, 29, 36.

n = 5
s =
4.Beschreibende StatistikSchwer
z −2−1012

Prüfungsergebnisse sind normalverteilt mit Mittelwert 50 und Standardabweichung 15. Bestimme den z-Wert z eines Ergebnisses von 56.

μ = 50σ = 15x = 56
z =
5.KonfidenzintervalleMittel
n = 9, sd​ = 3,50LU = ?d̄ = 0,6E95%

Der Blutdruck von 9 Patienten wird vor und nach einer Behandlung gemessen. Die Differenzen d = vorher − nachher (mmHg) haben den Mittelwert 0,6 und die Standardabweichung 3,5. Bestimme die obere Grenze des 95-%-Konfidenzintervalls für die mittlere Differenz.

n = 9d̄ = 0,6sd = 3,595%t(8) = 2,306
obere Grenze = mmHg
6.KonfidenzintervalleSchwer
σ = 19, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 390%

Die Standardabweichung der Grundgesamtheit ist 19. Wie groß muss die Stichprobe n sein, damit ein 90-%-Konfidenzintervall für den Mittelwert eine Fehlermarge von höchstens 3 hat?

σ = 19E = 390%
n =
7.Hypothesentests & KonfidenzintervalleMittel
−1,961,96z = ?

Zwei Fertigungslinien stellen dasselbe Teil her. Linie 1: Eine Stichprobe von 30 Teilen hat die mittlere Länge 95,5 mm, und die bekannte Standardabweichung der Linie ist 13 mm. Linie 2: Eine Stichprobe von 100 Teilen hat den Mittelwert 98,6 mm, bekannte Standardabweichung 3 mm. Bestimme die Teststatistik z für H₀: μ₁ = μ₂, mit der Differenz x̄₁ − x̄₂ (Linie 1 minus Linie 2).

n₁ = 30x̄₁ = 95,5 mmσ₁ = 13 mmn₂ = 100x̄₂ = 98,6 mmσ₂ = 3 mm
z =
8.Hypothesentests & KonfidenzintervalleSchwer
z −1,64501,645

Eine Stichprobe von 36 Messungen hat den Mittelwert 505,3. Die Standardabweichung der Grundgesamtheit ist 15. Bestimme die untere Grenze L des 90-%-Konfidenzintervalls für den Mittelwert.

x̄ = 505,3σ = 15n = 3690%
L =

3Lösungen

1.Statistik der evidenzbasierten Praxis

Antwort: IR = 13,4 pro 1000 Personenjahre

Likelihood-Ratios und Risikomaße: LR+ = Sensitivität/(1 − Spezifität), LR− = (1 − Sensitivität)/Spezifität. In einer Studie sind EER und CER die Ereignisraten mit und ohne Behandlung: RR = EER/CER, ARR = CER − EER, RRR = ARR/CER und NNT = 1/ARR, aufgerundet. In einer Fall-Kontroll-Studie kann nur die Odds Ratio OR = ad/(bc) verwendet werden. Eine Inzidenzrate = neue Fälle/Personenzeit.

Personenjahre

PY = 600·5 + 420·1 + 530·1 = 3950

Inzidenzrate

IR = 53/3950·1000 = 13,4 pro 1000 Personenjahre

Antwort

IR = 13,4 pro 1000 Personenjahre
2.Statistik der evidenzbasierten Praxis

Antwort: FP = 770

Prädiktive Werte hängen von der Prävalenz ab: PPV = Se·p/(Se·p + (1 − Sp)(1 − p)) und NPV = Sp(1 − p)/(Sp(1 − p) + (1 − Se)p). Mit Likelihood-Ratios: Vortest-Odds = p/(1 − p), Nachtest-Odds = Vortest-Odds × LR, Wahrscheinlichkeit = Odds/(1 + Odds). Bei einer Population von N gilt: richtig Positive = N·p·Se und falsch Positive = N·(1 − p)·(1 − Sp). NNT = 1/(CER × RRR), aufgerundet.

Mit und ohne Erkrankung

10 000·0,23 = 2300
10 000 − 2300 = 7700

Falsch Positive

FP = 7700·0,1 = 770

Antwort

FP = 770

Von den 2587 Positiven haben nur 1817 die Erkrankung (PPV 70,2 %).

3.Beschreibende Statistik

Antwort: s = 7,727

Beschreibende Statistik: Der Mittelwert ist die Summe geteilt durch n; der Median ist der mittlere Wert der sortierten Daten (bei geradem n der Mittelwert der beiden mittleren Werte). Die Stichproben-Standardabweichung ist s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1)). Ein z-Wert z = (x − μ)/σ gibt an, wie viele Standardabweichungen ein Wert vom Mittelwert entfernt liegt.

Mittelwert

x̄ = 189/5 = 37,8

Quadrierte Abweichungen

Σ(x − x̄)² = 12,2² + (−2,8)² + 1,2² + (−8,8)² + (−1,8)² = 238,8

Standardabweichung

s = √(238,8/4) = 7,727

Antwort

s = 7,727
4.Beschreibende Statistik

Antwort: z = 0,4

Beschreibende Statistik: Der Mittelwert ist die Summe geteilt durch n; der Median ist der mittlere Wert der sortierten Daten (bei geradem n der Mittelwert der beiden mittleren Werte). Die Stichproben-Standardabweichung ist s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1)). Ein z-Wert z = (x − μ)/σ gibt an, wie viele Standardabweichungen ein Wert vom Mittelwert entfernt liegt.

Standardisieren

z = (56 − 50)/15 = 0,4

Antwort

z = 0,4
5.Konfidenzintervalle

Antwort: obere Grenze = 3,29 mmHg

Interval for a difference: estimate ± critical value × standard error. For two independent means with known σ: SE = √(σ₁²/n₁ + σ₂²/n₂) and z. With equal unknown variances: pooled s_p and t with n₁ + n₂ − 2 degrees of freedom. For paired data, work with the differences: d̄ ± t·s_d/√n.

Kritischer Wert

df = 8, t = 2,306

Fehlermarge

E = 2,306·3,5/√9 = 2,69

Intervall

0,6 ± 2,69 → [−2,09, 3,29]

Antwort

obere Grenze = 3,29 mmHg
6.Konfidenzintervalle

Antwort: n = 109

Konfidenzintervall für einen Mittelwert: x̄ ± Fehlermarge. Bei bekanntem σ der Grundgesamtheit ist die Fehlermarge z·σ/√n; ist nur die Stichproben-Standardabweichung s bekannt, nimm t mit n − 1 Freiheitsgraden: t·s/√n. Kritische Werte: z = 1,645 (90 %), 1,96 (95 %), 2,576 (99 %). Für eine Fehlermarge von höchstens E brauchst du n ≥ (z·σ/E)², aufgerundet.

Nach n auflösen

n = (1,645·19/3)² = 108,5

Aufrunden

Ein Stichprobenumfang ist eine ganze Zahl, und Abrunden würde die Fehlermarge zu groß machen.

n = 109

Antwort

n = 109
7.Hypothesentests & Konfidenzintervalle

Antwort: z = −1,296

Hypothesis test: the test statistic = (estimate − value under H₀)/(standard error under H₀). The p-value is the probability, assuming H₀ is true, of a statistic at least as extreme as the one observed: the area in one tail for a one-sided H₁, twice the tail area for a two-sided H₁. Reject H₀ when p ≤ α.

Standardfehler der Differenz

SE = √(13²/30 + 3²/100) = √5,723 = 2,392

Teststatistik

z = (95,5 − 98,6)/2,392 = −1,296

Antwort

z = −1,296

|z| < 1.96, also wird H₀ auf dem 5-%-Niveau (zweiseitig) nicht verworfen.

8.Hypothesentests & Konfidenzintervalle

Antwort: L = 501,2

Test eines Mittelwerts: Die Teststatistik misst, wie viele Standardfehler der Stichprobenmittelwert vom in H₀ behaupteten Wert entfernt liegt: z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n), wenn σ bekannt ist, t = (x̄ − μ₀)/(s/√n), wenn es aus der Stichprobe geschätzt wird. Ein Konfidenzintervall ist x̄ ± (kritischer Wert)·(Standardfehler).

Fehlermarge

E = 1,645·15/√36 = 4,112

Intervallgrenze

L = 505,3 − 4,112 = 501,2

Antwort

L = 501,2

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