Statistik für die medizinische Doktorarbeit – Was muss ich beachten?

 

Statistik für die medizinische Doktorarbeit – Was muss ich beachten?

 

Ob klinische Studie oder Laborexperiment, in den meisten medizinischen Doktorarbeiten ist die statistische Auswertung ein wichtiger Bestandteil und zwingend notwendig, um aus den Daten Ergebnisse abzuleiten. Hier gebe ich Dir einen Überblick, was Du hinsichtlich der statistischen Auswertung beachten solltest und wie Du schon vorab die Weichen dafür stellen kannst, dass später bei der Auswertung alles glatt läuft.

 

Der Zeitaufwand

ZeitaufwandSchon bei der Planung Deiner Doktorarbeit solltest Du den Zeitaufwand abschätzen. Das hat nicht direkt mit der Statistik zu tun, sondern eher mit den Daten: Je nachdem, woher die Daten für Deine Doktorarbeit kommen, ist der Zeitaufwand für die Datenerhebung sehr unterschiedlich und kann sehr lange dauern.

Wenn Du eine prospektive Studie planst, werden die Daten erst erhoben. Das kann – je nach benötigter Fallzahl und Studiendesign – Monate oder Jahre in Anspruch nehmen.

  • Wie lange wird die Studie laufen, bis genügend Patienten eingeschlossen sind bzw. bis der zu beobachtende Zeitverlauf vergangen ist?
  • Wie viel Zeit wird die Organisation vorab in Anspruch nehmen (Ethikantrag usw.)?

Wenn die Untersuchung retrospektiv angelegt ist, liegen die Daten bereits vor. Allerdings ist das Format der Daten oft nicht für die Auswertung passend, so müssen vielleicht Patientenakten durchsucht werden und die Daten von Hand eingegeben werden oder die Daten werden aus einer Datenbank extrahiert. Hier musst Du also genau abklären:

  • Wie liegen die Daten vor?
  • Und wie (zeitaufwendig) komme ich an sie ran?

 

Die Daten

 

Du überlegst Dir zu Beginn also sehr genau, welche Daten Du für die Untersuchung Deiner Fragestellung brauchst und – wie oben schon angesprochen – woher Du sie bekommst (retrospektiv, prospektiv, …):

  • Welche Parameter werden erhoben,
  • zu welchen Zeitpunkten und
  • an welchen Gruppen?

Um später aussagekräftige Ergebnisse zu erhalten, kannst Du außerdem vorab die benötigte Fallzahl bestimmen durch eine so genannte Fallzahlplanung oder Poweranalyse.

Besonders bei retrospektiven Studien musst Du auch berücksichtigen, dass es häufig unvollständige Daten geben wird, die Dir insgesamt die Fallzahl für die spätere Analyse drastisch reduzieren können.

Eine Fallzahlplanung kann gut mit der kostenlosen Software G*Power der Uni Düsseldorf durchgeführt werden (www.gpower.hhu.de).

 

Die Software

 

Für die Auswertung später brauchst Du eine passende Statistiksoftware, z.B. SPSS oder R, in die Du Dich am besten schon vorab einarbeitest.

In der Vorbereitung solltest Du dazu folgendes bedenken:

  • Woher bekomme ich eine Lizenz (z.B. für SPSS)?
  • Wie lange brauche ich, um mich in die Software einzuarbeiten? (wieder ein Zeitfaktor)
  • Kann ich die Software bedienen? → Wenn nicht, besuche rechtzeitig einen Kurs.

 

Viele Universitäten stellen ihren Studenten und Doktoranden sehr günstige Jahreslizenzen von SPSS (Vollversion) zur Verfügung. R ist eine freie kommandozeilen-basierte Software (www.R-Project.org). Mit der passenden Umgebung (z.B. RCommander www.rcommander.com) ist sie auch für Einsteiger gut nutzbar.

 

Die Statistik

 

Abb-WisePhants-160317Für die eigentliche Auswertung steht dann nichts mehr im Wege, wenn Du Dich mit den statistischen Methoden etwas auskennst. Du brauchst vorab noch nicht alle Methoden zu kennen und zu beherrschen. Ein gewisses Grundverständnis in Statistik und deren Anwendung wird es Dir aber sehr erleichtern, die für Deine Daten und Fragestellungen passende Methode auszuwählen, umzusetzen und die Ergebnisse zu interpretieren. In komplexere Methoden kannst Du Dich dann bei Bedarf einarbeiten.

Vorab kannst Du dazu folgende Punkte klären:

  • Kenne ich mich mit Statistik grundlegend aus?
  • Weiß ich, was ich mittels Statistik mit meinen Daten machen kann? → Lies dazu Publikationen zu Deinem Forschungsthema und sieh Dir an, welche Methoden dort verwendet wurden und wie die Ergebnisse dazu dargestellt sind.
  • Wie entscheide ich mich anhand meiner Daten für die passende Methode? Welche Voraussetzungen gelten für welche Methoden? → Wenn Du hier unsicher bist, lies Dich mit einem guten Buch ein oder besuche einen Kurs.
  • Brauche ich spezielle Methoden und weiß, wie sie angewendet werden? → Auch hier helfen Bücher und Kurse.
  • Weiß ich, wie die Ergebnisse zu interpretieren sind?
  • Weiß ich, wie die Ergebnisse darzustellen sind?

 

Ein sehr empfehlenswertes Buch, das sehr viele Methoden detailliert und trotzdem leicht verständlich behandelt ist Discovering Statistics Using SPSS von Andy Field (SAGE, 2014). Für die R-Nutzer gibt es vom gleichen Autor im gleichen Verlag mit fast identischem Inhalt Discovering Statistics Using R.
Viele Grüße
Daniela

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