Webinar Statistik mit System vom 3.7.2013 für Doktoranden

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Haben Sie Ihre Daten aus Experiment, klinischer Studie oder retrospektiver Datenauswertung bereits gesammelt? In diesem Webinar zeigt Ihnen der Dozent, wie Sie diese Daten professionell in Excel eingeben, um sie anschließend effizient mit SPSS auszuwerten. Anschließend demonstriert der Dozent anhand eines praktischen Beipiels, wie Sie bei der statistischen Auswertung vorgehen sollten und worauf Sie besonders achten müssen. Nutzen Sie nach dem Webinar die Gelegenheit, dem Dozenten Fragen zu Ihrem eigenen Forschungsprojekt zu stellen.

Dateneingabe in Excel
Statistische Auswertung mit SPSS – Best practice

Dozenten: Daniela Keller, freiberufliche Statistikerin
Moderation: Dr. med. Jasmin Webinger, Fachärztin

Published in: Health & Medicine
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Webinar Statistik mit System vom 3.7.2013 für Doktoranden

  1. 1. Statistik mit System So analysieren Sie Ihren Datensatz Webinar am 03.07.2013
  2. 2. Bitte senden Sie uns Ihre Fragen über den Chat! Ihre Fragen und Anmerkungen
  3. 3. Dr. med. Jasmin Webinger Fakten: • Seit 2011 Fachärztin • Wissenschaftliche Arbeit an der Universität Erlangen • Gründerin Doktoranden Akademie
  4. 4. Daniela Keller Fakten: • Seit 2007 diplomierte Mathematikerin • Statistikberatung Uni Würzburg • Freiberufliche Beratung und Workshops
  5. 5. Die Doktoranden Akademie Die Idee: Wissen teilen  Fortschritt beschleunigen
  6. 6. 4 Phasen der Doktorarbeit Phase I: Planung Phase II: Praktische Durchführung Phase III: Dateneingabe und -auswertung Phase IV: Verfassen der Dissertation
  7. 7. Themen: • Dateneingabe (z.B. in Excel) • Statistische Analyse (z.B. in SPSS) - Deskriptive Statistik - Abbildungen - Schließende Statistik
  8. 8. sinnvolle Dateneingabe (z.B. mit Excel) effektive Statistische Auswertung (z.B. mit SPSS)
  9. 9. Vor der Datenerhebung  welche Variablen?  Mehrfachmessungen?  welche Variablentypen?
  10. 10. Variablentypen • nominal: kategorisch, z.B. Geschlecht, Haarfarbe • ordinal: kategorisch mit Rangordnung, z.B. Krankheitsstadium, Schulnote • metrisch: auf gleichabständiger Skala gemessen, z.B. Alter, Temperatur, Blutdruck
  11. 11. Datentabellen Legen Sie 3 Datentabellen an (.xls) 1. datenmatrix.xls zur Dateneingabe 2. patienten.xls für die Patientendaten 3. kodierung.xls für die Kodierungen
  12. 12. Dateneingabe in datenmatrix.xls • jeder Fall bekommt eine Zeile • jede Variable bekommt eine Spalte
  13. 13. Dateneingabe in datenmatrix.xls • Variablennamen in erste Zeile • knappe, klare, eindeutige Variablennamen • keine Sonderzeichen, keine Leerzeichen
  14. 14. Dateneingabe in datenmatrix.xls • Fallnummern in erste Spalte • keine Patientendaten (Name, Geburtsdatum)
  15. 15. Dateneingabe in datenmatrix.xls • Mehrfachmessungen und Mehrfachnennungen • bekommen eigene Spalten
  16. 16. Dateneingabe in datenmatrix.xls • nominale Werte kodiert eingeben • auf einheitliche Dezimaltrennzeichen achten
  17. 17. Dateneingabe in datenmatrix.xls • nur Zahlenwerte eintragen • keine Einheiten, keine Leerzeichen • fehlende Werte leer lassen
  18. 18. Dateneingabe in datenmatrix.xls • Kommentare kommen in eine eigene Spalte • keine Leerzeilen • keine Leerspalten
  19. 19. Patientendaten in patienten.xls
  20. 20. Kodierung in kodierung.xls
  21. 21. 3 Datentabellen • datenmatrix.xls • patienten.xls • kodierung.xls → datenmatrix.xls in SPSS öffnen und analysieren
  22. 22. Bausteine einer statistischen Analyse
  23. 23. Deskriptive Statistik und Abbildungen • Datencheck • Beschreibung der Daten • Überblick über mögliche Zusammenhänge und Unterschiede
  24. 24. Schließende Statistik Untermauerung der möglichen Zusammenhänge und Unterschiede mit Signifikanztests
  25. 25. Auswahl der Methoden Welches Messniveau haben meine Variablen (Variablentyp)? Entscheidend für die Wahl der statistischen Methoden.
  26. 26. Variablentypen • nominal • ordinal • metrisch (heißt in SPSS „Skala“)
  27. 27. Deskriptive Statistik für nominale und ordinale Variablen • Häufigkeiten • Kreuztabellen
  28. 28. Deskriptive Statistik für metrische Variablen Lagemaße: • Mittelwert (arithmetisches Mittel, Durchschnitt) • Median (mittlere Beobachtung) → Median ist robust gegen Ausreißer
  29. 29. Deskriptive Statistik für metrische Variablen Streumaße: • Standardabweichung • Interquartilbereich (IQR) → IQR ist robust gegen Ausreißer
  30. 30. Deskriptive Statistik für metrische Variablen
  31. 31. Deskriptive Statistik Untersuchung auf Normalverteilung → Quantil-Plot, Normalverteilungsplot
  32. 32. Abbildungen für nominale und ordinale Variablen → Balkendiagramme
  33. 33. Abbildungen für metrische Variable → Boxplot
  34. 34. Abbildungen für metrische Variable gruppiert → multiple Boxplots
  35. 35. Abbildungen für zwei metrische Variablen → Streudiagramm
  36. 36. Schließende Statistik Auswahl der Testmethode Variablentyp Fragestellung Verteilung der Daten (normalverteilt?) Bei Tests auf Unterschiede: • Anzahl der Gruppen • verbunden oder unverbunden
  37. 37. Schließende Statistik Beispiele 1. • metrische Variable • Lageunterschied zwischen zwei unverbundenen Gruppen • beide Gruppen normalverteilt → t-Test 2. • Situation wie oben • Gruppen nicht normalverteilt → Mann-Whitney-U-Test
  38. 38. Schließende Statistik Beispiele 3. • zwei metrische Variablen • Zusammenhang zwischen den beiden Variablen • Variablen nicht normalverteilt → Spearman Korrelation 4. • zwei nominale Variablen • Zusammenhang zwischen den beiden Variablen → Chi-Quadrat Test
  39. 39. Schließende Statistik Schritte beim Testen 1. Aufstellen der Nullhypothese 2. Durchführung des Tests 3. Nullhypthese ablehnen ja/nein
  40. 40. Schließende Statistik Aufstellen der Nullhypothese Das formulieren, was man nicht zeigen will. Beispiel: Ich möchte zeigen, dass das Medikament A besser wirkt als das Medikament B. Nullhypothese: „Medikament A und B wirken gleich gut.“
  41. 41. Schließende Statistik p-Wert ≥ 0,05: nicht signifikant → Nullhypothese wird nicht abgelehnt → „Es kann kein signifikanter Unterschied nachgewiesen werden.“ p-Wert < 0,05: signifikant → Nullhypothese wird abgelehnt → „Es gibt einen signifikanten Unterschied zwischen den beiden Medikamenten.“
  42. 42. Zusammenfassung Dateneingabe (z.B. in Excel) Statistische Analyse (z.B. in SPSS) • Deskriptive Statistik • Abbildungen • Schließende Statistik
  43. 43. Nächste Veranstaltungstermine Statistik-Workshops in Erlangen: 10.08.2013/Frühbucherrabatt bis 13.07.2013 12.10.2013 14.12.2013
  44. 44. Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! Anmeldung zum Workshop unter: www.doktoranden-akademie.de

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