Die Statistische Methode der linearen Regression
A) Transformiert nichtlineare Zusammenhänge in lineare
B) Prüft das Vorgehen eines Zusammenhanges
C) Schätzt und Testes die Koeffizienten einer Geradengleichung
D) Prüft das Vorliegen eines linearen Zusammenhanges
E) Ermittelt die Bedeutung der Regressonen für die Skalierung
C
Ungersuchungsdesigns
A) Können abhängig und unabhängig zugleich sein
B) Werden durch die Wahl des Testverfahrens nachträglich bestimmt
C) Werden durch die Anzahl der Erhebungen /Messungen erfasst
D) Sind Klassifikation von Daten
E) Können abhängig oder unabhängig sein
E
Worfür Sind extremwerte einer Verteilung praktischerweise von Bedeutung
A) Um den Mittelwert interpretieren zu können
B) Um die technische Messbarkeit prüfen zu können
C) Um eine Statistik intuitiver zu machen
D) Um Ausreißer von Zahlenwerten erkennen zu können
E) Für die Korrektur der Ermittlung des Medians
D
Warum getestet man die Statistik
A) Um die Präzision der Ergebnisse zu erhöhen
B) Um den Zufallseffekt auszuschließen
C) Um die Ergebnisse publizier bar zu machen
D) Um darzulegen dass spezielle Software verwendet wurde
E) Um eine standardisierte Ergebnis Darstellung zu erzielen
B
Eine Verzerrung im Sinne der Epidemiologie
A) Neutralisiert sich durch die Veröffentlichung
B) Wird durch die Regeln des Zufalls nicht ausgeglichen
C) Fällt bei größeren Untersuchungen nicht ins Gewicht
D) Ist durch die Regeln des Zufalls ausgeglichen
E) Kann rechnerisch korrigiert werden
Die Alternativhypothese bedeutet bei den meisten statistischen Verfahren
A) Zufällige Effekte zwischen den Daten
B) Signifikante Effekte und Strukturen zwischen den Daten
C) Statistisch homogene Standard Abweichung
D) Daten sind nicht auf diese Weise analysierbar
E) Keine weiteren Analyseschritte erforderlich
Eine lineare Regressionsanalyse
A) Analysiert mehrere zu erklärende sowie eine oder mehrere erklärende Variable
B) Besteht die Signifikanz zwischen erklärender und erklärenee Variable
C) Analysiert eine zu erklärende sowie eine oder mehrere erklärende Variable
D) Analysiert Unterschiede zwischen erklärender sowie einer erklärenden Variable
E) Analysiert mehrere zu erklärende sowie eine erklärende Variable
Was misst die Korrelation ?
A) Den Anteil der Fehler am Gesamtergebnis
B) Die Grafe der Unabhängigkeit zwischen zwei Variationen
C) Die vaianzhomogene Koinzidenz einer bivariaten? Variablen
D) Die Präzision des Zusammenhanges von Streuung und Erwartungswert
E) Die Strenge des linearen Zusammenhanges zwischen Variablen
Was bedeutet Vercodieren von Informationen
A) Die Daten zu plausibilisieren
B) Informationen im Zahlenwerte überführen
C) Die Hinzufügung eines geheimen Codes zur Vermehrung von Placeboeffekt
D) Verschlüsseln von Informationen
E) Die Daten zu anonymisieren
Das relative Risiko ish eine Kenngröße
A) Zwischen minus Sigma bis plus Sigma
B) Zwischen 0 und 1
C) Zwischen 1 und unendlich
D) Zwischen -1 und +1
E) Zwischen 0 und unendlich
Bei welcher Datenskalierumh darf der Medlan nicht ermittelt werden
A) Bei Daten mit fehlenden Werten
B) Bei ordinal skalierten variablen da Rangplätze ermittelt werden können
C) Bei metrisch skalierten Daten
D) Bei Lebensdauerdaten
E) Bei norminal skalierten Daten auf der Basis der relativen Häufigkeit
Eine Verzerrung entsteht üblicherweise
A) Durch menschliches Versagen
B) Durch Schlampigkeit in der Durchführung
C) Durch eine unpräzise Messung
D) Durch ungeeignete Probandenauswahl
E) Durch von einem nicht geeichten? Messinstrument gemessene Werte
Was wird in der Statistik als Variable bezeichnet ?
A) Die konkrete Messung einer Größe bei einem Probanden/ Fall ( einer Variable)
B) Die Zelle in excel ( Softwareprodukt)
C) Die statistische Bezeichnung für eine messbare Größe
D) Die Schwankung der Messung zwischen verschiedenen Fällen
E) Das Phänomen demzufolge Werte variieren können
Das Randomisierung bewirkt dass
A) Die Patienten fair behandelt werden
B) Gesundheitsberichterstattung verlässlich wird
C) Werder Arzt noch Patient wissen in welcher Gruppe sie sind
D) Gruppen in einer Studie vergleichbar sind
E) Eine Studie publiziert werden kann
Was bezeichnet man als Medlan einer Verteilung
A) Anzahl der einbezogenen Werte bzw. Beobachtungen
B) Jener Wert der nach Bereinigung der Ausreißer verwendet werden muss
C) Der Wert der anzahlmäßig in der Mitte liegt
D) Der Wert zwischen Modus und Mittelwert
E) Der Wert der nach Elimination der Ausreißer den Durchschnitt bildet
Eine Hypothese bedeutet in der quantitativen Methode
A) Eine Fragestellung die als willkürlich zu betrachten ist
B) Die Vermutung über ein bestimmtes Testverfahren
C) Eine Analyse eines Zusammenhanges über Ursache und Wirkung
D) Eine logisch konstruierte Fragestellung für statistische Tests
E) Eine Vermutung über das zu erwünschte Ergebnis
Was bewirken fehlende Werte in einem Probandendatensatz
A) Die Daten sind nicht analysierbar
B) Der Fall wird eingeschlossen und neutraler wert wird angenommen
C) Der Patient/ Proband /Fall muss ausgeschlossen werden
D) Die Variable muss ausgeschlossen werden
E) Die Statistik passt sich dem Problem entsprechend der Analyse an
Zusammenhänge von mehreren Charakteristika werden getestet mittels
A) Korrelations bzw regressionsanalyse
B) Kolmogorov Smirnov ? Test
C) U test I test und Wilcoxon test ?
D) Varianzanalyse, Kovalenzanalyse sowie Clusteranalyse
E) Friedmann test, test nach Kruskal Wallis ? Sowie Lewene Test
A
Eine Kohortenstudie
A) Erfasst die in der Vergangen erkrankten Personen
B) Findet zu einem Zeitpunkt statt und ist daher zeitlich nicht gerichtet
C) Erfasst auch Date naus der Querschnittbevölkerung
D) Ist zeitlich rückwärts gerichtet
E) Ist zeitlich vorwärts gerichtet
Zentraler Ansatzpunkt der nicht parametrischen Analyse von Daten ist
A) Die Ränge der Daten anstelle der Daten
B) Die standardabweichung der Daten
C) Die Spannweite der Daten
D) Die Korrektur der Extremwerte auf parametrisches Niveau
E) Die Mittelwerte der Daten in Verbindung mit deren Streuung
Warum sind Einschluss Ausschlusskriterien in Studien wichtig
A) Um die Ergebnisse publizieren zu können
B) Um die Ergebnisse steuern zu könne
C) Um Patienten homogen zu selektieren
D) Um die Seriosität der Untersuchung zu belegen
E) Um die Patientenzahl zu steuern
Warum ist die Compliance wichtig in der Aussagekraft von Studien
A) Der Verlust von Compliance bedeutet Ausschluss aus der Analyse
B) Behander muss den Studienteilnehmern vertrauen können, sonst Ausschluss
C) Compliance ist ein Konzept von beschreibendem Wert, wichtig für den Behandler
D) Sie beweist die Wirksamkeit von Therapien
E) Sie stellt einen Einflussfaktor für die Wirksamkeit von Therapien dar
E!!!!
Warum sollen Studienteilnehmer in idealen Designs randomisiert werde ?
A) Um Gruppen vergleichbar zu machen
B) Um Ärzten keine Information über den Therapieerfolg geben zu könne
C) Um die Ergebnisse publizierbar zu machen
D) Um Vertrauen in wissenschaftliche Aussagen zu schaffen
E) Um Ärzten gegenüber keinen informationsvorteil zu gewinnen
Verallgemeinerungsfähigkeit von Ergebnissen wird
A) Durch striktere Einschkusskriterien erhöht
B) Durch Reduktion der Fallzahl auf korrekte Fälle verbessert
C) Durch eine repräsentative Datensammlung erhöht
D) Durch Erhöhung der internen Validität erhöht
E) Durch striktere Ausschlusskriterien erhöht
Aus welcher Date Skala kann man keine klassischen Kenngröße errechnen ?
A) Intervallskala
B) Ordinalskala
C) Verhältnissskala
D) Nominalskala
E) Zensierte Skala- zensierte Daten
Die biologische Individualität der Menschen wird in Studien
A) Durch das Design (Versuchsanordnung) der Untersuchung ausgeschaltet
B) Durch sachliche Interpretation aufgewertet
C) Durch die wissenschaftliche Betrachtung ausgeschaltet
D) Aug den mittleren Menschen komprimiert
E) Durch die Erfassungs und Messmethoden eliminiert
Der wesentliche Effekt von Multicenter Studien
A) Reduktion des Kostenaufwands für die Datenerhebung
B) Rasche Datensammlung
C) Erhöhung der interne Valität der Daten
D) Die einfacheren Möglichkeiten der Berichterstattung
E) Die Verringerung Zentrums spezifischer Selektionsfehler
Das Konfidenzintervall einer Schätzung
A) Zeigt die Schwankungsbreite aufgrund von Erhebungsproblemen an
B) Entsteht durch die Messungenauigkeit der Erhebung
C) Zeigt die Schwankungsbreite aufgrund einer Stichprobe an
D) Zeigt an, wie viele Fälle für die Erhebung noch durchgeführt werden müssen
E) Zeigt die zufällige Schwankungsbreite der Daten an
Spezifität eines klinischen Tests zeigt
A) Die Fähigkeit des Tests kranke als krank zu erkennen
B) Die Fähigkeit der Untersuchung die Kranken zu erkennen
C) Die Fähigkeit des Tests gesunde als gesund zu erkenne
D) Die Wahrscheinlichkeit eine gewählte Person als gesund zu klassifizieren
E) Die Wahrscheinlichkeit eine gewählte Person als krank zu klassifizieren
Was bedeute die Ausrichtung eines Scores
A) Die wissenschaftliche Grundlage der Messungen im Kontakt der Interpretation
B) Die Zuverlässigkeit der messungen
C) Die Orientierung bzw Richtungen der Interpretation
D) Die Form in welcher Skalierung die Ergebnisse gemessen werden
E) Die prinzipielle Genauigkeit der Messungen im Kontext
Die Inzidenz bedeutet
A) Die Neuerkrankungen in einer Bevölkerung
B) Die Anzahl der Personen die einer Therapie zugeführt werden müssen
C) Die Erkrankten in einer Bevölkerung
D) Die gemessene Anzahl, kranke geheilt zu machen
E) Anzahl der aufgenommenen Patienten in der Klinik
Drei ordinalskalierte Gruppen unterscheidet man mittels
A) Verallgemeinertem I- Test ?
B) Korrelationsanalyse
C) Friedmann test
D) Kovarianzanalyse
E) Regressionsanalyse
Abhängige und unabhängige Untersuchungsdesigns unterscheiden sich
A) Durch die zu erforschenden Inhalte (einmal vs mehrfache Befragung)
B) Durch die Anzahl der Erhebungenen/ Messungen pro Gruppe
C) Durch die Gruppenanzahl
D) Durch die Wahl des Testverfahrens
E) Durch die Anzahl der Erhebungen/ Messungen
Bei welchen Skalierungen darf die Standartabweichung ermittelt werden
A) Ordinal skalierten Daten
B) Metrisch skalierten Daten
C) Keine der genannten
D) Zensierte Daten
E) Nominal skalierete Daten
Normal erteilte Daten sind Date naus folgenden Skalierungen
A) Lebensdauerdaten zensierte Daten
B) Nominal skalierten Daten
C) Parametrische Daten
D) Metrisch skalierte Daten
E) Ordinal skalierte Daten
Die Prävalenz in der Bevölkerung bedeutet
A) Der Anteil der Gestorbenen
B) Die erfasste Anzahl, kranke geheilt zu haben
C) Die Anzahl der Personen die einer Therapie zugeführt werden müssen
D) Die neuerkrankungen in einer Bevölkerung
E) Die Anzahl der Erkrankten in einer Bevölkerung (mit oder ohne Nennerbezug)
Signifikant bedeutet in der Statistik
A) Es wurden korrekte Daten in der Analyse eingeschlossen
B) Es sind keine weiteren Tests möglich
C) Das Ergebnis kann als korrekt betrachtet werden
D) Ergebnisse sind laut eines Tests nicht zufällig zu Stande gekommen
E) Ergebnisse sind wichtig
Die Selektionsverzerrung ist in der Epidermiologie
A) Bei der Verallgemeinerung von Ergebnissen aus Studien wichtig
B) In Routineerfassungen wie zB Gesundheitsberichten wichtig
C) Ein theoretisches Thema
D) Quantitativ eindeutig ermittelbar
E) Innerhalb von klinischen Studien für die Korrektheit der Daten wichtig
Null und Alternativhypothese in der Statistik
A) Schließen einander nicht aus
B) Zeichnen sich durch Unabhängigkeit zueinander aus
C) Schließen einander zwingend aus
D) Können einander ergänzen, müssen aber nicht
E) Können einander ausschließen, müssen aber nicht
Der wesentliche Beurteilungsmaßstab eines statistischen Tests ist der
A) Z-Wert
B) T-Wert
C) P-Wert
D) K-Wert
E) U-Wert
Die standartabweichung ist eine Zahl
A) Zwischen -1 und +1
B) Zwischen 0 und unendlich
C) Von -100 bis +100
D) Zwischen 0 und 1
E) Zwischen minus unendlich und plus unendlich
Der K-S-Test prüft
A) Die Normalverteilung metrischer Daten
B) Die Normalverteilung nichtparametrisch verteilter Daten
C) Die Frage der Varianzgleichheit von2 Gruppen bzw Standartabweichung
D) Die Frage ob Daten zufällig zustande kamen
E) Die Normalverteilung ordinal skalierter Daten
Nichtparametrische Verfahren
A) Nutzen keine Parameter, sondern nur Verteilungen
B) Sind verfahren bei denen die Softwareanwendung Kontra indiziert ist
C) Sind anwendbar im Falle bin unvollständigen oder fehelerhaften Daten
D) Werden benutzt wenn spezielle Parameter nicht errechenbar sind
E) Sind verteilungsfreie Verfahren- Verteilungsform unwesentlich
Der zufällige Fehler in der Statistik
A) Verzerrt die Daten derart dass eine Interpretation dieses ausgleichen kann
B) Ist irrelevant unterliegt Ausgleichsgesetz
C) Wird durch Methodenanwendung eliminiert
D) Verzerrt die Daten in einem irrelevant kleinen Ausmaß
E) Beeinträchtigt Aussagekraft der Analyse
Die Steigung der Regression
A) Hat keine denkbare Skalierung da ausschließlich von Daten abhängig
B) Kann gar nicht variieren da es eine Konstante ist
C) Kann zwischen 0 und unendlich schwanken
D) Kann zwischen -1 und +1 schwanken
E) Kann zwischen minus unendlich und plus unendlich schwanken
Die Anwendbarkeit des U-Tests unterscheidet sich vom t-Test durch die
A) Datenskalierung bzw Normalverteilung
B) Streuung der Daten
C) Kriterium des Vorliegens von Ausreißern
D) Anzahl der vergleichbaren Gruppen
E) Anzahl an Beobachtungen
Die Auswahl eines statistischen Tests fällt
A) Datenskalierung, Hypothese, Dateneigenschaften
B) Datenskalierung und Hypothese
C) Fragestellung sowie Hypothese, Software und Beobachtungsanzahl
D) Hypothese und Normalverteilung der Daten
E) Frage, Hypothese und Softwareauswahl
Eine Korrelation misst
A)Die Strenge des Zusammenhanges
B)Die Strenge des linearen Zusammenhanges
C)Das Ausmaß der erklärten Varianz
D) Den Anteil der Personen, die in die Analyse einfließen
E) Den Zusammenhang zwischen Kenngrößen (Parametern)
Eine Kontingenztafel entsteht durch die Gegenüberstellung
A)einer metrischen mit einer ordinal skalierten Variable
B)zweier metrisch skalierten Variable
C) zweier nominal skalierter Variable
D)Skalierung ist irrelevant, die Hypothese entscheidet
E)Einer nominalen und einer metrisch skalierten Variable
Welche Kenngrößen vergleicht der Wilcoxon-Test
A)Zwei Mittelwerte
B)Drei Mittelwerte
C)Zwei Mediane
D) Zwei Modalwerte
E)Zwei Interquartisldistanzen
Was beeinflusst den positiven Voraussagewert eines Tests am stärksten?
A) Letalitätsrate
B)Prävalenz
C)Spezifität
D)Ertrag (Anzahl der Erkannten)
E) Inzidenz
Welcher Wert soll bei einem Screening möglichst hoch sein?
A) Inzidenz
B)Spezifität
C) Sensitivität
D) Negativer Voraussagewert
E)Anteil der falsch/positiven Fälle an allen Gesunden
Welchen Zusammenhang entdeckt die Korrelation zweier Variable besonders gut?
A)Quadratische Zusammenhänge
B)Hyperbolische Zusammenhänge
C)Exponenzielle Zusammenhänge
D)Logarithmische Zusammenhänge
E)Lineare Zusammenhänge
Ist eine Variable mit der Realisation 36,415 gesichert
A)Ordinal skaliert
B)Metrisch skaliert
C) Nominal skaliert
D)Normal verteilt
E)Gleichverteilt
Das Bestimmtheitsmaß der Regression stellt
A)Das Ausmaß der Sicherheit der Angemessenheit der Analyse dar
B) Anteil der erklärten Varianz an der Gesamtvarianz dar
C)Anteil der erklärten Standardabweichung an der Gesamtstandardabweichung dar
D)Die Verhältnisse der Variabilität der Interventions- und der Kontrollgruppe dar
E)Die Relation der beobachteten zu den erwarteten Fällen dar
Wie groß ist die Standartabweichung?
a. 1
b. 2
c. 6
d. 12
e. 18
wofür sind Minimum und Maximum einer Variablen von Bedeutung
A)um den Mittelwert interpretieren zu können
B)um Ausreißer von Zahlenwerten erkennen zu können
C)um die technische Messbarkeit zu überprüfen
D)aus der Spannweite errechnet sich die Standardabweichung
E)um eine Statistik aussagekräftig zu machen
die Methode der Regression
A)schätzt die Koeffizienten der Geradengleichung
B)transformiert nichtlineare Zusammenhänge in lineare
C) prüft das Vorliegen eines linearen Zusammenhanges
D) prüft das Vorliegen eines Zusammenhanges
E)misst spezielle Gruppenunterschiede
Untersuchungsdesigns sind wichtig für
A)Ausschluss des Zufallsfehlers
B)Reduktion von Messfehlern
C)Ausschluss von Verzerrungen
D) Die Möglichkeit der statistischen Analyse
E)Für die formale Klassifikation von Studien
Die folgende Darstellung benötigte:
a. eine ordinal skalierte und eine metrisch skalierte
b. zwei metrisch skalierte Variable
c. zwei normal skalierte Variable
d. eine metrisch skalierte Variable und eine normal skalierte Variable
e. zwei ordinal skalierte Variable
ein Bias
A)ist durch die Regeln des Zufalls ausgeglichen
B) ist durch die Regeln des Zufalls nicht ausgeglichen
C) kann rechnerisch korrigiert werden
D) fällt bei größeren Untersuchungen nicht ins Gewicht
E)gibt es nur bei abhängigen Studiendesigns
die Nullhypothese bedeutet bei den meisten statistischen Verfahren
A)zufällige Effekte zwischen den Daten (Zusammenhänge, Unterschiede)
B)signifikante Effekte und Strukturen zwischen den Daten
C) statistisch homogene Standardabweichung
D)keine weiteren Analyseschritte erforderlich
E)Daten wurden korrekt erhoben und gemessen
Die Interquartilsdistanz beinhaltet:
a. 90% der Daten
b. 10% der Daten
c. 25% der Daten
d. 50% der Daten
e. 66,67% der Daten
Mittlere Steigungsraten errechnet man mittels:
a. Durchschnitt
b. Geometrischem Mittel
c. Medianem Durchschnitt
d. Getrimmtem Mittel
e. Goldenem Schnitt
Die Funktionsdauer eines Implantates folgt folgender Datenart:
a. Nominale Daten
b. Ordinale Daten
c. Zensierte Daten
d. Metrisch skalierte Daten (Jahre)
e. Keine der genannten
ein Bias entsteht in der Regel
A)durch von einem ungeeichten Gerät erhobene Werte
B) durch eine unpräzise Messung
C)durch Zufall
D)durch Schlampigkeit in der Durchführung
E)durch ungeeignete Probandenauswahl
Varianz ist:
a. Quadrat der Standardabweichung
b. Wurzel aus der Standardabweichung
c. Median der Abweichungssumme
d. Summe der Abweichungen
e. Mittelwert der Mittelwertsabweichungen
Analysen aus Big Data (z.B. Smartphonekontakte) entsprechen:
a. Deskriptiver Statistik
b. Analytischer Statistik
c. Explorativer Statistik
d. Verteilungsfreier Statistik
e. Parametrischer Statistik
was bewirken fehlende Werte in einem Probandendatensatz?
A) der Fall wird eingeschlossen und ein neutraler Wert wird angenommen
B)der Patient/Proband/Fall muss ausgeschlossen werden
C)ab einer bestimmten Anzahl muss der Datensatz verworfen werden
D)die Variable muss ausgeschlossen werden
E)die Statistik passt sich dem Problem entsprechend der Analyse an
Modellbildung bei multipler Regression...
a. Bedeutet unterschiedliche Einflussfaktoren zur Erklärung
b. Bedeutet unterschiedliche Koeffizienten zur Erklärung von Daten
c. Bedeutet unterschiedliche Varianz der Daten
d. Bedeutet unterschiedliche Datensätze
e. Ist eine nur fachliche medizinisch/zahnmedizinische Frage
Die Signifikanzprüfung einer Regressionsgleichung besteht aus:
a. Prüfung der Regressionskoeffizienten und des Bestimmtheitsmaßes
b. Prüfung des Anstiegsparameters
c. Prüfung des Absolutbetrags gegenüber Null
d. Nur Prüfung des Bestimmtheitsmaßes
E) Nur den Gleichungskoeffizienten
zufällige Fehler und systematische Fehler unterscheiden sich
A)durch Zufall
B)in der Aussagekraft der Ergebnisse
C)im Korrekturbedarf
D) durch gar nichts
E)in der Korrigierbarkeit
Die parametrische Korrelation benötigt für deren Durchführung
a. Zwei metrisch skalierte sowie normalverteilte Daten
b. Nur eine normalverteilte Variable
c. Eine nominal und eine ordinal skalierte Variable
d. Keine Variable, sondern Konstante
e. Zwei ordinal skalierte Variable
die Randomisierung
A)sorgt dafür, dass weder Arzt noch Patient wissen, in welcher Gruppe sie sind
B)sorgt dafür, dass eine Studie publiziert werden kann
C)erschwert die Analyse, weil Zufallseffekte ins Spiel kommen
D)sorgt für eine hinreichend gute Vergleichbarkeit von Gruppen in einer Studie
E)hat nur in der Gesundheitsberichterstattung eine Bedeutung
Welcher nichtparametrische Test entspricht dem gepaarten t-Test?
a. Wilcoxon-Test
b. Mann-Withney-U-Test
c. Friedmann Rangvarianzanalyse
d. Kruskal-Walls-Test
e. Varianzanalyse
Welcher Parameter wird beim Mann-Withney-U-Test verglichen
a. Median
b. Mittelwert
c. Standardabweichung
d. Varianz
e. Interquartielsdistanz
eine Hypothese ist in der quantitativen Methodik
A)eine Vermutung über ein bestimmtes Testverfahren
B)eine logisch konstruierte Fragestellung für statistische Tests
C)eine Fragestellung, die als willkürlich zu betrachten ist
D)eine allgemeine Vermutung
E)eine Analyse eines Zusammenhanges über Ursache und Wirkung
Was bedeutet das folgende Resultat?
a. K-S-Anpassungstest
b. Daten sind normalverteilt
c. Die Daten sind nicht normalverteilt
d. Die Daten sind der Analyse angepasst Die Normalverteilung hat Parameter
e. Die Analyse ist den Daten angepasst
was ist der Median einer Verteilung?
A) der Wert zwischen Modus und Mittelwert
B)der Wert, der anzahlmäßig in der Mitte liegt
C) Anzahl der einbezogenen Werte bzw. Beobachtungen
D) Liegt genau in der Mitte zwischen Maximum und Minimum
E)jener Wert, der nach Bereinigung der Ausreißer verwendet werden muss
Die Spannweite ist:
a. Kleiner als die Interquartilsdistanz
b. Größer als die Interquartilsdistanz
c. Aus Mittelwert und der Standardabweichung ermittelbar
d. Aus der Standardabweichung errechenbar
e. Nur bei symmetrischen Verteilungen definiert
warum sind Einschluss-Ausschlusskriterien in Studien wichtig
A)um die Patientenzahl zu steuern
B)um Patienten homogen zu selektieren
C)um die Ergebnisse steuern zu können
D)um die Studie vor Kritik immunisieren zu können
E) um die Ergebnisse publizieren zu können
Wenn Variable in verschiedenen Spalten organisiert werden, so sind
die:
a. Daten univariat
b. Daten nominal skaliert
c. Daten abhängig
d. Daten unabhängig
e. Daten metrisch skaliert
Wenn Daten mit dem t-test für unabhängige Stichproben verglichen
werden so wird:
a. Die Differenz der Mediane verglichen
b. Die Differenz der Mittelwerte verglichen
c. Der Mittelwert der Differenzen verglichen
d. Der Median der Differenzen verglichen
e. Der Modus der Mittelwerte verglichen
Welche Art von Statistik beschäftigt sich speziell mit Stichproben?
a. Nichtparametrische Statistik
b. Parametrische Statistik
c. Deskriptive Statistik
d. Induktive Statistik
e. Explorative Statistik
Welche Studienform ist besonders für seltene Ereignisse geeignet?
a. Fall-Kontroll-Studie
b. Klinische Studie
c. Querschnittstudie
d. Kohortenstudie
e. RCT
warum ist die Compliance so wichtig in der Aussagekraft von Studien
A) Behandler muss den Studienteilnehmern vertrauen können, sonst Ausschluss
B)sie stellt einen Einflussfaktor für die Wirksamkeit von Therapien dar
C)ist ein Konzept von beschreibendem Wert, wichtig für den Behandler
D)weil ohne Compliance Patienten nicht geheilt werden können
E)beweist die Wirksamkeit von Therapien
Die Inzidenzdichte ...
a. Hat im Nenner eine geografische Region
b. Hat im Nenner eine Absolute Personenzahl
c. Hat im Nenner eine Summe von Zeiträumen von Personen (gesamte Risikozeit)
d. Hat keinen Nenner, da es eine absolute Personenzahl ist
e. Hat im Nenner einen singulären Zeitraum im Sinne einer individuellen
Zeitspanne
Folgender Einfluss erhöht die Prävalenzdichte nicht:
a. höhere Sterberate
b. längere Krankheitsdauer
c. engmaschigere UntersuchungenM
d. Zuzug von Kranken
e. Verbesserte Diagnostik
Die Analyse der Fluoridierung des Trinkwassers gegen Karies
gehört:
a. Zur analytischen Epidemiologie
b. Zur experimentellen Epidemiologie
c. Zur interventionellen Epidemiologie
d. Zur beschreibenden Epidemiologie
e. Zu keiner der genannten
Eine Kohortenstudie erfasst zu Studienbeginn:
a. Dokumentarisch nicht erfasste Personen
b. Infizierte Personen
c. Exponierte Personen
d. Erkrankte Personen
e. Therapierte Personen
Der Fehler erster Art ist:
a. Die Macht des Nachweises einer Methode
b. Üblicherweise 30%
c. Das Signifikanzniveau
d. Das Konfidenzintervall
e. Bei der Mittelwerts Interpretation wichtig
Bei einem signifikanten Test ist der p-Wert:
a. Kleiner als das Signifikanzniveau
b. gleich dem Bestimmtheitsmaß
c. größer als das Signifikanzniveau
d. das Konfidenzintervall
e. bei der Mittelwerts Interpretation wichtig
Bei der Korrelation wird in erster Linie auf:
a. die Anzahl der univariaten Beobachtungen abgestellt
b. das Vorzeichen geachtet
c. die Höhe des Korrelationskoeffizienten geachtet
d. die Abweichungen vom Ursprung geachtet
e. die Signifikanz geachtet
Der Wilcoxon-Test ist die Alternative zur/zum:
a. Mann-Whitney-U-Test
b. Korrelation
c. Normalverteilungsprüfung
d. t-Test für abhängige Stichproben
e. Regressionsanalyse
welche Skala ist keine typische Datenskalierung
A)Ordinalskala
B)zensierte Skala
C)Nominal und Ordinalskala
D)Nominalskala
E) Intervallskala
Welche Aussage ist falsch?
a. Kohortenstudien dauern teils Jahrzehnte
b. Kohortenstudien eignen sich bei seltenen Ergebnissen
c. Kohortenstudien eignen sich bei häufigen Ergebnissen
d. werden immer Exponierte und Nicht-exponierte verglichen
e. Kohortenstudien lassen sich nicht randomisieren
was macht die Varianzanalyse?
A) die Frage der Unabhängigkeit zwischen zwei Variablen
B)Unterschiede zwischen Variablen sowie die Einflussfaktoren testen
C)die varianzhomogene Koinzidenz einer bivariaten Variablen
D)die Präzision des Zusammenhanges von Streuung und Erwartungswert
E) die Strenge des linearen Zusammenhanges zwischen Variablen
Für Fall-Kontrollstudien gilt:
a. Eine Kontrollgruppe ist schwer zu definieren
b. Eine Kontrollkgruppe ist nicht erforderlich
c. Fall-Kontrollstudien neutralisieren den Freiwilligeneffekt
d. Sie haben eine triviale Kontrollgruppe
e. Fall-Kontroll Studien sind prospektiv
Vorsorgeuntersuchungen sind Teil:
a. Der Gesundheitsförderung
b. Des individuellen Lebensstils
c. Der primären Prävention
d. Der sekundären Prävention
e. Der tertiären Prävention
Der Effekt/das Ziel von Multicenter-Studien ist in erster Linie
A)rasche Datensammlung
B)Selektion von Zentren erlaubt eine bessere Steuerung der Studie
C) erhöht die interne Validität der Daten
D)Reduktion zentrumsspezifischer Selektionsfehler
E) reduziert den Kostenaufwand für die Datenerhebung
die externe Validität wird durch
A)repräsentative Datensammlung erhöht
B)durch gleichzeitige Erhöhung der internen Validität erhöht
C) durch striktere Einschlusskriterien erhöht
D) gar keine Maßnahme erhöht, da diese nicht beeinflusst werden kann
E) durch striktere Ausschlusskriterien erhöht
Die Sensitivität eines klinischen Tests misst …
A) die Wahrscheinlichkeit, eine gewählte Person als krank zu klassifizieren
B) die Fähigkeit des Tests, „Kranke" als krank zu erkennen
C) die Wahrscheinlichkeit, eine gewählte Person als gesund zu klassifizieren
D)die Wahrscheinlichkeit, eine gesunde Person als krank zu klassifizieren
E)die Fähigkeit des Tests, „Gesunde" als gesund zu erkennen
Was bedeutet die Orientierung eines Scores
A)die Ausrichtung im Sinne von plus - minus bzw. Richtungen der Interpretation
B)die wissenschaftl. Verankerung der Messungen im Kontext der Interpretation
C)zu Zuverlässiakeit der Messungen
D) die Anstiegsgerade des Scores in einem dreidimensionalen Koordinatensystem die prinzipielle
E)Genauigkeit der Messungen (Reliabilität, Validität) im Kontext
zentraler Ansatzpunkt der nicht-parametrischen Analyse von Daten sind
A)die Ränge der Daten anstelle der Daten
B)die Mittelwerte der Daten in Verbindung mit deren Streuung
C) die Spannweite der Daten
D) die Interquartilsdistanz der Daten
E) die Standardabweichung der Daten
Hypothesen in der Statistik.. (Null- und Alternativhypothese)
A)schließen einander aus
B)können einander ergänzen, müssen aber nicht
C) schließen einander nicht aus
D) stehen logisch in keinem Zusammenhang
E) können einander ausschließen, müssen aber nicht
ein Vertrauensintervall
A)zeigt an, ob man den Ergebnissen vertrauen kann
B) entsteht durch die Messungenauigkeit
C) zeigt die Schwankungsbreite aufgrund einer Stichprobenanalyse an
D)zeigt die zufällige Schwankungsbreite der Daten an
E) zeigt die Schwankungsbreite aufgrund von Erhebungsproblemen an
der selection bias bedeutet in der Epidemiologie
A)eine Modifikation der Interpretation von Ergebnissen aus Studien
B) Verzerrungen der Ergebnisse durch eine Auswahleinschränkung
C) Durchführung einer Erhebung mit verzerrten Messinstrumenten
D) zu kleine Stichproben zu wählen
E) quantitativ eindeutig ermittelbare Daten zu erheben
zu testende Hypothesen in der Statistik...
A)schließen einander nicht aus
B)können einander ausschließen, müssen aber nicht
C) schließen einander aus
D) können einander ergänzen, müssen aber nicht
E) sind logisch zwingend voneinander unabhängig
der Error in der Statistik
A)wird durch Methodenanwendung eliminiert
B)irrelevant, unterliegt einem Ausgleichsgesetz
C) wird in der Regel speziell nachanalysiert
D) beeinträchtigt die Aussagekraft der Analyse
E)verzerrt die Daten in einem irrelevant kleinen Ausmaß
Die Standardabweichung einer Variable ... kann zwischen
A)hat keine Einheit, da ausschließlich von den Daten abhängig
B)Null und unendlich schwanken
C) zwischen -1 und + 1 schwanken
D)zwischen 0 und + 1 schwanken
E) zwischen minus unendlich und + unendlich schwanken
welche Daten können mittels Kolmogorov-Smirnov-Test sachlich geprüft werden?
A) nominal skalierte Daten
B)Lebensdauerdaten - zensierte Daten
C)ordinal skalierte Daten
D) metrisch skalierte Daten
E)alle Arten von Daten
Was unterscheidet die Anwendungskriterien der Rangvarianzanalyse (Friedman-Test) von der Varianzanalyse
A)Kriterium des Vorliegens von Ausreißern
B)Datenskalierung bzw. Normalverteilung
C) Frage des signifikanten Unterschieds der Streuung zwischen den Gruppen
E)Streuung der Daten
eine Verzerrung von Messungen
A)kann rechnerisch korrigiert werden
B)fällt bei größeren Untersuchungen nicht ins Gewicht
C) wird durch die Regeln des Zufalls ausgeglichen
D) ist nur statistisch ein Problem, aber nicht fachlich
E)wird durch die Regeln des Zufalls nicht ausgeglichen
bei welchen Skalierungen kann eine Varianz korrekt ermittelt werden
A)nominal skalierte Daten
B)zensierte Daten
C) metrisch skalierte Daten
D) generelle Transformationsskala
E) ordinal skalierte Daten
Selektionsfehler in der Epidemiologie
A) reduzieren die Auswahl der anwendbaren Tests
B) verbreitern das Konfidenzintervall der Daten
C) können Erhebungen de facto zunichte machen
D) unterliegen einem Ausgleichsgesetz
E) sind aufgrund des häufigen Auftretens vernachlässigbar
bei unabhängigen Gruppenvergleichen
A) funktionieren die Tests nur, wenn die Varianz homogen ist
B) muss die Anzahl der Beobachtungen pro Gruppe gleich sein
C) muss die Anzahl der Beobachtungen pro Gruppe nicht gleich sein
D) wird automatisch eine Korrektur der Schiefe und der Wölbung vorgenommen
E) ist es erforderlich, dass die Daten normalverteilt sind
die bivariate Regressionsanalyse erfasst
A) mehrere zu erklärende sowie eine oder mehrere erklärende Variable
B) eine zu erklärende sowie eine oder mehrere erklärende Variable
C) eine zu erklärende sowie eine erklärende Variable
D) mehrere zu erklärende sowie eine erklärende Variable
E) zwei Datensets (mehrere erklärende und zu erklärende Variable)
warum sind die Extremwerte einer Variablen von Bedeutung
A) um eine Statistik aussagekräftig zu machen
B) um die Ereignishäufigkeit von Ausreißern abschätzten zu können
C) um den Mittelwert interpretieren zu können
D) um Ausreißer von Zahlenwerten erkennen zu können
E) um die technische Messbarkeit zu überprüfen
Gruppenunterschiede von Variablen werden getestet mittels
A) Chi-Qudrat-Test (Fisher, Likelihood-Ratio, Pearson,..)
B) Friedman-Test, Test nach Kruskal-Wallis sowie Levene-Test und F-Test
C) Kolmogorov-Smirnov-Test
D) U-Test, t-Test und Wilcoxon-Test
E) Korrelations- bzw. Regressionsanalyse
eine Fall-Kontroll-Untersuchung
A) findet zu einem Zeitpunkt statt und ist daher zeitlich nicht gerichtet
B) erfasst erkrankte Personen
C) erfasst exponierte Personen
D) erfasst die in der Vergangenheit erkrankten Personen
E) stellt den Zusammenhang zwischen Erkrankungen mehrerer Personen fest
was bewirken „missing values" in einem Datensatz?
A) sowohl die Variable als auch der Patient werden dauerhaft ausgeschlossen
B) der Fall wird eingeschlossen und ein Ersatzwert wird angenommen (Imputation)
C) die Analyse passt sich dem Problem entsprechend der Analyse automatisch an
D) der Patient/Proband/Fall muss ausgeschlossen werden
E) die Variable muss ausgeschlossen werden
Error und Bias unterscheiden sich
A) gar nicht
B) in der Korrigierbarkeit
C) durch Zufall
D) in der messtechnischen Ursache
E) in der Korrekturnotwendigkeit
welche Skalierung ist keine typische
A) Nominalskala
C) zensierte Skala
D) Intervallskala
E) Verhältnisskala
der t-Test prüft
A) die Gruppenunterschiede zweier nominal skalierten Datengruppen
B) die Gruppenunterschiede mehr als zwei ordinal skalierten Datengruppen
C) die Gruppenunterschiede von mehr als zwei metrisch skalierten Variable
D) die Gruppenunterschiede zweier metrisch skalierten Datengruppen
E) die Frage der Varianzgleichheit von 2 Gruppen (bzw. Standardabweichung)
was bezeichnet man als Variable?
A) die statistische Bezeichnung einer messbaren Größe
B) das Phänomen, dass Werte variieren können
C) synonym mit Parameter
D) synonym mit zufälliger Abweichung
E) die konkrete Messung einer Größe bei einem Probanden/Fall (einer Variable)
der U-Test (Mann-Whitney-Test) prüft
A) die Frage, ob Daten zufällig zustande kamen
B) den linearen Zusammenhang zwischen zwei ordinal skalierter Daten
C) die Normalverteilung nominaler Daten
D) die Gruppenunterschiede ordinaler Daten
ein Anstiegsparameter einer Regression ist eine Zahl
A) zwischen Null und unendlich
B) zwischen - u und + u
C) zwischen Null und Eins
D) zwischen minus Unendlich und plus Unendlich
E) zwischen -1 und +1
die Randomisierung in einer Studie hat den Zweck, dass
A) weder Arzt noch Patient wissen, in welcher Gruppe sie sind
B) eine Studie publiziert werden kann
C) eine hinreichend gute Vergleichbarkeit von Gruppen in einer Studie gegeben ist
D) der Verbesserung der Aussage für die Gesundheitsberichterstattung
E) die Gruppengröße beeinflusst werden kann
Zentraler Ansatzpunkt der verteilungsfreien Analysemethoden sind:
A) die Spannweite der Daten
B) die Ränge der Daten werden anstelle der Daten angewendet.
C) die Ergebnisparameter der Prüfung auf Normalverteilung
D) die Mittelwerte der Daten in Verbindung mit deren Streuung
Ein statistisch-epidemiologisches Risiko kann theoretisch schwanken:
A) zwischen Null und Eins
B) zwischen -1 bis + 1
C) zwischen Null und unendlich
D) zwischen Eins und Unendlich
E) minus unendlich bis plus unendlich
Für verteilungsgebundene Verfahren ...
A) ist die Verteilungsform wesentlich.
B) sind die Extremwerte (min und max) wichtig.
C) sind die Parameter der Verteilungen wichtig.
D) nützen keine Parameter, sondern nur Verteilungen.
E) gilt, sie sind anwendbar im Falle von unvollständigen oder fehlerhaften Daten.
Eine Hypothese bezeichnet in der quantitativen Methodik:
A) eine auf einer willkürlichen Annahme beruhende prüfenswerte Angelegenheit
B) eine spezifische Fragestellung, die als Vermutung zu betrachten ist
C) eine Vermutung über ein bestimmtes Testverfahren
D) eine logisch konstruierte Fragestellung (für statistische Tests)
E) eine Analyse eines möglichen Zusammenhanges über Ursache und Wirkung
Der NPV - negative predicted value - eines klinischen Tests misst:
C) die Wahrscheinlichkeit, eine getestete Person als gesund zu klassifizieren
D) die Fähigkeit des Tests, „Gesunde" als gesund zu erkennen
E) die Genauigkeit des p-Werts des zugrunde liegenden statistischen Tests
Die Wirkung einer Maßnahmen unter Studienbedingungen lautet:
A) Efficacy
B) Effectiveness
C) Efficiency
D) Effect analysis
E) Effect measure
Statistische Softwareprodukte arbeiten in folgenden Daten-Granularität?
A) Die konkrete Messung einer Größe bei einem Probanden/ Fall (einer singulären Variable)
B) eine Ausprägung
C) eine Realisation
D) eine Messung
E) eine Variable
Konfidenzintervalle sind symmetrisch um die oder den…
A) Modalwerte
B) Verteilungsschwerpunkt
C) Mittelwert
D) Varianz
E) Spannweite
Ein Odds-Ratio wird ermittelt in:
A) Kohortenstudien
B) Fall-Kontroll-Studien
C) Querschnittsstudien
D) Longitudinalstudien
E) Prospektiven Studien
Mehr als drei Gruppen unterscheidet man bei NV-verteilten Daten mittels:
A) Varianzanalvse
B) Regressionsanalyse
C) Kruskal-Wallis-Test
D) Korrelationsanalyse
E) verallgemeinertem t-Test
Abhängige und unabhängige Designs unterscheiden sich:
A) durch die Anzahl der Erhebungen/Messungen pro Gruppe
B) durch die Struktur der Befragung (einmal versus mehrfache Befragung)
C) durch die Daten und ihre Eigenschaften, vor allem Verteilungsform
D) durch die Anzahl der Erhebungen/Messungen in der Gesamtstudie
E) durch die Wahl des Testverfahrens
Der t-Test prüft:
A) Die Gruppenunterschiede mehr als zwei ordinal skalierten Datengruppen
B) Die Gruppenunterschiede von mehr als zwei metrisch skalierten Variablen
C) Die Gruppenunterschiede zweier metrisch skalierten Datengruppen
D) Die Gruppenunterschiede zweier normal skalierten Datengruppen
E) Die Frage der Varianzgleichheit von zwei Gruppen (bzw. Standardabweichung)
Bei welchen Skalierungen kann eine Varianz korrekt ermittelt werden?
A) zensierte Daten
B) metrisch skalierte Daten
C) generelle Transformationsskala
D) nominal skalierte Daten
Die Analyse der Fluoridieren des Trinkwassers gegen Karies gehört zur:
A) Analytischen Epidemiologie
B) Experimentellen Epidemiologie
C) Interventionellen Epidemiologie
D) Beschreibenden Epidemiologie
E) Zu keiner der genannten
Selektionsfehler in der Epidemiologie ...
A) reduzieren die Auswahl der anwendbaren Tests.
B) verbreitern das Konfidenzintervall der Daten.
C) können Erhebungen de facto zunichtemachen.
D) unterliegen einem Ausgleichsgesetz.
Wenn Variablen in verschiedenen Spalten organisiert werden, so sind die:
A) Daten univariat
B) Daten nominal skaliert
C) Daten abhängig
D) Daten unabhängig
E) Daten metrisch skaliert
Die bivariate Regressionsanalyse erfasst:
A) eine zu erklärende sowie eine oder mehrere erklärende Variable
B) eine zu erklärende sowie eine erklärende Variable
C) mehrere zu erklärende sowie eine erklärende Variable
D) mehrere zu erklärende sowie eine oder mehrere erklärende Variable
Welche Art der Analyse wird mittels Korrelation erzielt?
B) die Strenge des linearen Zusammenhanges zwischen Variablen
C) die varianzhomogene Koinzidenz einer bivariaten Variablen
D) die Frage der Kausalität von zwei Phänomenen
E) die Präzision des Zusammenhanges von Streuung und Erwartungswert
Untersuchungsdesigns…
A) Werden durch die Anzahl der Erhebungen/Messungen erfasst
B) Können abhängig oder unabhängig sein
C) Werden durch des Testverfahrens nachträglich bestimmt
D) Können abhängig und unabhängig zugleich sein
E) Sind für die Planung unwesentlich, nur für Datenanalyse wichtig
Untersuchungsdesigns ...
A) können abhängig und unabhängig zugleich sein.
B) werden durch die Wahl des Testverfahrens nachträglich bestimmt.
C) werden durch die Anzahl der Erhebungen/Messungen erfasst.
D) sind Klassifikationen von Daten.
E) können abhängig oder unabhängig sein.
Ein statistisch-epidemiologisches Risiko kann theoretisch schwanken
A) Zwischen Null und Eins
B) Zwischen -1 bis +1
C) Zwischen Null und Unendlich
D) Zwischen Eins und Unendlich
E) Minus Unendlich bis plus Unendlich
Die Alternativhypothese bedeutet bei den meisten statistischen Verfahren:
A) zufällige Effekte zwischen den Daten
B) Daten sind nicht auf diese Weise analvsierbar.
C) signifikante Effekte und Strukturen zwischen den Daten
D) keine weiteren Analvseschritte erforderlich
E) statistisch homogene Standardabweichung
Die Stichprobengröße beeinflusst:
A) Die Repräsentativität einer Stichprobe
B) Die Genauigkeit der erzielten Ergebnisse
C) Die Verallgemeinerungsfähigkeit der Ergebnisse
D) Die Gültigkeit der Ergebnisse
E) Die Reputation der Studie/Publikation
Der selection bias = Selektionsbias ...
A) kann Erhebungen für die Verwertung zunichtemachen.
B) verhindert die Anwendung des Mittelwerts.
C) sind rechnerische Fehlanwendungen.
D) sind Probleme der Datenerfassung.
E) reduzieren die Auswahl der anwendbaren Tests.
Ein Anstiegsparameter einer Regression ist eine Zahl:
A) Zwischen Null und Unendlich
B) Zwischen -µ und +µ
C) Zwischen Null und Eins
D) Zwischen minus Unendlich und plus Unendlich
E) Zwischen -1 und +1
Eine lineare Regressionsanalyse ...
A) analysiert mehrere zu erklärende sowie eine oder mehrere erklärende Variable.
B) testet die Signifikanz zwischen erklärender und zu erklärender Variable.
C) analysiert eine zu erklärende sowie eine oder mehrere erklärende Variable.
D) analysiert Unterschiede zwischen erklärender sowie einer erklärenden Variable.
E) analysiert mehrere zu erklärende sowie eine erklärende Variable.
C?
Zufällige Fehler und Bias unterscheiden sich:
A) in der Korrigierbarkeit
B) gar nicht, nur von theoretischem Interesse
D) in der Aussagekraft der Ergebnisse
E) im Korrekturbedarf
A) 90% der Daten
B) 10% der Daten
C) 25% der Daten
D) 50% der Daten
E) 66,67% der Daten
Zusammenhänge von mehreren Charakteristika werden getestet mittels:
A) Korrelations- bzw. Regressionsanalyse
B) Varianzanalyse, Kovarianzanalyse sosie Clusteranalyse
D) Friedman-Test, Test nach Kruskal-Wallis sowie Levene-Test
E) U-Test, t-Test und Wilcoxon-Test
A) Kohortenstudien dauern teils Jahrzehnte
B) Kohortenstudien eignen sich bei seltenen Ereignissen
C) Kohortenstudien eignen sich bei häufigen Ereignissen
D) Es werden immer Exponierte und Nicht-exponierte verglichen
E) Kohortenstudien lassen sich nicht randomisieren
Eine Kohortenstudie ...
A) erfasst die in der Vergangenheit erkrankten Personen.
B) findet zu einem Zeitpunkt statt und ist daher zeitlich nicht gerichtet.
C) erfasst auch Daten aus der Querschnittsbevölkerung.
D) ist zeitlich rückwärtsgerichtet.
E) ist zeitlich vorwärts gerichtet.
Signifikanzniveau wird auch bezeichnet als:
A) p-Wert des Test
B) Alpha-Fehler
C) Wird in jeder Analyse des Daten angepasst
D) Meta-Analysen-Fehler
E) Gleich dem beta-Fehler
A) Kleiner als das Signifikanzniveau
B) Gleich dem Bestimmtheitsmaß
C) Höher als das Signifikanzniveau
D) Höher als der alpha-Fehler
Die Verallgemeinerungsfähigkeit von Ergebnissen wird:
A) durch striktere Einschlusskriterien erhöht
B) durch Erhöhung der internen Validität erhöht
C) durch Reduktion der Fallzahl auf korrekte Fälle verbessertdurch striktere Ausschlusskriterien erhöht
D) durch eine repräsentative Datensammlung erhöht
Aus welcher Datenskala kann man keine klassischen Kenngrößen errechnen?
A)Intervallskala
B)Nominalskala
C) Ordinalskala
D)zensierte Skala - zensierte Daten
E)Verhältnisskala
Die biologische Individualität der Menschen wird in Studien:
A)durch das Design (Versuchsanordnung) der Untersuchung ausgeschaltet
B) auf den „mittleren Menschen" komprimiert
C) durch sachliche Interpretation aufgewertet
D)durch die Erfassungs- und Messmethoden eliminiert
E)durch die wissenschaftliche Betrachtung ausgeschaltet
Die Spezifität eines klinischen Tests zeigt:
A)die Fähigkeit des Tests, „Kranke" als krank zu erkennen
B)die Fähigkeit der Untersuchung, die Kranken zu erkennen
C)die Fähigkeit des Tests, „Gesunde" als gesund zu erkennen
D)die Wahrscheinlichkeit, eine gewählte Person als gesund zu klassifizieren
E)die Wahrscheinlichkeit, eine gewählte Person als krank zu klassifizieren
Drei ordinalskalierte Gruppen unterscheidet man mittels:
A)verallgemeinertem t-Test
B)Kovarianzanalyse
C)Korrelationsanalvse
D)Regressionsanalvse
E)Friedman-Test
Bei welchen Skalierungen darf die Standardabweichung ermittelt werden?
A)ordinal skalierte Daten
B) zensierte Daten
E) keine der genannten
Die Nullhypothese des üblichen Kolmogorov-Smirnov-Test lautet:
● Die Daten können mangels Skalierung nicht auf Normalverteilung überprüft werden
● Es gibt Zusammenhänge zwischen den normalverteilten Daten
● Es gibt eine linearen Zusammenhanf zwischen dem Regressor und dem Regressen
● Die Daten entsprechen einer Normalverteilung
● Die Daten unterscheiden sind normal
Normalverteilte Daten sind Daten aus folgenden Skalierungen:
A) Lebensdauerdaten - zensierte Daten
C) nominal skalierte Daten
D)ordinal skalierte Daten
E)parametrische skalierte Daten
Welche Aussage ist korrekt?
● Bias unterliegt einem Ausgleichungsgesetz
● Error unterliegt einem Ausgleichungsgesetz
● Bias und Error heben einander teils auf
● Bias ist unproblematisch, da umgerechnet werden kann
● Errors stören die Ergebnisse systematisch
Die Selektionsverzerrung ist in der Epidemiologie:
A) bei der Verallgemeinerung von Ergebnissen aus Studien wichtig
B)quantitativ eindeutig ermittelbar
C)in Routineerfassungen, wie z. B. Gesundheitsberichten, wichtig
D) innerhalb von klinischen Studien für die Korrektheit der Daten wichtig
E)ein theoretisches Thema
Null- und Alternativhypothese in der Statistik ...
A)schließen einander nicht aus.
B)können einander ergänzen, müssen aber nicht.
C) zeichnen sich durch Unabhängigkeit zueinander aus.
D) können einander ausschließen, müssen aber nicht.
E)schließen einander zwingend aus.
Der wesentliche Beurteilungsmaßstab eines statistischen Test ist der:
A) z-Wert
B) t-Wert
C) k-Wert
D) U-Wert
E) p-Wert
Warum sollen Studienteilnehmerinnen in idealen Designs randomisiert werden?
● Um Vertrauen in wissenschaftliche Aussagen zu schaffen
● Um Ärzten keine Information über den Therapieerfolg geben zu können
● Um Gruppen vergleichbar machen zu können
● Um die Unterschiedlichkeit der Behandlungen durch Ärzte methodisch zu verkleinern
● Um Ärzten gegenüber keinen Informationsvorteil zu gewinnen
Die Standardabweichung ist eine Zahl:
A) zwischen -1 und +1
B)zwischen Null und Eins
C) zwischen Null und Unendlich
D)zwischen minus Unendlich und plus Unendlich
E) von minus 100 bis plus 100
Die Signifikanzprüfung einer Regressionsgleichung besteht aus: (rotes Fragezeichen im original PDF)
● Prüfung der Regressionskoeffizienten und des Bestimmtheitsmaßes
● Prüfung des Anstiegsparameters
● Prüfung des Absolutbetrags gegenüber Null
● Nur des Bestimmtheitsmaßes
● Nur die Gleichungskoeffizienten
Was misst die Korrelation?
● Die Frage der Unabhängigkeit zwischen zwei Variablen
● Die varianzhomogene Koinzidenz einer bivariate Variablen
● Die Präzision des Zusammenhangs von Streuung und Erwartungswert
● Die Fragen des Unterschieds zwischen zwei Gruppen
● Die Strenge des linearen Zusammenhangs zwischen Variablen
Die Steigerung der Regression ...
A)hat keine denkbare Skalierung, da ausschließlich von den Daten abhängig.
B)kann gar nicht variieren, da es eine Konstante ist
C) kann zwischen Null und unendlich schwanken.
D) kann zwischen -1 und +1 schwanken.
E) kann zwischen minus Unendlich und + Unendlich schwanken.
Eine Hypothese ist in der quantitativen Methodik:
● Ein ärztliche Fragetechnik, die eine präzise Antwort ermöglicht
● Eine Fragestellung, die als willkürlich zu betrachten ist
● Eine Vermutung über ein bestimmtes Testverfahren
● Eine logisch konstruierte Fragestellung für statistische Tests
● Eine Analyse eines Zusammenhangs über Ursache und Wirkung
Was bedeutet „, Vercodieren" von Information?
A)die Daten in einen Computer einzugeben
B)verschlüsseln von Information
C) Information in Zahlenwerte überführen
D) die Daten zu anonvmisieren
E)die Daten zu plausibilisieren
Die Funktionsdauer eines Implantates entspricht einer:
● Nominal skalierten Variablen
● Häufigkeitsdaten
● Zensierten Variable
● Metrisch skalierten Variable
● Ordinal skalierte Variable
Was bewirken „missing values“ in einem Datensatz?
°Die Analyse passt sich dem Problem entsprechend der Analyse automatisch an
● Der Patient/Proband/Fall muss ausgeschlossen werden
● Der Fall wird eingeschlossen und ein Ersatzwert in angenommen (Imputation)
● Sowohl die Variable als auch der Patient werden dauerhaft ausgeschlossen
● Die Variable muss ausgeschlossen werden
Welche Datenskala verhindert typische Verteilungskenngrößen?
B) Nominalskala
C) zensierte Skala -zensierte Daten
D) metrische Skala
Bei welchen Skalierungen kann der Mittelwert unverzerrt ermittelt werden?
D) ordinal skalierte Daten
E) Skalierung ist für die Parameterwahl irrelevant.
Repräsentativität eine Stichprobe wird erzielt durch:
● Eine möglichst große Stichprobe
● Zusammenstellung der Daten durch eine nicht-involvierten Dritten (Repräsentant)
● Eine Auswahl von Daten aus einer repräsentativen Einrichtung
● Eine Auswahl mittels spezieller statistischer Software (Sample-Select-Software)
● Eine möglichst zufallsnahe Auswahl von Daten aus einer Grundgesamtheit
A)eher unbedeutend
B)bei der Verallgemeinerung von Ergebnissen aus Studien wichtig
C)in Routineerfassungen, wie z. B. Gesundheitsberichten wichtig
E) quantitativ eindeutig ermittelbar
Signifikant bedeutet in der Statistik:
● Es sind keine weiteren Tests möglich
● Ergebnisse sind laut eines Test nicht zufällig zu Stande gekommen
● Das Ergebnis ist für eine weitere Analyse brauchbar
● Es wurden korrekte Daten in die Analyse eingeschlossen
● Ergebnisse sind wichtig
Der K-S-Test prüft:
A)die Normalverteilung metrischer Daten
B) die Normalverteilung ordinal skalierter Daten
C) die Frage, ob Daten zufällig zustande kamen
D) die Normalverteilung nominal skalierter Variable
Bei welcher Datenskalierung kann die Standardabweichung ermittelt werden?
● Bei ordinal skalierten Variablen, da Rangplätze ermittelt werden können
● Bei nominal skalierten Daten auf der Basis der relativen Häufigkeiten
● Bei Lebensdauerdaten, bei denen mehr als die Hälfte der Fälle zensiert sind
● Standardabweichung kann immer errechnet werden unabhängig der Skalierung
● Bei metrisch skalierten Daten
Nichtparametrische Verfahren ..
A)werden benützt, wenn spezielle Parameter nicht errechenbar sind.
B)sind verteilungsfreie Verfahren - Verteilungsform unwesentlich.
C)sind anwendbar im Falle von unvollständigen oder fehlerhaften Daten.
E) sind stärker als parametrische Verfahren.
● Fall-Kontroll-Studie
● Klinische Studie
● Querschnittsstudie
● Kohortenstudie
● RCT
Die Standardabweichung einer Variable ...
A)kann minus sigma bis plus sigma schwanken.
B)kann zwischen minus Unendlich und plus Unendlich schwanken.
C)kann zwischen -1 und +1 schwanken.
D)hat keine denkbare Skalierung, da ausschließlich von den Daten abhängig.
E)kann zwischen Null und Unendlich schwanken.
Zwei nominalskalierte Variablen werden analysiert mittels: (rotes Fragezeichen im original PDF)
● t-Tests
● U-Test bzw. Wilcoxon-Test
● Chi-Quadrat-Verfahren
● Regression
● Varianzanalyse
Die nicht parametrische Korrelation nach Spearman …
● Ist bei metrisch skalierten Variablen falsch
● Ist bei metrisch skalierten Variablen zulässig
● Muss bei metrisch skalierten Variablen gewählt werden
● Benötigt eine metrisch und eine ordinal skalierte Variable
● Benötigt eine nominal skalierte Variable und eine ordinal skalierte Variable
● Ordinal skalierte Daten
● Lebensdauerdaten -zensierte Daten
● Metrisch skalierte Daten
● Nominal skalierte Daten
● Skalierung ist für die Verteilung irrelevant
Die Anwendbarkeit des U-Test unterscheidet sich von t-Test durch die:
● Kriterium des Vorliegens von Ausreißern
● Streuung der Daten
● Datenskalierung bzw. Normalverteilung
● Anzahl der vergleichbaren Gruppen
● Anzahl der Beobachtungen
eine Verzerrung entsteht üblicherweise
A)durch menschliches Versagen
B)durch ungeeignete Probandenauswahl
C) durch Schlampigkeit in der Durchführung
D) durch von einem ungeeichten Messinstrument gemessene Werte
E)durch eine unpräzise Messung
Für ein statistisch signifikantes Ergebnis muss:
● Die df-Anzahl (degrees of freedom) angegeben sein
● Der p-Wert kleiner sein als das Signifikanzniveau
● Das Signifikanzniveau nachher bestimmt werden
● Der p-Wert größer sein als das Signifikanzniveau
● Der t-Wert größer sein als der p-Wert
Welches Kriterium stellt kein Screeningskriterium dar?
● Frühere Stadien müssen besser behandelbar sein
● Die Untersuchung muss für die Bevölkerung akzeptabel sein
● Krankheiten müssen ausreichend selten sein
● Ein Frühstadium muss existieren
● Es muss ein günstiges Kosten-Nutzen-Verhältnis gegeben sein
Bei nichtparametrischen Verfahren gilt:
● Originale Daten werden durch ihre Ränge ersetzt
● Es werden keine Parameter eingesetzt
● Schätzungen ersetzen die Parameter
°Die Verteilungsform ist wichtig
● Daten müssen normalverteilt sein
die Selektionsverzerrung ist in der Epidemiologie
A)bei der Verallgemeinerung von Ergebnissen aus Studien wichtig
C) in Routinerfassungen, wie z. B. Gesundheitsberichten
D)wichtig innerhalb von klinischen Studien für die Korrektheit der Daten
E)wichtig ein theoretisches Thema
Die Geradengleichung lautet:
● Gewicht = 7,229 * Größe - 4,557 + 𝜀
● Gewicht lässt sich aus Größe nicht ermitteln, da „Sig.“ kleiner als 5% ist
● Gewicht = Größe * 0,947 + 𝜀
● Gewicht = 1,196 * Größe - 130,408 + 𝜀
● Gewicht = 0,165 * Größe + 28,619 + 𝜀
die Standardabweichung ist eine Zahl
A)zwischen minus Unendlich und plus Unendlich
B) zwischen -1 und +1
C)zwischen Null und Eins
D) zwischen Null und unendlich
E)von minus 100 bis plus 100
Korrelation ist eine Prüfung auf
● Unterschied
● Nichtlinearer Zusammenhang
● Unterschied zwischen 2 normalverteilten Gruppen
● Zusammenhang
● Keiner der genannten
Die Frage, ob Daten normalverteilt sind, entscheidet:
● Ein statistischer Test
● Die Balkendiagramm mit optischer Inspektion
● Ein Histogramm mit überlagerter Normalverteilung
● Die Datenskalierung in Verbindung mit der Beobachtungsanzahl
● Das Wahrscheinlichkeitspapier
Welcher Parameter wird beim Mann-Whitney-U-Test verglichen?
● Median
● Mittelwert
● Standardabweichung
● Varianz
● Interquartilsdistanz
der K-S-Test prüft
B)die Normalverteilung nichtparametrisch verteilter Daten
C)die Frage der Varianzgleichheit von 2 Gruppen (bzw. Standardabweichung)
D)die Frage, ob Daten zufällig zustande kamen
E)die Normalverteilung ordinal skalierter Daten
Zusammenhänge von mehreren (z.B. vier) Charakteristika werden getestet mittels:
● U-Test, t-Test und Wilcoxon-Test
● Friedman-Test, Test nach Kruskal-Wallis sowie Levent-Test
● Korrelations- bzw. Regressionsanalyse
● Kolmogorov-Smirnov-Test
die Steigerung der Regression kann zwischen
A)hat keine denkbare Skalierung, da ausschließlich von den Daten abhängig
B) Kann gar nicht variieren, da es eine Konstante ist
C)Null und unendlich schwanken
D) zwischen -1 und +1 schwanken
E)zwischen minus unendlich und + unendlich schwanken
eine lineare Regressionsanalyse analysiert
A)mehrere zu erklärende sowie eine oder mehrere erklärende Variable
B)testet die Signifikanz zwischen erklärender und zu erklärender Variable
C)eine zu erklärende sowie eine oder mehrere erklärende Variable
D) Unterschiede zwischen erklärender sowie einer erklärenden Variable
E)mehrere zu erklärende sowie eine erklärende Variable
Der Nenner der kumulativen Inzidenz ist
A)eine Personenanzahl
B) eine geografische Region
C)ein Einzugsgebiet eines Standortes
D) einen Zeitraum im Sinne einer Zeitspanne
E) eine Zeitraumsumme von Personen (Risikozeit)
Um welchen Test kann es sich nur handeln?
A)U-Test
B)t-Test
C) F-Test
D) Kruskal-Wallis-Test
E) Wilcoxon-Test
Dieser Test ist ein:
● t-Test für abhängige Stichproben
● t-Test für unabhängige Stichproben
● Mann-Whitney-U-Test
● Wilcoxon-Test
● Korrelationsanalyse
A)nichtparametrische Statistik
B) parametrische Statistik
C)deskriptive Statistik
D)induktive Statistik
E)explorative Statistik
Eine lineare Regressionsanalyse…
● Analysiert Unterschiede zwischen erklärender sowie einer erklärenden Variablen
● Analysiert mehrere zu erklärende sowie eine erklärende Variable
● Analysiert mehrere zu erklärende sowie eine oder mehrere erklärende Variable
● Analysiert eine zu erklärende sowie eine oder mehrere erklärende Variable
● Testet Unterschiede zwischen Gruppen
Welche Studie hat eine (Teil-)Bevölkerung als Einzeleinheit
A) Fall-Kontroll-Studie
B)Klinische Studie
C) Querschnittsstudie
D)Kohortenstudie
E) RCT
Parametrische Tests benötigen:
● Klassifizierte Daten
● Daten aus speziellen Arten von Stichproben
● Symmetrische Verteilungen
● Normal verteilte Daten
● Diskrete Variable
Die funktionelle Schätzung eines linearen Zusammenhangs erfolgt durch:
(rotes Fragezeichen im original PDF)
● Die Korrelation
● Die Rangvarianzanalyse
● Die Regression
● Die Konkordanzanalyse
● Die Faktorenanalyse
C)
die Standardabweichung einer Variable kann zwischen
B)Null und Unendlich schwanken
C)zwischen -1 und + 1 schwanken
D)zwischen minus unendlich und + unendlich schwanken
signifikant bedeutet in der Statistik
A) keine weiteren Tests möglich
B)es wurden korrekte Daten in die Analyse eingeschlossen
C)Ergebnisse sind laut eines Tests nicht zufällig zu Stande gekommen
D) das Ergebnis ist für eine weitere Analyse brauchbar
Die statistische Methode der linearen Regression…
● Transformiert nichtlineare Zusammenhänge in lineare
● Prüft das Vorliegen eines linearen Zusammenhangs
● Prüft das vorliegen eines Zusammenhangs
● Ermittelt die Bedeutung der Regression für die Skalierung
● Schätzt und testet die Koeffizienten einer Geradengleichung
A) die Normalverteilung metrischer Daten
B) die Frage der Varianzgleichheit von 2 Gruppen (bzw. Standardabweichung)
D) die Normalverteilung ordinal skalierter Daten
E) die Normalverteilung nominal skalierter Variable
Die Frage, ob zu analysierende Daten normalverteilt sind, entscheidet:
● Der Zufall
● Ein Balkendiagramm mit optischer Inspektion
● Die Datenskalierung in Verbiegen mit der Beobachtungsanzahl
● durch striktere Einschlusskriterien erhöht
● durch Erhöhung der internen Validität erhöht
● durch Reduktion der Fallzahl auf konkrete Fälle verbessert
● durch striktere Ausschlusskriterien erhöht
● durch eine repräsentative Datensammlung erhöht
Zusammenhänge von mehreren (z B vier) Charakteristika werden getestet mittels
A)Kolmogorov-Smirnov-Test
B)Chi-Quadrat-Verfahren
C) U-Test, t-Test und Wilcoxon-Test
D)Korrelations- bzw. Regressionsanalyse
E)Friedman-Test, Test nach Kruskal-Wallis sowie Levene-Test
● die Normalverteilung metrischer Daten
● die Normalverteilung nichtparametrisch verteilter Daten
● die Frage der Varianzgleichheit von 2 Gruppen (bzw. Standardabweichung)
● die Frage, ob Daten zufällig zustande kamen
● die Normalverteilung ordinal skalierter Daten
Was bezeichnet man als Median einer Verteilung?
● Anzahl der einbezogenen Werte bzw. Beobachtungen
● der Wert zwischen Modus und Mittelwert
● jener Wert, der nach Bereinigung der Ausreißer verwendet werden muss
● der Wert, der nach Elimination der Ausreißer den Durchschnitt bildet
● der Wert, der anzahlmäßig in der Mitte liegt
das Konfidenzintervall einer Schätzung
A)zeigt die Schwankungsbreite aufgrund von Erhebungsproblemen an
B)entsteht durch die Messungenauigkeit der Erhebung
C) zeigt an, wie sehr den Autoren vertraut werden kann
D) zeigt die zufällige Schwankungsbreite der Daten an
E) zeigt die Schwankungsbreite aufgrund einer Stichprobe an
Warum ist Compliance wichtig in der Aussagekraft von Studien?
● Verlust von Compliance bedeutet Ausschluss von Studien
● Behandler muss den Studienteilnehmern vertrauen können, sonst Ausschluss
● Compliance ist ein Konzept von beschreibendem Wert, wichtig für den Behandler
● sie beweist die Wirksamkeit von Therapien
● sie stellt einen Einflussfaktor für die Wirksamkeit von Therapien dar
Bei welcher Datenskalierung darf der Median nicht ermittelt werden?
● bei Daten mit fehlenden Werten
● bei Lebensdauerdaten
● bei ordinal skalierten Variablen, da Rangplätze ermittelt werden
● bei nominal skalierten Daten auf Basis der relativen Häufigkeit
● bei metrisch skalierten Daten
A)in Routinerfassungen, wie z. B. Gesundheitsberichten wichtig
B)innerhalb von klinischen Studien für die Korrektheit der Daten wichtig
C) bei der Verallgemeinerung von Ergebnissen aus Studien wichtig
D)quantitativ eindeutig ermittelbar
E) in der Epidemiologie eher unbedeutend
Der wesentliche Effekt von Multicenter-Studien ist
● reduktion des Kostenaufwands für die Datenerhebung
● die einfacheren Möglichkeiten der Berichterstattung
● rasche Datensammlung
● die Verringerung zentrumsspezifischer Selektionsfehler
● Erhöhung der interne Validität der Daten
B)in Routinerfassungen, wie z. B. Gesundheitsberichten wichtig
C) innerhalb von klinischen Studien für die Korrektheit der Daten wichtig
D) quantitativ eindeutig ermittelbar
● nützen keine Parameter, sondern nur Verteilungen
● sind Verfahren, bei denen die Softwareanwendung kontraindiziert ist
● sind anwendbar im Falle von unvollständigen oder fehlerhaften Daten
● werden benützt, wenn spezielle Parameter nicht errechenbar sind
● sind verteilungsfreie Verfahren -Verteilungsform unwesentlich
A)Unterschiede zwischen erklärender sowie einer erklärenden Variable
B)mehrere zu erklärende sowie eine oder mehrere erklärende Variable
C) eine zu erklärende sowie eine oder mehrere erklärende Variable
E)testet Unterschiede zwischen Gruppen
C!!!
● durch die zu erforschenden Inhalte (einmal versus mehrfache Befragung)
● durch die Wahl des Testverfahrens
● durch die Anzahl der Erhebungen/Messungen pro Gruppe
°durch die Anzahl der Erhebungen/Messungen
● durch die Gruppenanzahl
Normalverteilte Daten sind Daten aus folgenden Skalierungen
● Lebensdauerdaten - zensierte Daten
● metrisch skalierte Daten
● nominal skalierte Daten
● ordinal skalierte Daten
● parametrisch skalierte Daten
● Intervallskala
● Nominalskala
● Ordinalskala
● zensierte Skala - zensierte Daten
● Verhältnisskala
Eine Kohortenstudie …
°erfasst die in der Vergangenheit erkrankten Personen
● findet zu einem Zeitpunkt statt und ist daher nicht gerichtet
● erfasst auch Daten aus der Querschnittsbevölkerung
● ist zeitlich rückwärtsgerichtet
● ist zeitlich vorwärts gerichtet
● durch menschliches Versagen
● durch ungeeignete Probandenauswahl
● durch Schlampigkeit in der Durchführung
● druck von einem nicht geeigneten Messinstrument gemessene Werte
● durch eine unpräzise Messung
● neutralisiert sich durch die Veröffentlichung
● ist durch die Regeln des Zufalls ausgeglichen
● wird durch die Regeln des Zufalls nicht ausgeglichen
● kann rechnerisch korrigiert werden
● fällt bei größeren Untersuchungen nicht ins Gewicht
● zeigt die Schwankungsbreite aufgrund von Erhebungsproblemen an
● zeigt an, wie viele Fälle für die Erhebung noch durchgeführt werden müssen
● entsteht durch die Messungsgenauigkeit der Erhebung
● zeigt die zufällige Schwankungsbreite der Daten
● zeigt die Schwankungsbreite aufgrund eine Stichprobe
● den Anteil der Fehler am Gesamtergebnis
● die Frage der Unabhängigkeit zwischen zwei Variablen
● die varianzhomogene Koinzidenz einer bivariaten Variablen
● die Präzision des Zusammenhangs von Streuung und Erwartungswert
● die Strenge des linearen Zusammenhangs zwischen Variablen
● Korrelations- und Regressionsanalyse
● Varianzanalyse, Kovarianzanalyse sowie Clusteranalyse
● Friedman-Test, Test nach Kruskal-Wallis sowie Levene-Test
● die Neuerkrankungen in einer Bevölkerung
● die Anzahl der Personen, die einer Therapie zugeführt werden müssen
● die Erkrankten in einer Bevölkerung
● die gemessene Anzahl, Kranke geheilt zu haben
● Anzahl der aufgenommen Patienten in der Klinik
Was bedeutet “Vercodieren” von Informationen?
● die Daten zu plausibilisieren
● verschlüsseln von Informationen
● Informationen in Zahlenwerte zu überführen
● die Daten zu anonymisieren
● die Hinzufügung eines “geheimen Codes” zur Vermeidung von Placeboeffekten
● zufällige Effekte zwischen den Daten
● Daten sind nicht auf diese Weise analysierbar
● signifikante Effekte und Strukturen zwischen den Daten
● keine weiteren Analyseschritte erforderlich
● statistisch homogene Standardabweichung
● verallgemeinerten t-Test
● Kovarianzanalyse
● Regressionsanalyse
● Friedman-Test
Die Steigerung der Regression …
● hat keine denkbare Skalierung, da ausschließlich von den Daten abhängig
● kann gar nicht variieren, da es eine Konstante ist
● kann zwischen null und unendlich schwanken
● kann zwischen -1 und +1 schwanken
● kann zwischen minus unendlich und plus unendlich schwanken
● z-Wert
● t-Wert
● k-Wert
● U-Wert
● p-Wert
Untersuchungsdesigns …
● können abhängig und unabhängig zugleich sein
● werden durch die Wahl des Testverfahrens nachträglich bestimmt
● werden durch die Anzahl der Erhebungen/Messungen erfasst
● sind Klassifikationen von Daten
● können abhängig oder unabhängig sein
● durch das Design (Versuchsanordnung) der Untersuchung ausgeschaltet
● auf den “mittleren” Menschen komprimiert
● durch die Erfassungs- und Messmethoden eliminiert
°durch sachliche Interpretation aufgewertet
● durch die wissenschaftliche Betrachtung ausgeschaltet
Was bewirken fehlende Werte in einem Probandendatensatz?
● die Daten sind nicht analysierbar
● die Variable muss ausgeschlossen werden
● der Fall wird eingeschlossen und ein neutraler Wert wird angenommen
● die Statistik passt sich dem Problem entsprechend der Analyse an
● der Patient/Proband/Fall muss ausgeschlossen werden
Wofür sind Extremwerte einer Verteilung praktischerweise von Bedeutung
● um den Mittelwert interpretieren zu können
● um Ausreißer von Zahlenwerten erkennen zu können
● um die technische Messbarkeit zu überprüfen
● für die Korrektur der Ermittlung des Medians
● um eine Statistik intuitiver zu machen
● bei der Verallgemeinerung von Ergebnissen aus Studien wichtig
● quantitativ eindeutig ermittelbar
● in Routineerfassungen, wie z.B. Gesundheitsberichten, wichtig
● innerhalb von klinischen Studien für die Korrektheit der Daten wichtig
● ein theoretischen Thema
Zentraler Ansatzpunkt der nicht-parametrischen Analyse von Daten ist:
● die Ränge der Daten anstelle der Daten
● die Korrektur der Extremwerte auf parametrische Niveau
● die Standardabweichung der Daten
● die Mittelwerte der Daten in verbindung mit deren Streuung
● die Spannweite der Daten
● um Gruppen vergleichbar zu machen
● um Vertrauen in wissenschaftliche Aussagen zu schaffen
● um Ärzten keine Information über den Therapieerfolg geben zu können
● um Ärzten gegenüber keinen Informationsvorteil zu gewinnen
● um die Ergebnisse publizierbar zu machen
Statistische Softwareprodukte arbeiten in folgender Daten-Granularität?
a. Die konkrete Messung einer Größe bei einem Probanden/Fall (einer singulären
Variable)
b. eine Ausprägung
c. Eine Realisation
d. eine Messung
e. eine Variable
90% der Daten
10% der Daten
25% der Daten
50% der Daten
66.67% der Daten
Die funktionelle Schätzung eines linearen Zusammenhanges erfolgt durch:
Die Korrelation
Die Rangvarianzanalyse
Die Regression
Die Konkordanzanalyse
Die Faktorenanalyse
Die Analyse der Fluoridierung des Trinkwasser gegen Karies gehört zur:
B) experten Epidemiologie
D) beschreitenden Epidemiologie
E) zu keiner der genannten
°Es sind keine weiteren Tests möglich.
°Ergebnisse sind laut eines Tests nicht zufällig zu Stande gekommen.
°Das Ergebnis ist für eine weitere Analyse brauchbar.
°Es wurden korrekte Daten in die Analyse eingeschlossen.
°Ergebnisse sind wichtig.
°Nominal skalierten Variable
°Häufigkeitsdaten
°Zensierten Variable
°Metrisch skalierten Variable
°Ordinal skalierten Variable
die df-Anzahl (degrees of freedom) angegeben sein
der p-Wert kleiner sein als das Signifikanzniveau
das Signifikanzniveau nachher bestimmt werden
der p-Wert größer sein als das Signifikanzniveau
der t-Wert größer sein als der p-Wert
Für verteilungsgebundene Verfahren...
°ist die Verteilungsform wesentlich.
°sind die Extremwerte (min und max) wichtig.
°sind die Parameter der Verteilungen wichtig.
°nützen keine Parameter, sondern nur Verteilungen.
°gilt, sie sind anwendbar im Falle von unvollständigen oder fehlerhaften Daten.
°Fall-Kontroll-Studie
°Klinische Studie
°Querschnittsstudie
°Kohortenstudie
°RCT
Kohortenstudien dauern teils Jahrzehnte
Kohortenstudien eigenen sich bei seltenen Ereignissen
Kohortenstudien eigenen sich bei häufigen Ereignissen
Es werden immer Exponierte und Nicht-exponierte verglichen
Kohortenstudien lassen sich nicht randomisieren
Dieser Test ist ein: (Bild)
t-Test für abhängige Stichproben
t-Test für unabhängige Stichproben
Mann-Whitney-U-Test
Wilcoxon-Test
Korrelationsanalyse
Parametrische Tests benötigen
°klassifizierte Daten
°Daten aus speziellen Arten von Stichproben
°symmetrische Verteilungen
°normal verteilte Daten
°diskrete Variable
Null- und Alternativhypothese in der Statistik...
schließen einander nicht aus.
können einander ergänzen, müssen aber nicht
sind fachliche und nicht logische Konzepte.
können einander ausschließen, müssen aber nicht.
schließen einander zwingend aus.
nominal skalierte Daten
zensierte Daten
metrisch skalierte Daten
ordinal skalierte Daten
Skalierung ist für die Parameterwahl irrelevant.
die Gruppenunterschiede mehr als zwei ordinal skalierten Datengruppen
die Gruppenunterschiede von mehr als zwei metrisch skalierten Variable
die Gruppenunterschiede zweier metrisch skalierten Datengruppen
die Gruppenunterschiede zweier nominal skalierten Datengruppen
die Frage der Varianzgleichheit von 2 Gruppen (bzw. Standardabweichung)
Konfidenzintervalle sind symmetrisch um die oder den...
Modalwert
Verteilungsschwerpunkt
Mittelwert
Varianz
Spannweite
Zwei nominalskalierte Variable werden analysiert mittels
t-Tests
U-Test bzw. Wilcoxon-Test
Chi-Quadrat-Verfahren
Regression
Varianzanalyse
Die Stichprobengröße beeinflusst
Die Repräsentativität einer Stichprobe
Die Genauigkeit der erzielten Ergebnisse
Die Verallgemeinerungsfähigkeit der Ergebnisse
Die Gültigkeit der Ergebnisse
Die Reputation der Studie/Publikation
Welches Kriterium stellt kein Screeningkriterium dar?
Frühere Stadien müssen besser behandelbar sein
Die Untersuchung muss für die Bevölkerung akzeptabel sein
Krankheit muss ausreichend selten sein
Ein Frühstadium muss existieren
Es muss ein günstiges Kosten-Nutzen-Verhältnis gegeben sein
Prüfung der Regressionskoeffizienten und des Bestimmtheitsmaßes
Prüfung des Anstiegsparameters
Prüfung des Absolutbetrages gegenüber Null
Nur des Bestimmtheit Maßes
Nur die Gleichungskoeffizienten
durch die Erfassungs- und Messmethoden eliminiert
durch Gründe der Vereinfachung nicht gewünscht
durch das Design (Versuchsanordnung) der Untersuchung ausgeschaltet
auf den „mittleren Menschen" komprimiert
durch die wissenschaftliche Betrachtung ausgeschaltet
eine ärztliche Fragetechnik, die eine präzise Antwort ermöglicht
eine Fragestellung, die als willkürlich zu betrachten ist
eine Vermutung über ein bestimmtes Testverfahren
eine logisch konstruierte Fragestellung für statistische Tests
eine Analyse eines Zusammenhanges über Ursache und Wirkung
Als p-Wert des Tests
Alpha-Fehler
Wird in jeder Analyse den Daten angepasst
Meta-Analysen-Fehler
Das Niveau zur Beurteilung der Bedeutung der konkreten Analyse
Die Nullhypothese des üblichen Kolmogorov-Smirnov-Tests lautet:
Die Daten können mangels Skalierung nicht auf Normalverteilung geprüft werden
Es gibt Zusammenhänge zwischen den normalverteilten Daten
Es gibt einen linearen Zusammenhang zwischen dem Regressor und dem Regressand
Die Daten entsprechen einer Normalverteilung
Die Daten unterscheiden sich normal
zwischen Null und unendlich
zwischen – μ und + μ
zwischen Null und Eins
zwischen minus unendlich und plus unendlich
zwischen -1 und +1
Bias unterliegt einem Ausgleichsgesetz
Error unterliegt einem Ausgleichsgesetz
Bias und Error heben einander teils auf
Bias ist unproblematisch, da umgerechnet werden kann
Errors stören die Ergebnisse systematisch
Quadrat der Standardabweichung
Wurzel aus der Standardabweichung
Median der Abweichungssumme
Summe der Abweichungen
Mittelwert der Mittelwertsabweichungen
Warum testet man in der Statistik?
A) um eine standardisierte Ergebnisdarstellung zu erzielen
B) um die Ergebnisse publizierbar zu machen
C) um den Zufallseffekt auszuschließen
D) um die Präzision der Ergebnisse zu erhöhen
E) um der Wissenschaft ein normiertes Vorgehen zu geben
ein statistischer Test
die Balkendiagramm mit optischer Inspektion
ein Histogramm mit überlagerter Normalverteilung
die Datenskalierung in Verbindung mit der Beobachtungsanzahl
das Wahrscheinlichkeitspapier
Die Anwendbarkeit des U-Tests unterscheidet sich vom t-Test durch die:
Kriterium des Vorliegens von Ausreißern
Streuung der Daten
Datenskalierung bzw. Normalverteilung
Anzahl der vergleichbaren Gruppen
Anzahl der Beobachtungen
Median
Standardabweichung.
Interquartilsdistanz
Originale Daten werden durch ihre Ränge ersetzt
Es werden keine Parameter eingesetzt
Schätzungen ersetzen die Parameter
Die Verteilungsform ist wichtig
Daten müssen normalverteilt sein
Korrelation ist eine Prüfung auf:
Unterschied
nichtlinearer Zusammenhang
Unterschied zwischen 2 normalverteilten Gruppen
Zusammenhang
Keiner der genannten
Zusammenhänge von mehreren (z B vier) Charakteristika werden getestet mittels:
U-Test, t-Test und Wilcoxon-Test
Friedman-Test, Test nach Kruskal-Wallis sowie Levene-Test
Korrelations- bzw. Regressionsanalyse
Kolmogorov-Smirnov-Test
Was bewirken „missing values" in einem Datensatz?
Die Analyse passt sich dem Problem entsprechend der Analyse automatisch an.
Der Patient/Proband/Fall muss ausgeschlossen werden.
Der Fall wird eingeschlossen und ein Ersatzwert wird angenommen (Imputation).
Sowohl die Variable als auch der Patient werden dauerhaft ausgeschlossen.
Die Variable muss ausgeschlossen werden.
Gewicht = 7,229 * Größe - 4,557+ ε
Gewicht lässt sich aus Größe nicht ermitteln, da „Sig." kleiner als 5% ist
Gewicht = Größe * 0,947+ ε
Gewicht = 1,196 * Größe - 130,408 + ε
Gewicht = 0,165 * Größe + 28,619 + ε
Normalverteilte Daten sind Daten ausfolgenden Skalierungen:
Lebensdauerdaten - zensierte Daten
Skalierung ist für die Verteilung irrelevant
Die nicht parametrische Korrelaton nach Spearman:
ist bei metrisch skalierten Variablen falsch
ist bei metrisch skalierten Variablen zulässig
muss bei metrisch skallerten Variablen gewählt werden
benötigt eine metrisch und eine ordinal skalierte Variablen
benötigt eine nominal skalierte Variable und eine ordinal skalierte Variable
um Vertrauen in wissenschaftliche Aussagen zu schaffen
um Ärzten keine Information über den Therapieerfolg geben zu können
um Gruppen vergleichbar zu machen
um die Unterschiedlichkeit der Behandlungen durch Ärzte methodisch zu verkleinern
um Ärzten gegenüber keinen Informationsvorteil zu gewinnen
Repräsentativität einer Stichprobe wird erzielt durch
Eine möglichst große Stichprobe
Zusammenstellung der Daten durch einen nicht-involvierten Dritten (Repräsentant)
Eine Auswahl von Daten aus einer repräsentativen Einrichtung
Eine Auswahl mittels spezieller statistischer Software (Sample-Select-Software®)
Eine möglichst zufallsnahe Auswahl von Daten aus einer Grundgesamtheit
Eine lineare Regressionsanalyse...
A analysiert Unterschiede zwischen erklärender sowie einer erklärenden Variable.
B analysiert mehrere zu erklärende sowie eine erklärende Variable.
C analysiert mehrere zu erklärende sowie eine oder mehrere erklärende Variable.
D analysiert eine zu erklärende sowie eine oder mehrere erklärende Variable.
E testet Unterschiede zwischen Gruppen.
Untersuchungsdesigns...
werden durch die Anzahl der Erhebungen/Messungen erfasst.
können abhängig oder unabhängig sein.
werden durch die Wahl des Testverfahrens nachträglich bestimmt.
können abhängig und unabhängig zugleich sein.
sind für die Planung unwesentlich, nur für die Datenanalyse wichtig.
kleiner als das Signifikanzniveau
gleich dem Bestimmtheitsmaß
größer als das Signifikanzniveau
höher als der alpha-Fehler
gleich dem beta-Fehler
Wenn Variable in verschiedenen Spalten organisiert werden, so sind die:
Daten univariat
Daten nominal skaliert
Daten abhängig
Daten unabhängig
Daten metrisch skaliert
bei ordinal skalierten Variablen, da Rangplätze ermittelt werden können
bei nominal skalierten Daten auf der Basis der relativen Häufigkeiten
bei Lebensdauerdaten, bei denen mehr als die Hälfte der Fälle zensiert sind
Standardabweichung kann immer errechnet werden unabhängig der Skalierung.
bei metrisch skalierten Daten
Ein statistischer Test
Ein Histogramm mit überlagerter Normalverteilung
Der Zufall
Ein Balkendiagram mit optischer Inspektion
Die Datenskalierung in Verbindung mit der Beobachtungsanzahl
Die statistische Methode der linearen Regression
°transformiert nichtlineare Zusammenhänge in lineare
°Prüft das Vorliegen eines linearen Zusammenhang
°Prüft das Vorliegen eines Zusammenhangs
°Ermittelt die Bedeutung der Regressoren für die Skalierung
°Schätzt und testet die Koeffizienten einer Geradengleichung
Untersuchungsdesigns..
können abhängig und unabhängig zugleich sein
werden durch die Wahl des Testverfahrens nachträglich bestimmt
werden durch die Anzahl der Erhebungen/ Verfassungen erfasst
sind Klassifikationen von Daten
können abhängig oder unabhängig sein
Eine Verzerrung im Sinne der Epidemiologie..
°neutralisiert sich durch die Veröffentlichung
°ist durch die Regeln des Zufalls ausgeglichen
°wird durch die Regeln des Zufalls nicht ausgeglichen
°kann rechnerisch korrigiert werden
°fällt bei größeren Untersuchungen nicht ins Gewicht
Wofür sind Extremwerte einer Verteilung praktischerweise von Bedeutung?
Um den Mittelwert interpretieren zu können
Um Ausreißer von Zahlenwerten erkennen zu können
Um die technische Messbarkeit zu überprüfen
Für die Korrektur der Ermittlung des Medians
Um eine Statistik intuitiver zu machen
Der selection bias (Selektionsbias)...
● kann Erhebungen für die fachliche Verwertung zunichte machen
● verhindert die Anwendung des Mittelwerts
● sind rechnerische Fehlanwendungen
● sind Probleme der Datenerfassung
● reduzieren die Auswahl der anwendbaren Tests
● analysiert mehrere zu erklärende, sowie eine oder mehrere erklärende Variable
● testet die Signifikanz zwischen erklärender und zu erklären der Variable
● analysiert Unterschiede zwischen erklärender, sowie einer erklärenden Variable
● analysiert eine zu erklärende sowie eine oder mehrere erklärende Variable
● analysiert mehrere zu erklärende, sowie eine erklärende Variable
Was bedeutet „Vercodieren" von Information?
● verschlüsseln von Information
● Information in Zahlenwerte überführen
● die Hinzufügung eines „geheimen Codes" zur Vermeidung von Placeboeffekten
● bei ordinal skalierten Variablen, da Rangplätze ermittelt werden können
● bei normal skalierten Daten auf der Basis der relativen Häufigkeiten
Eine Verzerrung entsteht üblicherweise:
● Durch menschliches Versagen
● durch ungeeignete Probandenauswahldurch
Schlampigkeit in der Durchführung
● durch von einem nicht geeichten Messinstrument gemessene Werte
Was wird in der Statistik als Variable bezeichnet?
- die konkrete Messung einer Größe bei einem Probanden/ Fall (einer Variable)
- die Schwankung der Messung zwischen verschiedenen Fällen
- Die Zelle in EXCEL (Softwareprodukt)
- das Phänomen, demzufolge Werte variieren können
- die statistische Bezeichnung für eine messbare Größe
Eine Randomisierung bewirkt, dass.
- die Patienten fair behandelt werden
- Gesundheitsberichterstattung verlässlich wird
- weder Arzt noch Patient wissen, in welcher Gruppe sie sind
- Gruppen in einer Studie vergleichbar sind
- eine Studie publiziert werden kann
Eine Hypothese bedeutet in der quantitativen Methodik:
- eine Fragestellung, die als willkürlich zu betrachten ist
- eine logisch konstruierte Fragestellung für statistische Tests
- eine Vermutung über ein bestimmtes Testverfahren
- eine Vermutung über das zu erwünschte Ergebnis
- eine Analyse eines Zusammenhanges über Ursache und Wirkung
- Anzahl der einbezogenen Werte bzw. Beobachtungen
- der Wert zwischen Modus und Mittelwert
- jeder Wert, der nach Bereinigung der Ausreißer verwendet werden muss
- der Wert, der nach Elimination der Ausreißer den Durchschnitt bildet
- der Wert, der anzahlmäßig in der Mitte liegt
Die Verallgemeinerungsfähigkeit von Ergebnissen wird
a.) durch striktere Einschlusskriterien erhöht
b.) durch Erhöhung der internen Validität erhöht
c.) durch Reduktion der Fallzahl auf korrekte Fälle verbessert
d.) durch striktere Ausschlusskriterien erhöht
e.) durch eine repräsentative Datensammlung erhöht
● auf den „mittleren Menschen" komprimiert
● durch sachliche Interpretation aufgewertet
Der wesentlich Effekt von Multicenterstudien ist:
● Reduktion des Kostenaufwands für die Datenerhebung
● Erhöhung der internen Validität der Daten
Das Konfidenzintervall einer Schätzun
● zeigt die zufällige Schwankungsbreite der Daten an
● zeigt die Schwankungsbreite aufgrund einer Stichprobe an
● Die Fähigkeit des Tests, „Kranke" als krank zu erkennen
● die Fähigkeit der Untersuchung, die Kranken zu erkennen
● die Fähigkeit des Tests, „Gesunde" als gesund zu erkennen
● die Wahrscheinlichkeit, eine gewählte Person als gesund zu klassifizieren
● die Wahrscheinlichkeit, eine gewählte Person als krank zu klassifizieren
Was bedeutet die Ausrichtung eines Scores?
A die wissenschaftliche Grundlafe der Messungen im Kontext der Interpretation
B die Zuverlässigkeit der Messungen
C die Orientierung bzw. Richtungen der Interpretation
D die Form, in welcher Skalierung die Ergebnisse gemessen werden
E die prinzipielle Genauigkeit der Messungen (Reliabilität, Validität) im Kontext
c
Die Inzidenz bedeutet:
A Die Neuerkrankungen in einer Bevölkerung
B die Anzahl der Personen, die einer Therapie zugeführt werden müssen
C die Erkrankten in einer Bevölkerung
D die gemessene Anzahl, Kranke geheilt zu haben
E Anzahl der aufgenommenen Patienten in der Klinik
Drei ordinalskalierte Gruppen unterscheidet man mittels,
A verallgemeinertem t-Test
B Kovarianzanalyse
C Korrelationsanalyse
D Regressionsanalyse
E Friedman-Test
Abhängige und unabhängige Untersuchungsdesigns unterscheiden sich:
A durch die zu erforschenden Inhalte (einmal versus mehrfache Befragung)
B durch die Wahl des Testverfahrens
C durch die Anzahl der Erhebungen/Messungen pro Gruppe
D durch die Anzahl der Erhebungen/Messungen
E durch die Gruppenanzahl
A ordinal skalierte Daten
B zensierte Daten
C metrisch skalierte Daten
D nominal skalierte Daten
E keine der genannten
A Lebensdauerdaten - zensierte Daten
B metrisch-skalierte Daten
C nominal skalierte Daten
D ordinal skalierte Daten
E parametrische skalierte Daten
Die Prävalenz in der Bevölkerung bedeutet:
A der Anteil der Gestorbenen
B die erfasste Anzahl, Kranke geheilt zu haben
C die Anzahl der Personen, die einer Therapie zugeführt werden müssen
D die Neuerkrankungen in einer Bevölkerung
E die Anzahl der Erkrankten in einer Bevölkerung (mit oder ohne Nennerbezug)
A Es wurden korrekte Daten in die Analyse eingeschlossen
B Ergebnisse sind laut eines Tests nicht zufällig zu Stande gekommen
C Es sind keine weiteren Test möglich
D Ergebnisse sind wichtig
E Das Ergebnis kann als korrekt betrachtet werden
A bei der Verallgemeinerung von Ergebnissen aus Studien wichtig
B quantitativ eindeutig ermittelbar
C in Routineerfassungen, wie z.B. Gesundheitsberichten, wichtig
D innerhalb von klinischen Studien für die Korrektheit der Daten wichtig
E ein theoretisches Thema
Null- und Alternativhypothese in der Statistik…
A schließen einander nicht aus
B können einander ergänzen, müssen aber nicht
C zeichnen sich durch die Unabhängigkeit zueinander aus
D können einander ausschließen, müssen aber nicht
E schließen einander zwingend aus
A z-Wert
B t-Wert
C k-Wert
D U-Wert
E p-Wert
A zwischen -1 und +1
B zwischen Null und Eins
C zwischen Null und Unendlich
D zwischen minus Unendlich und plus Unendlich
E von minus 100 bis plus 100
der K-S-Test prüft:
A die Normalverteilung metrischer Daten
B die Normalverteilung nichtparametrisch verteilter Daten
C die Frage der Varianzgleichheit von 2 Gruppen (bzw. Standardabweichung)
D die Frage, ob Daten zufällig zustande kamen
E die Normalverteilung ordinal skalierter Daten
A nützen keine Parameter, sondern nur Verteilungen
B sind Verfahren, bei denen die Softwareanwendung kontraindiziert ist
C sind anwendbar im Falle von unvollständigen oder fehlerhaften Daten
D werden benützt, wenn spezielle Parameter nicht erreichbar sind
E sind verteilungsfreie Verfahren.. Verteilungsform unwesentlich
Der zufällige Fehler in der Statistik...
A verzerrt die Daten derart, dass eine Interpretation dieses ausgleichen kann
B verzerrt die Daten in einem irrelevant kleinem Ausmaß
C ist irrelevant, unterliegt Ausgleichsgesetz
D beeinträchtigt die Aussagekraft der Analyse
E wird durch Methodenanwendung eliminiert
Die Steigerung der Regression:
A hat keine denkbare Skalierung, da ausschließlich von den Daten abhängig
B kann gar nicht variieren, da es keine Konstante ist
C kann zwischen Null und Unendlich schwanken
D kann zwischen -1 und +1 schwanken
E kann zwischen minus Unendlich und + Unendlich schwanken
A Datenskalierung bzw. Normalverteilung
B Anzahl der vergleichbaren Gruppen
C Streuung der Daten
D Anzahl der Beobachtungen
E Kriterium des Vorliegens von Ausreißern
Die Auswahl eines statistischen Tests fällt aufgrund:
A Datenskalierung, Hypothese, Dateneigenschaft
B Hypothese und Normalverteilung der Daten
C Datenskalierung und Hypothese
D Frage, Hypothese und Softwareauswahl
E Fragestellung sowie Hypothese, Software und Beobachtungsanzahl
Warum sind Einschluss- und Ausschlusskriterien in Studien wichtig?
A um die Patientenzahl zu steuern
B um Patienten homogen zu selektieren
C um die Ergebnisse steuern zu können
D um die ergebnisse zu publizieren
Scores sind in der Regel
A von einem Gerät erhobene Werte
B Verdichtungen mehrerer Variable
C Messergebnisse
D Erhebungsergebnisse
Was bewirken fehlende Werte in einem Datensatz?
A der Fall wird eingeschlossen und ein neutraler Wert wird angenommen
B der Patient/Proband/Fall muss ausgeschlossen werden
C die Variable muss ausgeschlossen werden
D die Statistik passt sich dem Problem entsprechend der Analyse an
Zufällige Fehler und systematische Fehler unterscheiden sich
A in der Relevanz für die Interpretation
B durch Zufall
C im Korrekturbedarf
D in der Korrigierbarkeit
Was ist die Realisation einer Variable?
A ein Patient/Proband/Fall
B die konkrete Messung einer Größen bei einem Proband/Fall (einer Variable)
C die Schwankung der Messung zwischen verschiedenen Fällen
D die Tatsache, dass Messgrößen technisch gemessen werden können
Was unterscheidet den Mittelwert und den Median?
A die Darstellung in wissenschaftlichen Studien
B die erforderliche Skalierung der zugrundeliegenden Daten
C Anzahl der einbezogenen Werte bzw. Beobachtungen
D die Verfügbarkeit in statistischen Softwarepaketen
Selektionsfehler
A können Erhebungen de facto zu Nichte machen
B gleichen einander aus
C reduzieren die Auswahl der anwendbaren Tests
D verbreitern das Konfidenzintervall der Daten
Warum werden Studienteilnehmerinnen verblindet?
A um Ärzten keine Information über den Therapieerfolg geben zu können
B um Ärzten gegenüber keinen Informationsvorteil zu gewinnen
C um willkürliche oder unwillkürliche therapeutische Effekte auszuschließen
D um Vertrauen in wissenschaftliche Aussagen zu schaffen
Welche Skalierung ist keine typische Skalierung im Sinne von Daten?
D metrisch skalierte Daten
Die biologische Variabilität wird in Studie
A auf den „mittleren“ Menschen komprimiert
B durch die wissenschaftliche Betrachtung negiert
C durch die Erfassungs- und Messmethoden eliminiert
D durch das Design (Versuchsanordnung) der Untersuchung ausgeschaltet
A rasche Datensammlung
B erhöht die interne Validität der Daten
C reduziert zentrumsspezifische Selektionsfehler
D reduziert den Kostenaufwand für Datenerhebung
Der Konfidenzintervall
A zeigt die Vertrauenswürdigkeit der Daten an
B zeigt zufällige Schwankungsbreite aufgrund Messungenauigkeiten
C zeigt die Schwankungsbreite aufgrund von Stichproben an
D zeigt die Schwankungsbreite aufgrund von Messfehlern an
Die externe Validität wird
A durch repräsentative Datensammlung erhöht
B durch Erhöhung der internen Validität erhöht
C durch striktere Einschlusskriterien erhöht
D durch striktere Ausschlusskriterien erhöht
Die Sensitivität eines klinischen Tests misst
A die Wahrscheinlichkeit, eine gewählte Person als krank zu klassifizieren
B die Fähigkeit des Tests, „Kranke“ als krank zu erkennen
C die Wahrscheinlichkeit, eine gewählte Person als gesund zu klassifizieren
D die Fähigkeit des Tests, „Gesunde“ als gesund zu erkennen
Was bedeutet die Orientierung eines Scores?
A die Ausrichtung im Sinne von plus – minus bzw. Richtungen der Interpretation
B die wissenschaftliche Verankerung der Messung im Kontext der Interpretation
C zu Zuverlässigkeit der Messungen
D die prinzipielle Gültigkeit der Messungen (Validität) im Kontext
.Ein- und Ausschlusskriterien
A machen Daten repräsentativ
B homogenisieren die Daten
C erhöhen die Fallzahl
D verkleinern die Fallzahl
Die Prävalenz bedeutet
A die Neuerkrankungen in einer Bevölkerung
B die Erkrankten in einer Bevölkerung
C die gemessene Anzahl, Kranke geheilt zu haben
D die Anzahl der Personen, die einer Therapie zugeführt werden müssen
Mehr als drei ordinalskalierte Variable unterscheidet man mittels
A Friedman-Test
B Varianzanalyse
C verallgemeinerter t-Test
Abhängige und unabhängige Untersuchungsdesigns unterscheiden sich durch
A durch die Anzahl der Erhebungen/Messungen pro Gruppe
B durch die Anzahl der Erhebungen/Messungen
C durch die Struktur der Befragung (einmal versus mehrfache Befragung)
D durch die Wahl des Testverfahrens
Die Selektionsverzerrung ist in der Epidemiologie
A bei der Verallgemeinerung von Ergebnissen aus Studien irrelevant
B in speziellen Untersuchungen, wie z.B. Gesundheitsberichten, gering
C innerhalb von klinischen Studien kein Problem
D quantitativ eindeutig ermittelbar
Was bedeutet „Vercodieren“ von Information
A verschlüsseln von Informationen
B Informationen in Zahlenwerte überführen
C die Daten zu anonymisieren
D die Daten zu plausibilisieren
Nichtparametrische Daten
A sind verteilungsfreie Verfahren - Verteilungsform irrelevant
B werden benützt, wenn spezielle Parameter nicht errechenbar sind
C nützen keine Parameter, sondern nur Verteilungen
D anwendbar im Falle von unvollständigen oder fehlerhaften Daten
Ein Bias
A lässt sich in der Regel nicht korrigieren
B lässt sich korrigieren
C kann durch statistische Modellierung beseitigt werden
D fällt aufgrund des zentralen Grenzwertsatzes nicht ins Gewicht
Nicht signifikant bedeutet in der Statistik
A Ergebnisse sind laut des Tests zufällig zustande gekommen
B Ergebnisse sind bedeutungslos
C keine weiteren Tests möglich
D es wurden inkorrekte Daten in die Analyse eingeschlossen
Der Ergebnisparameter eines statistischen Tests ist der
A H-Wert
B z-Wert
C t-Wert
D p-Wert
Ein Korrelationskoeffizient ist eine Zahl
A zwischen Null und Eins
B zwischen Null und unendlich
C zwischen minus Unendlich und plus Unendlich
D zwischen -1 und +1
A ob Daten zufällig zustande kamen
B die Normalverteilung nominaler Daten
C die Normalverteilung metrischer Daten
D die Frage der Varianzgleichheit von 2 Gruppen (bzw. Standardabweichung)
Hypothesen in der Statistik
A schließen einander aus
C schließen einander nicht aus
Eine Frage unterscheidet sich von der Hypothese durch
A die Logik des Entscheidungsraumes (z.B. erschöpfende Kategorien)
B verschiedene Bezeichnungen in verschiedenen Wissenschaften/Disziplinen
C gar nicht, ist das gleiche
D die Anwendung der Computer bei der Analyse automatisch übergreift
Welche Daten können prinzipiell normalverteilt sein?
A Lebensdauerdaten – zensierte Daten
B metrisch skalierte Daten
C ordinal skalierte Daten
Die Standardabweichung einer Variable
A hat keine denkbare Skalierung, da ausschließlich...
B kann zwischen Null und unendlich schwanken
C kann zwischen -1 und +1 schwanken
D kann zwischen minus unendlich und + unendlich schwanken
Was unterscheidet die Anwendungskriterien des U-Tests vom t-Test
A Datenskalierung sowie Normalverteilung
D Kriterium des Vorliegens von Ausreißern
Die Entscheidung zugunsten eines stat. Testverfahrens fällt aufgrund
A Fragestellung sowie Hypothese, Software und Beobachtungsanzahl
D Datenskalierung, Fragestellung, Dateneigenschaft
Die Frage, ob Daten normalverteilt sind, entscheidet
A die Datenskalierung in Verbindung mit der Beobachtungsanzahl
B das Balkendiagramm und optische Inspektion
C ein Histogramm mit überlagerter Normalverteilung
D ein statistischer Test
Die Methode der Regression
A schätzt die Koeffizienten der Geradengleichung
B transformiert nicht lineare Zusammenhänge in nicht lineare
C misst die Möglichkeiten der Analyse von Zusammenhängen
D keine der oben genannten Vorgehensweisen
Wofür sind Minimum und Maximum einer Variablen von Bedeutung?
A um den Mittelwert interpretieren zu können
B um Ausreißer von Zahlenwerten erkennen zu können
C um die technische Messbarkeit zu überprüfen
D um eine Statistik aussagekräftig zu machen
BAnzahl der vergleichbaren Gruppen
Die Nullhypothese bedeutet bei den meisten statistischen Verfahren
A zufällige Effekte zwischen den Daten
B signifikante Effekte und Strukturen zwischen den Daten
C statistisch homogene Standardabweichung
D keine weiteren Analyseschritte erforderlich
Die Kohortenstudie
A erfasst die Krankheit in der Vergangenheit
B erfasst das Risiko in der Vergangenheit
C erfasst das zukünftige Risiko
D ermittelt die zukünftige Krankheitswahrscheinlichkeit
A die Frage der Unabhängigkeit zwischen zwei Variablen
B die varianzhomogene Koinzidenz einer bivariaten Variablen
C die Präzision des Zusammenhanges zwischen Streuung und Erwartungswert
D die Strenge des linearen Zusammenhangs zwischen Variablen
A ist durch die Regeln des Zufalls ausgeglichen
B ist durch die Regeln des Zufalls nicht ausgeglichen
C kann rechnerisch korrigiert werden
D fällt bei größeren Untersuchungen nicht ins Gewicht
Parametrische und nichtparametrische Korrelation unterscheiden sich durch
A den Signifikanztest und die Parameterwahl
B die Parameterwahl
C die Verteilungsannahme der Daten
D Form der Ergebnisdarstellung
Die Randomisierung
A sorgt dafür, dass weder Arzt noch Patient wissen, in welcher Gruppe sie sind
B sorgt dafür, dass eine Studie publiziert werden kann
C sorgt für eine hinreichend gute Vergleichbarkeit von Gruppen in einer Studie
D hat nur in der Gesundheitsberichterstattung eine Bedeutung
Eine Hypothese ist in der quantitativen Methodik
A eine Vermutung über ein bestimmtes Testverfahren
B eine logisch konstruierte Fragestellung für statistische Tests
C eine Fragestellung, die als willkürlich zu betrachten ist
D eine Analyse eines Zusammenhangs über Ursache und Wirkung
Randomisierung wird in Studien durchgeführt mittels
A erster Stellen der Sozialversicherungsnummer
B Buchstaben der Familiennamen (A-M, N-Z)
C Würfeln und Zuordnen (gerade/ungerade)
D Zufallszahlengenerator (Computer) sowie Kuverts
Zusammenhänge von Variablen werden getestet mittels
A Friedman-Test, Test nach Kruskal-Wallis sowie Levene-Test
B K-S-Test
C U-Test, t-Test und Wilcoxon-Test
D Korrelation bzw. Regression
Eine Fehlklassifikation in der Epidemiologie
A gilt als Messungenauigkeit eines Diagnostikums
B gilt als falsch gewählte Therapie
C verwechselt Kranke mit Gesunden
D verwechselt Therapie mit Prävention und Gesundheitsförderung
Warum sind Tests in der Statistik so wichtig?
A Ausschließen von Zufall und zufälligen Ereignissen
B um die Ergebnisse Bestätigungsroutinen zu unterziehen
C um die Genauigkeit der Messung zu prüfen
D um die Rolle der Streuung von Daten zu hinterfragen
Warum ist Compliance so wichtig in der Aussagekraft von Studien?
A der Behandler muss den Studienteilnehmern vertrauen können, sonst Ausschluß
B sie stellt einen Einflussfaktor für Therapien dar
C ist ein irrelevantes Konzept
D beweißt die Wirksamkeit von Therapien
Eine Fall-Kontroll-Untersuchung
A) ganz gut so
B) ist zeitlich rückwärtsgerichtet
C) ist zeitlich vorwärts gerichtet
D) ist zeitlich unabhängig, Zeit spielt keine Rolle
E) erfasst die in der Vergangenheit Erkrankten
Bei welchen Skalierungen kann der Mittelwert korrekt ermittelt werden
A zensierte Daten
Korrelation nach Pearson misst
A zwei metrisch skalierte Variable
B zwei ordinal skalierte Variable
C eine ordinal skalierte mit einer metrisch skalierten Variable
D nominal skalierte Variable mit einer oder mehr metrisch skalierten Variablen
Welche Voraussetzungen hat der t-Test für unabhängige Stichproben?
A ordinal skalierte Variable sowie Normalverteilung gleich große Gruppen
B metrisch skalierte Daten sowie Normalverteilung, keine gleiche Gruppengröße
C ordinal skalierte Daten, gleiche Gruppengröße sowie Homoskedastizität
D nominal skalierte Daten sowie deren Normalverteilung
Bei welcher Skalierung kann die Standardabweichung ermittelt werden?
A dort, wo auch der Mittelwert definiert ist
B bei ordinal skalierten Variablen, da die Rangplätze ermittelt werden können
C bei nominal skalierten Daten auf der Basis der relativen Häufigkeiten
D bei Lebensdauerdaten, bei denen mehr als die Hälfte der Fällte zensiert sind
A Fall-Kontroll-Studie
B Klinische Studie
C Querschnittsstudie
D Kohortenstudie
E RCT
A Bias unterliegt einem Ausgleichsgesetz
B Error unterliegt einem Ausgleichsgesetz
C Bias und Error heben einander teils auf
D Bias ist unproblematisch, da umgerechnet werden kann
E Errors stören die Ergebnisse systematisch
Ein Risiko ist eine Zahl
A Zwischen – 1 und + 1
B Zwischen 0 und unendlich
C Zwischen 0 und 1
D Zwischen – unendlich und plus unendlich
E Stets größer als 1, da dieses etwas „unerwünschtes“ quantitativ erhöht
Die Verblindung bewirkt in Studien
A Elimination von systematischen mentalen Einflüssen auf das Ergebnis
B Elimination von Confounding
•Vergleichbarkeit der Gruppen
CElimination von Altersstrukturunterschieden zwischen den
DGruppen praktikabler Ersatz für Matching
Ein Odds-Ratio wird ermittelt in
A Kohortenstudien
B Fall-Kontroll-Studien
C Querschnittsstudien
D Longitudinalstudien
E Prospektiven Studien
Odds-Ratio und Relatives Risiko sind
A beides kann immer ermittelt werden
B je nachdem, was ausgesagt werden soll, wird errechnet
C ist abhängig von den Autorenrichtlinien der Zeitschrift
D ident, da synonym
E eine Schätzung füreinander
Die Kontingenztafelanalyse kommt zum Einsatz, wenn
A eine nominal und eine metrisch skalierte variable getestet werden
B zwei metrisch skalierte variable geprüft werden
C zwei nominalskalierte Variable analysiert werden
D eine ordinal skalierte variable auf Normalverteilung geprüft wird
Eeine metrisch skalierte Variable auf Normalverteilung getestet wird
die nicht parametrische Korrelaton nach Spearman
A ist bei metrisch skalierten Variablen falsch
B ist bei metrisch skalierten Variablen zulässig
C muss bei metrisch skalierten Variablen gewählt werden
D benötigt eine metrisch und eine ordinal skalierte Variablen
E benötigt eine nominal skalierte Variable und eine ordinal skalierte Variablen
Der Median von 6,5 ist ein(e)
A Merkmal
B Ausprägung
C Realisation
D Beobachtung
E Parameter
Die Dauer der Haltbarkeit eines Implantats –(in Monaten) entspricht
A Qualitative Daten
B Daten auf einer Ordinalskala
C Daten auf einer Intervallskala
D Daten auf einer Verhältnisskala
E Daten auf einer zensierten Datenskala
Ein Histogramm wird vorwiegend verwendet bei
A klassifizierten stetigen Variablen
B diskreten Variablen
C stetigen Variablen
D absoluten Häufigkeiten
E Zeitreihenanalysen
Welche Kenngröße erfordert eine Verteilungssymmetrie?
A Arithmetisches Mittel
B Median
C Modus
D Geometrisches Mittel
E Keiner der genannten
Bei einer linkssteilen = rechtsschiefen Verteilung ist:
A der Median größer als der Mittelwert
B der Modus größer als der Median
C der Median kleiner als der Mittelwert
D der Modus größer als der Mittelwert
E es gibt keine Reihenfolge
Welcher Wert hat die größte Ausreißersensibilität
A Median
B Interquartilsdistanz
C Modalwert
D Mittelwert
E 90zigstes Perzentil
Welches zwei Kenngrößen einer Verteilung korrespondieren eng:
AMedian und Standardabweichung
B Modus und Median
C Modus und Interquartilsdistanz
D Mittelwert und Standardabweichung
E Varianz und Modus
Konfidenzintervalle sind symmetrisch um die oder den ...
A Modalwert
B Verteilungsschwerpunkt
C Mittelwert
D Varianz
E Spannweite
Bei welchem Auswahlverfahren muss die Grundgesamtheit bekannt sein?
A Quasi zufällige Stichprobe
B Klumpenstichprobe
C Einschluss-Ausschluss-Verfahren
D Stratifizierte Stichprobe
E Perfekte Zufallsauswahl
Ein statistischer Test hat die Aufgabe
A Kennwerte in der Genauigkeit zu prüfen
B Variable auf Konsistenz zu prüfen
C Beobachtungen auf Korrektheit zu prüfen
D Die Tauglichkeit von Klassifikationen zu prüfen
E Hypothesen auf Gültigkeit zu prüfen
Die Annahme des Zufalls besagt in der Regel bei statistischen Tests die
A Alternativhypothesen
B Null- sowie Alternativhypothese
C Ist von der Software abhängig
D Nullhypothese
E Bei jedem Test anders
A klassifizierte Daten
B Symmetrische Verteilungen
C normal verteilte Daten
D diskrete Variable
E Daten aus speziellen Arten von Stichproben
Die Entscheidung zugunsten eines statistischen Testverfahrens fällt aufgrund
B Hypothese, Normalverteilung und Variablenanzahl
C Anzahl der gültigen Messwerte einer Variablen
D Datenskalierung und Hypothese sowie Beobachtungsanzahl
E Datenskalierung, Fragestellung, Design sowie Dateneigenschaft
Die Spannweite ist ....
A größer als die Interquartilsdistanz
B kleiner als die Interquartilsdistanz
C Aus Mittelwert und der Standardabweichung ermittelbar
D Aus der Standardabweichung errechenbar
E Nur bei symmetrischen Verteilungen definiert
Wenn Variable in verschiedenen Spalten verglichen werden, so sind die
A Daten univariat
B Daten nominal skaliert
C Daten abhängig
D Daten unabhängig
E Daten metrisch skaliert
Wenn Daten mit dem t-Test für unabhängige Stichproben verglichen werden, so wird
A Die Differenz der Mediane verglichen
B Die Differenz der Mittelwerte verglichen
C Der Mittelwert der Differenzen verglichen
D Der Median der Differenzen verglichen
E Der Modus der Mittelwerte verglichen
Wenn ein Resultat den mittleren Rang als beschreibende Statistik angibt, so wurden
A parametrische Analysen durchgeführt
B nichtparametrische Methoden gewählte
C verteilungsgebundene Verfahren angewendet
D Kontingenztafelanalysen durchgeführt
E Korrelationen durchgeführt
Welche Voraussetzung ist für den t-Test für unabhängige Stichproben überflüssig
A statistisch gleiche Varianz
B Normalverteilung der Daten
C gleich große Stichproben je Gruppe
D metrische Skalierung
E Einschränkung auf zwei verglichene Gruppen
Für ein statistisch signifikantes Ergebnis muss
A die df-Anzahl (degrees of freedom) angegeben sein
B der p-Wert kleiner sein als das Signifikanzniveau
C das Signifikanzniveau nachher bestimmt werden
D der p-Wert größer sein als das Signifikanzniveau
E der t-Wert größer sein als der p-Wert
A F-Test
B Kruskal-Wallis-Test
C U-Test
D t-Test
E Wilcoxon-Test
304.Welcher Wert ist entscheidungsrelevant für die Hypothesentestung
A df-Anzahl
B Sig. (2-tailed)
C Mean
D Std.Error
E t- Wert
Was besagt dieses Resultat?
A Variable Alter ist normal verteilt
B Variable Alter hat eine Wahrscheinlichkeit von 2,061 im Vergleich zur Ersterhebung
C Variable Alter ist nicht normal verteilt
D Variable Alter ist nominal skaliert
E Variable Alter kann nicht auf Varianzgleichheit geprüft werden (sig = 0)
Was ist bei einer signifikanten Regressionsanalyse wesentlich
AAbsolutbetrag größer als der Anstieg
B Bestimmtheitsmaß signifikant größer als 1
C die Beobachtungen liegen auf einer Geraden
D Koeffizienten sind signifikant gegen Null getestet
E Absolutbetrag ist größer Null sowie getestet
Die Standardisierung (direkt oder indirekt) eliminiert methodisch in erster Linie
A Den Effekt, dass Bevölkerungen unterschiedliche Geschlechtsrelationen haben
B Den Altersstruktureffekt von verschiedenen Bevölkerungen
C Den Größenunterschied von Bevölkerungen
D Die Tatsache, dass Bevölkerungen unterschiedliche Geburtenraten haben
E Den Effekt, dass die Lebenserwartung unterschiedlich ist
Die Inzidenzdichte hat im Nenner
A eine Personenanzahl
B eine geografische Region
C hat keinen Nenner, da es eine absolute Personenanzahl ist
D einen Zeitraum im Sinne einer Zeitspanne
E eine Zeitraumsumme von Personen (Risikozeit)
Folgender Einfluss erhöht die Prävalenzrate nicht
A höhere Sterberate
B engmaschigere Untersuchungen
C Längere Krankheitsdauer
D Zuzug von Kranken
E verbesserte Diagnostik
Die Analyse der Fluoridierung des Trinkwasser gegen Karies gehört zur
A beschreibenden Epidemiologie
B analytischen Epidemiologie
C experimentellen Epidemiologie
D interventionellen Epidemiologie
E zu keiner der genannten
Eine Kohortenstudie erfasst zu Studienbeginn
A infizierte Personen
B exponierte Personen
C erkrankte Personen
D therapierte Personen
E dokumentarisch nicht erfasste Personen
Der Fehler erster Art ist
A üblicherweise 30 %
B das Signifikanzniveau
C das Konfidenzintervall
D bei der Mittelwertsinterpretation wichtig
E die Macht des Nachweises einer Methode
Der Fehler erster Art ist üblicherweise 30 %
A das Signifikanzniveau
B das Konfidenzintervall
C bei der Mittelwertsinterpretation wichtig
D die Macht des Nachweises einer Methode
bei einem signifikanten Test ist der p-Wert
A kleiner als das Signifikanzniveau
B größer als das Signifikanzniveau
C höher als der alpha-Fehler
D gleich dem beta-Fehler
E gleich dem Bestimmtheitsmaß
Bei der Korrelation wird in erster Linie auf
A die Anzahl der univariaten Beobachtungen abgestellt
B das Vorzeichen geachtet
C die Höhe des Korrelationskoeffizienten geachtet
D die Abweichungen vom Ursprung geachtet
E die Signifikanz geachtet
Wilcoxon-Test ist die Alternative zur oder zum....
A Mann-Whitney-U-Test
B Korrelation
C Normalverteilungsprüfung
D t-Test für abhängige Stichproben
E Regressionsanalyse
A Kohortenstudien dauern teils Jahrzehnte
B Kohortenstudien eigenen sich bei seltenen Ereignissen
C Kohortenstudien eigenen sich bei häufigen Ereignissen
D Es werden Exponierte und Nicht-exponierte verglichen E Kohortenstudien lassen sich randomisieren
Für Fall-Kontroll-Studien gilt:
A eine Kontrollgruppe ist schwer zu definieren
B eine Kontrollgruppe ist nicht erforderlich
C Fall-Kontroll-Studien neutralisieren den Freiwilligeneffekt
D sie haben eine triviale Kontrollgruppe
E Fall-Kontroll Studien sind prospektiv
Vorsorgeuntersuchungen sind Teil der
A Gesundheitsförderung
B Teil des individuellen Lebensstils
C primären Prävention
D sekundären Prävention
E tertiären Prävention
Welches Kriterium stellt kein Screeningkriterium dar
A Frühere Stadien müssen besser behandelbar sein
B Die Untersuchung muss für die Bevölkerung akzeptabel sein
C Krankheit muss ausreichend selten sein
D Ein Frühstadium muss existieren
E Es muss ein günstiges Kosten-Nutzen-Verhältnis gegeben sein
Die Testeigenschaft, Gesunde als Gesund zu erkennen ist die:
A positiver Voraussagewert
B negativer Voraussagewert
C Screeningertrag
D Sensitivität
E Spezifität
Repräsentativität wird erzielt durch
A eine gezielte Klumpenstichprobe
B durch Stratifizierung
C durch Elimination von Confounding
D eine Zufallsauswahl
E eine geprüfte systematische Auswahl
A Gewicht = 7,229 * Größe – 4,557+ ε
B Gewicht lässt sich aus Größe nicht ermitteln, da „Sig.“ kleiner als 5 % ist •Gewicht = Größe * 0,947 + ε
C Gewicht = 1,196 * Größe – 130,408 + ε
D Gewicht = 0,165 * Größe + 28,619 + ε
Signifikanz bedeutet ...
A das der p-Wert größer als das Signifikanzniveau ist
B dass der p-Wert ermittelt wurde
C das Gegenteil von Zufall
D etwas besonders seltenes
E das das Signifikanzniveau nicht mehr festgelegt werden muss
Der Median ist zugleich •
A das zweite Quartil
B das vierte Quartil
C keines der hier genannten
D das erste Quartil
E das dritte Quartil
A bin ich mir ziemlich sicher -Lara
Ist A!
was bedeutet das Symbol N oder in der Statistik
A den Anteil der Stichprobe an der Grundgesamtheit
B die Anzahl der Fälle in der Grundgesamtheit
C die Nummer der Stichprobe
D die Anzahl der möglichen Stichproben im Sinne der Stichprobentheorie
parametrische und nicht-parametrische Korrelation unterscheiden sich durch
was ist die Realisation einer Variable
A ein Proband/Patient/Fall
B die konkrete Messung einer Größe bei einem Probanden/Fall (einer Variable)
was unterscheidet den Mittelwert vom Median?
der Effekt/das Ziel von Multicenter-Studien ist in erster Linie
D reduziert den Kostenaufwand für die Datenerhebung
ein Konfidenzintervall
B zeigt zufällige Schwankungsbreite aufgrund Messungenauigkeiten an
C zeigt Schwankungsbreite aufgrund Stichprobe an
D zeigt Schwankungsbreite aufgrund Messfehler an
die Sensitivität eines klinischen Tests misst ...
B die Fähigkeit des Tests, „Kranke“ als Krank zu erkennen
D die Fähigkeit des Tests, „Gesunde“ als Gesund zu erkennen
Einschluss-Ausschlusskriterien
B lässt sich leicht korrigieren
C kann durch statistische Modellierung korrigiert werden
B in speziellen Untersuchungen, wie z. B. Gesundheitsberichten gering
die Fall-Kontroll-Studie
A erfasst die Häufigkeit von Krankheiten in der Vergangenheit
B erfasst Odds auf Basis von Krankheiten
C erfasst Exposition in der Gegenwart
nichtparametrische Verfahren
A sind verteilungsfreie Verfahren – Verteilungsform irrelevant
eine Frage unterscheidet sich von der Hypothese durch
A die Logik des Entscheidungsraumes (z. B. erschöpfende Kategorien)
B verschiedene Bezeichnungen in verschiedenen Wissenschaften / Disziplinen
D durch die Anwendung der Computers bei der Analyse automatisch übergeführt
A) Quasizufällige Stichprobe
B) Klumpenstichprobe
C) Einschluss-Ausschluss-Verfahren
D) Strafizierte Stichprobe
E) Perfekte Zufallsauswahl
Ein statistischer Test hat die Aufgabe:
A) Kennwerte in der Genauigkeit (Reabilität) zu prüfen
B’) Variavle auf Konsistenz zu prüfen
C) Beobachtungen auf Korrektheit zu prüfen
D) Die Tauglichkeit von Klassifikationen zu prüfen
E) Hypothesen auf Gültigkeit zu prüfen
Die Verbindung bewirkt in Studien…
A) Elimitation von systematischen mentalen Einflüssen auf das Ergebniss
B) Elimination von Cofounding
C) Vergleichbarkeit der Gruppen
D) Elimination von Altersstrukturunterschieden zwischen den Gruppen
E) Praktikabler Ersatz für Matching
Odds-ratio und Relatives Risiko sind…
A) Redunant, da beides immer ermittelt werden kann
B) Je nachdem, was ausgesagt werden soll, relevant
C) Abhängig von den Autorenrichtlinien der Zeitschrift ( was oll dargestellt werden)
D) Indent, da synonym
E) Jeweils eine Schätzung füreinander (abhängig vom Studientypus)
Die Kontingenztafelanalyse kommt zum Einsatz, wenn…
A) Eine nominal und eine metrisch skalierte Variable getestet werrden
B) Zwei metrisch skalierte Variablen geprüft werden
C) Zwei nominalskalierte Variablen auf Normalverteilung analysiert werden müssen
D) Eine ordinal skalierte Variable auf Normalverteilung geprüft wid
E) Eine metrisch skalierte Varriable auf Normalverteilung getestet wird
Die nicht parametrische Korrelation nach Spearman…
A) ist bei metrisch skalierten Variabeln falsch
B) ist bei metrisch skalierten Variabeln zulässig
C) muss bei metisch skalierten Variablen gewählt werrden
D) benötigt eine metrische und eine ordinale skalierte Variabeln
E) benötigt eine nominal skalierte variable und eine oridinal skalierte Variable
Wenn ein Resultat den mittleren Rang als beschreibende Statistik angibt, so wurden,…
A) parametrische Analsysen durchgefüht
B) nichtparametrische Methoden gewählt
C) Verteilungsgebundene Verfahren angewendet
D) Kontigenztafelanalysen durchgeführt
E) Korrelation durchgeführt
WElche Vorraussetzung ist für den t-test für abhängige Stichproben überflüssig?
A) statistisch gleiche Varianz
B) Normalverteilung der Daten
C) gleidchgroße Stichproben je Gruppe
D) Metrische Skalierung
E) Einschränkung auf zwei Greuppen
a
Für ein statistisches ERgebnis mus…
A) die df-Anzahl (degrees of freedom) angegeben sein
B) der p-Wert kleiner als das Signifikanzniveau sein
C) Das Signifikanzniveau nacher bestimmt werden
D) der p-Wert größer als das Signifikanzniveau sein
E) der t-Wert größer als der p-Wert sein
A) F-Test
B) Kruskal-Wallis-Test
C) U-Test
D) T-Test
A) Df-Anzahl
B) Sig. (2-tailed)
C) Mean
D) Std.Error
E) T-Wert
A) Gewicht = 7,229 Größe - 4,557 + EURO
B) Gewicht lässt sich aus der Größe nicht errmitteln, das “Sig.” kleiner als 5% ist
C) Gewicht = Größe * 0,947 EURO
D) Gewicht = 1.196 * Größe -130,408 EURO
E) Gewicht= 0,165 * Größe + 28.619 + EURO
A) Daten sind normalverteilt, da eingezeichnet
B) DAten sind nicht normalverteilt
C) Daten sind diskret
D) DAten sidn stetig
E) Eine Prüfung auf Normalverteilung wäre unzulässig
Der Ergebnisparameter eines statistischen Test ist der
A) k-Wert
B) p-Wert
C) z-Wert
D) r-Wert
E) t-Wert
Die Standartabweichung einer Variable kann zwischen
A) hat keine denkbare Skalierung,da ausschließlich von den Daten abhängig
B) Null und unendlich schwanken
D) zwischen eins und unendlich schwanken
Die einfache Regressionsanalyse erfasst
A) eine zu erklärende sowie eine erklärende Variable
B) mehrere zu erklärende sowie eine erklärende Variable
E) Anzahl der einfließenden Variablen ist nicht eingrenzbar
parametrischeVerfahren
A) sind verteilungsgebundene Verfahren-Verteilungsform wesentlich
B) werden benützt, wenn spezielle Parameter nicht errechenbar sind
C) nützen nicht Parameter, sondern nur Verteilungen
D) ist die Bezeichnung für Verfahren, die nur mittels Computer errechnet werden können
E) anwendbar im Falle von unvollständigen ode rfehlerhaften Daten
Was reduziert die Prävalenz?
A) Längere Krankheitsdauer
B) Längerer unbehandelte Krankheitsdauer
C) Höhere Sterblichkeit
D) Höhere Inzidenz
E) Verbesserte Diagnostik
Welche Aussage ist richtig?
A) Eine Kohortenstudie untersucht Kranke und vergleicht mit Gesunden
B) Kohortenstudien benötigen eine kleinere Fallzahl als Fall-Kontroll-Studien
C) Eine Kohortenstudie ist das gleiche wie eine retrospektive Studie
D) Eine Kohortenstudie hat es einfach, eine geeignete Kontrollgruppe zufinden
E) Eine Kohortenstudie ist bedeutsam bei seltenen Erkrankungen
Eine Kohortenstudie ist keine
A) Längsschnittstudie
B) Retrospektive Studie
C) Longitudinalstudie
D) Prospektive Studie
E) Randomisierte kontrollierte Studie
Die Kennzahl NNT ist
A) Zwischen 0 und 1
B) Zwischen 1 und unendlich
C) Zwischen -1 und +1
D) Zwischen-unendlich und + unendlich
E) Genauso wie ein Risiko verteilt
Die Standardabweichung ist korrekt ermittelbar bei
A) metrischen Daten, die nicht normal verteilt sind
B) Bei normalverteilten Daten
C) Bei ordinalskalierten Daten
D) Bei nominalskalierten Daten
E) Bei alljenen Daten, bei denen auch der Modus ermittelbar ist
Die Analyse der Wirkung eines Screening programmes ist Teil der
A) Deskriptiven Epidemiologie
B) Analytischen Epidemiologie
D) Experimentellen Epidemiologie
E) Kaukasischer Epidemiologie
Der Nenner der Inzidenz ist
A) eine Zeitspanne-Risikozeitraum
B) Eine Personenanzahl
C) Eine altersstandardisierte Bevölkerung
D) Eine Flächeneinheit (proQuadratkilometer)
E) Eine Wohnbevölkerung
Das Odds Ratio wird errechnet bei
B) Fall-Kontrol-Studien
C) Randomisierten kontrollierten Studien
D) Querschnittsstudien
E) Subkohortenanalysen
Bei welchem Studientyp kann das relative Risiko nicht erreicht werden?
A) Subkohortenanalysen
B) Querschnittstudien
C) Kohortenstudien
D) Randomisierten kontrollierten Studien
E) Fall-Kontroll-Studien
Last changed3 months ago