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Neyman-Bias<\/strong> (auch bekannt als Pr\u00e4valenz-Inzidenz-Bias<\/em> ) ist eine Art von Bias, die in Forschungsstudien auftreten kann, bei denen extrem kranke oder sehr gesunde Personen von den endg\u00fcltigen Studienergebnissen ausgeschlossen werden, was zu verzerrten Ergebnissen f\u00fchren kann.<\/span><\/p>\n Diese Verzerrung kann die Ergebnisse einer Studie auf zwei Arten beeinflussen:<\/span><\/p>\n 1.<\/strong> Wenn extrem erkrankte Personen wegen ihres Todes von der Studie ausgeschlossen werden, erscheint die Krankheit weniger schwerwiegend.<\/span><\/p>\n 2.<\/strong> Wenn sehr gesunde Personen aufgrund ihrer Genesung von der Studie ausgeschlossen werden und nach Hause geschickt werden, erscheint die Erkrankung schwerwiegender.<\/span><\/p>\n Hier sind zwei Beispiele f\u00fcr Neyman-Voreingenommenheit, die in verschiedenen Szenarien auftritt:<\/span><\/p>\n Beispiel 1: Erkrankte Personen von einer Studie ausgeschlossen.<\/strong><\/span><\/p>\n Nehmen wir an, eine Gruppe von Forschern in einem Krankenhaus m\u00f6chte den Schweregrad einer bestimmten Grippeart untersuchen. Sie w\u00e4hlen nach dem Zufallsprinzip eine Stichprobe von 40 Menschen in der Gegend aus, die sich mit diesem Grippestamm infiziert haben, und \u00fcberwachen ihre Ergebnisse.<\/span><\/p>\n In diesem Szenario werden Personen, die an einer besonders schweren Grippe erkranken und daran sterben, von der Studie ausgeschlossen. Dies bedeutet, dass nur Menschen mit leichten Verl\u00e4ufen in die Studie einbezogen werden, wodurch die Grippe weniger schwerwiegend ist.<\/span><\/p>\n Beispiel 2: Gesunde Personen von einer Studie ausgeschlossen.<\/strong><\/span><\/p>\n Nehmen wir an, eine Gruppe von Forschern in einem Krankenhaus m\u00f6chte den Schweregrad einer bestimmten saisonalen Erk\u00e4ltung untersuchen. Sie w\u00e4hlen nach dem Zufallsprinzip eine Stichprobe von 30 Menschen in der Gegend aus, die an einer Erk\u00e4ltung erkrankt sind, und \u00fcberwachen deren Folgen.<\/span><\/p>\n In diesem Szenario werden Personen, die bereits eine Erk\u00e4ltung hatten und sich erholt haben, nicht in die Studie einbezogen, d. h. nur Personen mit schwereren Verl\u00e4ufen, die sich nicht erholt haben, werden in die Studie einbezogen. Dies k\u00f6nnte die Erk\u00e4ltung verschlimmern.<\/span><\/p>\n Der Neyman-Bias tritt am h\u00e4ufigsten in Studien auf, in denen zwischen der Ansteckung mit einer bestimmten Krankheit und ihrer Aufnahme in eine Studie ein langer Zeitraum liegt, einfach weil sie dadurch mehr Zeit haben, (1) sich zu erholen und nicht in die Studie aufgenommen zu werden oder (2 ) sterben und nicht in die Studie einbezogen werden.<\/span><\/p>\n Fall-Kontroll-Studien sind am anf\u00e4lligsten f\u00fcr diese Art von Verzerrung, sie kann jedoch auch in Kohortenstudien und Querschnittsstudien auftreten.<\/span><\/p>\n Es gibt zwei M\u00f6glichkeiten, die Fallstricke der Neyman-Voreingenommenheit zu vermeiden:<\/span><\/p>\n 1. Verwenden Sie Vorfallf\u00e4lle anstelle von vorherrschenden F\u00e4llen.<\/strong><\/span><\/p>\n Ein Vorfall<\/strong> ist ein neu diagnostizierter Krankheitsfall. Ein Pr\u00e4valenzfall<\/strong> ist ein bestehender Krankheitsfall, bei dem eine Person typischerweise \u00fcber einen l\u00e4ngeren Zeitraum darunter leidet und daher an einer fortgeschritteneren und schwereren Form der Krankheit leidet. Durch die Verwendung von Vorfallf\u00e4llen ist es weniger wahrscheinlich, dass Einzelpersonen irgendwann von der Studie ausgeschlossen werden, da es sich um einen neuen Fall handelt.<\/span><\/p>\n 2. Nutzen Sie Folgestudien.<\/strong><\/span><\/p>\n Eine weitere M\u00f6glichkeit, Neyman-Voreingenommenheit zu vermeiden, besteht darin, eine Folgestudie durchzuf\u00fchren, bei der Forscher nach Abschluss der Studie mit Einzelpersonen nachfragen und ihre Situation \u00fcberpr\u00fcfen. Dies kann besonders n\u00fctzlich sein, um Personen zu \u00fcberwachen, die eine Studie abbrechen, weil sie sich von einer Krankheit erholt haben, und erm\u00f6glicht es Forschern, die langfristigen Auswirkungen einer Krankheit besser zu verstehen.<\/span><\/p>\n Was ist ein Undercount-Bias?<\/a> Neyman-Bias (auch bekannt als Pr\u00e4valenz-Inzidenz-Bias ) ist eine Art von Bias, die in Forschungsstudien auftreten kann, bei denen extrem kranke oder sehr gesunde Personen von den endg\u00fcltigen Studienergebnissen ausgeschlossen werden, was zu verzerrten Ergebnissen f\u00fchren kann. Diese Verzerrung kann die Ergebnisse einer Studie auf zwei Arten beeinflussen: 1. Wenn extrem erkrankte Personen wegen ihres Todes […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n Beispiele f\u00fcr Neyman Bias<\/strong><\/span><\/h3>\n
In welchen Arten von Studien taucht Neyman-Voreingenommenheit auf?<\/strong><\/span><\/h3>\n
So verhindern Sie Neyman Bias<\/strong><\/span><\/h3>\n
Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
Was ist SEO-Bias?<\/a>
Was ist Non-Response-Bias?<\/a>
Was ist Behandlungsdiffusion?<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"