<\/p>\n
Der Bereich Statistik<\/strong> besch\u00e4ftigt sich mit der Erhebung, Analyse, Interpretation und Darstellung von Daten.<\/span><\/p>\n Im Gesundheitswesen sind Statistiken aus folgenden Gr\u00fcnden wichtig:<\/span><\/p>\n Grund 1<\/strong> : Statistiken erm\u00f6glichen es Gesundheitsfachkr\u00e4ften, die Gesundheit von Einzelpersonen mithilfe deskriptiver Statistiken zu verfolgen.<\/span><\/p>\n Grund 2<\/strong> : Statistiken erm\u00f6glichen es medizinischem Fachpersonal, die Beziehung zwischen Variablen mithilfe von Regressionsmodellen zu quantifizieren.<\/span><\/p>\n Grund 3<\/strong> : Statistiken erm\u00f6glichen es medizinischem Fachpersonal, die Wirksamkeit verschiedener medizinischer Verfahren mithilfe von Hypothesentests zu vergleichen.<\/span><\/p>\n Grund 4<\/strong> : Statistiken erm\u00f6glichen es Gesundheitsfachkr\u00e4ften, die Auswirkungen von Lebensstilentscheidungen auf die Gesundheit anhand des Inzidenzratenverh\u00e4ltnisses zu verstehen.<\/span><\/p>\n Im weiteren Verlauf dieses Artikels gehen wir auf jeden dieser Gr\u00fcnde ein.<\/span><\/p>\n Beschreibende Statistiken<\/a> werden zur Beschreibung von<\/em> Daten verwendet.<\/span><\/p>\n Angeh\u00f6rige der Gesundheitsberufe berechnen h\u00e4ufig die folgenden deskriptiven Statistiken f\u00fcr eine bestimmte Person:<\/span><\/p>\n Mit diesen Messungen k\u00f6nnen medizinische Fachkr\u00e4fte den allgemeinen Gesundheitszustand des Einzelnen besser verstehen.<\/span><\/p>\n Sie k\u00f6nnen diese Messungen dann nutzen, um Einzelpersonen \u00fcber M\u00f6glichkeiten zur Verbesserung ihrer Gesundheit zu informieren oder sogar spezifische Medikamente entsprechend ihrem Gesundheitszustand zu verschreiben.<\/span><\/p>\n Statistiken werden auch im Gesundheitswesen in Form von Regressionsmodellen<\/a> eingesetzt.<\/span><\/p>\n Hierbei handelt es sich um Modelle, die es medizinischem Fachpersonal erm\u00f6glichen, die Beziehung zwischen einer oder mehreren Pr\u00e4diktorvariablen und einer Antwortvariablen<\/a> zu quantifizieren.<\/span><\/p>\n Beispielsweise kann ein medizinisches Fachpersonal Zugriff auf Daten \u00fcber die Gesamtzahl der Stunden, die pro Tag mit k\u00f6rperlicher Bet\u00e4tigung verbracht werden, die Gesamtzeit, die pro Tag im Sitzen verbracht wird, und das Gesamtgewicht der Personen haben.<\/span><\/p>\n Anschlie\u00dfend k\u00f6nnten sie das folgende multiple lineare Regressionsmodell erstellen:<\/span><\/p>\n Gewicht = 124,33 \u2013 15,33 (Trainingsstunden pro Tag) + 1,04 (Sitzstunden pro Tag)<\/span><\/p>\n So interpretieren Sie die Regressionskoeffizienten<\/a> in diesem Modell:<\/span><\/p>\n Anhand dieses Modells kann ein medizinisches Fachpersonal schnell verstehen, dass mehr Zeit, die man mit k\u00f6rperlicher Bet\u00e4tigung verbringt, mit einem geringeren Gewicht und mehr Zeit, die man mit Sitzen verbringt, mit einem h\u00f6heren Gewicht verbunden ist.<\/span><\/p>\n Sie k\u00f6nnen auch genau quantifizieren, wie stark sich die Menge an Bewegung und die Sitzposition auf das Gewicht auswirken.<\/span><\/p>\n Statistiken werden auch im Gesundheitswesen in Form von Hypothesentests<\/a> eingesetzt.<\/span><\/p>\n Hierbei handelt es sich um Tests, mit denen medizinisches Fachpersonal feststellen kann, ob zwischen verschiedenen medizinischen Verfahren oder Behandlungen eine statistische Signifikanz besteht.<\/span><\/p>\n Angenommen, ein Arzt glaubt, dass ein neues Medikament den Blutdruck bei adip\u00f6sen Patienten senken kann. Um dies zu testen, wird er den Blutdruck von 40 Patienten vor und nach der einmonatigen Anwendung des neuen Medikaments messen k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n Anschlie\u00dfend wird ein t-Test f\u00fcr gepaarte Stichproben<\/a> unter Verwendung der folgenden Annahmen durchgef\u00fchrt:<\/span><\/p>\n Liegt der p-Wert<\/a> des Tests unter einem bestimmten Signifikanzniveau (z. B. \u03b1 = 0,05), kann er die Nullhypothese verwerfen und daraus schlie\u00dfen, dass das neue Medikament eine Blutdrucksenkung bewirkt.<\/span><\/p>\n Hinweis<\/strong> : Dies ist nur ein Beispiel f\u00fcr Hypothesentests im Gesundheitswesen. Andere g\u00e4ngige Tests sind ein T-Test bei einer Stichprobe<\/a> , ein T-Test bei zwei Stichproben<\/a> , eine einfaktorielle ANOVA<\/a> und eine zweifaktorielle ANOVA<\/a> .<\/span><\/p>\n Ein Inzidenzratenbericht<\/strong> erm\u00f6glicht es medizinischem Fachpersonal, die Inzidenzrate zwischen zwei verschiedenen Gruppen zu vergleichen.<\/span><\/p>\n Angenommen, es ist bekannt, dass Raucher in einer Rate von 7 pro 100 Personenjahre an Lungenkrebs erkranken.<\/span><\/p>\n Nehmen wir umgekehrt an, dass bekannt ist, dass Menschen, die nicht rauchen, mit einer Rate von 1,5 pro 100 Personenjahre an Lungenkrebs erkranken.<\/span><\/p>\n Wir w\u00fcrden das Inzidenzratenverh\u00e4ltnis (oft als IRR abgek\u00fcrzt) wie folgt berechnen:<\/span><\/p>\n So w\u00fcrde ein medizinisches Fachpersonal diesen Wert interpretieren: Die Lungenkrebsrate bei Rauchern ist 4,67-mal h\u00f6her als bei Nichtrauchern.<\/span><\/p>\n Mit dieser einfachen Berechnung k\u00f6nnen medizinische Fachkr\u00e4fte besser verstehen, wie sich unterschiedliche Lebensstilentscheidungen (z. B. Rauchen) auf die Gesundheit des Einzelnen auswirken.<\/span><\/p>\n Die folgenden Artikel erl\u00e4utern die Bedeutung von Statistiken in anderen Bereichen:<\/span><\/p>\n Warum sind Statistiken wichtig? (10 Gr\u00fcnde, warum Statistiken wichtig sind!)<\/a> Der Bereich Statistik besch\u00e4ftigt sich mit der Erhebung, Analyse, Interpretation und Darstellung von Daten. Im Gesundheitswesen sind Statistiken aus folgenden Gr\u00fcnden wichtig: Grund 1 : Statistiken erm\u00f6glichen es Gesundheitsfachkr\u00e4ften, die Gesundheit von Einzelpersonen mithilfe deskriptiver Statistiken zu verfolgen. Grund 2 : Statistiken erm\u00f6glichen es medizinischem Fachpersonal, die Beziehung zwischen Variablen mithilfe von Regressionsmodellen zu quantifizieren. […]<\/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 Grund 1: \u00dcberwachen Sie die Gesundheit von Einzelpersonen mithilfe deskriptiver Statistiken<\/strong><\/span><\/h3>\n
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Grund 2: Quantifizieren Sie die Beziehung zwischen Variablen mithilfe von Regressionsmodellen<\/strong><\/span><\/h3>\n
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Grund 3: Vergleichen Sie medizinische Verfahren mithilfe von Hypothesentests<\/strong><\/span><\/h3>\n
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Grund 4: Verstehen Sie die Auswirkungen von Lebensstilentscheidungen auf die Gesundheit anhand der Inzidenzrate<\/strong><\/span><\/h3>\n
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Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
Die Bedeutung von Statistiken in der Pflege<\/a>
Die Bedeutung von Statistiken in Unternehmen<\/a>
Die Bedeutung der Statistik in der Wirtschaft<\/a>
Die Bedeutung der Statistik im Bildungswesen<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"