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Systematischer Fehler

Vgl. dazu folgenden Artikel zu: Fehler und Schätzgenauigkeit

Spezifität

Die Spezifität ist die Wahrscheinlichkeit, mit der ein diagnostischer Test einen Gesunden als gesund einstuft. Eine detailliertere Beschreibung ist im Kapitel Sensitivität zu finden.

Standardabweichung

Die Standardabweichung ist ein Dispersionsmaß (Streuungsmaß) für quantitative und annähernd normalverteilte Messungen und berechnet sich aus der Wurzel der Varianz. Eine detailliertere Beschreibung zur Berechnung liefert das Kapitel Varianz.

Standardfehler

Der Standardfehler des Mittelwertes  ist der mittlere quadratische Fehler des Mittelwertes und quantifiziert die Genauigkeit der Schätzung des Mittelwertes aus einer Serie von  Messungen . Er berechnet sich wie folgt aus der Standardabweichung  und der Anzahl  der Messungen: Der Standardfehler ist kein Dispersionsmaß, er wird mit zunehmender Zahl an Messungen kleiner, die Schätzung des Mittelwertes wird […]

SPSS

SPSS ist ein modular aufgebautes System zum Analysieren von Daten. Mit SPSS lassen sich Daten aus verschiedenen Dateitypen entnehmen und aus ihnen Berichte in Tabellenform, Diagramme sowie grafische Darstellungen von Verteilungen und Trends, deskriptive Statistiken und komplexe statistische Analysen erstellen. Statistische Auswertungen können über Menüs und über Dialogfelder durchgeführt werden oder durch Eingabe von Syntaxbefehlen […]

Streudiagramm

Streudiagramme – auch Punktwolken oder Scatterplots genannt, werden oftmals zur Einschätzung eines Zusammenhangs zwischen zwei quantitativen Parametern genutzt. Um ein Streudiagramm zu erstellen sind also zwei Messreihen erforderlich, wobei beide Messungen an denselben Individuen oder Objekten (Fällen) durchgeführt wurden. Die Wertepaare werden in einem Koordinatensystem aufgetragen, wobei üblicherweise die unabhängige Größe auf der x-Achse (Abszisse) […]

Stamm-Blatt-Diagramm (stem-and-leaf-plot)

Das Stamm-Blatt-Diagramm stellt die Häufigkeitsverteilung einer quantitativen Stichprobengröße dar. Der Stichprobenumfang sollte dabei nicht zu groß sein. Beispiel für eine Stichprobe: 0.1, 0.9, -3.4, 3.8, 2.0, 2.2, -1.9, -2.8, 0.3, 0.1, 3.1, -1.0, -2.2, 1.5, 1.6, -2.5, 0.1, -1.1, -1.5, 0.7, 1.4 Die beobachteten Werte werden der Größe nach sortiert und aufsteigend von unten nach […]

Sensitivität

Sensitivität, Spezifität sowie positiver und negativer Vorhersagewert sind Kriterien, die die Güte eines diagnostischen Tests wiedergeben. Dabei ist zu beachten, dass Sensitivität und Spezifität prävalenzunabhängige Größen sind, wohingegen die Vorhersagewerte durch die Prävalenz beeinflusst werden. Die Sensitivität ist die Wahrscheinlichkeit, mit der ein diagnostischer Test einen Kranken als krank diagnostiziert: Sens = a / (a […]

Scheinkorrelation

Die Korrelationsanalyse untersucht den Zusammenhang zwischen zwei Merkmalen M1 und M2. Wird eine Korrelation beobachtet und rechnerisch bestätigt, so ist dies noch kein Beweis für einen kausalen Zusammenhang zwischen M1 und M2. Ebenso gut kann ein nichtkausaler Zusammenhang vorliegen, in diesem Fall spricht man von einer Scheinkorrelation. Dies kann verschiedene Ursachen haben: Zwischen M1 und […]

Statistischer Hypothesentest

Das Ziel eines statistischen Hypothesentests (Signifikanztests) ist, die Gültigkeit einer Hypothese zu prüfen. Da sich Hpothesen statistisch nicht beweisen lassen, zeigt man, dass die Gegenhypothese unwahrscheinlich ist, um so auf die (wahrscheinliche) Richtigkeit der eigentlichen Hypothese schließen zu können. Die Formulierung der Nullhypothese und der Alternativhypothese geschieht vor der Stichprobenerhebung, nur dann sind Rückschlüsse von […]

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