Elementare Methoden der Biometrie
Dozent und Übungsleiter: Jan Beyersmann
Allgemeine Informationen:
Sprache | Deutsch (English on request) |
Vorlesung | Di, 14-16h in He18E20 |
Übung | Do, 14-16h in He18E60 |
Voraussetzungen: Elementare Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Grundkenntnisse in R
Klausur: TBA
Nachklausur: TBA
Inhalt: Die Vorlesung behandelt Themen, die Studierende der mathematischen Biometrie am Ende ihres Bachelorstudiums beherrschen sollte, die jedoch nicht oder vielleicht nur am Rande in anderen Veranstaltungen behandelt werden. Die Vorlesung richtet sich ferner an alle Bachelorstudierenden der mathematischen Studiengänge mit einem Interesse an datenanalytischen Methoden ("Data Science") in den Lebenswissenschaften. Wir beginnen mit einem Studium der elementaren biometrischen Risikomaße, untersuchen deren mathematische Eigenschaften und illustrieren an Beispielen, dass etwa die vergleichende Quantifizierung eines Erkrankungsrisikos i.A. nicht eindeutig ist. Weitere Themen sind u.a. die Beurteilung der Gleichwertigkeit von Behandlungen, Studienplanung, Meta-Analyse, retrospektive, stratifizierte und gematchte Analysen. Gegen Ende werden wir einen Ausblick auf biometrisch aktuelle Fragestellungen der Kausalität und der Prädiktion geben. Biometriestudierende, die nicht beweisen können, warum in Fall-Kontroll-Studien nur das Odds Ratio schätzbar ist, oder die den Mantel-Haenszel Schätzer oder die Konfidenzintervall-Inklusion für Äquivalenztests nicht kennen (und für ersteren keine approximative Verteilung herleiten und für letztere nicht beweisen können, warum ein 1 - 2 alpha Konfidenzintervall "reicht"), sollten diese Veranstaltung hören. |
Literatur:
- Lachin, John M. Biostatistical methods : the assessment of relative risks, Wiley 2011.
- Schumacher, Martin und Schulgen, Gabi, Methodik klinischer Studien: methodische Grundlagen der Planung, Durchführung und Auswertung, Springer, 2008.
- Held, Leonhard, Rufibach, Kaspar und Seifert Burkhardt, Medizinische Statistik: Konzepte, Methoden, Anwendungen, Pearson Higher Education, 2013.