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Studienbegriffe, zweiter Teil: raw data, proportions & rates

Klar, man kann Rohdaten publizieren: „638 User haben einen Blogbeitrag über die Aufzucht von Shitake-Pilzen geliket. Gesehen haben ihn 1.914.“ Wenig aussagekräftig? Ganz bestimmt.

Proportion

Die reinen Rohdaten (raw data) sind recht farblos – eindrucksvoller ist es, das Mengenverhältnis (proportion) auszudrücken: „1/3 der 1.914 Leser haben den Blogbeitrag über die Aufzucht von Shitake-Pilzen geliket.“

Besonders wichtig ist das bei Vergleichen: Wenn die Zahl der Pilzvergiftungen im Untersuchungsgebiet von 170 auf 320 steigt, klingt das schlimm.

Ist aber relativ! Denn im gleichen Zeitraum sind viele Leute in das Untersuchungsgebiet gezogen – und die proportion ist letztlich nur von 29 pro 100.000 auf 30 pro 100.000 Einwohner gestiegen.

Rate: Incidence

Bei einer Rate (rate) kommt der Zeitfaktor dazu. Ein bekanntes Beispiel aus der Medizin ist die Inzidenz: Zahl der Neuerkrankungen pro z. B. 100.000 Personen pro Jahr.

Proportion: Prevalence

Klar zu unterscheiden ist dies von der Prävalenz (prevalence), die eigentlich keine rate, sondern eher eine proportion ist: Die Prävalenz ist die Zahl der Krankheitsfälle in einer bestimmten Population zu einem bestimmten Zeitpunkt. Dies beinhaltet Neuerkrankungen wie Altfälle. Gerade bei chronischen und nicht-lebensbedrohlichen Erkrankungen ist die Prävalenz viel größer als die Inzidenz.

Point & period prevalence

Gelegentlich liest man von der point prevalence und der period prevalence:

  • Point prevalence: Hier wird die Prävalenz zu einem ganz bestimmten Termin (census date) erhoben.
  • Period prevalence: Das ist die Zahl der Krankheitsfälle (neu & alt) in einer bestimmten Population während eines Monats oder Jahres (oder eines anderen Zeitraums).

Kurzum: Die Nennung der proportions ist den raw data klar vorzuziehen und incidence und prevalence sind klar zu unterscheiden.

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