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Störfaktoren der Statistik: Wie wird man sie los?

In einem Experiment oder einer klinischen Studie gibt es zunächst zwei Variablen: Das was der Wissenschaftler oder die Wissenschaftlerin getan hat (z. B. einen Wirkstoff verabreichen) und das was gemessen wurde. Ein Störfaktor ist die dritte Variable.

Wenn etwa ein Wirkstoff verabreicht wurde, also ein Untersuchungssystem von Außen beeinflusst wurde, nennt man das die unabhängige Variable (Exposition). Davon hängt das ab, was anschließend gemessen wurde: die abhängige Variable (Endpunkt). Den Effekt der unabhängigen auf die abhängige Variable möchte man untersuchen.

Ein Störfaktor kann nun sowohl die unabhängige wie auch die abhängige Variable beeinflussen und so das Ergebnis verzerren – Störfaktoren müssen also berücksichtigt und ihre Effekte minimiert werden (Begriffe z. B. im Cochrane-Glossar).

Störfaktor Alter

Ein Beispiel: Die Frage ist, ob das Gebiet A sicherere Straßen hat als das Gebiet B. Beide sind ungefähr gleich groß und die Bevölkerungsdichte ist ungefähr gleich. Der Grund für die Hypothese: Motorradunfälle treten in Gebiet A sehr viel seltener auf als im Gebiet B.

Bevor man nun voreilige Schlüsse zieht, sollte man nach möglichen Störfaktoren suchen, die entweder die unabhängige Variable „Straßensicherheit“ und/oder die abhängige Variable „Motorradunfälle“ beeinflussen können. Ein Blick auf den Stadtplan zeigt: Im Gebiet A befinden sich drei Altersheime. Das Durchschnittsalter ist entsprechend höher und ältere Menschen fahren einfach seltener Motorrad – und wenn doch, dann meist nicht so schnell: Das Alter ist in diesem Beispiel also ein Störfaktor der Analyse.

Störfaktor Rauchen

Ein anderes häufig zitiertes Beispiel (How to control confounding effects by statistical analysis): Man möchte den Zusammenhang zwischen Kaffeetrinken und Lungenkrebs erforschen. Nun gibt es aber unter Kaffeetrinkern mehr Raucher als unter Teetrinkern. Das sollte man berücksichtigen.

Störfaktoren berücksichtigen

Doch wann sollte man mögliche Störfaktoren berücksichtigen? Entweder vor seiner Studie, also bei der Planung, oder vor der Datenanalyse.

Randomisierung

So können die Effekte von Störfaktoren etwa durch Randomisierung minimiert werden – mögliche Störfaktoren verteilen sich zufällig über die Population. Ist diese groß genug, wird der Einfluss der Störfaktoren reduziert.

Einschluss- und Ausschlusskriterien

Einschluss- und Ausschlusskriterien können Störfaktoren ausschalten – wenn etwa Raucher aus einer Studie ausgeschlossen oder nur bestimmte Altersgruppen eingeschlossen werden.

Matching

Wurden Alter und Geschlecht als Störfaktoren identifiziert, kommt das Matching in Betracht. Hier wird z.B. ein 45-jähriger Mann der Versuchsgruppe 1 mit einem 45-jährigen Mann der Versuchsgruppe 2 verglichen.

Adjustieren

Wenn diese drei Methoden nicht angewendet werden können, etwa weil es sich um eine retrospektive Analyse handelt, kann auch adjustiert werden. Beim Adjustieren werden zum Beispiel multivariate Analyseverfahren oder eine Stratifizierung angewendet, um Störfaktoren zu berücksichtigen und ihre Effekte zu minimieren – bei „altersadjustierten“ oder „geschlechtsadjustierten“ Ergebnissen wurden also die Effekte dieser Einflussgrößen herausgerechnet.

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