Dieser Kurs vermittelt zentrale statistische Methoden zur Analyse und Interpretation gesundheitsbezogener Daten. Zu Beginn werden grundlegende Konzepte der beschreibenden Statistik behandelt, darunter grafische Darstellungen wie Histogramme und Boxplots sowie wichtige Kennzahlen zur Datenzusammenfassung. Darauf aufbauend wird das Verhältnis von Population und Stichprobe eingeführt, als Grundlage für inferenzstatistische Verfahren.
Im weiteren Verlauf lernen die Studierenden wichtige Wahrscheinlichkeitsverteilungen kennen, insbesondere diskrete Verteilungen wie die Binomial- und Poissonverteilung sowie die Normalverteilung mit ihren Eigenschaften, Dichtefunktionen und Quantilen. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Korrelationsanalyse (Pearson und Spearman) zur Untersuchung von Zusammenhängen zwischen Variablen.
Ein zentraler Bestandteil des Kurses ist das statistische Testen: Zunächst werden Verfahren zum Vergleich von Mittelwerten behandelt, einschließlich Hypothesentests, Fehler 1. und 2. Art, ein- und zweiseitiger t-Tests, Welch-Test, p-Werten und Konfidenzintervallen. Ergänzend werden nichtparametrische Verfahren wie der Wilcoxon-Mann-Whitney-Test sowie grundlegende Konzepte der Fallzahlplanung eingeführt. Anschließend werden Tests für kategoriale Daten (Chi-Quadrat- und Fisher-Test) besprochen.
Abschließend behandelt der Kurs die Varianzanalyse (ANOVA) sowie die lineare Regression, einschließlich der Schätzung von Modellparametern, Beurteilung der Modellgüte und Erweiterungen auf Modelle mit mehreren Einflussvariablen und Interaktionstermen.
Der Kurs legt besonderen Wert auf die Anwendung statistischer Methoden im Kontext von Public Health und befähigt die Studierenden, wissenschaftliche Studien kritisch zu bewerten und eigene Datenanalysen durchzuführen.

Weitere Informationen in Stud.IP.

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