Statistik für die Pflege - Handbuch für Pflegeforschung und Pflegewissenschaft

Statistik für die Pflege - Handbuch für Pflegeforschung und Pflegewissenschaft

 

 

 

von: Marianne Müller

Hogrefe AG, 2019

ISBN: 9783456959504

Sprache: Deutsch

300 Seiten, Download: 23128 KB

 
Format:  PDF, auch als Online-Lesen

geeignet für: Apple iPad, Android Tablet PC's Online-Lesen PC, MAC, Laptop


 

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Statistik für die Pflege - Handbuch für Pflegeforschung und Pflegewissenschaft



4. Planung einer Studie

Was ist Confounding?
• Wieso ist eine Kontrollgruppe wichtig?
• Durchblick trotz „doppelblind“?

4.1 Einführung
• Wie viele betagte, pflegebedürftige Personen gibt es in der Schweiz?
• Steigert Fussreflexzonenmassage das Wohlbefinden?
• Werden in der Schweiz zu viele Gebärmutteroperationen durchgeführt?
• Nützt ein Aspirin pro Tag gegen Herzinfarkt?

Wieso ist die Beantwortung dieser Fragen schwierig? Menschen reagieren unterschiedlich. Selbst wiederholte Beobachtungen an der gleichen Person variieren, wenn auch meist weniger stark als Beobachtungen an verschiedenen Personen. Es braucht also eine genügend grosse Anzahl von Versuchspersonen, sogenannte Replikation, um die Variabilität in den Griff zu bekommen.

Aus Zeit- und Kostengründen können aber nicht alle in der Schweiz lebenden Personen z. B. nach ihrer Pflegebedürftigkeit oder nach einer Gebärmutteroperation befragt werden. Stattdessen wird aus der Zielpopulation, den Personen, über die etwas herausgefunden werden soll, eine Stichprobe, der zu untersuchenden oder zu befragenden Personen, ausgewählt. Damit die Resultate verallgemeinerbar sind, muss die Stichprobe repäsentativ, d. h. ein möglichst genaues Abbild der Zielpopulation sein.

Theoretisch braucht es dazu eine Zufallsstichprobe, aber praktisch ist das oft nicht möglich. So werden oft Freiwillige oder gerade anwesende PatientInnen bzw. Mitarbeitende von Universitätsspitälern untersucht. Inwieweit diese Versuchspersonen repräsentativ sind für z. B. alle hospitalisierten PatientInnen oder sogar alle Personen mit der untersuchten Krankheit, muss in jedem einzelnen Fall sorgfältig abgewogen werden. Wenn Zufallsstichproben gezogen werden können, legt ein Stichprobenplan die Auswahl fest (siehe Kapitel 5).

Ein weiteres Problem ist Confounding. Konfundierende Variablen sind Variablen, die so zusammen auftreten, dass ihre Effekte nicht auseinandergehalten werden können. In einer Herz- und Kreislaufstudie (Coronary Drug Project Research Group, 1980) untersuchte man die Wirkung eines Medikaments, das das Cholesterinniveau senkt. Leider erhöhte es die Überlebenschancen nicht. Nach 5 Jahren waren 20% der Versuchspersonen gestorben, im Vergleich zu 21% in der Placebogruppe. Man vermutete, dass etliche PatientInnen ihre Medikamente nicht regelmässig eingenommen hatten. Tatsächlich hatten die Personen, die mindestens 80% der Medikamente eingenommen hatten, eine signifikant tiefere Mortalität als die übrigen. Von den Kooperativen waren nach 5 Jahren nur 15% gestorben, im Gegensatz zu 25% ....

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