Einführung in die medizinische Biometrie

Daten

Offizielle Daten in der Fachveröffentlichung für das folgende akademische Jahr: 2025-2026

Thematik

Im Rahnem diesem Fach werden die Grundlage der Biostatistik gelehrt. Die Studenten lernen solche wichtigen Bereiche kennen, wie zum Beispiel die Verarbeitung von Daten, die Analyse und Darstellung von Daten mittels grafischer und numerischer Methoden, sowie die Anwendung von Wahrscheinlichkeitsrechnung, statistische Schlussfolgerung/Entscheidung mit Hilfe Hypothesentesten. Das Hauptziel des Kurses ist es, eine statistische Denkweise zu entwickeln und deren grundlegende Prinzipien zu erlernen.

In der Medizin sind die durch Statistik erworbenen Fähigkeiten und Kompetenzen mittlerweile nicht nur als theoretischer wissenschaftlicher Hintergrund unverzichtbar, sondern auch als integraler Bestandteil der täglichen Praxis. Analytisches und kritisches Denken spielen eine entscheidende Rolle bei medizinischen Entscheidungen, und dieses Fachgebiet bietet die Möglichkeit, diese Fähigkeiten weiter zu vertiefen und anzuwenden. Das Fach wird in Form von Seminaren unterrichtet.

Vorlesungen

Praktika

• 1. Relative Häufigkeit und Wahrscheinlichkeit, Beispiele, Denkmodelle - Borbásné Farkas Kornélia
• 2. Wahrscheinlichkeitsrechnung, Binomiale und Poisson Verteilung - Borbásné Farkas Kornélia
• 3. Typen von Variablen, Graphische Darstellung - Borbásné Farkas Kornélia
• 4. Beschreibung der Angaben mit Maßzahlen - Beschreibende Statistik - Borbásné Farkas Kornélia
• 5. Normalverteilung, Standardnormalverteilung, Verteilung des Mittelwertes - Borbásné Farkas Kornélia
• 6. Statistische Schätzung, Konfidenzintervall des Erwartungswertes - Borbásné Farkas Kornélia
• 7. Testat I. Prinzip des Hypothesentests. Einstichproben und Gepaarter t-Test - Borbásné Farkas Kornélia
• 8. Zweistichproben t-Test, Entscheidungsfehler I und II - Borbásné Farkas Kornélia
• 9. Nichtparametrische Testmethoden (Wilcoxon- und Mann-Whitney-U-Test) - Borbásné Farkas Kornélia
• 10. Lineare Regression und Korrelation. - Borbásné Farkas Kornélia
• 11. Häufigkeitstabellen, Chi-Quadrat Test. Fisher Exact Test - Borbásné Farkas Kornélia
• 12. Zusammenfassende Übung der Testmethoden. - Borbásné Farkas Kornélia
• 13. Zusammenfassende Übung der Testmethoden. - Borbásné Farkas Kornélia
• 14. Testat II - Borbásné Farkas Kornélia

Seminare

• 1. Einführung (Statistik in Medizin, Modelle) relative Häufigkeit, Wahrscheinlichkeit - Borbásné Farkas Kornélia
• 2. Wahrscheinlichkeitsrechnung, diskrete Verteilungen (Binomial und Poisson) - Borbásné Farkas Kornélia
• 3. Graphische Darstellung der Variablen (Histogramm, relative Häufigkeitsdichte, Dichteverteilungsfunktion) - Borbásné Farkas Kornélia
• 4. Deskriptive Statistik - Borbásné Farkas Kornélia
• 5. Stetige Wahrscheinlichkeitsverteilungen - Die Normalverteilung - Borbásné Farkas Kornélia
• 6. Die statistische Schätzung. Konfidenzintervall des erwarteten Wertes - Borbásné Farkas Kornélia
• 7. Prinzipien von Hypothesentest. Einstichproben TTest. T-Test für gepaarte Stichproben - Borbásné Farkas Kornélia
• 8. Konfidenzintervall und Hypothesentest. Fehlentscheidungsrisiken - Borbásné Farkas Kornélia
• 9. T-Test für zwei unabhängige Stichproben. Teststärke - Borbásné Farkas Kornélia
• 10. Lineare Regression und Korrelation. - Borbásné Farkas Kornélia
• 11. Nichtparametrische Testmethoden (Wilcoxon-Test, Mann-Whithey U-Test, Vorzeichen-Test) - Borbásné Farkas Kornélia
• 12. Auswertung von Häufigkeitstabellen, Chi-QuadratTest. Fisher-Exact-Test, spezielle Anwendungsmöglichkeiten - Borbásné Farkas Kornélia
• 13. Prinzip der Varianzanalyse. - Borbásné Farkas Kornélia
• 14. Zusammenfassende Überblick der Hypothesentestmethoden. - Borbásné Farkas Kornélia

Materialien zum Aneignen des Lehrstoffes

Obligatorische Literatur

J. Belágyi: Statistik für Medizinstudenten (PTE)

Vom Institut veröffentlichter Lehrstoff

Elektronische Notizen in Moodle

Jeges-Farkas-Péter: Biometrie/Skriptum

Skript

J. Belágyi: Statistik für Medizinstudenten (PTE)

Empfohlene Literatur

Poto: Biometrics Workbook 2018

R.D. Hilger, P. Bauer, V. Schifter: Einführung in die medizinische Statistik, Springer Verlag, Berlin, 2. Aufgabe, 2006.

Jürgen Bortz: Statistik für Sozialwissenschaftler, Springer Verlag, Berlin Heidelberg New York 1999.

Volker Harms: Biomathematik Statistik und Dokumentation, Harms Verlag -Kiel

Voraussetzung zum Absolvieren des Semesters

Aktive Teilnahme, max. 20% Abwesenheit, 2 Klausuren, beide über 60%, Tests am Anfang der Praktiken

Prüfung: ein Test auf einer elektronischen Plattform mit einer Mindestergebnis von 60 % oder eine mündliche Prüfung in Form eines computergestützten (Jamovi) Problems und einer theoretischen Frage. In jedem dieser Teile sollten mindestens ausreichende Leistungen gezeigt werden, um die Prüfung erfolgreich zu absolvieren.
Von den 28 Seminaren bis maximal 5 Fehlstunden

Semesteranforderungen

Während des Semesters müssen 2 Testate jeweils über 60% für Prüfungszulassung geleistet werden. Tests am Anfang der Praktiken müssen geschrieben werden.

Möglichkeiten zur Nachholung der Fehlzeiten

Nachholen der Stunde ist nach Vereinbarung mit dem/der Kursleiter/in möglich

Prüfungsfragen

1. Statistik in Medizin, Denkmodelle, relative Häufigkeit, Wahrscheinlichkeit  2. Wahrscheinlichkeitsrechnung, diskrete Verteilungen (Binomial und Poisson). 

3.  Graphische Darstellung der Variablen (Histogramm, relative Häufigkeitsdichte,

Dichteverteilungsfunktion) 

4.  Deskriptive Statistik 

5.  Stetige Wahrscheinlichkeitsverteilungen - Die Normalverteilung 

6.  Die statistische Schätzung. Konfidenzintervall des erwarteten Wertes 

7.  Prinzipien von Hypothesentest. Einstichproben T-Test. T-Test für gepaarte Stichproben 

8.  Konfidenzintervall und Hypothesentest. Fehlentscheidungsrisiken  9. T-Test für zwei unabhängige Stichproben. Teststärke 

10.  Lineare Regression und Korrelation. 

11.  Nichtparametrische Testmethoden (Wilcoxon-Test, Mann-Whithey U-Test, VorzeichenTest) 

12.  Auswertung von Häufigkeitstabellen, Chi-Quadrat-Test. Fisher-Exact-Test, spezielle

Anwendungsmöglichkeiten  13. Prinzip der Varianzanalyse. 

Prüfer

• Borbásné Farkas Kornélia

Praktika, Seminarleiter/innen

• Borbásné Farkas Kornélia