MEDIZIN: Statistik-Quiz

Teststärke (Power)

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In einer klinischen Studie ist es nicht möglich auszuschließen, dass das Studienergebnis dem Einfluss zufälliger, unbekannter Effekte unterliegt. Soll etwa untersucht werden, ob sich zwei Therapien hinsichtlich ihrer Wirksamkeit unterscheiden, können folgende unerwünschte Situationen eintreten: Einerseits ist es möglich, dass die Studie einen Unterschied zwischen den Therapien zeigt, obwohl in Wahrheit kein Unterschied vorliegt. In diesem Falle spricht man von einem Typ-I–Fehler. Andererseits ist es möglich, dass die Studie keinen Unterschied zwischen den Therapien zeigt, obwohl in Wahrheit ein Unterschied vorliegt. In diesem Falle spricht man von einem Typ-II–Fehler. Die Grundidee des statistischen Testens besteht darin, diese beiden Fehler zu kontrollieren und möglichst gering zu halten. In diesem Zusammenhang tritt neben dem Begriff des Signifikanzniveaus auch der Begriff der Teststärke (Power) auf.

1) Die Teststärke (Power) ist die Wahrscheinlichkeit, einen Typ-I–Fehler zu vermeiden.

2) Die Teststärke (Power) ist die Wahrscheinlichkeit, einen Typ-II–Fehler zu vermeiden.

3) Das Signifikanzniveau und die Teststärke (Power) sind unabhängig voneinander, das heißt, eine Veränderung des Signifikanzniveaus hat im Allgemeinen keinen Einfluss auf die Teststärke (Power).

4) Die Teststärke (Power) kann erhöht werden, indem die Fallzahl vergrößert wird.

5) Die Teststärke (Power) erhöht sich, wenn der vermutete Unterschied zwischen den Therapien zunimmt.

Welche der Kombinationen der Aussagen über die Teststärke (Power) ist zutreffend?

a) 1, 2 und 5

b) 2, 3 und 4

c) 2, 4 und 5

Die Quiz-Fragen wurden vom Institut für Medizinische Biometrie, Epidemiologie und Informatik (IMBEI), Mainz, entwickelt.



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