Setzen Sie auf professionelle statistische Auswertungen
Gruppen statistisch miteinander vergleichen
Präzise Gruppenvergleiche sind das Fundament evidenzbasierter Medizin. Ob Sie Treatment- und Kontrollgruppen gegenüberstellen oder verschiedene Therapieansätze evaluieren – eine professionelle statistische Auswertung ist unerlässlich.
Mittels Hypothesentests decken wir statistisch signifikante Unterschiede auf und liefern belastbare Ergebnisse für Ihre klinische Entscheidungsfindung. Bei heterogenen Gruppen, wie sie in retrospektiven Studien vorkommen, setzen wir fortschrittliche statistische Methoden ein. Diese sorgen für eine Homogenisierung der Vergleichsgruppen und steigern die Validität Ihrer Forschungsergebnisse.
Nutzen Sie unsere Expertise, um die Aussagekraft Ihrer Studien zu maximieren. Unser Service ist unkompliziert, sicher und statistisch valide.
Beispiel: Vergleich des Patientenalters zwischen Treatment- und Placebogruppe
Alter ist eine metrische Variable. Daher können wir hier den t-Test verwenden, um zu überprüfen, ob es einen statistisch signifikanten Unterschied in beiden Gruppen gibt.
Bei einem Hypothesentest wird eine sogenannte Nullhypothese aufgestellt. Hier: “Das mittlere Alter der beiden Gruppen ist identisch”. Dann wird berechnet, wie wahrscheinlich die beobachteten Werte unter dieser Annahme sind. Ist die Beobachtung unwahrscheinlich (pWert unter dem Signifkanzniveau, meist 5% oder 1%), wird die Nullhypothese als falsch angenommen und es gilt das Gegenteil.
Ergibt der t-Test beispielsweise einen p-Wert von 0,024, dann lehnen wir die Nullhypothese “Gleiches mittleres Alter” ab, d.h. es gibt einen statistisch signifikanten Unterschied im mittleren Alter zwischen den beiden Gruppen.
Propensity Score Matching
Haben wir festgestellt, dass es einen statistisch signifikanten Unterschied im Alter zwischen den beiden Gruppen gibt, stellt sich die Frage, ob die beiden Gruppen eventuell nicht direkt miteinander vergleichbar sind.
Bei klinischen Studien sollte das bei der durchdachten Auswahl der Studienteilnehmer ausgeschlossen werden. In Real-Life- nud retrospektiven Studien ist das aber nicht möglich.
Mit Hilfe von Propensity Score Matching können wir aber die Gruppen bezüglich vorher festgelegter Variablen aneinander angleichen, sofern beide Gruppen groß genug sind. Dazu werden Patienten-Paare gebildet, welche sich möglichst ähnlich sind. Mit diesem Verfahren lassen sich also trotzdem die Gruppen miteinander vergleichen.
