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Korrelation, Regression und mehrstufige Datenstrukturen

EbM-Splitter Ausgabe 02/2006

Korrelation, Regression und mehrstufige Datenstrukturen

 

In der zahnmedizinischen Forschung gehören in der Regel mehrere Messwerte zu einem Patienten. In klinischen Studien sind es etwa mehrere Zähne, Implantate oder Prothesen, die für einen Patienten nachbeobachtet werden können. Diese Gegebenheit ist durchaus kennzeichnend für statistische Analysen von zahnmedizinisch erhobenen Daten. Auf der einen Seite wird eine korrekte statistische Analyse dieser Daten zwar komplexer, weil berücksichtigt werden muss, dass die Variabilität der Messwerte verschiedener Patienten typischerweise viel größer ist als die Variabilität der Messwerte innerhalb eines einzelnen Patienten. Auf der anderen Seite kann die mehrstufige Struktur der Daten zu geeigneten Parametern führen, die nicht verfügbar wären, gäbe es nicht mehrere Messungen pro Patient. Die Erkennung der Problematik ist häufig die größte Hürde vor einer angemessenen statistischen Auswertung der oftmals mühsam gesammelten Informationen. Deshalb werden wir uns in diesem EbM-Splitter mit einem Thema aus der Implantologie befassen, bei dem in der zahnmedizinischen Literatur häufig die mehrstufige Struktur der Daten unerkannt und ungenutzt bleibt – wie beispielsweise in einer Arbeit von Wyatt und Zarb, in der ein unverständlicher Korrelationskoeffizient berechnet wurde [1].

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(Stand: 09.11.2006)

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  • Der Einfluss des stomatognathen Systems auf die Entwicklung des Menschen
  • Nachweis der Aktivität von Matrix-Metalloproteinasen (MMP’s) im Wurzeldentin humaner Zähne
  • Was wissen wir über MIH-Schmelz? Eine systematische Literaturübersicht

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