Top 10 der in der medizinischen Forschung verwendeten statistischen Instrumente

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Kolabtree freiberuflicher Statistiker Kingsley Ukwuoma schreibt über die wichtigsten statistischen Werkzeuge, die in der medizinischen Forschung und der klinischen Datenanalyse eingesetzt werden. 

Es gab eine Zeit, in der die Validierung von Experimenten durch Daten vollständig durch manuelle Berechnungen erfolgte. Dies eröffnete Lücken für menschliches Versagen und erhöhte die Kosten für die Durchführung der Forschung, insbesondere wenn die Daten umfangreich waren, z. B. bei über 1000 Feldbeobachtungen. Heute werden aufgrund des allmählichen technologischen Fortschritts statistische Instrumente in der medizinischen Forschung eingesetzt, um die Effizienz und Genauigkeit zu erhöhen.

In der medizinischen Forschung, die sich über systematische Übersichten, Meta-Analysen und klinische Studien erstreckt, sind Genauigkeit und Präzision von größter Bedeutung. Die Validierungsparameter müssen noch strenger sein. Bei der Prüfung von Forschungshypothesen geht man von einer 100% Korrektheit aus. Da die Daten an sich jedoch niemals normalverteilt oder perfekt sind, ist es wichtig, einen Prozentsatz von 0,01 (1%) als Signifikanzniveau oder Fehlermarge oder Wahrscheinlichkeit, dass das Ergebnis einen Fehler produziert, anzusetzen, der zwar gering ist, aber besser wird, je mehr sich die Benchmark 100% nähert, mit anderen Worten 0,001 (0,1%) oder 0,0001 (0,01%).

Daten an sich, die aus einer Mischung von numerischen, String- und alphanumerischen Punkten bestehen, können einschüchternd wirken, aber die Analyse von Daten muss nicht immer komplex sein. Der Prozess kann in 3 klare Schritte unterteilt werden:

-Verstehen der Herkunft der Daten anhand der Forschungsziele
-Was mit den Daten zu tun ist (Wahl des Schätzungstests)
-Wie man aus den Daten einen Sinn macht (Interpretation der Ergebnisse)

Es gibt eine Vielzahl von Statistik-Tools, die in der medizinischen Forschung eingesetzt werden. Diese Tools erledigen ihre Aufgabe auf ähnliche Weise, aber die Unterschiede liegen in der Benutzerfreundlichkeit und der Präsentation sowie in der Lizenzierung (proprietär oder nicht), der Schnittstelle (Point and Click oder Befehlszeile) und den Kosten (kostenlos oder kostenpflichtig). Diese Tools übernehmen den gesamten Prozess des Sammelns, Organisierens, Analysierens und Interpretierens statistischer Daten. Sehen wir uns die 10 wichtigsten Statistik-Tools an, die in der medizinischen Forschung von Wissenschaftlern, Ärzten und F&E-Fachleuten der Industrie verwendet werden.

1. Stata

Stata ist ein kompletter Werkzeugkasten, der eine Datenverwaltung, Datenanalyse und eine farbenfrohe grafische Oberfläche bietet. Stata kann als die statistische Software für die Politik bezeichnet werden, die von Institutionen, einschließlich internationaler Organisationen wie den Vereinten Nationen, Regierungen und Akademikern für öffentliche Gesundheit, Wirtschaft, Sozialarbeit und Medizin verwendet wird. Es ist nach wie vor die leistungsfähigste Software, die im Bereich der Analytik verfügbar ist. Der Name Stata ist eine syllabische Abkürzung der Wörter Statistik und Daten und wurde 1985 veröffentlicht, die grafische Benutzeroberfläche kam 2003 dazu.

Stata verfügt über eine grafische Benutzeroberfläche (GUI) oder einfach eine Point-and-Click-Schnittstelle mit einer Option für eine Befehlszeilenschnittstelle (CLI), die schnell, authentisch und einfach zu bedienen ist. STATA ist kompatibel mit Excel-Dateien (.xls, .xlsx), Textdateien (.txt, .csv, .dat), SAS (.XPT) und anderen (.XML).

Es gibt viele statistische Funktionen, die von der deskriptiven Analyse über Kreuztabellen bis hin zu fortgeschrittenen Techniken wie Strukturgleichungsmodellierung, Wahrscheinlichkeitsmodelle, Überlebensanalyse, Zeitreihen und Mehrebenenmodelle reichen. Stata ermöglicht den Benutzern die Kontrolle über Daten, Variablen und auch die statistische Zusammenstellung von Gruppen. Stata arbeitet gut mit Längsschnittdaten, kann aber nur einen Datensatz im Speicher halten, der neu geschrieben werden muss, um einen neuen Datensatz hinzuzufügen oder darauf zuzugreifen. Die Stata-Grafiken sind im Vergleich zu anderer Software nicht sehr flexibel, und die verschiedenen Pakete schränken die Größe der nutzbaren Datensätze ein (Stata/IC, Stata/SE und Stata/MP).

2. R

R ist ein Open-Source-Statistiksoftware R ist ein Softwaretool mit Befehlszeilenschnittstelle (CLI), das gut ausgestattet ist, um Visualisierung, Analyse und Aspekte des maschinellen Lernens zu handhaben, und obwohl es relativ neu im Benutzerbereich ist, hat R inzwischen eine große Fangemeinde, die sich mit über 6000 Paketen rühmt, die von Datenwissenschaftlern, Bioinformatikern und medizinischen Forschern beigesteuert wurden und eine Vielzahl von Disziplinen abdecken, von Krebsforschung, klinischer Analyse, Molekularbiologie, Phylogenie bis hin zur Meta-Analyse.

Die integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) R-Studio, in der die R-Tools untergebracht sind, funktioniert wie die Oracle Data Base Engine, in der SQL verwendet wird. Die frühere Version wurde 1993 eingeführt und die IDE 2011 veröffentlicht. R ist kompatibel mit Excel-Dateien (.xls, .xlsx), Textdateien (.txt, .dat, .csv), SPSS (.sav), Stata (.dta), SAS (. sas7bdat), Andere (. xml, json). R interagiert gut mit anderer Software, wobei die Lernkurve angesichts der verschiedenen Datentypen recht steil ist.

Konkret, Metafor ist eines der vielen R-Pakete, die für die Durchführung von Meta-Analysen zur Verfügung stehen, und enthält die umfassendsten Analysewerkzeuge. Die Website des Pakets enthält einige sehr nützliche Analyse- und Diagrammbeispiele mit dem entsprechenden Code. Da das Paket jedoch die Verwendung der R-Umgebung voraussetzt, kann es für diejenigen, die noch nie mit R gearbeitet haben, schwierig sein, sich so schnell an das Paket zu gewöhnen. Erwähnenswert sind die JASP oder Jamovi Pakete.

3. GraphPad Prism

GraphPad Prism ist bei Biologen im akademischen Bereich und in der Industrie sehr beliebt. Es verfügt auch über Funktionen, die es Forschern ermöglichen, Laborforschung und klinische Studien mit t-Tests, einseitiger ANOVA, Kontingenztabellen, Überlebensanalysen und Wahrscheinlichkeitsmodellen wie logistischen Regressionsmodellen durchzuführen.

Im Gegensatz zu anderen Programmen verfügt die Software über eine Seite mit interpretierten Ergebnissen, nachdem die Schätzungen erstellt wurden. Die Sprache ist leicht zu verstehen und enthält wenig technische Details. Die Software verfügt außerdem über eine integrierte automatische Funktion, die die Analyse und die grafische Ausgabe in einem Schnappschuss zusammenfasst - was das Verhalten der automatischen Neuanalyse von Daten in Fällen, in denen einer der Datenpunkte geändert wird, noch verstärkt, und zwar zur Laufzeit, ohne dass die durchgeführte Analyse oder das gezeichnete Diagramm wiederholt werden muss.

Das Software-Tool ist kompatibel mit Excel-Dateien (.xls, .xlsx), Textdateien (.txt, .dat, .csv) und anderen (. xml, json). Die Funktionen zur Erstellung von Grafiken sind außergewöhnlich.

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4. SAS

SAS ist die Grundlage für fortschrittliche Analytik mit Funktionen, die in einer Vielzahl von wissenschaftlichen und technischen Unternehmen und Organisationen eingesetzt werden. Die Entwicklung von SAS (Statistical Analysis System) wurde 1966 von Anthony Bar von der North Carolina State University begonnen und später von James Goodnight ergänzt. Das National Institute of Health finanzierte dieses Projekt mit dem Ziel, landwirtschaftliche Daten zu analysieren, um die Ernteerträge zu verbessern.

SAS ist kompatibel mit Excel-Dateien (.xls), ext-Dateien (.txt, .dat, .csv), IBM SPSS (.sav), Stata (.dta), JMP (.jmp) und anderen Dateierweiterungen (.xml). Dadurch können Daten problemlos importiert und exportiert werden, ohne auf manuelle Prozesse zurückgreifen zu müssen, die zu Fehlern führen können. SAS verfügt auch über eine gute interaktive grafische Schnittstelle. Allerdings kann SAS manchmal mühsam sein, wenn es darum geht, perfekte Grafiken mit Syntax zu erstellen.

Einige der Nachteile oder Vorteile von SAS hängen mit seiner Größe und den proprietären Lizenzen zusammen. Dazu gehören vor allem die Zeit, die für die Umsetzung neuer Ideen und Methoden benötigt wird, und die technischen Aspekte des Dokumentationsprozesses. SAS hat in den Bereichen Finanzdienstleistungen, Behörden, Fertigung sowie Gesundheits- und Biowissenschaften an Popularität gewonnen.

5. IBM SPSS

Die erste Version von SPSS wurde 1968 entwickelt und 2009 von IBM übernommen. IBM SPSS ist sehr umfangreich und dient als Standardwerkzeug für fast alle Disziplinen und Fachleute. Die Software verfügt über umfangreiche Funktionen mit einer einfach zu bedienenden grafischen Benutzeroberfläche. Die Software eignet sich jedoch am besten für Forscher, die über Grundkenntnisse der Statistik verfügen, insbesondere über Datenelemente wie Datenmessungen, Identifizierung von Datentypen, Variablenzuweisung und -kodierung sowie Fallauswahl.

IBM SPSS ist kompatibel mit Excel-Dateien (.xls, .xlsx), Textdateien (.csv, .txt, .dat), SAS (. sas7bdat) und Stata (.dta). Es verfügt über eine bemerkenswerte Funktion im "Chart Builder", die es den Benutzern ermöglicht, Grafiken zu ziehen und zu verschieben und Änderungen vorzunehmen. Abgesehen von der Benutzerfreundlichkeit und der Fähigkeit, fehlende Datenpunkte automatisch zu behandeln, können die Benutzer mit SPSS Amos Strukturgleichungsmodelle durchführen.

Einige robuste und komplexe statistische Methoden können jedoch nicht geschätzt werden, z. B. die Regression der kleinsten absoluten Abweichung und die Quantilsregression.

6. MATLAB

MATLAB (The Mathworks) wurde 1984 veröffentlicht. MATLAB ist eine vollständige Befehlszeilenschnittstelle (CLI) oder Programmiersprache, die von Wissenschaftlern und Ingenieuren verwendet wird. Wie bei R ist der Lernweg steil, und Sie werden irgendwann Ihren eigenen Code erstellen müssen. Außerdem stehen zahlreiche Toolboxen zur Verfügung, die Ihnen bei der Beantwortung Ihrer Forschungsfragen helfen (z. B. EEGLab zur Analyse von EEG-Daten). Die schwierige Bedienung wird durch eine große Auswahl an statistischen Methoden und die Flexibilität der Software ergänzt. MATLAB ist bei Wissenschaftlern in den Bereichen Ingenieurwesen, numerische Analyse, lineare Algebra und Bildverarbeitung sehr beliebt.

MATLAB ist kompatibel mit Excel-Dateien (.xls, .xlsx), Textdateien (.txt, .dat, .csv) und anderen (. xml, json). MATLAB verfügt über eine gute Grafik und lässt sich leicht in High-End-Programmiersoftware wie Python und C++ integrieren, verfügt aber nicht über die umfangreichen statistischen Methoden, die für SAS und IBM SPSS verfügbar sind.

Außerdem gibt es eine Reihe von unbeliebten statistischen Software-Tools, die sich durch ihre Benutzerfreundlichkeit auszeichnen und effektive Point-and-Click-Funktionen bieten.

7. JMP

JMP kombiniert leistungsstarke Statistiken mit dynamischen Grafiken, im Speicher und auf dem Desktop. Sein interaktives und visuelles Paradigma ermöglicht es JMP, Einblicke zu geben, die aus reinen Zahlentabellen oder statischen Diagrammen nicht zu gewinnen sind. Ursprünglich stand JMP für 'John's Macintosh Program' mit fünf maßgeschneiderten Produkten: JMP, JMP Pro, JMP Clinical, JMP Genomics und JMP Graph Builder App.

JMP ist kompatibel mit Excel-Dateien (.xls, .xlsx), Textdateien (.csv, .txt, .dat), SAS (. sas7bdat), Stata (.dta), SPSS (.sav). JMP verfügt über eine interaktive Grafik, dynamisch verknüpfte Datentabellen und eine Skriptsprache sowie eine Schnittstelle, die die Verwendung von R- und Excel-Add-Ins ermöglicht. Die Benutzer erhalten außerdem den zusätzlichen Vorteil einer effektiven Verwaltung der Ausgabe. Ähnlich wie bei IBM SPSS fehlen einige wesentliche robuste Methoden: Regression, zweistufige kleinste Quadrate (2SLS), LAD, Quantile.

8. Minitab

Minitab bietet eine Reihe sowohl grundlegender als auch recht fortgeschrittener statistischer Werkzeuge für die Datenanalyse und wurde 1972 aus OMNITAB 80, einer Light-Version, entwickelt. Ähnlich wie bei GraphPad Prism können Befehle sowohl über die grafische Benutzeroberfläche als auch über Skriptbefehle ausgeführt werden, wodurch es sowohl für Anfänger als auch für Benutzer, die komplexere Analysen durchführen möchten, zugänglich ist.

Die Software ist kompatibel mit Excel-Dateien (.xls), ext-Dateien (.txt, .dat, .csv), IBM SPSS (.sav), Stata (.dta), JMP (.jmp) und anderen Dateierweiterungen (.xml). Auf diese Weise können Daten problemlos importiert und exportiert werden, ohne dass manuelle Prozesse erforderlich sind, die zu Fehlern führen können. Minitab automatisiert Berechnungen und ermöglicht die effiziente Erstellung von Diagrammen.

9. Statistica

Statistica ist eine Suite von Analysesoftware, die ursprünglich von StatSoft entwickelt und 2014 von Dell und 2017 von TIBCO übernommen wurde. Statistica ist großartig in den Bereichen Datenmanagement, Analyse, Visualisierung, Data Mining und maschinelles Lernen.

SAS ist kompatibel mit Excel-Dateien (.xls), ext-Dateien (.txt, .dat, .csv), IBM SPSS (.sav), Stata (.dta), JMP (.jmp) und anderen Dateierweiterungen (.xml). Dadurch können Daten einfach importiert und exportiert werden, ohne auf manuelle Prozesse zurückgreifen zu müssen, die zu Fehlern führen können. Statistica ermöglicht die Integration der Programmierumgebung R, in der zusätzliche Analysetechniken verfügbar sind.

10. Excel

Microsoft Office Excel wurde ursprünglich für die Datenverwaltung entwickelt. Ohne dass es einer Einführung bedürfte, wird Microsoft Corp Excel in großem Umfang für die statistische Analyse des für diese Untersuchung verwendeten Datensatzes verwendet. Das Programm hat eine größere Reichweite und das Wissen über seine Verwendung ist so weit verbreitet, dass die Anzahl der Unbekannten über die Art der Verwendung sehr gering ist und somit die Benutzerfreundlichkeit unter den untersuchten Programmen am höchsten ist.

Excel verfügt auch über ein Add-in namens Meta-Essentials, MetaXL und MetaEasy, das die Möglichkeit bietet, meta-analytische Statistiken mit Excel als Grundlage durchzuführen.

Es gibt mehrere Faktoren, die sich auf das Ergebnis der Analyse auswirken, darunter der Stichprobenumfang, die Datenerhebungsmethoden, die Wahl des verwendeten Tests, die Methodik und vieles mehr. Die statistische Analyse muss von Experten sorgfältig durchgeführt werden, um zuverlässige Ergebnisse zu erhalten. Die Beauftragung eines erfahrenen freiberuflicher Medizinstatistiker oder Biostatistik-Berater kann Ihnen helfen, Zeit und Energie zu sparen, während Sie sich auf Ihre Forschung konzentrieren. Die Überprüfung Ihrer Forschungsdaten vor der Veröffentlichung ist ebenfalls von entscheidender Bedeutung, damit Sie Ihre Forschungsergebnisse vertrauensvoll an die Weltöffentlichkeit weitergeben können. Kolabtree bietet Zugang zu freiberuflichen Statistikern, die mit verschiedenen Softwareprogrammen und Tools vertraut sind. Experten jetzt ansehen oder einfach ein Projekt veröffentlichen und erhalten Sie Angebote innerhalb von 24 Stunden.

 


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Über den Autor

Kingsley Ukwuoma ist ein erfahrener Statistiker und Datenanalyst, der quantitative Forschungsunterstützung bietet. Er verfügt über mehr als 10 Jahre Erfahrung mit Eingabeanwendungen wie R, STATA, Eviews, Python, IBM SPSS und SAS/Excel, die er in der Industrie in den Bereichen Gesundheitswissenschaften und -analytik, Epidemiologie, angewandte Statistik und globale Gesundheitstechnologie und -finanzierung einsetzt.

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