{"id":7987,"date":"2020-07-15T09:04:56","date_gmt":"2020-07-15T09:04:56","guid":{"rendered":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/?p=7987"},"modified":"2023-04-18T11:16:56","modified_gmt":"2023-04-18T11:16:56","slug":"top-10-statistical-tools-used-in-medical-research","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/top-10-statistical-tools-used-in-medical-research\/","title":{"rendered":"Top 10 Statistical Tools Used in Medical Research"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_45_1 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\">Das Inhaltsverzeichnis<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" area-label=\"ez-toc-toggle-icon-1\"><label for=\"item-69f2e13f6c09a\" aria-label=\"Table of Content\"><span style=\"display: flex;align-items: center;width: 35px;height: 30px;justify-content: center;direction:ltr;\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/label><input  type=\"checkbox\" id=\"item-69f2e13f6c09a\"><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/top-10-statistical-tools-used-in-medical-research\/#1_Stata\" title=\"1. Stata\">1. Stata<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/top-10-statistical-tools-used-in-medical-research\/#2_R\" title=\"2. R\">2. R<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/top-10-statistical-tools-used-in-medical-research\/#3_GraphPad_Prism\" title=\"3. GraphPad Prism\">3. GraphPad Prism<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/top-10-statistical-tools-used-in-medical-research\/#4_SAS\" title=\"4. SAS\">4. SAS<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/top-10-statistical-tools-used-in-medical-research\/#5_IBM_SPSS\" title=\"5. IBM SPSS\">5. IBM SPSS<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/top-10-statistical-tools-used-in-medical-research\/#6_MATLAB\" title=\"6. MATLAB\">6. MATLAB<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/top-10-statistical-tools-used-in-medical-research\/#7_JMP\" title=\"7. JMP\">7. JMP<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/top-10-statistical-tools-used-in-medical-research\/#8_Minitab\" title=\"8. Minitab\">8. Minitab<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/top-10-statistical-tools-used-in-medical-research\/#9_Statistica\" title=\"9. Statistica\">9. Statistica<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/top-10-statistical-tools-used-in-medical-research\/#10_Excel\" title=\"10. Excel\">10. Excel<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<p><em>Kolabtree <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/statistics\">freiberuflicher Statistiker<\/a> Kingsley Ukwuoma writes about the top statistical tools used in medical <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/ensuring-reproducibility-in-ai-driven-research-how-freelance-experts-can-help-in-biotech-and-healthcare\/\">Forschung<\/a> and clinical data analysis.\u00a0<\/em><\/p>\n<p>Es gab eine Zeit, in der die Validierung von Experimenten durch Daten vollst\u00e4ndig durch manuelle Berechnungen erfolgte. Dies er\u00f6ffnete L\u00fccken f\u00fcr menschliches Versagen und erh\u00f6hte die Kosten f\u00fcr die Durchf\u00fchrung der Forschung, insbesondere wenn die Daten umfangreich waren, z. B. bei \u00fcber 1000 Feldbeobachtungen. Heute werden aufgrund des allm\u00e4hlichen technologischen Fortschritts statistische Instrumente in der medizinischen Forschung eingesetzt, um die Effizienz und Genauigkeit zu erh\u00f6hen.<\/p>\n<p>In der medizinischen Forschung, die sich \u00fcber systematische \u00dcbersichten, Meta-Analysen und klinische Studien erstreckt, sind Genauigkeit und Pr\u00e4zision von gr\u00f6\u00dfter Bedeutung. Die Validierungsparameter m\u00fcssen noch strenger sein. Bei der Pr\u00fcfung 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% n\u00e4hert, mit anderen Worten 0,001 (0,1%) oder 0,0001 (0,01%).<\/p>\n<p>Daten an sich, die aus einer Mischung von numerischen, String- und alphanumerischen Punkten bestehen, k\u00f6nnen einsch\u00fcchternd wirken, aber die Analyse von Daten muss nicht immer komplex sein. Der Prozess kann in 3 klare Schritte unterteilt werden:<\/p>\n<p>-Verstehen der Herkunft der Daten anhand der Forschungsziele<br \/>\n-Was mit den Daten zu tun ist (Wahl des Sch\u00e4tzungstests)<br \/>\n-Wie man aus den Daten einen Sinn macht (Interpretation der Ergebnisse)<\/p>\n<p>Es gibt eine Vielzahl von Statistik-Tools, die in der medizinischen Forschung eingesetzt werden. Diese Tools erledigen ihre Aufgabe auf \u00e4hnliche Weise, aber die Unterschiede liegen in der Benutzerfreundlichkeit und der Pr\u00e4sentation sowie in der Lizenzierung (propriet\u00e4r oder nicht), der Schnittstelle (Point and Click oder Befehlszeile) und den Kosten (kostenlos oder kostenpflichtig). Diese Tools \u00fcbernehmen 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, \u00c4rzten und F&amp;E-Fachleuten der Industrie verwendet werden.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_Stata\"><\/span><strong>1. Stata<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Stata ist ein kompletter Werkzeugkasten, der eine Datenverwaltung, Datenanalyse und eine farbenfrohe grafische Oberfl\u00e4che bietet. Stata kann als die statistische Software f\u00fcr die Politik bezeichnet werden, die von Institutionen, einschlie\u00dflich internationaler Organisationen wie den Vereinten Nationen, Regierungen und Akademikern f\u00fcr \u00f6ffentliche Gesundheit, Wirtschaft, Sozialarbeit und Medizin verwendet wird. Es ist nach wie vor die leistungsf\u00e4higste Software, die im Bereich der Analytik verf\u00fcgbar ist. Der Name Stata ist eine syllabische Abk\u00fcrzung der W\u00f6rter Statistik und Daten und wurde 1985 ver\u00f6ffentlicht, die grafische Benutzeroberfl\u00e4che kam 2003 dazu.<\/p>\n<p>Stata verf\u00fcgt \u00fcber eine grafische Benutzeroberfl\u00e4che (GUI) oder einfach eine Point-and-Click-Schnittstelle mit einer Option f\u00fcr 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).<\/p>\n<p>Es gibt viele statistische Funktionen, die von der deskriptiven Analyse \u00fcber Kreuztabellen bis hin zu fortgeschrittenen Techniken wie Strukturgleichungsmodellierung, Wahrscheinlichkeitsmodelle, \u00dcberlebensanalyse, Zeitreihen und Mehrebenenmodelle reichen. Stata erm\u00f6glicht den Benutzern die Kontrolle \u00fcber Daten, Variablen und auch die statistische Zusammenstellung von Gruppen. Stata arbeitet gut mit L\u00e4ngsschnittdaten, kann aber nur einen Datensatz im Speicher halten, der neu geschrieben werden muss, um einen neuen Datensatz hinzuzuf\u00fcgen oder darauf zuzugreifen. Die Stata-Grafiken sind im Vergleich zu anderer Software nicht sehr flexibel, und die verschiedenen Pakete schr\u00e4nken die Gr\u00f6\u00dfe der nutzbaren Datens\u00e4tze ein (Stata\/IC, Stata\/SE und Stata\/MP).<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_R\"><\/span><strong>2. R<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>R ist ein <a href=\"https:\/\/www.r-project.org\/foundation\/\">Open-Source-Statistiksoftware<\/a> 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 gro\u00dfe Fangemeinde, die sich mit \u00fcber 6000 Paketen r\u00fchmt, 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.<\/p>\n<p>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 fr\u00fchere Version wurde 1993 eingef\u00fchrt und die IDE 2011 ver\u00f6ffentlicht. 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.<\/p>\n<p>Konkret, <strong><em>Metafor<\/em><\/strong> ist eines der vielen R-Pakete, die f\u00fcr die Durchf\u00fchrung von Meta-Analysen zur Verf\u00fcgung stehen, und enth\u00e4lt die umfassendsten Analysewerkzeuge. Die Website des Pakets enth\u00e4lt einige sehr n\u00fctzliche Analyse- und Diagrammbeispiele mit dem entsprechenden Code. Da das Paket jedoch die Verwendung der R-Umgebung voraussetzt, kann es f\u00fcr diejenigen, die noch nie mit R gearbeitet haben, schwierig sein, sich so schnell an das Paket zu gew\u00f6hnen. Erw\u00e4hnenswert sind die <strong><em>JASP<\/em><\/strong> oder <strong><em>Jamovi <\/em><\/strong>Pakete.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_GraphPad_Prism\"><\/span><strong>3. GraphPad Prism<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>GraphPad Prism ist bei Biologen im akademischen Bereich und in der Industrie sehr beliebt. Es verf\u00fcgt auch \u00fcber Funktionen, die es Forschern erm\u00f6glichen, Laborforschung und klinische Studien mit t-Tests, einseitiger ANOVA, Kontingenztabellen, \u00dcberlebensanalysen und Wahrscheinlichkeitsmodellen wie logistischen Regressionsmodellen durchzuf\u00fchren.<\/p>\n<p>Im Gegensatz zu anderen Programmen verf\u00fcgt die Software \u00fcber eine Seite mit interpretierten Ergebnissen, nachdem die Sch\u00e4tzungen erstellt wurden. Die Sprache ist leicht zu verstehen und enth\u00e4lt wenig technische Details. Die Software verf\u00fcgt au\u00dferdem \u00fcber eine integrierte automatische Funktion, die die Analyse und die grafische Ausgabe in einem Schnappschuss zusammenfasst - was das Verhalten der automatischen Neuanalyse von Daten in F\u00e4llen, in denen einer der Datenpunkte ge\u00e4ndert wird, noch verst\u00e4rkt, und zwar zur Laufzeit, ohne dass die durchgef\u00fchrte Analyse oder das gezeichnete Diagramm wiederholt werden muss.<\/p>\n<p>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 au\u00dfergew\u00f6hnlich.<\/p>\n<p><strong>Lesen Sie auch: <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/how-freelance-statisticians-can-improve-research\/?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=StatsToolsMed\">Wie freischaffende Statistiker die Forschung verbessern k\u00f6nnen<\/a><\/strong><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"4_SAS\"><\/span><strong>4. SAS<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>SAS ist die Grundlage f\u00fcr 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 sp\u00e4ter von James Goodnight erg\u00e4nzt. Das National Institute of Health finanzierte dieses Projekt mit dem Ziel, landwirtschaftliche Daten zu analysieren, um die Ernteertr\u00e4ge zu verbessern.<\/p>\n<p>SAS ist kompatibel mit Excel-Dateien (.xls), ext-Dateien (.txt, .dat, .csv), IBM SPSS (.sav), Stata (.dta), JMP (.jmp) und anderen Dateierweiterungen (.xml). Dadurch k\u00f6nnen Daten problemlos importiert und exportiert werden, ohne auf manuelle Prozesse zur\u00fcckgreifen zu m\u00fcssen, die zu Fehlern f\u00fchren k\u00f6nnen. SAS verf\u00fcgt auch \u00fcber eine gute interaktive grafische Schnittstelle. Allerdings kann SAS manchmal m\u00fchsam sein, wenn es darum geht, perfekte Grafiken mit Syntax zu erstellen.<\/p>\n<p>Einige der Nachteile oder Vorteile von SAS h\u00e4ngen mit seiner Gr\u00f6\u00dfe und den propriet\u00e4ren Lizenzen zusammen. Dazu geh\u00f6ren vor allem die Zeit, die f\u00fcr die Umsetzung neuer Ideen und Methoden ben\u00f6tigt wird, und die technischen Aspekte des Dokumentationsprozesses. SAS hat in den Bereichen Finanzdienstleistungen, Beh\u00f6rden, Fertigung sowie Gesundheits- und Biowissenschaften an Popularit\u00e4t gewonnen.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"5_IBM_SPSS\"><\/span><strong>5. IBM SPSS<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Die erste Version von SPSS wurde 1968 entwickelt und 2009 von IBM \u00fcbernommen. IBM SPSS ist sehr umfangreich und dient als Standardwerkzeug f\u00fcr fast alle Disziplinen und Fachleute. Die Software verf\u00fcgt \u00fcber umfangreiche Funktionen mit einer einfach zu bedienenden grafischen Benutzeroberfl\u00e4che. Die Software eignet sich jedoch am besten f\u00fcr Forscher, die \u00fcber Grundkenntnisse der Statistik verf\u00fcgen, insbesondere \u00fcber Datenelemente wie Datenmessungen, Identifizierung von Datentypen, Variablenzuweisung und -kodierung sowie Fallauswahl.<\/p>\n<p>IBM SPSS ist kompatibel mit Excel-Dateien (.xls, .xlsx), Textdateien (.csv, .txt, .dat), SAS (. sas7bdat) und Stata (.dta). Es verf\u00fcgt \u00fcber eine bemerkenswerte Funktion im \"Chart Builder\", die es den Benutzern erm\u00f6glicht, Grafiken zu ziehen und zu verschieben und \u00c4nderungen vorzunehmen. Abgesehen von der Benutzerfreundlichkeit und der F\u00e4higkeit, fehlende Datenpunkte automatisch zu behandeln, k\u00f6nnen die Benutzer mit SPSS Amos Strukturgleichungsmodelle durchf\u00fchren.<\/p>\n<p>Einige robuste und komplexe statistische Methoden k\u00f6nnen jedoch nicht gesch\u00e4tzt werden, z. B. die Regression der kleinsten absoluten Abweichung und die Quantilsregression.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"6_MATLAB\"><\/span><strong>6. MATLAB<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>MATLAB (The Mathworks) wurde 1984 ver\u00f6ffentlicht. MATLAB ist eine vollst\u00e4ndige 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 m\u00fcssen. Au\u00dferdem stehen zahlreiche Toolboxen zur Verf\u00fcgung, die Ihnen bei der Beantwortung Ihrer Forschungsfragen helfen (z. B. EEGLab zur Analyse von EEG-Daten). Die schwierige Bedienung wird durch eine gro\u00dfe Auswahl an statistischen Methoden und die Flexibilit\u00e4t der Software erg\u00e4nzt. MATLAB ist bei Wissenschaftlern in den Bereichen Ingenieurwesen, numerische Analyse, lineare Algebra und Bildverarbeitung sehr beliebt.<\/p>\n<p>MATLAB ist kompatibel mit Excel-Dateien (.xls, .xlsx), Textdateien (.txt, .dat, .csv) und anderen (. xml, json). MATLAB verf\u00fcgt \u00fcber eine gute Grafik und l\u00e4sst sich leicht in High-End-Programmiersoftware wie Python und C++ integrieren, verf\u00fcgt aber nicht \u00fcber die umfangreichen statistischen Methoden, die f\u00fcr SAS und IBM SPSS verf\u00fcgbar sind.<\/p>\n<p>Au\u00dferdem gibt es eine Reihe von unbeliebten statistischen Software-Tools, die sich durch ihre Benutzerfreundlichkeit auszeichnen und effektive Point-and-Click-Funktionen bieten.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"7_JMP\"><\/span><strong>7. JMP<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>JMP kombiniert leistungsstarke Statistiken mit dynamischen Grafiken, im Speicher und auf dem Desktop. Sein interaktives und visuelles Paradigma erm\u00f6glicht es JMP, Einblicke zu geben, die aus reinen Zahlentabellen oder statischen Diagrammen nicht zu gewinnen sind. Urspr\u00fcnglich stand JMP f\u00fcr 'John's Macintosh Program' mit f\u00fcnf ma\u00dfgeschneiderten Produkten: JMP, JMP Pro, JMP Clinical, JMP Genomics und JMP Graph Builder App.<\/p>\n<p>JMP ist kompatibel mit Excel-Dateien (.xls, .xlsx), Textdateien (.csv, .txt, .dat), SAS (. sas7bdat), Stata (.dta), SPSS (.sav). JMP verf\u00fcgt \u00fcber eine interaktive Grafik, dynamisch verkn\u00fcpfte Datentabellen und eine Skriptsprache sowie eine Schnittstelle, die die Verwendung von R- und Excel-Add-Ins erm\u00f6glicht. Die Benutzer erhalten au\u00dferdem den zus\u00e4tzlichen Vorteil einer effektiven Verwaltung der Ausgabe. \u00c4hnlich wie bei IBM SPSS fehlen einige wesentliche robuste Methoden: Regression, zweistufige kleinste Quadrate (2SLS), LAD, Quantile.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"8_Minitab\"><\/span><strong>8. Minitab<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Minitab bietet eine Reihe sowohl grundlegender als auch recht fortgeschrittener statistischer Werkzeuge f\u00fcr die Datenanalyse und wurde 1972 aus OMNITAB 80, einer Light-Version, entwickelt. \u00c4hnlich wie bei GraphPad Prism k\u00f6nnen Befehle sowohl \u00fcber die grafische Benutzeroberfl\u00e4che als auch \u00fcber Skriptbefehle ausgef\u00fchrt werden, wodurch es sowohl f\u00fcr Anf\u00e4nger als auch f\u00fcr Benutzer, die komplexere Analysen durchf\u00fchren m\u00f6chten, zug\u00e4nglich ist.<\/p>\n<p>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 k\u00f6nnen Daten problemlos importiert und exportiert werden, ohne dass manuelle Prozesse erforderlich sind, die zu Fehlern f\u00fchren k\u00f6nnen. Minitab automatisiert Berechnungen und erm\u00f6glicht die effiziente Erstellung von Diagrammen.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"9_Statistica\"><\/span><strong>9. Statistica<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Statistica ist eine Suite von Analysesoftware, die urspr\u00fcnglich von StatSoft entwickelt und 2014 von Dell und 2017 von TIBCO \u00fcbernommen wurde. Statistica ist gro\u00dfartig in den Bereichen Datenmanagement, Analyse, Visualisierung, Data Mining und maschinelles Lernen.<\/p>\n<p>SAS ist kompatibel mit Excel-Dateien (.xls), ext-Dateien (.txt, .dat, .csv), IBM SPSS (.sav), Stata (.dta), JMP (.jmp) und anderen Dateierweiterungen (.xml). Dadurch k\u00f6nnen Daten einfach importiert und exportiert werden, ohne auf manuelle Prozesse zur\u00fcckgreifen zu m\u00fcssen, die zu Fehlern f\u00fchren k\u00f6nnen. Statistica erm\u00f6glicht die Integration der Programmierumgebung R, in der zus\u00e4tzliche Analysetechniken verf\u00fcgbar sind.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"10_Excel\"><\/span><strong>10. Excel<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Microsoft Office Excel wurde urspr\u00fcnglich f\u00fcr die Datenverwaltung entwickelt. Ohne dass es einer Einf\u00fchrung bed\u00fcrfte, wird Microsoft Corp Excel in gro\u00dfem Umfang f\u00fcr die statistische Analyse des f\u00fcr diese Untersuchung verwendeten Datensatzes verwendet. Das Programm hat eine gr\u00f6\u00dfere Reichweite und das Wissen \u00fcber seine Verwendung ist so weit verbreitet, dass die Anzahl der Unbekannten \u00fcber die Art der Verwendung sehr gering ist und somit die Benutzerfreundlichkeit unter den untersuchten Programmen am h\u00f6chsten ist.<\/p>\n<p>Excel verf\u00fcgt auch \u00fcber ein Add-in namens Meta-Essentials, MetaXL und MetaEasy, das die M\u00f6glichkeit bietet, meta-analytische Statistiken mit Excel als Grundlage durchzuf\u00fchren.<\/p>\n<blockquote><p>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 sorgf\u00e4ltig durchgef\u00fchrt werden, um zuverl\u00e4ssige Ergebnisse zu erhalten. Die Beauftragung eines erfahrenen <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/medical-statistics\/?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=StatsToolsMed\">freiberuflicher Medizinstatistiker<\/a> oder <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/biostatistics\/?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=StatsToolsMed\">Biostatistik-Berater<\/a> kann Ihnen helfen, Zeit und Energie zu sparen, w\u00e4hrend Sie sich auf Ihre Forschung konzentrieren. Die \u00dcberpr\u00fcfung Ihrer Forschungsdaten vor der Ver\u00f6ffentlichung ist ebenfalls von entscheidender Bedeutung, damit Sie Ihre Forschungsergebnisse vertrauensvoll an die Welt\u00f6ffentlichkeit weitergeben k\u00f6nnen. Kolabtree bietet Zugang zu freiberuflichen Statistikern, die mit verschiedenen Softwareprogrammen und Tools vertraut sind.<strong><a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=StatsToolsMed\"> Experten jetzt ansehen<\/a><\/strong> oder einfach <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/#create-project\/?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=StatsToolsMed\"><strong>ein Projekt ver\u00f6ffentlichen<\/strong><\/a> und erhalten Sie Angebote innerhalb von 24 Stunden.<\/p><\/blockquote>\n<p><a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/Statistical-Tools-1-1024x626@2x.jpg\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"alignnone wp-image-8016 size-full\" src=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/Statistical-Tools-1-scaled.jpg\" alt=\"\" width=\"2560\" height=\"1564\" srcset=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/Statistical-Tools-1-scaled.jpg 2560w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/Statistical-Tools-1-300x183.jpg 300w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/Statistical-Tools-1-1024x626.jpg 1024w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/Statistical-Tools-1-768x469.jpg 768w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/Statistical-Tools-1-1536x939.jpg 1536w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/Statistical-Tools-1-2048x1251.jpg 2048w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/Statistical-Tools-1-1080x660.jpg 1080w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/Statistical-Tools-1-300x183@2x.jpg 600w, https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/Statistical-Tools-1-1080x660@2x.jpg 2160w\" sizes=\"(max-width: 2560px) 100vw, 2560px\" \/><\/a><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Der freiberufliche Statistiker Kingsley Ukwuoma von Kolabtree schreibt \u00fcber 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 vollst\u00e4ndig durch manuelle Berechnungen erfolgte. Dies er\u00f6ffnete L\u00fccken f\u00fcr menschliches Versagen und erh\u00f6hte die Kosten f\u00fcr die Durchf\u00fchrung von Forschungsarbeiten, insbesondere bei gro\u00dfen Datenmengen.<\/p>\n<div class=\"read-more\"><a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/top-10-statistical-tools-used-in-medical-research\/\" title=\"Mehr lesen\">Mehr lesen<\/a><\/div>","protected":false},"author":12,"featured_media":8018,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[443,540],"tags":[408],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v20.1 (Yoast SEO v20.1) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Top 10 Statistical Tools Used in Medical Research - The Kolabtree Blog<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"From GraphPrism to R, a list of the top statistical tools used in medical research. 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