Schritt für Schritt durch
deine Datenanalyse

Wir nehmen ÄrztInnen an die Hand!

In wenigen Tagen zum perfekten Ergebnisteil – auch wenn du noch nie von Statistik gehört hast!

Schritt 1

Dein Datensatz

Schritt 2

Deskriptive Statistik

Schritt 3

Grundlagen des Statistischen Testens

Z Schritt 4

Hypothesenprüfung

Schritt 5

Der Methodenteil

Schritt 6

Deine Grafiken

Du bist hier richtig!

Nie wieder Frustation, nie wieder halbgare Erklärungen!

Unser Leitfaden führt dich durch alle Stufen der medizinischen Datenanalyse – vom Anlegen deines Datenfiles bis zum fertig formulierten Ergebnis- und Methodenteil!

Als promovierte StatistikberaterInnen für klinische Studien mit jahrelanger Erfahrung in der Betreuung medizinischer Doktorarbeiten können wir eins aus dem Effeff:

Doktorarbeiten abgeben.

Ja, du hast richtig gelesen! 

Mehr als 700 klinische Studien, Dissertationen und Publikationen haben wir schon erfolgreich betreut.

Daher schöpfen wir hier für dich aus unserem riesigen Erfahrungsschatz, und geben dir alle Informationen, die du brauchst um endlich abzugeben.

Arbeite dich Schritt für Schritt durch unseren Leitfaden, dann wirst auch du sehr bald den fertigen Ergebnis und Methodenteil deiner Dissertation vor dir liegen haben!

Und schon geht’s los!

Schritt 1

Daten

Schritt 2

Grundlagen

Z Schritt 3

Hypothese

Schritt 4

Methodenteil

Schritt 5

Grafiken

Schritt 1: Dein Datensatz

Ein korrekt angelegter Datensatz ist für deine Datenanalyse das A und O. Deshalb solltest du in jedem Fall damit starten. Folgende Fragen solltest du dir dabei unbedingt stellen:

In welchen Programm baue ich meinen Datensatz auf?
Welche Struktur braucht mein Datensatz, damit er später problemlos analysiert werden kann?
Welche Variablentypen gibt es und wie codiere ich sie in meiner Datenmatrix?
Wie vermeide ich fehlende Werte?

Lade dir zu Beantwortung dieser Fragen unsere kostenlose Excel-Vorlage für deinen Datensatz herunter und lies dir den Blogartikel zum Thema „Fehlende Werte in der Erhebung vermeiden“ durch.

Baue anschließend deinen Datensatz anhand der Anleitung auf. 

Du konntest fehlende Werte nicht vermeiden? Keine Panik in den späteren Sektionen erklären wir dir genau, was zu tun ist. 

Weitere Informationen findest du hier:

Excel-Vorlage
für deinen Datensatz

 

Bekomme die Kontrolle über deine Datenerhebung

Wie vermeide ich, dass fehlende Daten meine Doktorarbeit ruinieren?

Schritt 2: Die Grundlagen der deskriptiven Statistik

Du hast deinen Datensatz in Excel eingetragen? Prima! Dann geht es direkt weiter!

Die nun folgenden Schritte sind extrem wichtig und sorgen normalerweise für eine Menge Tränen und Frustration.

Aber nicht mit uns!

Jetzt wirst du lernen: 

Wie du deine Daten in das Datenanalyseprogramm R einliest und wo du es (kostenlos) herunterlädst
Wie du automatisiert sicherstellst, dass R deine Daten versteht
Wie du Ausreißer identifzierst und mit fehlenden Werten umgehst
Welche Maße der deskriptiven Statistik du unbedingt kennen musst und was sie bedeuten
Wie du eine deskriptive Statistik deiner Variablen erstellst und erste einfache Tests rechnest
Wie du mit unseren Vorlagen den klinischen Hintergrund deiner Patientenpopulation fachgerecht in deiner Dissertation beschreibst.

Hast du diese Schritte durchlaufen, wirst du die ersten 50% deines Ergebnisteils fertig haben.

Natürlich geben wir dir auch alle nötigen Vorlagen für die Erstellung der dazugehörigen Parts im statistischen Analyseteils deiner Methodenbeschreibung.

Grundlagenkurs Statistik für Mediziner

Inkl. Vorlagen für deinen Ergebnisteil!

Einführung in R für Ärzte

Mehr dazu in unserem Blog!

Schritt 3: Die Grundlagen Statistischen Testens

Ein korrekt angelegter Datensatz ist für deine Datenanalyse das A und O. Deshalb solltest du in jedem Fall damit starten. Folgende Fragen solltest du dir dabei unbedingt stellen:

In welchen Programm baue ich meinen Datensatz auf?
Welche Struktur braucht mein Datensatz, damit er später problemlos analysiert werden kann?
Welche Variablentypen gibt es und wie codiere ich sie in meiner Datenmatrix?
Wie vermeide ich fehlende Werte?

Lade dir zu Beantwortung dieser Fragen unsere kostenlose Excel-Vorlage für deinen Datensatz herunter und lies dir den Blogartikel zum Thema „Fehlende Werte in der Erhebung vermeiden“ durch.

Baue anschließend deinen Datensatz anhand der Anleitung auf. 

Du konntest fehlende Werte nicht vermeiden? Keine Panik in den späteren Sektionen erklären wir dir genau, was zu tun ist. 

Weitere Informationen findest du hier:

Grundlagen des statistischen Testens

Grundlagen des Statistischen Testens

Du hast dich schon immer gefragt, warum wir eigentlich statistische Tests rechnen und welche Bedeutung p-Werte und Effektstärken haben? Alle diese Fragen beantworten wir dir in dieser Artikelreihe.

Stichprobe oder Population?

Stichprobe oder Population? Wo ist der Unterschied?

Die wichtigste Unterscheidung, die man bei statistischen Tests immer im Hinterkopf haben sollte, ist die zwischen Population und Stichprobe.

Null- und Alternativhypothese

Null- und Alternativhypothese – die Grundlage deiner Studie

Bei allen statistischen Tests gibt es immer eine Nullhypothese (kurz: H0) und eine Alternativhypothese (kurz: H1).

Fehler 1. und 2. Art

Fehler 1. und 2. Art und die Sache mit der Wahrscheinlichkeit

Ein statistischer Test erlaubt es dir stattdessen, dich aufgrund von Wahrscheinlichkeitsüberlegungen für oder gegen die H1 zu entscheiden.

Die Testlogik und der p-Wert

Die Testlogik und der p-Wert

Was passiert nun genau bei einem statistischen Test und wie soll einem das Ergebnis helfen, eine Entscheidung zwischen H0 und H1 zu treffen?

Das Problem der Stichprobengröße

Das Problem der Stichprobengröße

Eine der unschönen Eigenschaften statistischer Tests (auf die man auch beim Lesen von Forschungsberichten immer achten sollte) ist, dass der p-Wert wesentlich von der Stichprobengröße abhängt.

So beurteilst du deine Studienergebnisse

So beurteilst du deine Studienergebnisse

Wenn du die Ergebnisse deiner Studie beurteilst, dann sind die folgenden drei Ebenen eines jeden Effekts von großer Bedeutung.

Die „optimale“ Stichprobengröße? Ein Fall für die Fallzahlschätzung!

Die „optimale“ Stichprobengröße? Ein Fall für die Fallzahlschätzung!

Abschließend stellt sich nun noch die Frage, wie groß die Stichprobe deiner Untersuchung denn nun idealerweise sein sollte.

Schritt 4: Hypothesenprüfung

Du hast deinen Datensatz in Excel eingetragen? Prima! Dann geht es direkt weiter!

Die nun folgenden Schritte sind extrem wichtig und sorgen normalerweise für eine Menge Tränen und Frustration.

Aber nicht mit uns!

Jetzt wirst du lernen: 

Wie du deine Daten in das Datenanalyseprogramm R einliest und wo du es (kostenlos) herunterlädst
Wie du automatisiert sicherstellst, dass R deine Daten versteht
Wie du Ausreißer identifzierst und mit fehlenden Werten umgehst
Welche Maße der deskriptiven Statistik du unbedingt kennen musst und was sie bedeuten
Wie du eine deskriptive Statistik deiner Variablen erstellst und erste einfache Tests rechnest
Wie du mit unseren Vorlagen den klinischen Hintergrund deiner Patientenpopulation fachgerecht in deiner Dissertation beschreibst.

Hast du diese Schritte durchlaufen, wirst du die ersten 50% deines Ergebnisteils fertig haben.

Natürlich geben wir dir auch alle nötigen Vorlagen für die Erstellung der dazugehörigen Parts im statistischen Analyseteils deiner Methodenbeschreibung.

Grundlagenkurs Statistik für Mediziner

Inkl. Vorlagen für deinen Ergebnisteil!

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Mehr dazu in unserem Blog!

Schritt 5: Der Methodenteil

Ein korrekt angelegter Datensatz ist für deine Datenanalyse das A und O. Deshalb solltest du in jedem Fall damit starten. Folgende Fragen solltest du dir dabei unbedingt stellen:

In welchen Programm baue ich meinen Datensatz auf?
Welche Struktur braucht mein Datensatz, damit er später problemlos analysiert werden kann?
Welche Variablentypen gibt es und wie codiere ich sie in meiner Datenmatrix?
Wie vermeide ich fehlende Werte?

Lade dir zu Beantwortung dieser Fragen unsere kostenlose Excel-Vorlage für deinen Datensatz herunter und lies dir den Blogartikel zum Thema „Fehlende Werte in der Erhebung vermeiden“ durch.

Baue anschließend deinen Datensatz anhand der Anleitung auf. 

Du konntest fehlende Werte nicht vermeiden? Keine Panik in den späteren Sektionen erklären wir dir genau, was zu tun ist. 

Weitere Informationen findest du hier:

Excel-Vorlage
für deinen Datensatz

 

Bekomme die Kontrolle über deine Datenerhebung

Wie vermeide ich, dass fehlende Daten meine Doktorarbeit ruinieren?

Schritt 6: Deine Grafiken

Du hast deinen Datensatz in Excel eingetragen? Prima! Dann geht es direkt weiter!

Die nun folgenden Schritte sind extrem wichtig und sorgen normalerweise für eine Menge Tränen und Frustration.

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Jetzt wirst du lernen: 

Wie du deine Daten in das Datenanalyseprogramm R einliest und wo du es (kostenlos) herunterlädst
Wie du automatisiert sicherstellst, dass R deine Daten versteht
Wie du Ausreißer identifzierst und mit fehlenden Werten umgehst
Welche Maße der deskriptiven Statistik du unbedingt kennen musst und was sie bedeuten
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