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| Question | Answer |
| Biometrie | angewandte Mathematik und Statistik zur Beschreibung, Modellierung und Beurteilung biologisch-naturwissenschaftlicher Phänomene |
| Epidemiologie | beschäftigt sich mit der Untersuchung der Vertielung von Krankheiten, physiologischen Variablen und Krankheitsfolgen in Populationen und Beständen sowie mit den Faktoren, die diese Verteilung beeinflussen. |
| Statistik | wissenschaftliche Disziplin, deren Gegenstand die Entwicklung und Anwendung von Methoden zur Datenerhebung, -beschreibung und -analyse sowie der Beurteilung der Ergebnisse ist. |
| Deskriptive Statistik | Methode zur Auswertung und übersichtlichen Darstellung von Daten |
| Induktive Statistik | Methode zum Treffen von Entscheidungen im Falle von Unsicherheit bzw. Risiko |
| Epidemiologie in der Veterinärmedizin | Untersuchung der VERTEILUNG von • Krankheiten (auch Infektionen etc.) • physiologischen Variablen • Krankheitsfolgen • Leistungsmerkmalen und • ökonomischen Faktoren (allgemein: ZIELVARIABLE, OUTCOME) in definierten Tierpopulationen bzw. Beständen sowie • mit den FAKTOREN, welche diese Verteilung beeinflussen |
| Veterinary Public Heath (VPH) | VPH ist die Summe aller Beiträge zum körperlichen, geistigen und sozialen Wohlbefinden der Menschen durch das Verständnis und die Anwendung der Veterinärmedizin. |
| Grundgesamtheit / Zielpopulation | Gesamtmenge der statistischen Einheiten, für die das Ergebnis der Erhebung gültig sein soll |
| Stichprobe / Untersuchungspopulation | Teilpopulation der Grundgesamtheit, welche in der Verteilung der untersuchungsrelevanten Merkmale mit der Grundgesamtheit übereinstimmen soll un an der die Untersuchung durchgeführt wird |
| quantitative Merkmale | Untersuchungseinheiten unterschieden sich im absoluten (Zahlen-) Wert z.B. Alter, Gewicht, Temperatur, Anzahl Keime, Betriebsgröße, Schadstoffgehalt, ... |
| qualitative Merkmale | Untersuchungseinheiten unterscheiden sich in ihrer Ausprägung (Art) z.B. Geschlecht, Name, Befund, Rasse, Therapie, Haltungsform, Religion, ... |
| metrische (quantitative) Skala | Die Werte unterliegen einer Rangfolge und die Abstände zwischen den Werten der Skala lassen sich interpretieren. z.B. Gewicht, Betriebsgröße, Keimzahlen, ... |
| ordinale (qualitativ oder semiquantitative) Skala | Die Werte unterliegen einer Rangfolge, aber die Abstände zwischen den Werten der Skala lassen sich nicht interpretieren. z.B. Bewertung (Bonituren, Noten), Gesundheitszustand, Grad der Belastung mit Keimen (-, +, ++, +++) |
| nominale (qualitative) Skala | Die Werte unterliegen keine Rangfolge und sind nicht vergleichbar. z.B. Name, Geschlecht, Rasse, Haltungsform, Therapieform, pathologische Klassifikation |
| Arithmetischer Mittelwert Eigenschaften I | Berechnung macht nur Sinn, wenn eine echte metrische Skala vorliegt Bei numerischer Kodierung von kategoriellen Merkmalen (Klassen) ist das nicht sinnvoll |
| Arithmetischer Mittelwert Eigenschaften II | kann Werte annehmen, die in den Daten selber nicht existieren oder in Diagrammen nicht direkt dargestellt sind |
| Arithmetischer Mittewert Eigenschaften III | ist empfindlich gegenüber Extremwerten ("Ausreißern") |
| Median Eigenschaften | ist schwierig zu formalisieren, aber leicht (durch Abzählen) zu bestimmen kann sowohl bei metrischen, wie auch bei ordinalen (semi-quantitiven) Skalen eingesetzt werden ist robust gegenüber Extremwerten |
| γ-Quantile Definition | |
| häufig genutzte Quantile | • Median o 0,5 Quantil • Quartile (lateinisch „Viertelwerte“) o 0,25, 0,5, 0,75 Quantil • Quintile (lateinisch „Fünftelwerte“) o 0,2, 0,4, … 0,8 Quantil • Dezile (lateinisch „Zehntelwerte“) o 0,1, 0,2, 0,3, …0,9 Quantil • Perzentile (lateinisch „Hundertstelwerte“) o 0,01, 0,02, 0,03 … 0,99 Quantil |
| Vergleich der Lagemaße - symmetrische Verteilungen - | bei symmetrischen Verteilungen sind - arithmetischer Mittelwert - Median annähernd identisch |
| Vergleich der Lagemaße - schiefe Verteilungen - | bei schiefen Verteilungen gilt - rechtsschief: arithmetisches Mittel > Median - linksschief: arithmetisches Mittel < Median |
| Modus (Modalwert) | - bei einer empirischen Häufigkeitsverteilung der am häufigsten vorkommende Messwert - bei einer diskreten Zufallsvariable die Ausprägung mit der größten Wahrscheinlichkeit - bei einer stetigen Zufallsvariable der Scheitelpunkt (das Maximum) der Dichtefunktion |
| Quartilsabstand - Definition - | Betrachtet man die Streuung "in der Mitte der Daten", d.h. der mitlleren 50%, so heißt die Differenz zwischen dem 75%- und dem 25% Quantil. (oberes Quartil minus unteres Quartil) |
| Boxplot - Definition - | Ausreißer: Fälle mit Werten größer als 1,5 Boxlängen vom oberen bzw. unteren Quartil - manchmal zusätzlich: "Extremwerte", Fälle, deren Werte mehr als 3 Boxenlängen vom oberen bzw. unteren Quartil entfernt liegen - es existieren je nach Statistik-Programm verschiedene Definitionen |
| Varianz - geometrische Interpretation - | - Maß für Variabilität = (quardrierter) Abstand der Daten vom Mittelwert - Varianz = Summe der quadrierten Abstände / n |
| Varianz - Funktion, Berechnung - | Die durchschnittliche quadratische Abweichung aller Einzelmesswerte vom arithmetischen Mittel heißt VARIANZ. |
| Standartabweichung - Definition - | Die Dimension der Varianz ist quadratisch. Da dies schwierig zu interpretieren ist, betrachtet man of die Quadratwurzel der Varianz und beizeichnet diese Größe als Standardabweichung. Diese hat die gleiche Dimension wie die Messwerte und der arithmetische Wert. |
| Varianz & Standartabweichung - Bemerkung - | - Varianz wird durch Extremwerte stark beeinflusst - die Varianz ist eine quadratische Funktion - die Varianz ist invariant gegenüber Lageverschiebungen |
| Variationskoeffizient | - Varianz und Streuung sind von der Skala abhängig auf der gemessen wird - DAHER bezieht man die Streuung oftmals auf deren Lage (Mittelwert) und berechnet den Variationkoeffizienten (= Variation in Prozent des Mittelwerts) |
| Kreisdiagramm - Bemerkungen - | - kann bei sämtlichen Skalen verwendet werden - ist nur aussagekräftig bei wenigen Kategorien - ist bei Rangskalen und metrischen Skalen unübersichtlich (Achtung bei ordinalen oder metrischen Kategorien) |
| Blockdiagramm | Ordnet den relativen Häufigkeiten der Merkmalsausprägungen Flächensegmente zu, die proportional zu den relativen Häufigkeiten sind. - ist besser bei Vergleichen zu benutzen als ein Kreisdiagramm - ist nur aussagekräftig bei wenigen Kategorien |
| Säulendiagramm | Trägt in einem Koordinatensystem über jeder Ausprägung auf der Abszisse die dazugehörigen absoluten bzw. relativen Häufigkeiten als senkrechte Stäbe ab. - Achtung: bei metrischen Skalen und unbesetzten Merkmalskategorien |
| Histogramm | Trägt in einem Koordinatensystem über jeder Ausprägung auf der Abszisse die zugehörigen relativen Häufigkeiten als Flächen auf der Ordinate ab. |
| Histogramm - Bemerkungen - | - die Gesamtfläche unter dem Histogramm ist 1 (100%) - das Histogramm kann nur bei metrischen Skalen verwendet werden - das Histogramm ist kein Säulendiagramm, da die Fläche und nicht die Höhe proportional zur relativen Häufigkeit ist (Ausnahme: bei gleichen Breiten der Kategorien) - das Histogramm ist nicht Bestandteil der meisten Grafikprogramme, obwohl oft so bezeichnet |
| Dichtefunktion | Die stetige Variante des Histogramms heißt Dichtefunktion. Die Fläche unter der Dichtefunktion (das Integral) ist 1. |
| Morbiditätsmaße | Morbiditätsmaße (Trägerschaft, Infektion, Krankheit) - Prävalenz - Inzidenz Mortalitätsmaße - Gesamt-Mortalität - Ursachen-spezifische Mortalität Letalität - Sterberisiko von Erkrankten |
| Prävalenz | Die Prävalenz gibt die Wahrscheinlichkeit an, dass ein zufällig ausgewähltes Individium an einem gewissen Stichttag t an der betrachteten Krankheit erkrankt ist. Mt = Anzahl erkrankter Individuen Nt = Anzahl der Individuen in Population am Stichtag t |
| Prävalenz - Bemerkungen - | - Die Prävalenz ist ein Anteil bzw. eine Prozentzahl und nimmt Werte von 0 bis 1 bzw. 0 bis 100% an - Die Prävalenz kann als Wahrscheinlichkeit interpretiert werden, mit der ein zufällig aus der Population unter Risiko entnommenes Tier krank ist - Die Prävalenz basiert auf dem Stichtagskonzept |
| Inzidenz - Definition - | Die (kumulative) Inzidenz (Cl) gibt die Wahrscheinlichkeit an, dass ein zufällig ausgewähltes Individuum der Population innerhalb einer zetlich begrenzten Periode Δ an einer Krankheit neu erkrankt. I = Anzahl in Zeitperiode Δ neu erkrankter Individuen N0 = Anzahl gesunder Individuen zu Beginn der Periode |
| Inzidenz - Bemerkungen I - | - Die Inzidenz basiert auf dem Zeitbereichskonzept - ist eine Rate - Es zählen nur NEUE Erkrankungen im Zeitbereich - Die Risikopopulation ist im einfachsten Fall die Anzahl empfänglicher Individuen zu Beginn des Zeitbereichs (Intervalls) |
| Inzidenz - Bemerkungen II - | - die Definition einer Neu-Erkrankung ist abhängig von der Art der Erkrankung - bei Infektionserkrankungen müssen empfängliche und immune Tiere unterschieden werden bei (kurzen) Krankheitsverläufen ist eine unabhängige Wiedererkrankung möglich (Inzidenz ist keine Wahrscheinlichkeit (%) mehr) |
| Prävalenz vs. Inzidenz - Bemerkung - | bei kurzen und häufigen Krankheiten - ist die Inzidenz hoch - ist die Prävalenz niedrig bei chronischen und seltenen Krankheiten - ist die Inzidenz niedrig - ist die Prävalenz (ggf.) hoch GILT FÜR VERGLEICHBARES NORMALES ZEITINTERVALL |
| Prävalenz & Inzidenz - hängen von der Zahl der Neuerkrankungen sowie der Krankheitsschwere ab - wichtig sind... | - Herkunft der Proben - infektiöse und nicht infektiöse Erkrankungen - heilbare und nicht heilbare Erkrankungen - kurz andauernde und chronische Erkrankungen - Dynamik der Population |
| Epidemiologische Aufgaben & Methoden | - Vergleiche von Prävalenzen und Inzidenzen - Standartisierung d.h. "Absichern" der Vergleichbarkeit - Ermittlung von Risikofaktoren - Entwicklung von Ursache-Wirkungs-Modellen |
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