2 Assoziationen & Risikofaktoren

Question 1

Unterschiede zw. einfacher und adjustierter Assoziation (2 Effektarten + Bsp)

Answer 1

1. wenn Z mit X & Y gleichgerichtet zusammenhängt -> adjust. -> kleinere Asoziation
   » Z erklärt Teil der Assoziation zw. X & Y&raquo_space; Redundanzeffekt
2. wenn Z mit X & Y unterschiedlich gerichtet zusammenhängt -> adjust. -> größere Assoziation
   » Z verdeckt Teil der Assoziation zw. X & Y&raquo_space; Suppressionseffekt

Geschlecht und internalisierende/externalisierende Störungen

Question 2

Assoziation als Vorhersage über die Zeit (2 + Bsp)

Answer 2

kein zwingender kausaler Zusammenhang

Trauma als Marker für erhöhtes Risiko

Bsp. Kindheitstrauma & spätere Angststörung -> Traumaintervention verringert nicht zwingend Risiko für Angststörung

Question 3

Risikofaktor (3 + Bsp)

Answer 3

• teilt Population in 2 Teile mit geringem und hohem Risiko
• RF X muss Y zeitl. vorausgehen
• wenn X erhöht ist, dann ist auch Risiko für Ereignis Y erhöht

Bsp. Alzheimer und Alter >/< 65

Question 4

fester Marker & variabler Marker (Def + Bsp)

Answer 4

fester Marker: unveränderbarer Risikofaktor, z.B. Gene, Geschlecht

variabler Marker: veränderbarer Risikofaktor, verändert Risiko aber nicht, z.B. Ernähung (bei Armut)

Question 5

Einfache Assoziation

(Def, Skalenniveau, Korrelat, zeitl. Abfolge, Unterschiedshypo)

Answer 5

Def: X ist je nach Ausprägung von Y unterschiedlich verteilt & andersrum

Skalenniveau beliebig

X ist Korrelat (nicht Korrelation!) von Y (Korrelation ist Assoziation aber nicht andersrum!)

zeitl. Abfolge egal

Unterschiedyhypothese: 1 Variable binär/kategorial, spezielle Art der Zusammenhangshypothese

Question 6

Bestimmung von Risikofaktoren in Praxis (Ziel + 4)

Answer 6

Zeitl. Abfolge muss etabliert werden!

• designbasiert: Längsschnitt, X vor Y messen
• theoretisch argumentiert: Konstrukt X = trait geht Eigenschaft Y = state voraus (Messreihenfolge egal)
• nichtveränderliche Faktoren: immer zeitlich vorgeordnet, z.B. Gene, Geschlecht
• retrospektiv messen: fragen, wann aufgetreten, ABER Erinnerungsverzerrung möglich & inverse Kausalität

Question 7

Scheinassoziation (Def, Auflösung, evtl. Ursache)

Answer 7

Def: scheinbarer Zusammenhang, aber inhaltlich inkorrekt/unsinnig -> bedarf inhaltlicher Betrachtung

Auflösung: durch kausales Modell jenseits der Daten

evtl. Ursache: Datenaggregation in zu(!) groben Einheiten -> ecological fallacy

Question 8

Korrelat (3)

Answer 8

Assoziation zwischen X & Y

stat. sign.

inhaltlich bedeutsam

Question 9

variabler Risikofaktor & kausaler Risikofaktor (Def + Bsp)

Answer 9

var. RF: veränderbar (durch Intervention), z.B. Rauchen

kausaler RF: variabler RF, wenn man ihn verändert, verändert sich auch Risiko, z.B. unsafe Sex und STIs

Question 10

Simpson-Paradox (Def, Bsp, Auflösung)

Answer 10

Def: Phänomen, dass Assoziation in Gesamtpopulation andere Qualität haben kann als in allen Teilpopulationen

Bsp. Ausländerkriminalität in versch. Stadtteilen, Störche/Babies, Schreibgeschwindigkeit & Fehlerrate

Auflösung: inhaltliche Bewertung, ob Scheinassoziation / wahre Assoziation: kausaler Effekt von X auf Y möglich? Nach gemeinsamen Z (Ursachen) adjustieren

Question 11

Potential eines Risikofaktors (3)

Answer 11

oft intervallskaliert, für Anwendung aber Dichotomisierung notwendig

Dichotomisierung: maximaler Unterschied im Risiko

RF “Potential” = größter Unterschied zwischen X1 und X2

Question 12

Adjustierte (bedingte) Assoziation (3 + Bsp)

Answer 12

• inhaltliche Entscheidung!
• gefundene Assoziation evtl. irrelevant wenn Kontrollvariablen nicht berücksichtigt
• statistisch nach Z adjustieren, z.B. in Regression

Bsp. Alter als Z: mit höherem Alter steigt auch Wahrscheinlichkeit, jemals X und Y gehabt zu haben -> ohne Adjustierung nach Alter darum Überschätzung