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PTE-UdS-WS12 > 8. Einzelfallprüfende Untersuchungsformen > Flashcards

8. Einzelfallprüfende Untersuchungsformen Flashcards

1
Q

Intensive Design

A

viele Patientengruppen mit selektiven Beeinträchtigungen erfordern Studien mit kleinen Stichproben

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2
Q

Single Case Analysis

A

Einzelfallstudien

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3
Q

zufällige Zuweisung

A

random allocation, random assignment

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4
Q

Zufallsziehung

A

random Sampling

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5
Q

anfallende Stichprobe

A

von Therapeuten freigestellte, freiwillig teilnehmende, bezahlte Patienten

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6
Q

interne Validität in klinische Studien

A

gefährdet durch konkurrierende Erklärungen

Randomisierungstests stabilisieren sie durch Urnen-Randomisierung, Neuanordnung von Rohdaten

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7
Q

externe Validität in klinischen Studien

A

gefährdet, weil es oft unmöglich ist Zufallsziehung zu betreiben, Repräsentativität eingeschränkt

kann durch Randomisierungstests auch nicht gelöst werden, weil zufällige Zuweisung und nicht Zufallsziehung, ist aber in anderen Studien auch eher das Ideal als der Normalfall

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8
Q

Urnen-Randomisierung

A

jede Bedingung wird als Urne betrachtet in denen Probanden zufällig zugewiesen werden

die beobachteten Werte (Rohdaten) werden wiederholt den Urnen zugewiesen

empirische Verteilung von Mittwlwertdifferenzen wird verglichen

Häufigkeitsverteilung

Wenn gleich große Unterschiede in den den Urnen und zwischen Treatment und Kontroll selten auftauchen sind die Effekte wahrscheinlich basierend auf Treatment

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9
Q

Nicht-parametrische Rangtests

A

Mann-Whitney-U = t-test für unabh. Stichproben

Wilcoxon = t-Test für abhängige Stichproben

Kruskal-Wallis-H = einfaktoriellle Varianzanalyse

Friedman = Varianzanalyse mit Messwiederholungen

reduzierte Sensitivität (Power) durch Transformationen

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10
Q

Zeitreihenanalyse ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)

A

verschiedene Prozeduren, die sich auf Einzelfallstudien mit Beobachtungen innerhalb verschiedener Untersuchungsphasen anwenden lassen

ab 50 mind. 100 Beobachtungen

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11
Q

Autokorrelation

A

Residuen von zeitlich nahen Beobachtungen sind ähnlicher als von zeitlich entfernten

Für parametrische Tests wird damit die Annahme der Unkorreliertheit der Residuen verletzt

In Einzelfaldesigns neigen dazu

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12
Q

Nicht-parametrische Tests in Einzelfalldesigns

A

Transformationen in Ränge führt zu Informationsverlust

neugeordnete Ränge (Permutationen) ohne verbundene Ränge, dadurch nur noch approximativ valide

wenn keine verbundenen Ränge, äquivalent zu Randomisierungstests

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13
Q

Randomisierungstests in Einzelfallanalyse

A

sind Vielseitig, weil sie sich an verschiedene Kombinationen anpassen lassen

besonders, wenn die Anzahl der Treatment-verabreichungen pro Bedingung nicht fixiert ist

noch nicht die beste Software

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14
Q

Große Stichproben

Voraussetzungen werden erfüllt

A

klassische parametrische Tests

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15
Q

große Stichproben Voraussetzungen werden verletzt

A

nicht-parametrische Tests

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16
Q

kleine Stichproben n<15

A

nicht-parametrische Tests (wenn verfügbar) Validität wird mit zunehmender Zahl verbundener Ränge in Frage gestellt

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17
Q

sehr kleine Stichproben n<10

A

Randomisierungstests

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18
Q

Einzelfalldesigns mit Autokorrelation mit wenig Beobachtungen

A

bei n<15 und nicht verbundenen Rängen = nicht parametrische Tests

bei n<10 Randomisierungstest

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19
Q

Einzelfalldesigns, viele Beobchtungen (mind. 50)

A

ARIMA-Modelle (gut mit Autokorrelationen, großer Aufwand)

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20
Q

Einzelfall-Designs mit wenigen Beobachtungen <50

A

Randomisierungstests

Unsicherheiten bestehen angesichts der Teststärke und Autokorrelationen in Abhängigkeit vom Design

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21
Q

Operante Verhaltensanalysen

A

deskriptive Statistiken werden durch Zusammenfassung von Daten und Probanden eingesetzt

visual Inspection

Kontrolle über Störvariablen schwierig bei Nicht-Laborsettings

22
Q

zufällige Störvariablen

A

liegt vor, wenn sich Treatments und die Zuordnung von Probanden zufällig verteilen

23
Q

systematische Störvariablen

A

üben einen verzerrenden (biasing) oder konfundierenden (confounding) Effekt aus

gefährden interne Validität

wenn sie durch Zufallszuweisung in zufällige Störvariablen verwandelt werden, bleibt die interne Validität gefährdet

24
Q

reaktionsgeleitetes Experimentieren - operante Verhaltensanalyse

A

Argument für Operante Verhaltensanalysten zum Verzicht auf Inferenzstatistik

Phasen-Designs in denen Baseline-Beobachtungen solang fortgeführt haben, bis sie sich stabilisiert haben

interne Validität nicht gewährleistet, weil keine Aussage über zukünftige Baseline gemacht werden kann

Fehler 1. Art die Folge

visuelle Inspektion nicht genügend

25
Replikation - operante Verhaltensanalyse
Argument zum verzicht auf Inferenzstatistik Replikation erhöht die Reliabilität, jedoch nicht zwangsläufig die interne Validität
26
klinische Signifikanz
nicht inferenzstatistische Analyse ist überlegen, wenn bei Einzelfällen die Wirkung eines Treatments nachgewiesen werden soll
27
statistische vs. klinische Signifikanz
Je größer die experimentelle Kontrole desto geringer die Notwendigkeit stat. Analysen große Variabilität = geringe experimentelle Kontrolle Kontrolle in natürlicher Umgebung geringer je größer der Effekt, desto geringer das Bedürfnis nach stat. Bestätigung kleine Effekte und geringe Kontrolle = neue esperimentelle Variablen Replikationen finales Entscheidungskriterium = interne Val. und Rel. sind nochmal im Einzelfallvergleich herzustellen
28
lag-1 Autokorrelation
Die Residuen von Beobachtung 1 korrelieren mit 2 und 2 mit 3 usw.
29
lag-2 Autokorrelation
Die Residuen von Beobachtung 1 korrelieren mit 3 und 2 mit 4 usw.
30
Angemessenheit der Randomisierungstests
Analytische **Power** ist notwendig wenn computationale Power fehlt in Rand. die analytische Power durch computationale Power ersetzt (keine Transformation) **Zufallsziehung** (die immer eher ine Ideal als Realität ist) wird bei Rand. durch Zufallszuweisung ersetzt parapmetrische Tests bieten bei großen n Approximationen an die exakten Wahrscheinlichkeiten bei kleinen muss man **exakte Wahrscheinlichkeiten** nehmen deshalb Rand. **Autokorrelation** für Rand. weniger schlimm, besonders wenn Zuweisung rand. erfolgt
31
Teststärke in Randomisierungstests
Die Teststärke wird größer je nachdem wieviele Anordnungen es bei den Zufallsziehungen gibt. 1000 bis 2000 Anordnungen
32
Grundsatzproblem der Einzelfalldiagnostik
von gruppenstatistischen Kennwerten muss auf Einzelfälle geschlossen werden besonders wenn Reliabilität und Validität kleiner als 1 sind math. Wahrscheinlichkeitsaussagen beziehen sich immer nur auf Klassen nicht Einzelfälle deshalb hohe Reliabilität der Messwerte dafür Konfidenzintervall = Bereich um beobachteten Wert der den wahren Wert überdeckt Einzelfall = keine Verteilung
33
Aggregatdaten
Klassen von Elementen bestimmten Umfangs (als Gegensatz zu Einzelfällen)
34
Standardmessfehler
gebildet nach der Äquivalenzhypothese = der beobachtete Wert ist eine gute Schätzung für den wahren Wert Streuung um den Testwert hiermit ist eine Schätzung des Konfidenzintervalls, in dem sich der wah!re Wert befindet, um den beobach- teten Wert X möglich.
35
Standardschätzfehler
gebildet nach der Regressionshypothese nach der der wahre Wert eine Schätzung aus dem beobachteten Wert ist Maß für die Vorhersagegenauigkeit des geschätzten wahren Wertes Der Standardschätzfehler ist die Streuung der tat- sächlichen Werte um die aufgrund der Regressionglei- chung vorhergesagten Werte.
36
Unterschied Standardmessfehler und Stadardschätzfehler
Beim Standardmessfehler wird der Testwert selbst als Schätzer für den wahren Wert angenommen; beim Standardschätzfehler nimmt man den mittels Regressi- on berechneten Wert aus Test- und Gruppenmittelwert zur Grundlage. Standardmessfehler und Standardschätzfehler erfordern **Homoskedastizität** **Normalverteilung der Messfehler** **Messfehler zwischen Gruppen nicht unterscheiden** Standardschätzfehler noch zusätzlich **bivariate Normalverteilung** der Messfehler und der wahren Werte; dabei müssen beide Größen unkorreliert sein.
37
kritische Differenz
prüft die messfehlerkritische Absicherung, ob Differenzen in den Messwerten zweier Tests auf Messfehler zurückzuführen sind Kann die Ursache füe Messwertdifferenzen auf einen Messfehler zurückgeführt werden? Reliabilitäten dürfen nicht zu stark voneinander abweichen und die Messfehler der Messwerte müssen unkorreliert sein
38
Diagnostische Valenz
veraltet für Validität die valenzkritische Absicherung prüft die Differenzen bedingt durch Unterschiede in den gemessenen Merkmalen
39
beobachtete Differenz
Vorausgesetzt es besteht eine kritische Differenz, kommt die beobachtete Messwertdifferenz in der Normstichprobe selten vor?
40
Korrelationen der Testverfahren für Beobachtung von Merkmalsunterschieden
geringe Korrelation der Testverfahren= Wahrscheinlichkeit für Beobachtung von Merkmalsunterschieden höher einzustufen hohe Korrelatiion der Testverfahren = Wahrscheinlichkeit für die Beobachtung von Merkmalsunterschieden eher gering einzustufen
41
Theta-Normierung
Lösung für unterschiedliche Reliabilitäten bei kritischer Differenz orientiert sich an der Verteilung der wahren Testwerte in der Population, für die eine ähnliche Verteilung wie die beobachteten Werte angenommen wird deshalb geht die beobachtete Standardabweichung mit der Quadratwurzel der Reliabilität in die Normierungsgleichung ein
42
x-normierung
Lösung für unterschiedliche Reliabilitäten bei kritischer Differenz liefert einen Vergleichsmaßstab für beobachtete Werte (Rohwerte) (Standardnormen, Prozentrangnormen) beobachtete Standardabweichung (der Stichprobe) geht in die Normierungsgleichung ein
43
Korrelation zwischen Gesamttest und Subtest
um zu verhindern, dass korrelierte Messfehler in der kritischen Differenz auftauchen
44
Reliable Change Index (RCI)
untersucht bei Messwiederholungen ob die beobachtete Veränderung möglicherweise durch einen Messfehler hervorgerufen wurde Im Nenner der Standardmessfehler der Differenz Der RCI-Index ist ein z-Wert und wird mit einem kritischen z-Wert verglichen ist er größer ist die Veränderung nicht auf den Messfehler der Messung zurückzuführen
45
Unterdurchschnittlich - Normvergleich (zwischen Personen)
wenn das Konfidenzintervall einers Einzelfalls vollständig unterhalb einer SD des Mittelwerrts der Normstichprobe entfernt liegt
46
Unterdurchschnittlich bis durchschnittlich - Normvergleich (zwischen Personen)
wenn Konfidenzintervall von Bereich \<1 SD bis +-1 SD um den Mittelwert der Normstichprobe liegt
47
Durchschnittlich - Normvergleich (zwischen Personen)
Konfidenzintervall vollständig in Bereich +-1SD um den Mittelwert der Normstichprobe liegt
48
Durchschnittlich bis Überdurchschnittlich - Normvergleich (zwischen Personen)
Konfidenzintervall im Breich +-1SD bis \> 1SD um den Normwert der Normstichprobe liegt
49
Überdurchschnittlich - Normvergleich (zwischen Personen)
Konfidenzintervall liegt vollständig in Bereich \>1SD um den Mittelwert der Normstichprobe
50
Konfidenzintervalle für Reliabilitätskoeffizienten
Reliabilitätsquotient in Einzelfalldiagnostik zur Herleitung des Stichprobenfehlers Deshalb Reliabilitätsquotienten transformiern (Produkt-Moment-Korrelation = Fischer) (Hyperbolische Tngesnfunktion = Tanh) Alles gut was sich als Schätzung aus dem Quotienten aus wahrer Merkmalsvarianz und beobachteter Varianz interpretieren lässt Fragestellung wichtig
51
Agglutinationstests - Testprofile für Reliabilitätsquotienten
Tests aus mehreren Einzeltests = Eigenständig, hinreichend reliabel aber möglichst niedrig korrelierend Subtests in Testbatterien = ausreichend reliabel, hohe Testinterkorrelation ähnliche Tests = nur bei diskrepanten Ergebnissen Nachuntersuchung, versch. Zeitpunkte Übungseffekte ad-hoc Kombinationen von Einzeltests = gleiche Skalenreliabilitäten vorausgesetzt - einfach arithmetisches Mittel Vergleich eines Individualprofils mit Referenzprofil

PTE-UdS-WS12 (7 decks)

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