Überlebenszeitanalyse

Veranstaltungsort

Wiesbaden

Kurslänge

1 Tag (09:30 - 16:00)

 
 

 

Die korrekte Berechnung von Überlebenszeiten und deren Interpretation stellt eine der wichtigsten Analyseformen im Bereich medizinischer und pharmazeutischer Forschung dar.

Lernziele

  • Verständnis grundlegender statistischer Verfahren gewinnen
  • Kritikfähigkeit zur Unterscheidung geeigneter und ungeeigneter statistischer Methoden bei der Lösung medizinischer Problemstellungen, insbesondere in der Evidenzbasierten Medizin erwerben
  • Kenntnisse des Rechengangs häufig genutzter Basismethoden und die Fähigkeit zur Reproduktion methodischer Vorgehensweisen erhalten

Inhalt

Im Seminar Überlebenszeitanalyse vermitteln wir Ihnen die speziellen Analysemethoden zur Modellierung von Überlebenszeiten und von Variablen, die darauf einen Einfluss haben können. Anhand von Anwendungsfällen werden diese Methoden verdeutlicht.

Zu den hier vermittelten Verfahren gehören neben der tabellarischen und grafischen Darstellung (Sterbetafeln und Kaplan-Meier) sowie einiger grundlegender Tests (Log-Rank-Tests und robuste Tests) die nicht-parametrischen und parametrischen Verfahren der Überlebenszeitanalyse (Cox-Regression, Weibull-, Exponential-Modelle).

Nach der Vermittlung der Grundlagen der Überlebenszeitanalyse lernen Sie die Cox-Regression einzusetzen.  Sie lernen die Gütemaße der gewählten Verfahren richtig zu interpretieren und wenden Überlebenszeitanalysen (auch Ergebniszeitanalysen) zur Untersuchung der Wirkung von Therapien (Therapieerfolg und Nebenwirkungen) und Umweltfaktoren an.

Anhand von Übungen und Beispielen wenden Sie die erlernten Verfahren an. Dazu setzen wir Statistik-Software, wie bspw. IBM SPSS Statistics® oder R®, ein. Gerne beraten wir Sie hierzu!

Agenda

  • Grundlagen der Überlebenszeitanalyse
  • Die typische Datenstruktur: Kategoriales Outcome und zensierte Fälle
  • Sterbetafeln zur tabellarischen Darstellung
  • Kaplan-Meier-Funktionen zur grafischen Darstellung
  • Einfache Tests zum Vergleich von Gruppen, Log-Rank-Test und robuste Tests
  • Cox-Regression
  • Cox-Regression mit zeitabhängigen Kovarianten
  • Nicht-parametrische Modelle
  • Modellbeurteilung

Voraussetzung

Statistische Grundkenntnisse.

Haben Sie noch Fragen?

Wir helfen Ihnen gerne weiter!

Telefon: +49 (0)611 531 500 91

E-Mail: training@masem.de

R-User

FREIE PLÄTZE IN OFFENEN SCHULUNGEN!

SPSS Statistics Grundlagen

Termin: 11.+12.12.2018       9:00-16:00
Ort: masem research institute GmbH
IBM SPSS Statistics Grundlagen

 

SPSS Statistics Case Studies

Termin: 18.+19.12.2018       9:00-16:00
Ort: masem research institute GmbH
IBM SPSS...