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Statistik in der Medizin: Ein notwendiges Übel?

Statistische Methoden sind aus der naturwissenschaftlich-medizinischen Forschung nicht mehr wegzudenken. Innsbrucker Wissenschaftler haben nun zwei der wichtigsten wissenschaftlichen Zeitschriften, das New England Journal of Medicine und Nature Medicine, aus statistischer Sicht näher unter die Lupe genommen. Die Forscher stießen dabei auf nicht unbeträchtliche Mängel und haben deshalb eine Checkliste zur Überprüfung der statistischen Forschungsinhalte entwickelt.

Durchgeführt wurde die von Prof. Hanno Ulmer geleitete Studie gemeinsam mit Dr. Alexander Strasak vom Department für Medizinische Statistik, Informatik und Gesundheitsökonomie der Medizinischen Universität sowie Wissenschaftlern des Instituts für Statistik der Leopold-Franzens-Universität. Dabei haben die Wissenschaftler 125 Originalarbeiten aus dem New England Journal of Medicine und der Zeitschrift Nature Medicine in Hinblick auf die verwendeten statistischen Methoden untersucht. „In über 90 Prozent der wissenschaftlichen Arbeiten wurden statistische Methoden verwendet“, erklärt Prof. Hanno Ulmer. „Das klinische Spitzenmagazin war dabei bezüglich der Komplexität der verwendeten Verfahren dem vorklinischen Gegenpart signifikant überlegen.“ Ein nicht unbeträchtlicher Teil der Methoden wurde allerdings fehlerhaft angewendet. „Die größten Defizite zeigten sich in der Dokumentation der Methoden“, so Ulmer. „Während Power-Analyse und Fallzahlschätzung im überwiegenden Teil der Arbeiten des New England Journal of Medicine verwendet wurden, fehlten diese in den Arbeiten bei Nature Medicine gänzlich. „Dort regiert immer noch der klassische Student´s t-Test, der im kommenden Jahr seinen 100-jährigen Geburtstag feiert“, erklärt Dr. Alexander Strasak. Die Student t-Verteilung ist eine Wahrscheinlichkeitsverteilung und wurde 1908 von William Sealey Gosset entwickelt. Er hatte festgestellt, dass der standardisierte Mittelwert normalverteilter Daten nicht mehr normalverteilt ist, wenn die Varianz des Merkmals unbekannt ist und mit der Stichprobenvarianz geschätzt werden muss. Im Zuge der Untersuchung haben die Innsbrucker Statistiker eine umfangreiche Checkliste zur Überprüfung der statistischen Inhalte von Forschungsarbeiten entwickelt. In einer weiteren Arbeit wurden Empfehlungen für den Einsatz statistischer Methoden zusammengefasst. „Diese Arbeiten zeigen, wie notwendig eine qualifizierte statistische Analyse ist, um eventuelle Fehlschlüsse zu vermeiden und andererseits den Informationsgehalt oft teuer und aufwendig erhobener Daten optimal zu nutzen“, betont abschließend der Direktor des Departments, Prof. Karl-Peter Pfeiffer.