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Alle Lernmaterialien für deinen Kurs Biometrie

Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Staatsexamen Medizin

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

TU München

Staatsexamen Medizin

Prof. Dr.

2024

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

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Biometrie - Cheatsheet
Grundlagen der Datenerhebung Definition: Methoden zur Sammlung relevanter Daten für biostatistische Analysen. Details: Ziele der Datenerhebung: Hypothesenprüfung, Erkennung von Mustern Typen von Daten: quantitativ vs. qualitativ Stichprobengewinnung: Zufallsstichproben, Schichtstichproben Bias und Fehlerquellen: Auswahlbias, Messfehler Datenerhebungsmethoden: Umfragen, Interviews, Beobachtungen, E...

Biometrie - Cheatsheet

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Biometrie - Exam
Aufgabe 1) Du bist verantwortlich für die Planung einer biostatistischen Studie, die den Zusammenhang zwischen der täglichen Schlafdauer und der Häufigkeit von Migräne bei Erwachsenen untersucht. Die Daten sollen mittels einer Mischung aus Umfragen und Interviews gesammelt werden. Dabei sollen folgende Punkte berücksichtigt werden: Ziele der Datenerhebung: Hypothesenprüfung, Erkennung von Mustern ...

Biometrie - Exam

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Was sind die Hauptziele der Datenerhebung in der Biometrie?

Welche Datenerhebungsmethoden werden in der Biometrie verwendet?

Welche Messskalen existieren in der Biometrie?

Wie stellt man Korrelationen zwischen zwei Variablen dar?

Welche Diagramme verwendet man zur Darstellung von Zeitverläufen?

Welche Diagrammtypen zeigen Anteile eines Ganzen?

Was ist ein z-Test in der Hypothesentestung?

Wann wird ein t-Test verwendet?

Wofür wird der Chi-Quadrat-Test verwendet?

Was schätzt der Kaplan-Meier-Schätzer?

Wie lautet das Formelzeichen für den Kaplan-Meier-Schätzer der Überlebensfunktion zum Zeitpunkt t?

Welche grafische Darstellung wird häufig verwendet, um die Ergebnisse des Kaplan-Meier-Schätzers zu visualisieren?

Was ist die Definition der multiplen linearen Regression?

Welche Annahmen müssen bei der multiplen linearen Regression erfüllt sein?

Was bedeutet der Ausdruck \(Y = \beta_0 + \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + ... + \beta_k X_k + \epsilon\) in der multiplen linearen Regression?

Was beschreibt ein Typ I Fehler in Hypothesentests?

Was ist die Wahrscheinlichkeit für einen Typ II Fehler (\beta)?

Wie beeinflusst die Senkung von \textalpha die Wahrscheinlichkeit für einen Typ II Fehler?

Was ist die Definition der 'Analyse klinischer Studien'?

Welche statistischen Methoden werden häufig in der Analyse klinischer Studien verwendet?

Wie werden Populationsanalysen in klinischen Studien durchgeführt?

Was beschreibt eine deskriptive epidemiologische Studie?

Welche Art von Studie vergleicht Erkrankte mit Nicht-Erkrankten, um Risikofaktoren zu identifizieren?

Was wird bei Interventionsstudien bewertet?

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Diese Konzepte musst du verstehen, um Biometrie an der TU München zu meistern:

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Deskriptive Statistik

In der deskriptiven Statistik werden Daten gesammelt, organisiert, präsentiert und zusammengefasst, um relevante Informationen zu gewinnen.

  • Grundlagen der Datenerhebung
  • Darstellung und Visualisierung von Daten
  • Maße der zentralen Tendenz (Mittelwert, Median, Modus)
  • Dispersionsmaße (Varianz, Standardabweichung, Spannweite)
  • Häufigkeitsverteilungen und Histogramme
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Inferenzstatistik

Die Inferenzstatistik ermöglicht es, auf Grundlage von Stichprobendaten Rückschlüsse auf die Grundgesamtheit zu ziehen.

  • Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie
  • Verteilungstheorien (Normalverteilung, t-Verteilung)
  • Schätzung und Konfidenzintervalle
  • Hypothesentests (z-Test, t-Test, Chi-Quadrat-Test)
  • Fehlerarten (Typ I und Typ II Fehler)
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Regressionsanalyse

Durch Regressionsanalysen können Beziehungen zwischen Variablen untersucht und Modellierungen durchgeführt werden.

  • Einführung in die einfache lineare Regression
  • Multiple lineare Regression
  • Residuenanalyse und Modellgüte
  • Annahmen und Voraussetzungen der Regression
  • Nichtlineare Regressionsmodelle
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Überlebenszeitanalyse

Die Überlebenszeitanalyse fokussiert sich auf die Analyse und Modellierung von Zeitspannen bis zu einem bestimmten Ereignis.

  • Grundlagen und Definitionen
  • Kaplan-Meier-Schätzer
  • Log-Rank-Test
  • Cox-Regression
  • Hazard-Funktion und Überlebensfunktion
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Anwendungsbeispiele in der Medizin

Die vermittelten statistischen Methoden werden durch medizinische Anwendungsbeispiele illustriert, um die Relevanz für die Praxis zu verdeutlichen.

  • Analyse klinischer Studien
  • Beobachtungsstudien
  • Diagnostische Tests und ROC-Kurven
  • Epidemiologische Studien
  • Anwendung statistischer Software (z.B. R, SPSS)
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Alles Wichtige zu diesem Kurs an der TU München

Biometrie an TU München - Überblick

Im Studiengang Medizin an der Technischen Universität München bietet die Vorlesung Biometrie eine umfassende Einführung in statistische Methoden und ihre Anwendung im medizinischen Bereich. Diese Vorlesung kombiniert theoretisches Wissen mit praktischen Übungen und geht auf wichtige Themen wie Deskriptive Statistik, Inferenzstatistik, Regressionsanalyse und Überlebenszeitanalyse ein.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Das Modul besteht aus einer Kombination von Vorlesungen und Übungen. Die Prüfungsleistungen umfassen eine schriftliche Prüfung am Ende des Semesters.

Studienleistungen: Eine schriftliche Prüfung am Ende des Semesters

Angebotstermine: Der Kurs wird in der Regel im Wintersemester angeboten.

Curriculum-Highlights: Deskriptive Statistik, Inferenzstatistik, Regressionsanalyse, Überlebenszeitanalyse

So bereitest Du Dich optimal auf die Prüfung vor

Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.

Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.

Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.

Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.

Nutzung von StudySmarter:

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