Lehrveranstaltung

Pflichtveranstaltung für Medizinstudentinnen und -studenten im 1. klinischen Semester: "Einführung in die Biometrie" (Biomathematik für Mediziner; Querschnittsbereich 1; siehe auch die Arbeitmaterialien für die Veranstaltung).

Organisation

Ein Veranstaltungszyklus wird in Gruppen zu jeweils etwa 50 Studentinnen und Studenten über jeweils 10 Termine durchgeführt. Diese Veranstaltungen gliedern sich in insgesamt  anwesenheitspflichte Vorlesung und Übungsanteile. Die Gruppeneinteilung erfolgt über das Dekanat, die genauen Kurstermine ergeben sich anhand der Semesternummern und sind im Stundenplan des ersten klinischen Semesters nachzulesen.

Zeit und Ort für Vorlesung und Übung: Montags bis Donnerstags um 11:30 bis 13:30 oder 14:30 bis 16:30, über 5 aufeinanderfolgende Vorlesungswochen mit je 2 Terminen (siehe Semesterplan). Die Veranstaltungen finden in H8-E (Hörsaal der HNO-Heilkunde) statt.

Voraussetzungen

Außer Schulkenntnissen wird kein spezielles Vorwissen vorausgesetzt.

Ziele der Veranstaltung

In der Veranstaltung zur Einführung in die Medizinische Biometrie sollen den Studierenden die theoretischen Grundlagen der wichtigsten statistischen Methoden für die Auswertung klinischer Daten sowie zur Studien- und Versuchsplanung vermittelt werden. Sie soll die Studentinnen und Studenten in die Lage versetzten, statistische Analysen zu verstehen und ggf. selbst korrekte statistische Berechnungen durchzuführen. Zur Vertiefung des in der Vorlesung behandelten Stoffes werden praktische Übungen angeboten. In diesen Übungen erarbeiten die Studentinnen und Studenten auch ohne zeitaufwändige Vorbereitung selbstständig Lösungen zu konkreten statistischen Fragestellungen aus klinischen Studien und üben die Interpretation der Ergebnisse von Statistik-Programmen.

Durchführung und Themenkatalog

Ein Veranstaltungszyklus umfasst 10 Doppelstunden (Vorlesungen und Übungen). Die Inhalte orienteren sich an den  nachfolgenden Themen.

  • Einführung in die Biometrie mit Beispielen, Grundlagen der biometrischen Studienplanung und das Prinzip der statistischen Nullhypothese
  • Deskriptive statistische Methoden: Schätzgrößen wie zum Beispiel Mittelwert, Streuung, Median und Quartile sowie typische Diagrammdarstellungen wie Histogramme, Box-Plots und empirische Verteilungsfunktionen
  • Wahrscheinlichkeiten und Wahrscheinlichkeitsrechnung mit Anwendungen auf klinisch-diagnostische und epidemiologische Kenngrößen wie Sensitivität, Prädiktive Werte, Relatives Risiko, Odds-Ratio und „Number Needed to Tr