Die Studierenden verstehen die Grundzüge der Besonderheiten probabilistischer Schlüsse bei Beobachtungsstudien (z.B. in der Epidemiologie) und können kausale Schlüsse auch bei Forschungsfragen, für die experimentelle Studiendesigns aus ethischen Gründen unmöglich sind, in angemessener Weise vorbereiten. Sie kennen die wichtigsten Studiendesigns bei epidemiologischen Studien, Surveys und quasi-experimentellen Studien und kennen die zugehörigen Gewichtungs- und Analyseverfahren. Die Studierenden haben konkrete Erfahrungen im Umgang mit einem der gängigen statistischen Analysepakete gesammelt und können zur Thematik von Beobachtungsstudien grundlegende Datenaufbereitungsschritte selbständig vollziehen.

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Grundbegriffe bevölkerungsbezogener Maßzahlen für Krankheitsprozesse: Inzidenz, Prävalenz, Remission, Krankheitsdauer, Sterblichkeit. Direkte und indirekte Standardisierungstechniken für populationsbezogene Kennziffern; Risikomaße für potenzielle Krankheitsursachen: relatives und absolutes Risiko, Odds-Ratio, Number needed to treat; Designs zur Bestimmung von Risikomaßen: Fall-Kontroll-Studien, Kohortenstudien; Kontrolltechniken in Beobachtungsstudien; Bestimmung von Gütekriterien für diagnostische Tests (Sensitivität, Spezifität, positiver und negativer prädiktiver Wert, ROC-Analysen); Gesundheits- und Krankheitsindikatoren auf individuellem und Populationsniveau (QALY, DALY);Studien mit ökologischen Daten versus Individualdaten.

Bhopal R (2002) Concepts of Epidemiology: An Integrated Introduction to the Ideas, Theories, Principles and Methods of Epidemiology. Oxford University Press.Rothman KJ (2002) Epidemiology. An Introduction. Oxford: Oxford University PressBerman LF, Kawachi I (Eds.)(2000) Social Epidemiology. Oxford: Oxford University PressShadish WR, Cook TD, Campbell DT (2001) Experimental and Quasi-Experimental Designs for Generalized Causal Inference. Boston: Houghton Mifflin

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