Biostatistik

Was ist Biostatistik?

Biostatistik ist die Anwendung statistischer Methoden auf Fragestellungen aus Medizin, Biologie und den Gesundheitswissenschaften. Sie ermöglicht es, Daten aus Studien und Untersuchungen systematisch auszuwerten, Zusammenhänge zu erkennen und wissenschaftliche Hypothesen anhand empirischer Daten zu überprüfen.

Eine zentrale Rolle spielt Biostatistik beispielsweise bei klinischen Studien, epidemiologischen Untersuchungen, diagnostischen Studien und medizinischen Forschungsprojekten. Dabei geht es nicht nur um die eigentliche statistische Auswertung. Bereits bei der Planung einer Studie können biostatistische Methoden eingesetzt werden, um ein geeignetes Studiendesign festzulegen, die benötigte Stichprobengröße zu bestimmen oder relevante Zielgrößen zu definieren.

Typische biostatistische Fragestellungen sind beispielsweise:

• Unterscheidet sich die Wirksamkeit zweier Behandlungen?
• Welche Faktoren beeinflussen das Risiko für eine bestimmte Erkrankung?
• Wie gut kann ein diagnostischer Test zwischen erkrankten und nicht erkrankten Personen unterscheiden?
• Wie entwickelt sich ein medizinischer Messwert über mehrere Untersuchungszeitpunkte?
• Welche Faktoren stehen mit der Überlebenszeit von Patientinnen und Patienten in Zusammenhang?

Je nach Fragestellung kommen unterschiedliche statistische Verfahren zum Einsatz. Dazu gehören beispielsweise Regressionsmodelle, Überlebenszeitanalysen, Verfahren zur Analyse longitudinaler Daten, ROC-Analysen sowie klassische Hypothesentests.

Biostatistik bildet damit eine Schnittstelle zwischen statistischer Methodik und biomedizinischer Forschung. Ihr Ziel besteht nicht allein darin, Daten zu berechnen, sondern aus ihnen nachvollziehbare und wissenschaftlich belastbare Schlussfolgerungen abzuleiten.

Warum ist Biostatistik wichtig?

Biostatistik ist ein zentraler Bestandteil moderner medizinischer und biologischer Forschung. Sie hilft dabei, aus erhobenen Daten belastbare Erkenntnisse zu gewinnen und zufällige Schwankungen von tatsächlich relevanten Unterschieden oder Zusammenhängen zu unterscheiden.

Gerade in der Medizin reicht es nicht aus, nur zu beobachten, dass sich zwei Gruppen voneinander unterscheiden. Es muss geprüft werden, wie groß ein Unterschied ist, wie sicher er geschätzt werden kann und ob alternative Erklärungen berücksichtigt werden müssen. Biostatistische Verfahren schaffen dafür die methodische Grundlage.

Eine wichtige Rolle spielt Biostatistik unter anderem in folgenden Bereichen:

• Planung von Studien: Auswahl eines geeigneten Studiendesigns, Definition von Zielgrößen und Berechnung der erforderlichen Stichprobengröße.
• Bewertung von Therapien: Untersuchung, ob eine Behandlung wirksamer oder sicherer ist als eine Vergleichsbehandlung oder Kontrollbedingung.
• Analyse von Risikofaktoren: Prüfung, welche Merkmale mit Erkrankungen, Komplikationen oder anderen medizinischen Ereignissen zusammenhängen.
• Bewertung diagnostischer Verfahren: Untersuchung der diagnostischen Güte anhand von Kennzahlen wie Sensitivität, Spezifität oder AUC.
• Auswertung von Verlaufsdaten: Analyse von Messwerten, die bei denselben Personen zu mehreren Zeitpunkten erhoben wurden.
• Überlebenszeitanalysen: Untersuchung der Zeit bis zum Eintritt eines Ereignisses, beispielsweise Tod, Rückfall oder Progression einer Erkrankung.

Biostatistik unterstützt damit nicht nur die wissenschaftliche Auswertung, sondern auch die Interpretation und Einordnung von Ergebnissen. Sie trägt dazu bei, Unsicherheit transparent zu machen und Schlussfolgerungen nicht allein auf einzelne Kennzahlen oder p-Werte zu stützen.

Besonders wichtig ist die biostatistische Planung bereits vor Beginn einer Untersuchung. Fehler im Studiendesign, ungeeignete Zielgrößen oder eine zu kleine Stichprobe lassen sich nachträglich häufig nur eingeschränkt korrigieren. Eine frühzeitige statistische Planung kann deshalb wesentlich zur Qualität und Aussagekraft eines Forschungsprojekts beitragen.

Typische Fragestellungen der Biostatistik

Biostatistische Analysen beginnen nicht mit der Auswahl eines statistischen Tests, sondern mit einer klar formulierten Forschungsfrage. Je nachdem, welche Art von Fragestellung untersucht werden soll, unterscheiden sich die geeigneten statistischen Methoden.

In medizinischen, biologischen und gesundheitswissenschaftlichen Forschungsprojekten treten insbesondere folgende Fragestellungen häufig auf:

Unterschiede zwischen Gruppen

Eine klassische Fragestellung besteht darin, zwei oder mehrere Gruppen miteinander zu vergleichen. Untersucht werden kann beispielsweise, ob sich Patientinnen und Patienten mit unterschiedlichen Behandlungen hinsichtlich eines bestimmten Outcomes unterscheiden. Je nach Studiendesign und Datenstruktur können dafür unter anderem t-Tests, Varianzanalysen oder nichtparametrische Verfahren eingesetzt werden.

Zusammenhänge und Einflussfaktoren

Häufig soll untersucht werden, welche Faktoren mit einem medizinischen oder biologischen Merkmal zusammenhängen. Regressionsmodelle ermöglichen es beispielsweise zu analysieren, ob Alter, Geschlecht, Vorerkrankungen oder andere Merkmale mit einem bestimmten Outcome assoziiert sind. Gleichzeitig können mehrere Einflussgrößen in einem Modell berücksichtigt werden.

Risiken und Wahrscheinlichkeiten

Ist die Zielvariable kategorial, kann beispielsweise untersucht werden, welche Faktoren die Wahrscheinlichkeit für das Auftreten einer Erkrankung, einer Komplikation oder eines anderen Ereignisses beeinflussen. Ein häufig eingesetztes Verfahren ist hierbei die logistische Regression. Ergebnisse können unter anderem mithilfe von Odds Ratios und Konfidenzintervallen dargestellt werden.

Diagnostische Genauigkeit

Bei diagnostischen Studien stellt sich häufig die Frage, wie zuverlässig ein Test zwischen Personen mit und ohne eine bestimmte Erkrankung unterscheiden kann. Wichtige Kennzahlen sind dabei Sensitivität, Spezifität, positiver und negativer prädiktiver Wert sowie die Fläche unter der ROC-Kurve (AUC).

Veränderungen und Verläufe über die Zeit

Werden dieselben Personen mehrfach untersucht, sind die einzelnen Messungen nicht unabhängig voneinander. Solche longitudinalen Daten erfordern statistische Verfahren, die diese Abhängigkeiten berücksichtigen. Abhängig von der Fragestellung können beispielsweise Verfahren mit Messwiederholung oder Mixed Models eingesetzt werden.

Zeit bis zum Eintritt eines Ereignisses

In vielen medizinischen Studien interessiert nicht nur, ob ein Ereignis eintritt, sondern auch wann es eintritt. Beispiele sind die Zeit bis zum Tod, bis zu einem Rückfall oder bis zur Progression einer Erkrankung. Für solche Fragestellungen werden Methoden der Überlebenszeitanalyse eingesetzt, beispielsweise Kaplan-Meier-Kurven, Log-Rank-Tests und Cox-Regressionsmodelle.

Welche Methode geeignet ist, hängt somit nicht allein von den vorhandenen Variablen ab. Entscheidend sind unter anderem die Forschungsfrage, das Studiendesign, das Skalenniveau der Variablen, die Datenstruktur und die zugrunde liegenden statistischen Annahmen.

Wichtige Methoden der Biostatistik

In der Biostatistik kommt eine Vielzahl statistischer Methoden zum Einsatz. Welche Methode geeignet ist, hängt von der Forschungsfrage, dem Studiendesign, der Art der erhobenen Daten und den statistischen Voraussetzungen ab. Häufig werden mehrere Verfahren miteinander kombiniert, um unterschiedliche Aspekte einer Forschungsfrage zu untersuchen.

Deskriptive Statistik

Die deskriptive Statistik dient zunächst dazu, die erhobenen Daten zu beschreiben. Dazu gehören beispielsweise Mittelwerte, Mediane, Standardabweichungen, Quartile, Häufigkeiten und Prozentangaben. Grafische Darstellungen wie Histogramme, Boxplots oder Balkendiagramme können zusätzlich helfen, Verteilungen und Auffälligkeiten in den Daten zu erkennen.

Statistische Hypothesentests

Hypothesentests werden eingesetzt, um Unterschiede oder Zusammenhänge statistisch zu untersuchen. Typische Verfahren sind beispielsweise t-Tests, Chi-Quadrat-Tests, Varianzanalysen (ANOVA), Mann-Whitney-U-Tests, Wilcoxon-Tests oder Kruskal-Wallis-Tests. Welcher Test geeignet ist, richtet sich unter anderem nach der Anzahl der Gruppen, der Abhängigkeit der Messungen und dem Skalenniveau der Variablen.

Regressionsanalysen

Regressionsmodelle ermöglichen es, Zusammenhänge zwischen einer Zielvariable und einer oder mehreren Einflussgrößen zu untersuchen. Für kontinuierliche Zielvariablen kann beispielsweise eine lineare Regression verwendet werden. Bei dichotomen Zielgrößen, etwa dem Auftreten oder Nichtauftreten einer Erkrankung, kommt häufig die logistische Regression zum Einsatz. Durch multivariable Modelle können mehrere Einflussfaktoren gleichzeitig berücksichtigt werden.

Überlebenszeitanalyse

Überlebenszeitanalysen untersuchen die Zeit bis zum Eintritt eines definierten Ereignisses. Dabei können auch Personen berücksichtigt werden, bei denen das Ereignis während des Beobachtungszeitraums nicht eingetreten ist. Zu den wichtigsten Verfahren gehören Kaplan-Meier-Schätzer, Log-Rank-Tests und die Cox-Regression. Anwendungsgebiete sind beispielsweise Gesamtüberleben, krankheitsfreies Überleben oder die Zeit bis zu einem Rückfall.

ROC-Analysen und diagnostische Kennwerte

Zur Beurteilung diagnostischer oder prognostischer Verfahren werden häufig ROC-Kurven (Receiver Operating Characteristic) und die Area Under the Curve (AUC) verwendet. Ergänzend können Sensitivität, Spezifität, positive und negative prädiktive Werte sowie geeignete Schwellenwerte bestimmt werden. Dadurch lässt sich beurteilen, wie gut ein Test oder Modell zwischen unterschiedlichen Zuständen unterscheiden kann.

Longitudinale Daten und Mixed Models

Werden Personen mehrfach untersucht, entstehen voneinander abhängige Beobachtungen. Für solche Daten können beispielsweise Varianzanalysen mit Messwiederholung oder lineare und generalisierte Mixed Models eingesetzt werden. Mixed Models sind besonders flexibel, da sie individuelle Unterschiede zwischen Personen sowie komplexere Datenstrukturen berücksichtigen können.

Fallzahlplanung und Poweranalyse

Biostatistische Methoden werden nicht erst nach der Datenerhebung benötigt. Bereits vor Beginn einer Studie kann mithilfe einer Fallzahlplanung oder Poweranalyse untersucht werden, wie viele Beobachtungen erforderlich sind, um einen relevanten Effekt mit ausreichender statistischer Power nachweisen zu können. Dabei spielen unter anderem die erwartete Effektgröße, das Signifikanzniveau und die gewünschte Teststärke eine Rolle.

Neben diesen grundlegenden Verfahren existieren zahlreiche weitere biostatistische Methoden. Entscheidend ist, die statistische Methode nicht allein nach ihrer Verfügbarkeit in einer Software auszuwählen, sondern sie aus der Forschungsfrage und dem Studiendesign abzuleiten.

Beispiele für Biostatistik in der Forschung

Wie Biostatistik praktisch eingesetzt wird, lässt sich am besten anhand konkreter Forschungsfragen zeigen. Je nach Untersuchungsziel können dabei sehr unterschiedliche Studiendesigns und statistische Verfahren erforderlich sein.

Beispiel 1: Vergleich zweier Behandlungen

In einer klinischen Studie soll untersucht werden, ob eine neue Behandlung zu einer stärkeren Verbesserung eines medizinischen Messwerts führt als die bisherige Standardtherapie. Neben der Veränderung innerhalb der Gruppen interessiert insbesondere der Unterschied zwischen den Behandlungsgruppen.

Abhängig vom Studiendesign können hierfür beispielsweise Gruppenvergleiche, Regressionsmodelle oder Verfahren für wiederholte Messungen eingesetzt werden. Neben der statistischen Signifikanz sollten dabei auch Effektgrößen und Konfidenzintervalle betrachtet werden, um die Größe und Unsicherheit des Behandlungseffekts beurteilen zu können.

Beispiel 2: Risikofaktoren für eine Komplikation

In einer medizinischen Untersuchung soll analysiert werden, welche Faktoren mit dem Auftreten einer bestimmten Komplikation zusammenhängen. Als mögliche Einflussgrößen stehen beispielsweise Alter, Geschlecht, Vorerkrankungen und verschiedene klinische Messwerte zur Verfügung.

Ist das Outcome dichotom – die Komplikation tritt auf oder nicht –, kann beispielsweise eine logistische Regression eingesetzt werden. Mithilfe eines multivariablen Modells lässt sich untersuchen, welche Faktoren auch unter Berücksichtigung weiterer Variablen mit dem Outcome assoziiert sind.

Beispiel 3: Güte eines diagnostischen Tests

Ein neuer diagnostischer Test soll daraufhin untersucht werden, wie gut er Personen mit und ohne eine bestimmte Erkrankung unterscheiden kann. Hierfür können zunächst Sensitivität und Spezifität bestimmt werden.

Bei kontinuierlichen Testergebnissen kann zusätzlich eine ROC-Analyse durchgeführt werden. Die Fläche unter der ROC-Kurve (AUC) beschreibt dabei die Fähigkeit des Tests, zwischen den betrachteten Zuständen zu unterscheiden. Je nach Fragestellung können außerdem verschiedene diagnostische Verfahren oder Schwellenwerte miteinander verglichen werden.

Beispiel 4: Überlebenszeit nach einer Therapie

In einer onkologischen Studie soll untersucht werden, ob sich die Überlebenszeit zwischen verschiedenen Patientengruppen unterscheidet. Da zum Ende der Studie nicht bei allen Personen das interessierende Ereignis eingetreten sein muss, können gewöhnliche Mittelwertvergleiche hierfür ungeeignet sein.

Mit Kaplan-Meier-Kurven können Überlebensverläufe dargestellt und mit einem Log-Rank-Test miteinander verglichen werden. Eine Cox-Regression ermöglicht darüber hinaus die Untersuchung mehrerer Einflussfaktoren auf die Zeit bis zum Ereignis.

Beispiel 5: Entwicklung eines Messwerts über die Zeit

Bei einer longitudinalen Studie wird ein klinischer Messwert bei denselben Personen zu mehreren Untersuchungszeitpunkten erhoben. Von Interesse ist beispielsweise, ob sich der Messwert im Verlauf verändert und ob sich diese Entwicklung zwischen verschiedenen Gruppen unterscheidet.

Da mehrere Beobachtungen derselben Person miteinander zusammenhängen, muss diese Abhängigkeit bei der statistischen Analyse berücksichtigt werden. Hierfür können je nach Datenstruktur beispielsweise Verfahren mit Messwiederholung oder Mixed Models eingesetzt werden.

Diese Beispiele zeigen, dass biostatistische Analysen weit über die Berechnung einzelner p-Werte hinausgehen. Eine aussagekräftige Analyse verbindet die Forschungsfrage, das Studiendesign, die Struktur der Daten und das geeignete statistische Verfahren miteinander.

Biostatistik und medizinische Statistik: Wo liegt der Unterschied?

Die Begriffe Biostatistik und medizinische Statistik werden häufig nahezu synonym verwendet. Tatsächlich überschneiden sich beide Bereiche stark, unterscheiden sich aber etwas in ihrer fachlichen Ausrichtung.

Die Biostatistik ist breiter angelegt. Sie umfasst statistische Methoden für Fragestellungen aus der Medizin, Biologie, Epidemiologie, Public Health und weiteren Lebenswissenschaften. Dabei können sowohl klinische Daten als auch biologische oder gesundheitsbezogene Daten im Mittelpunkt stehen.

Die medizinische Statistik konzentriert sich stärker auf konkrete Fragestellungen aus der Humanmedizin. Dazu gehören beispielsweise die Planung und Auswertung klinischer Studien, die Analyse von Therapieeffekten, die Untersuchung diagnostischer Verfahren oder die Modellierung von Risikofaktoren und Krankheitsverläufen.

In der praktischen Forschung sind die Grenzen jedoch fließend. Viele statistische Verfahren werden in beiden Bereichen eingesetzt, darunter:

• Regressionsanalysen
• Überlebenszeitanalysen
• ROC-Analysen
• Verfahren für longitudinale Daten
• Fallzahlplanung und Poweranalysen
• Hypothesentests und Konfidenzintervalle

Der Unterschied liegt daher weniger in den statistischen Methoden selbst als im Anwendungsgebiet. Während sich die medizinische Statistik stärker auf klinische und medizinische Fragestellungen richtet, umfasst die Biostatistik zusätzlich weitere biologische und gesundheitswissenschaftliche Forschungsfelder.

Für Forschungsprojekte ist diese begriffliche Abgrenzung meist weniger entscheidend als die Frage, ob die gewählten statistischen Methoden zum Studiendesign, zur Datenstruktur und zur wissenschaftlichen Fragestellung passen.

Biostatistik und Bioinformatik: Was ist der Unterschied?

Biostatistik und Bioinformatik beschäftigen sich beide mit der Analyse biologischer und medizinischer Daten, setzen jedoch unterschiedliche Schwerpunkte. Während die Biostatistik vor allem statistische Methoden zur Planung, Analyse und Interpretation von Studien einsetzt, verbindet die Bioinformatik insbesondere Biologie, Informatik und statistische Datenanalyse.

In der Biostatistik stehen häufig konkrete wissenschaftliche Fragestellungen im Mittelpunkt. Untersucht wird beispielsweise, ob sich zwei Therapien hinsichtlich ihrer Wirksamkeit unterscheiden, welche Faktoren das Erkrankungsrisiko beeinflussen oder wie sich bestimmte Messwerte über die Zeit entwickeln.

Die Bioinformatik beschäftigt sich dagegen häufig mit besonders großen und komplexen biologischen Datensätzen. Typische Anwendungsgebiete sind beispielsweise die Analyse von DNA- und RNA-Sequenzen, Genexpressionsdaten, Proteomdaten oder anderen Omics-Daten. Dabei spielen neben statistischen Verfahren insbesondere Algorithmen, Datenbanken und computergestützte Methoden eine wichtige Rolle.

Ein vereinfachtes Beispiel verdeutlicht den Unterschied: In einer klinischen Studie könnte die Biostatistik untersuchen, ob eine neue Therapie das Überleben von Patientinnen und Patienten verbessert. Eine bioinformatische Analyse könnte dagegen untersuchen, welche Gene in bestimmten Tumorproben unterschiedlich stark exprimiert werden und welche biologischen Signalwege damit verbunden sind.

Eine eindeutige Trennung ist allerdings nicht immer möglich. Gerade bei modernen biomedizinischen Forschungsprojekten überschneiden sich beide Disziplinen zunehmend. Bioinformatische Analysen benötigen statistische Methoden, während biostatistische Projekte immer häufiger große und komplexe Datenstrukturen einbeziehen.

Der wesentliche Unterschied liegt daher im Schwerpunkt: Biostatistik fokussiert stärker auf statistische Inferenz, Studiendesign und die Bewertung wissenschaftlicher Hypothesen, während Bioinformatik stärker auf die computergestützte Verarbeitung und Analyse komplexer biologischer Daten ausgerichtet ist.

Eine ausführlichere Einführung in die Methoden und Anwendungsgebiete finden Sie in unserem Beitrag Was ist Bioinformatik?.

Welche Software wird in der Biostatistik verwendet?

Für biostatistische Analysen stehen verschiedene Statistikprogramme und Programmiersprachen zur Verfügung. Welche Software am besten geeignet ist, hängt unter anderem von der Art der Analyse, dem Umfang der Daten, den Anforderungen des Forschungsprojekts und den vorhandenen Programmierkenntnissen ab.

R

R ist eine frei verfügbare Programmiersprache und gehört zu den vielseitigsten Werkzeugen für statistische Analysen. Durch zahlreiche Erweiterungspakete können sowohl klassische statistische Verfahren als auch spezialisierte Methoden für Überlebenszeitanalysen, longitudinale Daten, klinische Studien oder komplexe Visualisierungen umgesetzt werden. R spielt außerdem bei reproduzierbaren Forschungsworkflows eine wichtige Rolle.

SPSS

IBM SPSS Statistics wird insbesondere in der medizinischen, psychologischen und sozialwissenschaftlichen Forschung häufig eingesetzt. Viele Analysen können über eine grafische Benutzeroberfläche durchgeführt werden. Zusätzlich ermöglicht die SPSS-Syntax eine dokumentierte und reproduzierbare Durchführung statistischer Auswertungen.

Stata

Stata wird unter anderem in der Epidemiologie, Gesundheitsforschung und medizinischen Statistik eingesetzt. Die Software bietet umfangreiche Möglichkeiten für Regressionsmodelle, Überlebenszeitanalysen, longitudinale Daten, Paneldaten und komplexe Stichprobendesigns. Analysen können über Befehle und Do-Files dokumentiert und reproduziert werden.

SAS

SAS wird traditionell besonders häufig im pharmazeutischen Umfeld und bei klinischen Studien eingesetzt. Die Software bietet umfangreiche Möglichkeiten zur Datenaufbereitung und statistischen Analyse und spielt insbesondere in stärker standardisierten und regulatorisch geprägten Forschungsumgebungen eine wichtige Rolle.

Python

Python verbindet statistische Analyse mit allgemeiner Programmierung und Datenverarbeitung. Die Sprache eignet sich besonders für umfangreiche Datenworkflows und wird häufig eingesetzt, wenn klassische statistische Verfahren mit Data Science, Machine Learning oder automatisierter Datenverarbeitung kombiniert werden sollen.

Die Wahl der Software sollte jedoch nicht darüber entscheiden, welche statistische Methode verwendet wird. Entscheidend sind zunächst Forschungsfrage, Studiendesign und Datenstruktur. Erst anschließend sollte geprüft werden, mit welcher Software sich die erforderlichen Analysen zuverlässig und reproduzierbar umsetzen lassen.

Typische Fehler bei biostatistischen Analysen

Auch mit leistungsfähiger Statistiksoftware können biostatistische Analysen zu falschen oder irreführenden Schlussfolgerungen führen. Häufig liegt das Problem nicht in der Berechnung selbst, sondern bereits bei der Studienplanung, Auswahl der statistischen Methode oder Interpretation der Ergebnisse.

Ungeeignetes Studiendesign

Statistische Verfahren können grundlegende Probleme des Studiendesigns nachträglich nur eingeschränkt korrigieren. Unklare Zielgrößen, fehlende Kontrollgruppen, ungeeignete Messzeitpunkte oder systematische Verzerrungen können die Aussagekraft einer Untersuchung erheblich beeinträchtigen. Deshalb sollte die statistische Planung möglichst bereits vor Beginn der Datenerhebung berücksichtigt werden.

Zu kleine Stichprobe

Eine zu geringe Fallzahl kann dazu führen, dass wissenschaftlich relevante Effekte mit der vorhandenen Stichprobe nicht zuverlässig erkannt werden können. Eine Fallzahlplanung oder Poweranalyse hilft dabei, den erforderlichen Stichprobenumfang bereits vor der Durchführung einer Studie abzuschätzen.

Ungeeignete statistische Verfahren

Nicht jedes statistische Verfahren eignet sich für jede Datenstruktur. Abhängige Messungen dürfen beispielsweise nicht ohne Weiteres wie unabhängige Beobachtungen behandelt werden. Auch Skalenniveau, Verteilung, Studiendesign und weitere Modellannahmen müssen bei der Auswahl eines geeigneten Verfahrens berücksichtigt werden.

Fehlende Werte werden ignoriert

Missing Data sind in medizinischen und biologischen Studien häufig unvermeidbar. Werden alle Fälle mit fehlenden Werten automatisch aus der Analyse ausgeschlossen, kann dies zu einem erheblichen Informationsverlust und unter bestimmten Bedingungen auch zu verzerrten Ergebnissen führen. Der Umgang mit fehlenden Daten sollte deshalb bewusst geplant und dokumentiert werden.

Zu viele statistische Tests

Werden sehr viele Hypothesen gleichzeitig getestet, steigt die Wahrscheinlichkeit, allein durch Zufall statistisch signifikante Ergebnisse zu erhalten. Je nach Forschungsfrage kann deshalb eine Korrektur für multiples Testen erforderlich sein. Noch wichtiger ist eine klare Unterscheidung zwischen vorab definierten und explorativen Analysen.

Fokus ausschließlich auf den p-Wert

Ein statistisch signifikanter p-Wert sagt allein wenig darüber aus, wie groß oder praktisch relevant ein beobachteter Effekt ist. Ergebnisse sollten daher möglichst gemeinsam mit Effektgrößen und Konfidenzintervallen betrachtet werden. Auch ein nicht signifikanter Befund bedeutet nicht automatisch, dass kein relevanter Effekt vorhanden ist.

Modellannahmen werden nicht überprüft

Viele statistische Modelle beruhen auf bestimmten Voraussetzungen. Dazu können beispielsweise Annahmen zur Verteilung von Residuen, Varianzhomogenität, Unabhängigkeit oder zur funktionalen Form von Zusammenhängen gehören. Bei einer Cox-Regression ist beispielsweise die Proportional-Hazards-Annahme von Bedeutung. Werden relevante Modellannahmen verletzt, kann eine Anpassung der Analyse erforderlich sein.

Eine sorgfältige biostatistische Analyse besteht daher nicht nur aus der Durchführung eines statistischen Tests. Sie umfasst den gesamten Weg von der Forschungsfrage und Studienplanung über die Datenaufbereitung und Modellwahl bis zur Interpretation und transparenten Dokumentation der Ergebnisse.

Wann ist professionelle biostatistische Beratung sinnvoll?

Biostatistische Beratung kann in unterschiedlichen Phasen eines Forschungsprojekts sinnvoll sein. Besonders hilfreich ist eine frühzeitige Einbindung, da wichtige statistische Entscheidungen häufig bereits vor Beginn der Datenerhebung getroffen werden müssen.

Eine professionelle biostatistische Beratung kann beispielsweise unterstützen bei:

• Studienplanung und Studiendesign: Auswahl eines geeigneten Designs sowie Definition relevanter Zielgrößen und statistischer Hypothesen.
• Fallzahlplanung und Poweranalyse: Abschätzung der benötigten Stichprobengröße auf Grundlage der geplanten statistischen Analyse.
• Auswahl statistischer Verfahren: Entwicklung einer Analysestrategie, die zur Forschungsfrage, zum Studiendesign und zur Struktur der erhobenen Daten passt.
• Datenaufbereitung und Datenprüfung: Kontrolle von Kodierungen, fehlenden Werten, Ausreißern und weiteren Auffälligkeiten vor der eigentlichen Analyse.
• Statistischer Auswertung: Durchführung und Dokumentation geeigneter Analysen, beispielsweise Regressionsmodelle, Überlebenszeitanalysen, ROC-Analysen oder Verfahren für longitudinale Daten.
• Interpretation der Ergebnisse: Einordnung von Effektgrößen, Konfidenzintervallen, p-Werten und Modellparametern im Hinblick auf die wissenschaftliche Fragestellung.
• Aufbereitung für Publikationen und Forschungsberichte: Nachvollziehbare Darstellung statistischer Methoden und Ergebnisse in Tabellen, Abbildungen und Ergebnistexten.

Gerade bei komplexeren Studiendesigns oder umfangreichen Datensätzen kann es sinnvoll sein, die statistische Analyse nicht erst nach Abschluss der Datenerhebung zu planen. Entscheidungen über Zielgrößen, Fallzahl, Messzeitpunkte oder Analyseverfahren können direkten Einfluss darauf haben, welche wissenschaftlichen Aussagen später überhaupt möglich sind.

Mehr als Durchschnitt unterstützt Forschungsprojekte, medizinische Studien, Promovierende und Unternehmen bei der Planung und Durchführung statistischer Analysen. Die Unterstützung kann dabei von einzelnen methodischen Fragestellungen bis zur vollständigen statistischen Auswertung eines Projekts reichen.

Weitere Informationen finden Sie auf unserer Seite zur Statistik-Beratung.

Häufige Fragen zur Biostatistik (FAQ)

Was versteht man unter Biostatistik?

Biostatistik bezeichnet die Anwendung statistischer Methoden auf Fragestellungen aus Medizin, Biologie und den Gesundheitswissenschaften. Sie wird unter anderem zur Planung von Studien, zur Analyse medizinischer und biologischer Daten sowie zur Bewertung wissenschaftlicher Hypothesen eingesetzt.

Was macht ein Biostatistiker?

Biostatistikerinnen und Biostatistiker unterstützen bei der Planung, Durchführung und Auswertung wissenschaftlicher Studien. Zu ihren Aufgaben können beispielsweise die Fallzahlplanung, die Entwicklung einer statistischen Analysestrategie, die Durchführung statistischer Modelle sowie die Interpretation und Dokumentation der Ergebnisse gehören.

Welche Methoden gehören zur Biostatistik?

Zu den häufig eingesetzten Methoden gehören unter anderem Hypothesentests, Regressionsanalysen, logistische Regressionen, Überlebenszeitanalysen, ROC-Analysen, Mixed Models sowie Fallzahl- und Poweranalysen. Welche Methode geeignet ist, hängt von der Forschungsfrage, dem Studiendesign und der Struktur der Daten ab.

Was ist der Unterschied zwischen Biostatistik und medizinischer Statistik?

Beide Bereiche überschneiden sich stark. Die medizinische Statistik konzentriert sich vor allem auf statistische Fragestellungen aus der Humanmedizin und klinischen Forschung. Die Biostatistik ist etwas breiter gefasst und umfasst zusätzlich statistische Anwendungen in Biologie, Epidemiologie, Public Health und weiteren Lebenswissenschaften.

Was ist der Unterschied zwischen Biostatistik und Bioinformatik?

Die Biostatistik konzentriert sich stärker auf statistische Inferenz, Studiendesign und die Analyse wissenschaftlicher Fragestellungen. Die Bioinformatik verbindet dagegen Biologie, Informatik und Statistik und beschäftigt sich häufig mit der computergestützten Verarbeitung großer und komplexer biologischer Datensätze, beispielsweise Genom-, RNA- oder Proteomdaten.

Welche Software wird für Biostatistik verwendet?

Für biostatistische Analysen werden unter anderem R, SPSS, Stata, SAS und Python eingesetzt. Die geeignete Software richtet sich nach den benötigten Verfahren, der Datenstruktur und den Anforderungen des jeweiligen Forschungsprojekts.

Wann sollte Biostatistik in ein Forschungsprojekt einbezogen werden?

Idealerweise wird die statistische Planung bereits vor Beginn der Datenerhebung berücksichtigt. Dadurch können Studiendesign, Zielgrößen, Fallzahl und geplante Analyseverfahren aufeinander abgestimmt werden. Eine biostatistische Beratung ist jedoch auch bei bereits vorhandenen Daten sinnvoll, beispielsweise zur Entwicklung einer geeigneten Analysestrategie oder zur Überprüfung bestehender Auswertungen.