Überlebenszeitanalyse

Die korrekte Berechnung von Überlebenszeiten und deren Interpretation stellt eine der wichtigsten Analyseformen im Bereich medizinischer und pharmazeutischer Forschung dar.

Lernziele und Agenda

Verständnis grundlegender statistischer Verfahren gewinnen
Kritikfähigkeit zur Unterscheidung geeigneter und ungeeigneter statistischer Methoden bei der Lösung medizinischer Problemstellungen, insbesondere in der Evidenzbasierten Medizin erwerben
Kenntnisse des Rechengangs häufig genutzter Basismethoden und die Fähigkeit zur Reproduktion methodischer Vorgehensweisen erhalten

Grundlagen der Überlebenszeitanalyse
Die typische Datenstruktur: Kategoriales Outcome und zensierte Fälle
Sterbetafeln zur tabellarischen Darstellung
Kaplan-Meier-Funktionen zur grafischen Darstellung
Einfache Tests zum Vergleich von Gruppen, Log-Rank-Test und robuste Tests
Cox-Regression
Cox-Regression mit zeitabhängigen Kovarianten
Nicht-parametrische Modelle
Modellbeurteilung

Inhalt

Im Seminar Überlebenszeitanalyse vermitteln wir Ihnen die speziellen Analysemethoden zur Modellierung von Überlebenszeiten und von Variablen, die darauf einen Einfluss haben können. Anhand von Anwendungsfällen werden diese Methoden verdeutlicht.

Zu den hier vermittelten Verfahren gehören neben der tabellarischen und grafischen Darstellung (Sterbetafeln und Kaplan-Meier) sowie einiger grundlegender Tests (Log-Rank-Tests und robuste Tests) die nicht-parametrischen und parametrischen Verfahren der Überlebenszeitanalyse (Cox-Regression, Weibull-, Exponential-Modelle).

Nach der Vermittlung der Grundlagen der Überlebenszeitanalyse lernen Sie die Cox-Regression einzusetzen. Sie lernen die Gütemaße der gewählten Verfahren richtig zu interpretieren und wenden Überlebenszeitanalysen (auch Ergebniszeitanalysen) zur Untersuchung der Wirkung von Therapien (Therapieerfolg und Nebenwirkungen) und Umweltfaktoren an.

Anhand von Übungen und Beispielen wenden Sie die erlernten Verfahren an. Dazu setzen wir Statistik-Software, wie bspw. IBM SPSS Statistics® oder R, ein.
Gerne beraten wir Sie hierzu!

INHOUSE-SEMINAR

Seminardurchführung am Standort des Kunden

€1.290,00

pro Tag bis 4 Teilnehmer zzgl. gesetzlicher USt

Alle Inhalte der Inhouse-Seminare werden individuell zugeschnitten und zielgruppenspezifisch vermittelt.
Intensive Nachbetreuung ermöglicht den Teilnehmern ihre Kenntnisse in kürzester Zeit umzusetzen.
Empfohlene Seminardauer: 2 Tage
Leihgebühren Schulungsnotebook (auf Wunsch): 35,- Euro (pro Tag, pro Schulungsrechner)
Telefon: +49 611 531 500 91
E-Mail: training@masem-training.de

Information / Buchung

firmen webinar

Ideal für das Home-Office oder dezentrale Arbeitsgruppen

€1.290,00

pro Tag bis 4 Teilnehmer zzgl. gesetzlicher USt

Bei Seminaren in unserem virtuellen Klassenzimmer genießen Sie alle Vorteile der Inhouse-Seminare. Dabei nutzen Sie Ihre eigenen Rechner und erhalten von uns den gleichen Service in der gleichen hohen Qualität bei weniger Aufwand!
Kursdauer: Nach Absprache!
Telefon: +49 611 531 500 91
E-Mail: training@masem-training.de

Information / Buchung

Hintergrundinformationen zu R

Sie wollen, ehe Sie ein R Seminar buchen, etwas mehr erfahren, was R ist und kann? R ist eine Programmiersprache, die unter der GNU-Lizenz veröffentlich wurde. Hauptaugenmerk der Sprache liegt auf der Umsetzung statistischer Analysen und der effizienten Erstellung von Grafiken. Historisch ist R aus der (proprietären) Programmiersprache S entstanden, weswegen die beiden in weiten Teilen sehr ähnlich sind. Nachdem R über Jahre vorwiegend im Hochschulbereich eingesetzt wurde, wird seine Leistungsfähigkeit vor allem im Bereich der Data Science sehr geschätzt. Durch über 600 Zusatzpakete (Stand Ende 2019) sind nahezu alle bekannten statistischen Verfahren und Darstellungsmethoden verfügbar. R kann problemlos auf allen gängigen Plattformen (MS Windows Vista/7/8/Server 2008/10, Mac OS X, Linux Redhat/Debian/sus/ubuntu) installiert werden. Mit der Installation von R wird zugleich auch eine Programmierumgebung installiert. Die meisten Anwenderinnen und Anwender verwenden jedoch RStudio® um R möglichst komfortabel zu nutzen. Auch RStudio® ist für fast alle gängigen Betriebssysteme verfügbar und steht in zwei verschiedenen Varianten zur Verfügung. Neben den freien Desktop und Server-Installationen stehen noch kostenpflichtige Angebote zur Verfügung, die darüber hinaus besseren Service und Dashboards und Systeme zur Projektorganisation bereitstellen. Hier finden Sie eine Übersicht über die Unterschiede der einzelnen Systeme. Für die R Seminare die masem training anbietet wird im Regelfall auf die freie Desktop-Installation von RStudio® zurückgegriffen. Shiny® von RStudio® ermöglicht es zudem komfortabel R-basierte Applikationen zu entwickeln, die eine interaktive Datenanalyse für die Betrachter ermöglichen. So können interaktive Grafiken Ihre Daten schnell und aussagekräftig visualisieren oder mit Widgets Tabellen so konstruiert werden, wie sie für die aktuelle Aufgabe benötigt werden.

Hintergrundinformationen zu IBM SPSS Statistics®

Sie wollen, ehe Sie ein SPSS® Seminar buchen, etwas mehr darüber erfahren, was IBM SPSS Statistics® kann? Eine ausführliche Darstellung der Funktionen und Historie – immerhin über 50 Jahre! – haben wir hier zusammengestellt. Nachfolgend haben wir uns auf die Kurzform beschränkt:

IBM SPSS Statistics® ist eine proprietäre Software zur Analyse quantitativ empirischer Daten. Ursprünglich für die Sozialwissenschaften entwickelt (SPSS steht für Statistical Pakages for the Social Sciences) war es eine des ersten statistischen Analysesoftwares, die für PCs verfügbar waren.

Natürlich steht IBM SPSS Statistics® auch für Linux und Mac OS zur Verfügung.

Wenngleich R und Python® aus der Data Science kaum noch wegzudenken sind, hat IBM SPSS Statistics® in sehr vielen Bereichen zu Recht eine starke Marktposition. Stabilität und sehr geringer Administrationsaufwand machen IBM SPSS Statistics® zur optimalen Analysesoftware für größere Organisationen.
Mittels Lizenzverwaltungsserver und anderen Methoden lassen sich zudem die zur Verfügung stehenden Lizenzen optimal auslasten.

Die Lernkurve ist steil, der Wiedererkennungswert von Menüs und Befehlen hoch, die Einarbeitungszeit wesentlich kürzer als bei R und Python®.
Im Funktionsumfang der Basisinstallation ("IBM SPSS Statistics® Base") sind alle Grafikfunktionen, das komplette Datenmanagement sowie etliche statistische Grundfunktionen enthalten. Die Integration von Python® wird standardmäßig bereits mitinstalliert und die Integration von R stellt keine Hürde dar. Über eine Vielzahl von Zusatzpaketen (auch in kostengünstigeren Bundles erhältlich) kann der Funktionsumfang erheblich erweitert werden. Als IBM® Registered Business Partner™ unterstützen wir Sie natürlich auch bei der Auswahl der für Sie richtigen Pakete und unterbreiten Ihnen ein attraktives Angebot!